Dnes, splnit očekávání zákazníků již nestačí. Vzkvétat, podniky musí tato očekávání překonat, a využití AI zaměřené na zákazníka je klíčem k dosažení tohoto cíle.
Integrace AI do řízení vztahů se zákazníky (CRM) zlepšuje upselling a cross-selling strategie, umožňuje podnikům analyzovat rozsáhlá zákaznická data pro personalizovaná doporučení.
Keep reading to discover how customer-centric AI elevates CRM strategies, offers personalized insights and real-time decision-making, and ultimately delivers more satisfying customer journeys.
Leveraging AI for Customer Insights
AI can reveal invaluable patterns and trends by analyzing huge amounts of data. It enables you to understand customer tendencies, habits, a preference.
Before we discuss how AI can enhance customer relationship management, let’s dive into how AI algorithms analyze customer behavior and data.
Jak AI algoritmy analyzují chování zákazníků
Umělá inteligence mění způsob, jakým podniky analyzují chování spotřebitelů, a mění způsob, jakým spotřebitelé komunikují se společnostmi.
Existují různé nástroje, které mohou majitelé firem použít ke zpracování zákaznických dat pomocí AI, ale obecně, zde je návod, jak proces funguje:
- Sběr dat: Platforma elektronického obchodu shromažďuje rozsáhlá data o zákaznických interakcích, včetně historie prohlížení, nákupní chování, prohlížené produkty, průzkumy produktů, čas strávený na stránkách, a demografické informace. Začlenění zákaznická zpětná vazba into this data collection enriches AI’s understanding of customer satisfaction and service expectations.
- AI algorithms implementation: AI algorithms process and analyze this wealth of data. Machine learning in sales, such as collaborative filtering or content-based recommendation systems, is used to identify patterns and correlations among customer behaviors.
- Pattern recognition: The AI algorithms identify patterns, such as common product combinations frequently purchased together (cross-selling patterns) nebo produkty, které si zákazníci často prohlížejí před nákupem (svědčící o preferencích).
- Personalizovaná doporučení: Doporučovací motory řízené umělou inteligencí tyto poznatky využívají. Když zákazník navštíví platformu, personalizovaná doporučení produktů jsou generována v reálném čase na základě historie procházení, minulé nákupy, a podobné chování uživatelů.
- Neustálé učení a zlepšování: Algoritmy umělé inteligence se neustále učí z nových datových vstupů a interakcí se zákazníky. Jak se shromažďuje více dat, modely se vyvíjejí a zdokonalují svá doporučení, zajistit, aby zůstaly relevantní a přesné.
Sofistikované nástroje prediktivní analýzy, jako je IBM SPSS Statistics, Alteryx, a Azure Machine Learning společnosti Microsoft tato data zpracovávají, identifikační vzory, korelace, a trendy, které naznačují potenciální budoucí chování nebo potřeby.
Na základě analýzy, prediktivní modely jsou vyvinuty k předpovídání pravděpodobného chování nebo potřeb zákazníků. Tyto modely používají statistické algoritmy k predikci výsledků, such as the likelihood of a customer making a certain purchase, churn probability, or preferred product categories.
AI-Infused Upselling & Cross-Selling Strategies
AI-infused upselling strategies leverage artificial intelligence to enhance sales by encouraging customers to purchase additional or upgraded products or services.
Here’s an overview of key AI-driven upselling tactics:
AI-Powered Product Recommendations and Customization
Profilování zákazníků řízené umělou inteligencí je základním kamenem moderní marketingové strategie, using advanced algorithms to create detailed and dynamic profiles of individual customers.
Shromažďováním a analýzou široké škály zákaznických dat, jako je historie nákupů, chování při procházení, demografie, a interakce s firmou – AI přesně určuje odlišné vzorce chování, preference, a individuální vlastnosti.
This enables sellers to offer tailored product recommendations based on individual customer behaviors and preferences to suggest complementary or upgraded products.
Například, Amazon’s AI algorithms analyze extensive customer data, včetně historie prohlížení, items viewed, items purchased, and search queries.
“Customers Who Bought This Also Bought” recommendations on Amazon
Based on this analysis, Amazon’s recommendation engine employs machine learning models to predict and suggest products that align with each customer’s interests and preferences.
When a customer explores a specific product, Amazon’s AI generates “Frequently Bought Together” nebo “Customers Who Bought This Also Bought” recommendations, showcasing complementary or upgraded products. These suggestions encourage customers to consider additional purchases beyond their initial choice—and suggest items they may be interested in.
As customers interact with the platform, the AI continuously learns from their behaviors and refines its recommendations. The system adapts to individual preferences, ensuring increasingly accurate and relevant suggestions.
An example of how Amazon leverages user preferences data to create product recommendations. (Zdroj: Rejoiner)
Amazon’s AI-driven product recommendations contribute significantly to the platform’s success in upselling. Customers are more inclined to explore and potentially purchase additional products, zvýšení prodeje a zlepšení spokojenosti zákazníků.
