Usmjeren na kupca AI: Kako umjetna inteligencija može poboljšati povećanje prodaje i unakrsnu prodaju

14 min je pročitao

U današnje vrijeme ispunjavanje očekivanja kupaca više nije dovoljno. Da bi napredovala, tvrtke moraju nadmašiti ova očekivanja i iskoristiti usmjeren na kupca AI je ključ za postizanje ovog cilja.

Integracija umjetne inteligencije u upravljanje odnosima s kupcima (CRM) poboljšava prodaju i cross-prodaja strategije, omogućujući tvrtkama da analiziraju opsežne podatke o klijentima za personalizirane preporuke.

Nastavite čitati da otkrijete kako usmjeren na kupca AI unapređuje CRM strategije, nudi personalizirane uvide i stvarnom vremenu odlučivanje, i u konačnici pruža zadovoljnija putovanja kupaca.

Iskorištavanje umjetne inteligencije za uvide kupaca

AI može otkriti neprocjenjive obrasce i trendove analizom golemih količina podataka. Omogućuje vam razumijevanje sklonosti, navika i preferencija kupaca.

Prije nego što razgovaramo o tome kako umjetna inteligencija može poboljšati upravljanje odnosima s klijentima, zaronimo u to kako algoritmi umjetne inteligencije analiziraju ponašanje i podatke kupaca.

Kako AI algoritmi analiziraju ponašanje korisnika

AI mijenja način na koji poduzeća analiziraju ponašanje potrošača i mijenja način na koji potrošači stupaju u kontakt s tvrtkama.

Postoje različiti alati koje vlasnici tvrtki mogu koristiti za obradu korisničkih podataka pomoću umjetne inteligencije, ali općenito, evo kako proces funkcionira:

Prikupljanje podataka: Platforma za e-trgovinu prikuplja opsežne podatke o interakcijama kupaca, uključujući povijest pregledavanja, ponašanje pri kupnji, pregledane proizvode, ankete o proizvodima, vrijeme provedeno na stranicama i demografske informacije. Inkorporiranje Povratne informacije korisnika u ovo prikupljanje podataka obogaćuje AI-ovo razumijevanje zadovoljstva korisnika i očekivanja usluga.
Implementacija AI algoritama: AI algoritmi obrađuju i analiziraju ovo bogatstvo podataka. Strojno učenje u prodaji, kao što je kolaborativno filtriranje ili temeljeno na sadržaju sustavi preporuka, koristi se za prepoznavanje obrazaca i korelacija među ponašanjima kupaca.
Prepoznavanje uzoraka: AI algoritmi identificiraju uzorke, kao što su uobičajene kombinacije proizvoda koje se često kupuju zajedno (unakrsna prodaja uzorci) ili proizvodi koje kupci često gledaju prije kupnje (indikativno za preferencije).
Personalizirane preporuke: Upravljan umjetnom inteligencijom motori preporuka iskorištavaju te uvide. Kada kupac posjeti platformu, personalizirane preporuke proizvoda generiraju se u stvarnom vremenu na temelju povijesti pregledavanja, prošlih kupnji i sličnih ponašanja korisnika.
Kontinuirano učenje i usavršavanje: AI algoritmi kontinuirano uče iz novih unosa podataka i interakcija s korisnicima. Kako se prikuplja više podataka, modeli se razvijaju i usavršavaju svoje preporuke, osiguravajući da ostanu relevantne i točne.

Sofisticirani alati za prediktivnu analitiku kao što su IBM-ov SPSS Statistics, Alteryx i Microsoftov Azure Machine Learning obrađuju ove podatke, identificirajući obrasce, korelacije i trendove koji ukazuju na potencijalna buduća ponašanja ili potrebe.

Na temelju analize razvijaju se prediktivni modeli za predviđanje vjerojatnih ponašanja ili potreba kupaca. Ovi modeli koriste statističke algoritme za predviđanje ishoda, kao što je vjerojatnost da kupac izvrši određenu kupnju, vjerojatnost odlaska ili željene kategorije proizvoda.

