Ovih dana, ispunjavanje očekivanja kupaca više nije dovoljno. Napredovati, poduzeća moraju premašiti ta očekivanja, a korištenje umjetne inteligencije usmjerene na korisnika ključno je za postizanje ovog cilja.
Integracija umjetne inteligencije u upravljanje odnosima s kupcima (CRM) poboljšava strategije prodaje na više cijena i unakrsne prodaje, omogućujući tvrtkama da analiziraju opsežne podatke o klijentima za personalizirane preporuke.
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, i preferencijama.
Before we discuss how AI can enhance customer relationship management, let’s dive into how AI algorithms analyze customer behavior and data.
Kako AI algoritmi analiziraju ponašanje korisnika
AI mijenja način na koji poduzeća analiziraju ponašanje potrošača i mijenja način na koji potrošači komuniciraju s tvrtkama.
Postoje različiti alati koje vlasnici tvrtki mogu koristiti za obradu podataka o klijentima pomoću umjetne inteligencije, ali općenito, evo kako proces funkcionira:
- Prikupljanje podataka: Platforma za e-trgovinu prikuplja opsežne podatke o interakcijama kupaca, uključujući povijest pregledavanja, kupovno ponašanje, pregledanih proizvoda, ankete o proizvodima, vrijeme provedeno na stranicama, i demografske podatke. Inkorporiranje Povratne informacije korisnika 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) ili proizvode koje kupci često gledaju prije kupnje (pokazatelj preferencija).
- Personalizirane preporuke: Mehanizmi za preporuke vođeni umjetnom inteligencijom iskorištavaju te uvide. Kada kupac posjeti platformu, personalizirane preporuke proizvoda generiraju se u stvarnom vremenu na temelju povijesti pregledavanja, prošle kupovine, i slična ponašanja korisnika.
- Kontinuirano učenje i usavršavanje: Algoritmi umjetne inteligencije kontinuirano uče iz novih unosa podataka i interakcija s korisnicima. Što se više podataka prikuplja, modeli se razvijaju i usavršavaju svoje preporuke, osiguravajući da ostanu relevantni i točni.
Sofisticirani alati za prediktivnu analitiku kao što je IBM-ov SPSS Statistics, Alteryx, i Microsoftov Azure Machine Learning obrađuje te podatke, identificiranje obrazaca, korelacije, i trendove koji ukazuju na potencijalna buduća ponašanja ili potrebe.
Na temelju analize, prediktivni modeli razvijeni su za predviđanje vjerojatnih ponašanja ili potreba kupaca. Ovi modeli koriste statističke algoritme za predviđanje ishoda, 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
Profiliranje kupaca temeljeno na umjetnoj inteligenciji kamen je temeljac moderne marketinške strategije, using advanced algorithms to create detailed and dynamic profiles of individual customers.
Prikupljanjem i analizom širokog raspona podataka o kupcima—kao što je povijest kupnje, ponašanje pregledavanja, demografija, i interakcije s tvrtkom—AI otkriva različite obrasce ponašanja, preferencije, i individualne osobine.
This enables sellers to offer tailored product recommendations based on individual customer behaviors and preferences to suggest complementary or upgraded products.
Na primjer, Amazon’s AI algorithms analyze extensive customer data, uključujući povijest pregledavanja, 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” or “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. (Izvor: 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, increasing sales and improving customer satisfaction.
Usput, ako prodajete online s Ecwidom by Lightspeed, možeš prikaži srodne proizvode with the “You May Also Like” section that appears on a product details page and at checkout.
Dinamičke strategije određivanja cijena i optimizacija ponude
AI omogućuje dinamičke strategije određivanja cijena analizom tržišnih trendova, konkurentske cijene, i ponašanje kupaca u stvarnom vremenu. To omogućuje tvrtkama da optimiziraju strategije određivanja cijena za povećanje prodaje, nudi personalizirane popuste, ili paketne ponude koje odjekuju kod pojedinačnih kupaca.
Uber, usluga prijevoza, 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. During peak times or high demand, surge pricing is activated, povećanje cijene karte kako bi se potaknulo više vozača da budu dostupni, osiguravajući brže preuzimanje i zadovoljavanje povećane potražnje.
Dodatno, Uber može ponuditi prilagođene popuste ili promocije pojedinačnim vozačima na temelju njihove povijesti vožnji, učestalost korištenja, ili posebnim prilikama. Na primjer, ciljane promocije mogu se ponuditi čestim korisnicima ili tijekom razdoblja niske potražnje kako bi se potaknulo više vožnji.
Ove strategije povećavaju zaradu vozača i potiču vozače da ih nastave koristiti.
Poboljšanje korisničkog iskustva
Korištenjem AI u CRM-u, tvrtke mogu poboljšati korisnička iskustva putem personaliziranih usluga.
Na primjer, Spotify koristi AI algoritme za analizu korisničkih preferencija, navike slušanja, i povijesne podatke za izradu personaliziranih popisa za reprodukciju, recommendations, i dnevne mikseve za svakog korisnika.
Primjer personaliziranog popisa pjesama Spotifyja
Ovaj personalizirani pristup poboljšava cjelokupno korisničko iskustvo prilagođavanjem glazbe jedinstvenim preferencijama svakog slušatelja, čineći vrijeme provedeno u slušanju i otkrivanju nove glazbe po svom ukusu ugodnijim.
Taktike unakrsne prodaje
Cross-selling tactics integrated into AI-enhanced CRM systems leverage artificial intelligence to identify and capitalize on opportunities to offer complementary products or services to customers aligned with customer buying behaviors.
