С внимание към клиента AI: Как AI може да подобри продажбите на допълнителни и кръстосани продажби

14 мин. Четене

В днешно време удовлетворяването на очакванията на клиентите вече не е достатъчно. За да процъфтяват, бизнесът трябва да надхвърли тези очаквания и да използва ливъридж с внимание към клиента AI е ключът към постигането на тази цел.

Интегрирането на AI в управлението на взаимоотношенията с клиенти (CRM) подобрява продажбите и кръстосани продажби стратегии, позволяващи на бизнеса да анализира обширни данни за клиенти за персонализирани препоръки.

Продължете да четете, за да разберете как с внимание към клиента AI подобрява CRM стратегиите, предлага персонализирани прозрения и в реално време вземане на решение, и в крайна сметка осигурява по-удовлетворяващи пътувания на клиентите.

Използване на AI за потребителски прозрения

AI може да разкрие безценни модели и тенденции чрез анализиране на огромни количества данни. Позволява ви да разберете тенденциите, навиците и предпочитанията на клиентите.

Преди да обсъдим как AI може да подобри управлението на взаимоотношенията с клиентите, нека се потопим в това как AI алгоритмите анализират поведението и данните на клиентите.

Как AI алгоритмите анализират поведението на клиента

AI трансформира начина, по който бизнесът анализира потребителското поведение и променя начина, по който потребителите се ангажират с компаниите.

Има различни инструменти, които собствениците на бизнес могат да използват за обработка на клиентски данни с AI, но като цяло ето как работи процесът:

Събиране на данни: Платформата за електронна търговия събира обширни данни за взаимодействията на клиентите, включително история на сърфиране, поведение при покупка, прегледани продукти, продуктови проучвания, време, прекарано на страниците, и демографска информация. Включване обратна връзка от клиента в това събиране на данни обогатява разбирането на AI за удовлетвореността на клиентите и очакванията за обслужване.
Внедряване на AI алгоритми: AI алгоритмите обработват и анализират това богатство от данни. Машинно обучение в продажбите, като съвместно филтриране или базирани на съдържание системи за препоръки, се използва за идентифициране на модели и корелации между поведението на клиентите.
Разпознаване на образи: Алгоритмите с изкуствен интелект идентифицират модели, като общи комбинации от продукти, които често се купуват заедно (кръстосана продажба шарки) или продукти, които клиентите често разглеждат преди закупуване (показателно за предпочитанията).
Персонализирани препоръки: AI задвижван двигателите за препоръки се възползват от тези прозрения. Когато клиент посети платформата, персонализирани препоръки за продукти се генерират в реално време въз основа на историята на сърфиране, минали покупки и подобно потребителско поведение.
Непрекъснато обучение и усъвършенстване: Алгоритмите на AI непрекъснато се учат от нови входни данни и взаимодействия с клиенти. Тъй като се събират повече данни, моделите се развиват и усъвършенстват препоръките си, като гарантират, че остават подходящи и точни.

Усъвършенствани инструменти за прогнозен анализ като SPSS Statistics на IBM, Alteryx и Azure Machine Learning на Microsoft обработват тези данни, като идентифицират модели, корелации и тенденции, които показват потенциални бъдещи поведения или нужди.

Въз основа на анализа се разработват прогнозни модели за прогнозиране на вероятно поведение или нужди на клиентите. Тези модели използват статистически алгоритми за прогнозиране на резултати, като например вероятността клиент да направи определена покупка, вероятност за оттегляне или предпочитани продуктови категории.

Вливане на AI Поскъпване и Кръстосани продажби Стратегии

AI-инфузиран стратегиите за увеличаване на продажбите използват изкуствения интелект за подобряване на продажбите чрез насърчаване на клиентите да купуват допълнителни или подобрени продукти или услуги.

Ето общ преглед на ключ AI задвижван тактики за увеличаване на цената:

Захранван с AI Продуктови препоръки и персонализиране

AI задвижван профилирането на клиенти е крайъгълен камък на модерни маркетингови стратегии, използвайки усъвършенствани алгоритми за създаване на подробни и динамични профили на отделни клиенти.