Umetna umjetna inteligencija Povećanje prodaje i Unakrsna prodaja Strategije

Prožet AI-om strategije povećanja prodaje iskorištavaju umjetnu inteligenciju za povećanje prodaje poticanjem kupaca na kupnju dodatnih ili nadograđenih proizvoda ili usluga.

Ovdje je pregled ključnih Upravljan umjetnom inteligencijom taktika povećanja prodaje:

Na AI pogon Preporuke proizvoda i prilagodba

Upravljan umjetnom inteligencijom profiliranje kupaca kamen je temeljac moderne marketinške strategije, koristeći napredne algoritme za izradu detaljnih i dinamičnih profila pojedinačnih kupaca.

Prikupljanjem i analizom širokog spektra kupaca podaci—takvi kao što su povijest kupovine, ponašanje pregledavanja, demografija i interakcije s posao—AI otkriva različite obrasce ponašanja, sklonosti i individualne osobine.

To omogućuje prodavačima da ponude prilagođene preporuke proizvoda na temelju individualnog ponašanja i preferencija kupaca kako bi predložili komplementarne ili nadograđene proizvode.

Na primjer, Amazonovi AI algoritmi analiziraju opsežne korisničke podatke, uključujući povijest pregledavanja, pregledane artikle, kupljene artikle i upite za pretraživanje.

Preporuke "Kupci koji su ovo kupili također su kupili" na Amazonu

Na temelju ove analize, Amazonov mehanizam za preporuke koristi modele strojnog učenja za predviđanje i predlaganje proizvoda koji su u skladu s interesima i preferencijama svakog kupca.

Kada kupac istražuje određeni proizvod, Amazonova umjetna inteligencija generira preporuke "Često kupljeno zajedno" ili "Kupci koji su kupili ovo također su kupili", prikazujući komplementarne ili nadograđene proizvode. Ovi prijedlozi potiču kupce da razmotre dodatne kupnje osim početnih izbor—i predložiti predmete koji bi ih mogli zanimati.

Dok korisnici stupaju u interakciju s platformom, AI kontinuirano uči iz njihovog ponašanja i usavršava svoje preporuke. Sustav se prilagođava individualnim preferencijama, osiguravajući sve preciznije i relevantnije prijedloge.

Primjer kako Amazon koristi podatke o korisničkim preferencijama za izradu preporuka proizvoda. (Izvor: Rejoiner )

Amazon je Upravljan umjetnom inteligencijom preporuke proizvoda značajno pridonose uspjehu platforme u prodaji više proizvoda. Kupci su skloniji istraživati i potencijalno kupovati dodatne proizvode, povećavajući prodaju i poboljšanje zadovoljstva kupaca.

Usput, ako prodajete online putem Ecwida by Lightspeed, možete prikazati povezane proizvode u odjeljku "Možda će vam se svidjeti i to" koji se pojavljuje na stranici s detaljima o proizvodu i prilikom plaćanja.

Dinamičke strategije određivanja cijena i optimizacija ponude

AI omogućuje dinamičke strategije određivanja cijena analizirajući tržišne trendove, cijene konkurenata i ponašanje kupaca u stvarnom vremenu. To omogućuje tvrtkama da optimiziraju strategije cijena za povećanje prodaje, ponudu personaliziranih popusta ili paketnih ponuda koje odjekuju kod pojedinačnih kupaca.

Uber, ride-hailing usluga, koristi Upravljan umjetnom inteligencijom dinamičko određivanje cijena, poznato kao "valne cijene”, za optimizaciju strategija određivanja cijena na temelju stvarnom vremenu potražnja, ponuda i drugi čimbenici.

Evo kako je Uber implementirao svoju strategiju dinamičkog određivanja cijena uz pomoć umjetne inteligencije.

Uberovi AI algoritmi kontinuirano analiziraju podatke u stvarno vrijeme, uključujući faktore kao što su potražnja za vožnjom, prometni uvjeti, vrijeme, doba dana i povijesno ponašanje vozača.

Na temelju ove analize, Uberova umjetna inteligencija dinamički prilagođava cijene karata. Tijekom špica ili velike potražnje, aktivira se povećanje cijena, povećavajući cijenu karte kako bi se potaknulo više vozača da budu dostupni, osiguravajući brže preuzimanje i zadovoljavanje povećane potražnje.