Na primjer, Netflix effectively tailors its marketing campaigns for cross-selling by recommending TV series or movies to users based on their viewing history.
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. This not only improves the shopping experience but also significantly increases sales opportunities by making every customer interaction an opportunity for targeted marketing and upselling.
Examples of AI-Enhanced CRM Systems
Integracija taktike povećanja prodaje u CRM sustave poboljšane umjetnom inteligencijom uključuje korištenje prediktivne analitike za prepoznavanje idealnih prilika za povećanje prodaje. CRM sustavi vođeni umjetnom inteligencijom šalju prodajnim predstavnicima relevantne prijedloge za povećanje prodaje tijekom interakcije s klijentima, povećavajući šanse za uspješnu prodaju na više cijena.
Einstein Analytics tvrtke Salesforce
Salesforce, vodeća CRM platforma, 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. Na primjer, 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. Na primjer, they may suggest an upgraded subscription or additional features based on usage patterns.
Usput, if you sell online with Ecwid, možeš povežite svoju online trgovinu sa Salesforceom preko Zapiera. Ovuda, novi kupci će se automatski kreirati u Salesforceu iz novih Ecwid narudžbi.
Amazon Personaliziraj
Amazon Personaliziraj, uslugu strojnog učenja koju nudi Amazon, osmišljen je za rješavanje izazova koji se često susreću pri stvaranju personaliziranih preporuka, uključujući probleme s novim korisničkim podacima, pristranosti popularnosti, i razvoj namjere korisnika.
Za razliku od tradicionalnih motora s preporukama, Amazon Personaliziraj ističe se u scenarijima s ograničenim ili evoluirajućim korisničkim podacima. This proves especially beneficial for identifying upselling opportunities, even with new users or when user preferences change over time.
Several well-known companies, such as Domino’s, Subway, and Yamaha, have recognized the significance of AI in understanding and catering to customer needs.
How to Tailor Marketing Campaigns for Upselling and Cross-Selling
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, preferencije, and behavior. Categorize them into groups with similar buying patterns or interests.
Ako prodajete online s Ecwidom, you can view, pronaći, and edit all the customer information you need on the Kupci stranica. Odatle, you can filter your customer base using various parameters and export the segment to work with it in a different service (na primjer, za slanje ciljane e-pošte putem usluge e-pošte po vašem izboru.)
Stranica Kupci u Ecwidu također nudi pristup povijesti narudžbi kupaca, olakšavanje procesa segmentacije. By understanding your customers’ buying habits and preferences, možete učinkovitije prilagoditi svoje poruke svakom segmentu.
Stranica Kupci u Ecwid admin
Prepoznajte mogućnosti
Analizirajte povijest kupnje i podatke o ponašanju kako biste odredili prilike za prodaju na više cijena i unakrsnu prodaju. Determine which products or services complement previous purchases or align with customers’ interests.
Na primjer, when selling online through Ecwid, you have the option to configure automatizirane marketinške e-poruke showcasing related products or top sellers.
Related products in an order confirmation email
Make Personalized Recommendations
Create personalized recommendations based on customer segments. Use AI algorithms to suggest related or upgraded products in marketing materials, email newsletters, or on a website. Na primjer, Amazon’s “Frequently Bought Together” or “You May Also Like” sections.
Strive for Targeted Messaging
Osmislite ciljane poruke koje naglašavaju vrijednost komplementarnih proizvoda ili usluga. Pokažite kako dodatna ponuda poboljšava korisničko iskustvo ili rješava određeni problem.
Za istinski optimiziranu poruku, smatrati prevođenje sadržaja da učinkovito rezoniraju s različitim publikama i jezicima.
Ponudite poticaje ili pakete
Osigurajte poticaje poput popusta, paketni poslovi, ili nagrade za vjernost kako bi potaknuli kupce da istraže dodatne ponude. Neka vrijednost bude privlačna i jasna.
S Ecwidom tvrtke Lightspeed, možete prodavati pakete proizvoda uz pomoć Skuplja prodaja & Unakrsna prodaja paketa proizvoda, Paketi proizvoda, i BOGO aplikacije.
Primijenite višekanalni pristup
Provedite višekanalnu marketinšku strategiju kako biste došli do kupaca putem različitih dodirnih točaka. Use emails, sadržaj društvenih mreža, skočni prozori web stranica, i personalizirane preporuke platforme.
Otkrijte snagu personaliziranih preporuka
U dinamičnom krajoliku odnosa s kupcima, personalizirane preporuke i ciljani marketinški stavovi kao stupovi uspjeha. Korištenjem CRM podataka, možete otključati potencijal za prilagođene kampanje povećanja prodaje i dodatne prodaje.
Kad je fino ugođen, ove strategije odjekuju kod pojedinačnih kupaca, vozački angažman, povećanje prodaje, i njegovanje lojalnosti brendu.
Prihvatite uvide iz svog CRM sustava, kreirati prilagođene kampanje, and see how meeting your customers’ unique preferences and needs can work wonders.
- 5 Učinkovito “Kupite jedan, Dobijte jednu besplatno” Promocije
- 17 Savjeti za povećanje stope konverzije i povećanje prodaje
- 14 Psihološki okidači koji će pridobiti kupce
- 12 Načini da pobudite povjerenje svojih novih kupaca
- 10 Djelotvorni načini za povećanje vašeg prihoda od e-trgovine
- Kako povećati konverziju s automatskim popustima
- Primjeri sjajnih poziva na akciju koji prodaju
- How to Increase Sales by Improving Customer Journey in Ecommerce
- Dos and Don’ts of Mapping Your Buyer Journey
- Kako umjetna inteligencija može poboljšati povećanje prodaje i unakrsnu prodaju