Mimochodem, pokud prodáváte online s Ecwid od Lightspeed, můžeš zobrazit související produkty s “Mohlo by se vám také líbit” sekce, která se zobrazí na stránce s podrobnostmi o produktu a při placení.
Dynamické cenové strategie a optimalizace nabídky
AI umožňuje dynamické cenové strategie analýzou tržních trendů, konkurenční ceny, a chování zákazníků v reálném čase. To umožňuje podnikům optimalizovat cenové strategie pro upselling, nabízet personalizované slevy, or bundled deals that resonate with individual customers.
Uber, the ride-hailing service, uses AI-driven dynamic pricing, known as “surge pricing,” to optimize pricing strategies based on real-time demand, supply, and other factors.
Here’s how Uber implemented their dynamic pricing strategy with the help of AI.
Uber’s AI algorithms continuously analyze data in real-time, including factors like ride demand, traffic conditions, weather, time of day, and historical rider behavior.
Based on this analysis, Uber’s AI adjusts fares dynamically. Během špiček nebo vysoké poptávky, je aktivována příplatková cena, zvýšení jízdného, aby bylo k dispozici více řidičů, zajištění rychlejšího vyzvednutí a uspokojení zvýšené poptávky.
dodatečně, Uber může jednotlivým jezdcům nabízet personalizované slevy nebo propagační akce na základě jejich historie jízd, frekvence používání, nebo konkrétní příležitosti. Například, cílené propagace mohou být nabízeny častým uživatelům nebo během období nízké poptávky, aby se podpořilo více jízd.
Tyto strategie maximalizují výdělky řidičů a povzbuzují jezdce, aby je nadále používali.
Zlepšení zákaznické zkušenosti
Využitím AI v CRM, podniky mohou zlepšit zákaznickou zkušenost prostřednictvím personalizovaných služeb.
Například, Spotify používá k analýze uživatelských preferencí algoritmy AI, poslechové návyky, a historická data k vytváření personalizovaných seznamů skladeb, recommendations, a denní mixy pro každého uživatele.
Příklad personalizovaného seznamu skladeb od Spotify
Tento personalizovaný přístup vylepšuje celkový uživatelský zážitek tím, že přizpůsobuje hudbu jedinečným preferencím každého posluchače, zpříjemňují čas strávený posloucháním a objevováním nové hudby podle jejich vkusu.
Taktika křížového prodeje
Taktiky křížového prodeje integrované do systémů CRM vylepšených umělou inteligencí využívají umělou inteligenci k identifikaci a využití příležitostí nabídnout zákazníkům doplňkové produkty nebo služby v souladu s nákupním chováním zákazníků..
Například, Netflix efektivně přizpůsobuje své marketingové kampaně křížovému prodeji tím, že uživatelům doporučuje televizní seriály nebo filmy na základě jejich historie sledování..
Netflix makes recommendations based on a user’s viewing history
If a user likes to watch science fiction shows, Netflix’s algorithm suggests similar content or promotes a newly released series within that genre, encouraging the user to explore and watch more content.
Further enhancing these personalized marketing efforts, AI chatbots provide immediate, personalized recommendations to customers. To nejen zlepšuje zážitek z nakupování, ale také výrazně zvyšuje prodejní příležitosti, protože každá interakce se zákazníkem je příležitostí pro cílený marketing a upselling..
Příklady systémů CRM vylepšených AI
Integrace taktiky upsellingu do CRM systémů vylepšených AI zahrnuje využití prediktivní analýzy k identifikaci ideálních příležitostí pro upselling. Systémy CRM řízené umělou inteligencí vyzývají obchodní zástupce k relevantním návrhům na další prodej během interakce se zákazníky, enhancing the chances of successful upsells.
Einstein Analytics by Salesforce
Salesforce, a leading CRM platform, incorporates AI-powered tools like Einstein Analytics to assist sales representatives in identifying and capitalizing on upselling opportunities during customer interactions.
Salesforce’s Einstein Analytics leverages predictive analytics to analyze vast datasets within the CRM. It evaluates customer data, purchase history, interactions, and other relevant information to predict potential upselling opportunities.
Einstein Analytics spots patterns hinting at upselling opportunities. Například, detecting increased product usage may signal interest in upgrades or add-ons.
Salesforce’s AI system also provides sales reps with actionable insights. It offers upselling suggestions and talking points based on opportunities identified.
Sales reps leverage AI-driven suggestions to customize conversations, addressing customers’ needs with relevant upselling offers. Například, mohou navrhnout upgradované předplatné nebo další funkce na základě vzorců používání.
Mimochodem, pokud prodáváte online s Ecwid, můžeš připojte svůj internetový obchod k Salesforce přes Zapier. Tudy, noví zákazníci se v Salesforce vytvoří automaticky z nových objednávek Ecwid.