Osim toga, Uber može ponuditi prilagođene popuste ili promocije pojedinačnim vozačima na temelju njihove povijesti vožnji, učestalosti korištenja ili specifičnih prilika. Na primjer, ciljane promocije mogu se ponuditi čestim korisnicima ili tijekom niske potražnje razdoblja za poticanje 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, navika slušanja i povijesnih podataka za izradu personaliziranih popisa pjesama, preporuka i dnevnih mikseva za svakog korisnika.

Primjer personaliziranog popisa za reprodukciju Spotifyja

Ovaj personalizirani pristup poboljšava cjelokupno korisničko iskustvo prilagođavanjem glazbe jedinstvenim preferencijama svakog slušatelja, čineći vrijeme provedeno u slušanju i otkrivanju nove glazbe po njihovom ukusu ugodnijim.

Unakrsna prodaja Taktika

Cross-prodaja taktika integrirana u AI-poboljšano CRM sustavi iskorištavaju umjetnu inteligenciju za prepoznavanje i iskorištavanje prilika za ponudu komplementarnih proizvoda ili usluga kupcima u skladu s ponašanjem kupaca pri kupnji.

Na primjer, Netflix učinkovito kroji svoje marketinške kampanje za cross-prodaja preporučujući TV serije ili filmove korisnicima na temelju njihove povijesti gledanja.

Netflix daje preporuke na temelju korisnikove povijesti gledanja

Ako korisnik voli gledati znanstveno-fantastične serije, Netflixov algoritam predlaže sličan sadržaj ili promovira novoobjavljenu seriju unutar tog žanra, potičući korisnika da istražuje i gleda više sadržaja.

Dodatno poboljšavajući ove personalizirane marketinške napore, AI chatbotovi pružaju trenutne, personalizirane preporuke kupcima. To ne samo da poboljšava iskustvo kupnje, već i značajno povećava prodajne mogućnosti pretvarajući svaku interakciju s kupcem u priliku za ciljani marketing i dodatnu prodaju.

Primjeri AI-poboljšano CRM sustavi

Integriranje taktika povećanja prodaje u AI-poboljšano CRM sustavi uključuju korištenje prediktivne analitike za prepoznavanje idealnih prilika za povećanje prodaje. Upravljan umjetnom inteligencijom CRM sustavi šalju prodajnim predstavnicima relevantne prijedloge za povećanje cijena tijekom interakcije s klijentima, čime se povećavaju šanse za uspješnu prodaju proizvoda za povećanje cijena.

Einstein Analytics tvrtke Salesforce

Salesforce, vodeća CRM platforma, uključuje Na AI alate kao što je Einstein Analytics za pomoć prodajnim predstavnicima u prepoznavanju i iskorištavanju prilika za povećanje prodaje tijekom interakcije s klijentima.

Salesforceov Einstein Analytics koristi prediktivnu analitiku za analizu velikih skupova podataka unutar CRM-a. Procjenjuje podatke o kupcima, povijest kupnje, interakcije i druge relevantne informacije kako bi predvidio potencijalne mogućnosti dodatne prodaje.

Einstein Analytics uočava obrasce koji upućuju na prilike za povećanje prodaje. Na primjer, otkrivanje povećane upotrebe proizvoda može signalizirati interes za nadogradnje ili dodaci.

Salesforceov AI sustav također pruža prodajnim predstavnicima korisne uvide. Nudi prijedloge za povećanje prodaje i teme za razgovor na temelju identificiranih prilika.

Poluga prodajnih predstavnika Upravljan umjetnom inteligencijom prijedlozi za prilagodbu razgovora, rješavanje potreba kupaca relevantnim ponudama za povećanje prodaje. Na primjer, mogu predložiti nadograđenu pretplatu ili dodatne značajke na temelju obrazaca korištenja.

Usput, ako prodajete online putem Ecwida, možete povezati svoju online trgovinu sa Salesforceom putem Zapiera. Na taj će se način novi kupci automatski kreirati u Salesforceu iz novih Ecwid narudžbi.