Чрез събиране и анализиране на широк кръг от клиенти данни - такива като история на покупките, поведение при сърфиране, демографски данни и взаимодействия с бизнес—AI определя различни поведенчески модели, предпочитания и индивидуални черти.

Това позволява на продавачите да предложат персонализирани продуктови препоръки въз основа на индивидуалното поведение и предпочитания на клиентите, за да предложат допълнителни или подобрени продукти.

Например AI алгоритмите на Amazon анализират обширни данни за клиентите, включително хронология на сърфирането, прегледани артикули, закупени артикули и заявки за търсене.

Препоръки „Клиентите, които купиха това също купиха“ в Amazon

Въз основа на този анализ механизмът за препоръки на Amazon използва модели за машинно обучение, за да предскаже и предложи продукти, които са в съответствие с интересите и предпочитанията на всеки клиент.

Когато клиент проучва конкретен продукт, AI на Amazon генерира препоръки „Често купувани заедно“ или „Клиенти, които са купили това, също са купили“, показвайки допълващи се или надградени продукти. Тези предложения насърчават клиентите да обмислят допълнителни покупки извън първоначалните избор—и предложете предмети, от които може да се интересуват.

Докато клиентите взаимодействат с платформата, AI непрекъснато се учи от тяхното поведение и усъвършенства своите препоръки. Системата се адаптира към индивидуалните предпочитания, като осигурява все по-точни и подходящи предложения.

Пример за това как Amazon използва данни за потребителски предпочитания, за да създава препоръки за продукти. (Източник: Rejoiner )

на Amazon AI задвижван продуктовите препоръки допринасят значително за успеха на платформата при по-високи продажби. Клиентите са по-склонни да проучват и потенциално да купуват допълнителни продукти, увеличавайки продажбите и подобряване на удовлетвореността на клиентите.

Между другото, ако продавате онлайн с Ecwid by Lightspeed, можете да показвате свързани продукти със секцията „Може да ви харесат още“, която се появява на страницата с подробности за продукта и при плащане.

Стратегии за динамично ценообразуване и оптимизиране на офертите

AI позволява динамични стратегии за ценообразуване, като анализира пазарните тенденции, ценообразуването на конкурентите и поведението на клиентите в реално време. Това позволява на фирмите да оптимизират ценовите стратегии за увеличаване на продажбите, предлагане на персонализирани отстъпки или пакетни сделки, които резонират с отделните клиенти.

Uber, езда обслужване, употреби AI задвижван динамично ценообразуване, известно като „ценови цени”, за да оптимизирате ценовите стратегии въз основа на в реално време търсене, предлагане и други фактори.

Ето как Uber внедри своята стратегия за динамично ценообразуване с помощта на AI.

Алгоритмите на AI на Uber непрекъснато анализират данните в реално време, включително фактори като търсене на превози, условия на трафика, време, време на деня и историческо поведение на водача.

Въз основа на този анализ изкуственият интелект на Uber коригира тарифите динамично. По време на пиковите часове или при голямо търсене се активира високо ценообразуване, което увеличава тарифата, за да стимулира повече шофьори да бъдат на разположение, като гарантира по-бързо вземане и посрещане на повишеното търсене.

Освен това Uber може да предложи персонализирани отстъпки или промоции на отделни водачи въз основа на тяхната история на пътувания, честота на използване или конкретни поводи. Например, целеви промоции могат да се предлагат на чести потребители или по време на ниско търсене периоди за насърчаване на повече пътувания.

Тези стратегии максимизират приходите за водачите и насърчават ездачите да продължат да ги използват.

Подобряване на клиентското изживяване

Използвайки AI в CRM, фирмите могат да подобрят изживяването на клиентите чрез персонализирани услуги.

Например Spotify използва AI алгоритми, за да анализира потребителските предпочитания, навиците за слушане и исторически данни, за да създаде персонализирани плейлисти, препоръки и ежедневни миксове за всеки потребител.