Přizpůsobte si Amazon
Přizpůsobte si Amazon, služba strojového učení nabízená společností Amazon, je navržen tak, aby řešil problémy, se kterými se běžně setkáváme při vytváření personalizovaných doporučení, včetně problémů s novými uživatelskými daty, popularita předsudky, a vyvíjející se záměr uživatele.
Na rozdíl od tradičních doporučovacích motorů, Přizpůsobte si Amazon vyniká ve scénářích s omezenými nebo vyvíjejícími se uživatelskými daty. To je zvláště výhodné pro identifikaci příležitostí k upsellingu, i s novými uživateli nebo když se uživatelské preference v průběhu času mění.
Několik známých společností, jako je Domino, Metro, a Yamaha, rozpoznali význam umělé inteligence pro porozumění a uspokojování potřeb zákazníků.
Jak přizpůsobit marketingové kampaně upsellingu a křížovému prodeji
You can tailor marketing campaigns for upselling and cross-selling with the help of strategic approaches even if you don’t use AI-powered tools.
For the best outcomes, you need customer data and targeted messaging. Here’s a breakdown of the process:
Perform Customer Segmentation
Use CRM data to segment customers based on their purchase history, preference, and behavior. Categorize them into groups with similar buying patterns or interests.
Pokud prodáváte online s Ecwid, you can view, find, and edit all the customer information you need on the Zákazníci strana. Odtamtud, můžete filtrovat svou zákaznickou základnu pomocí různých parametrů a exportovat segment, abyste s ním mohli pracovat v jiné službě (například, k odesílání cílených e-mailů prostřednictvím e-mailové služby dle vašeho výběru.)
Stránka Zákazníci v Ecwid také nabízí přístup k historii zákaznických objednávek, usnadnění procesu segmentace. Tím, že porozumíte svým zákazníkům’ nákupní zvyky a preference, můžete své zprávy přizpůsobit každému segmentu efektivněji.
Stránka Zákazníci v administraci Ecwid
Identifikujte příležitosti
Analyzujte historii nákupů a údaje o chování, abyste určili příležitosti pro upselling a cross-selling. Určete, které produkty nebo služby doplňují předchozí nákupy nebo se přizpůsobily zákazníkům’ zájmy.
Například, při online prodeji přes Ecwid, máte možnost konfigurovat automatizované marketingové e-maily předvádění souvisejících produktů nebo nejprodávanějších produktů.
Související produkty v e-mailu s potvrzením objednávky
Vytvářejte personalizovaná doporučení
Vytvářejte personalizovaná doporučení na základě segmentů zákazníků. Use AI algorithms to suggest related or upgraded products in marketing materials, email newsletters, or on a website. Například, Amazon’s “Frequently Bought Together” nebo “Mohlo by se vám také líbit” sections.
Strive for Targeted Messaging
Craft targeted messaging that highlights the value of complementary products or services. Showcase how the additional offering enhances the customer experience or solves a specific problem.
For a truly optimized message, zvážit translating content to resonate effectively with diverse audiences and languages.
Offer Incentives or Bundles
Poskytujte pobídky, jako jsou slevy, sdružené nabídky, nebo věrnostní odměny, které povzbudí zákazníky k prozkoumání dalších nabídek. Udělejte hodnotovou nabídku atraktivní a jasnou.
S Ecwidem od Lightspeed, můžete prodávat balíčky produktů s pomocí Upsell & Cross-Sell produktové balíčky, Balíčky produktů, a BOGO aplikace.
Použít vícekanálový přístup
Implementujte vícekanálovou marketingovou strategii a oslovte zákazníky prostřednictvím různých kontaktních bodů. Use emails, obsah sociálních médií, vyskakovací okna webových stránek, a personalizovaná doporučení platforem.
Odhalte sílu personalizovaných doporučení
V dynamickém prostředí vztahů se zákazníky, personalizovaná doporučení a cílený marketing představují pilíře úspěchu. Využitím dat CRM, můžete odemknout potenciál pro přizpůsobené upselling a cross-selling kampaně.
Když je jemně vyladěn, tyto strategie rezonují u jednotlivých zákazníků, jízdní zapojení, zvýšení prodeje, a pěstovat věrnost značce.
Přijměte poznatky z vašeho CRM systému, vytvářet vlastní kampaně, a uvidíte, jak se setkáte se svými zákazníky’ jedinečné preference a potřeby mohou dělat zázraky.
- 5 Efektivní „Kupte si jeden, Získejte jeden zdarma” Akce
- 17 Tipy na zvýšení konverzního poměru a zvýšení prodeje
- 14 Psychologické spouštěče, které si získají zákazníky
- 12 Způsoby, jak vzbudit důvěru ve své nové zákazníky
- 10 Praktické způsoby, jak zvýšit své tržby z elektronického obchodu
- Jak zvýšit konverzi pomocí automatických slev
- Příklady úžasných výzev k akci, které se prodávají
- How to Increase Sales by Improving Customer Journey in Ecommerce
- Dos and Don’ts of Mapping Your Buyer Journey
- Jak může umělá inteligence zlepšit upselling a křížový prodej