Пример за персонализиран плейлист от Spotify

Този персонализиран подход подобрява цялостното потребителско изживяване, като приспособява музиката към уникалните предпочитания на всеки слушател, правейки времето, прекарано в слушане и откриване на нова музика според техния вкус, по-приятно.

Кръстосани продажби Тактика

Кръстосани продажби тактики, интегрирани в AI-подобрено CRM системите използват изкуствения интелект, за да идентифицират и капитализират възможностите за предлагане на допълващи се продукти или услуги на клиентите, съобразени с поведението на клиентите при покупка.

Например Netflix ефективно приспособява своите маркетингови кампании за кръстосани продажби като препоръчва телевизионни сериали или филми на потребителите въз основа на тяхната хронология на гледане.

Netflix прави препоръки въз основа на историята на гледане на потребителя

Ако потребител обича да гледа научнофантастични предавания, алгоритъмът на Netflix предлага подобно съдържание или популяризира новоизлязъл сериал в този жанр, насърчавайки потребителя да изследва и гледа повече съдържание.

За да подобрят допълнително тези персонализирани маркетингови усилия, чатботовете с изкуствен интелект предоставят незабавни, персонализирани препоръки на клиентите. Това не само подобрява пазаруването, но и значително увеличава възможностите за продажби, като превръща всяко взаимодействие с клиента във възможност за целенасочен маркетинг и допълнителни продажби.

Примери на AI-Подобрен CRM системи

Интегриране на тактики за наддаване в AI-подобрено CRM системите включват използване на прогнозни анализи за идентифициране на идеални възможности за увеличаване на продажбите. AI задвижван CRM системите подканват търговските представители с подходящи предложения за увеличаване на продажбите по време на взаимодействие с клиента, повишавайки шансовете за успешни продажби на повече продукти.

Einstein Analytics от Salesforce

Salesforce, водеща CRM платформа, включва AI захранван инструменти като Einstein Analytics за подпомагане на търговските представители при идентифицирането и капитализирането на възможностите за наддаване по време на взаимодействието с клиентите.

Einstein Analytics на Salesforce използва прогнозна аналитика, за да анализира огромни набори от данни в CRM. Тя оценява данните за клиентите, историята на покупките, взаимодействията и друга релевантна информация, за да предвиди потенциални възможности за допълнителни продажби.

Einstein Analytics забелязва модели, които намекват за възможности за увеличаване на продажбите. Например откриването на повишена употреба на продукта може да сигнализира за интерес към надстройки или добавки.

Системата за изкуствен интелект на Salesforce също предоставя на търговските представители полезна информация. Той предлага предложения за увеличаване на продажбите и теми за разговор въз основа на идентифицираните възможности.

Ливъридж на търговски представители AI задвижван предложения за персонализиране на разговорите, адресиране на нуждите на клиентите с подходящи оферти за по-висока цена. Например, те могат да предложат надстроен абонамент или допълнителни функции въз основа на модели на използване.

Между другото, ако продавате онлайн с Ecwid, можете да свържете онлайн магазина си към Salesforce чрез Zapier. По този начин новите клиенти ще бъдат създавани автоматично в Salesforce от новите поръчки в Ecwid.

Персонализирайте Amazon

Amazon Personalize, услуга за машинно обучение, предлагана от Amazon, е предназначена да се справи с предизвикателствата, често срещани при създаването на персонализирани препоръки, включително проблеми с нови потребителски данни, пристрастия към популярността и променящи се потребителски намерения.

За разлика от традиционните двигатели за препоръки, Amazon Personalize се справя отлично в сценарии с ограничени или променящи се потребителски данни. Това се оказва особено полезно за идентифициране на възможности за допълнителни продажби, дори при нови потребители или когато предпочитанията на потребителите се променят с течение на времето.

Няколко известен компании, като Domino's, Subway и Yamaha, признаха значението на AI за разбирането и обслужването на нуждите на клиентите.

Как да адаптирате маркетингови кампании за увеличаване на продажбите и Кръстосани продажби

Можете да приспособите маркетингови кампании за увеличаване на продажбите и кръстосани продажби с помощта на стратегически подходи, дори и да не използвате AI захранван инструменти.

За най-добри резултати се нуждаете от данни за клиентите и насочени съобщения. Ето разбивка на процеса:

Извършване на сегментиране на клиенти

Използвайте CRM данни, за да сегментирате клиенти въз основа на тяхната история на покупки, предпочитания и поведение. Категоризирайте ги в групи с подобни модели на покупка или интереси.

Ако продавате онлайн с Ecwid, можете да преглеждате, намирате и редактирате цялата информация за клиентите, от която се нуждаете, на страницата „Клиенти“ . Оттам можете да филтрирате клиентската си база, използвайки различни параметри, и да експортирате сегмента, за да работите с него в различна услуга (например, за да изпращате целеви имейли чрез имейл услуга по ваш избор).

Страницата Клиенти в Ecwid също така предлага достъп до хронологията на клиентските поръчки, улеснявайки процеса на сегментиране. Като разбирате навиците и предпочитанията на клиентите си за покупка, можете да приспособите съобщенията си към всеки сегмент по-ефективно.

Страницата Клиенти в Ecwid admin

Идентифицирайте възможностите

Анализирайте историята на покупките и данните за поведението, за да определите възможностите за увеличаване на продажбите и кръстосани продажби. Определете кои продукти или услуги допълват предишни покупки или отговарят на интересите на клиентите.

Например, когато продавате онлайн чрез Ecwid, имате възможност да конфигурирате автоматизирани маркетингови имейли, представящи свързани продукти или най-продаваните.

Свързани продукти в автоматизирани маркетингови имейли

Свързани продукти в имейл за потвърждение на поръчката

Направете персонализирани препоръки

Създавайте персонализирани препоръки въз основа на клиентски сегменти. Използвайте алгоритми с изкуствен интелект, за да предлагате свързани или подобрени продукти в маркетингови материали, имейл бюлетини или на уебсайт. Например, секциите „Често купувани заедно“ или „Може да ви харесат още“ на Amazon.

Стремете се към насочени съобщения

Създайте насочени съобщения, които подчертават стойността на допълващи се продукти или услуги. Покажете как допълнителното предложение подобрява изживяването на клиента или решава конкретен проблем.

За наистина оптимизирано послание, помислете за превод на съдържание , което да резонира ефективно с разнообразна аудитория и езици.

Предлагайте стимули или пакети

Осигурете стимули като отстъпки, пакетни оферти или награди за лоялност, за да насърчите клиентите да проучат допълнителни предложения. Направете ценностното предложение привлекателно и ясно.

С Ecwid от Lightspeed можете да продавате продуктови пакети с помощта на Поскъпване и Последващи продажби Продуктови групи, Продуктови групи, и Bogo Приложения.

Приложете многоканален подход

Приложете многоканален маркетингова стратегия за достигане до клиенти чрез различни допирни точки. Използвайте имейли, съдържание в социалните медии, уебсайт изскачащи прозорци, и персонализирани препоръки за платформата.

Разкрийте силата на персонализираните препоръки

В динамичния пейзаж на отношенията с клиентите персонализираните препоръки и целевият маркетинг стоят като стълбове на успеха. Като използвате данни от CRM, можете да отключите потенциала за персонализирани допълнителни продажби и кръстосани продажби кампании.

Когато са фино настроени, тези стратегии резонират с отделните клиенти, стимулирайки ангажираността, увеличавайки продажбите и подхранвайки лоялността към марката.

Възприемете прозрения от вашата CRM система, създайте персонализирани кампании и вижте как удовлетворяването на уникалните предпочитания и нужди на вашите клиенти може да направи чудеса.

Продавайте онлайн

С Ecwid Ecommerce можете лесно да продавате навсякъде и на всеки - в интернет и по целия свят.

Стартирайте

Маркетинг и промоция AI за електронна търговия

Mar 28, 2024

За автора

Марк Куадрос е SaaS маркетинг специалист по съдържание , който помага на марките да създават и разпространяват страхотно съдържание. По подобен начин Марк обича съдържанието и допринася за няколко авторитетни блога като HubSpot , CoSchedule , Foundr и др. Свържете се с него чрез LinkedIn или Twitter.