Amazonska personalizacija

Amazon Personalize, usluga strojnog učenja koju nudi Amazon, osmišljena je za rješavanje izazova koji se često susreću pri stvaranju personaliziranih preporuka, uključujući probleme s novim korisničkim podacima, pristranostima popularnosti i razvojem namjere korisnika.

Za razliku od tradicionalnih sustava za preporuke, Amazon Personalize se ističe u scenarijima s ograničenim ili promjenjivim korisničkim podacima. To se pokazalo posebno korisnim za prepoznavanje prilika za dodatnu prodaju, čak i s novim korisnicima ili kada se korisničke preferencije mijenjaju tijekom vremena.

Nekoliko dobro poznat tvrtke, kao što su Domino's, Subway i Yamaha, prepoznale su značaj umjetne inteligencije u razumijevanju i zadovoljavanju potreba kupaca.

Kako prilagoditi marketinške kampanje za povećanje prodaje i Unakrsna prodaja

Možete prilagoditi marketinške kampanje za povećanje prodaje i cross-prodaja uz pomoć strateških pristupa čak i ako ne koristite Na AI alata.

Za najbolje rezultate potrebni su vam podaci o korisnicima i ciljane poruke. Evo raščlambe procesa:

Izvršite segmentaciju kupaca

Koristite CRM podatke za segmentiranje kupaca na temelju njihove povijesti kupovine, preferencija i ponašanja. Razvrstajte ih u skupine sa sličnim obrascima kupnje ili interesima.

Ako prodajete online putem Ecwida, na stranici Kupci možete pregledavati, pronalaziti i uređivati sve potrebne podatke o kupcima . Odatle možete filtrirati svoju bazu kupaca pomoću različitih parametara i izvesti segment kako biste s njim radili u drugoj usluzi (na primjer, za slanje ciljanih e-poruka putem usluge e-pošte po vašem izboru).

Stranica Kupci u Ecwidu također nudi pristup povijesti narudžbi kupaca, olakšavajući proces segmentacije. Razumijevanjem kupovnih navika i preferencija svojih kupaca možete učinkovitije prilagoditi svoje poruke svakom segmentu.

Stranica Kupci u Ecwid admin

Prepoznajte mogućnosti

Analizirajte povijest kupovine i podatke o ponašanju kako biste odredili prilike za povećanje prodaje i unakrsna prodaja. Odredite koji proizvodi ili usluge nadopunjuju prethodne kupnje ili se usklađuju s interesima kupaca.

Na primjer, prilikom online prodaje putem Ecwida, imate mogućnost konfiguriranja automatiziranih marketinških e-poruka koje predstavljaju povezane proizvode ili najprodavanije proizvode.

Povezani proizvodi u automatiziranim marketinškim e-porukama

Povezani proizvodi u e-poruci s potvrdom narudžbe

Dajte prilagođene preporuke

Izradite personalizirane preporuke na temelju segmenata kupaca. Koristite algoritme umjetne inteligencije za predlaganje povezanih ili nadograđenih proizvoda u marketinškim materijalima, e-mail biltenima ili na web stranici. Na primjer, u odjeljcima Amazona „Često kupljeno zajedno“ ili „Možda će vam se svidjeti i ovo“.

Težite ciljanim porukama

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, razmislite o prevođenju sadržaja kako biste ga učinkovito angažirali kod raznolike publike i jezika.

Ponudite poticaje ili pakete

Ponudite poticaje poput popusta, paketa ponuda ili nagrada za vjernost kako biste potaknuli kupce da istraže dodatne ponude. Učinite vrijednosnu ponudu privlačnom i jasnom.

S Ecwidom tvrtke Lightspeed možete prodavati pakete proizvoda uz pomoć Skuplja prodaja & Cross-Prodaja Paketi proizvoda, Paketi proizvodai Bogo aplikacije.

Primijenite višekanalni pristup

Implementirajte višekanalni marketinška strategija doći do kupaca putem različitih dodirnih točaka. Koristite e-poštu, sadržaj društvenih medija, web stranicu skočni prozori, i personalizirane preporuke platforme.

Otkrijte snagu personaliziranih preporuka

U dinamičnom okruženju odnosa s kupcima, personalizirane preporuke i ciljani marketing stoje kao stupovi uspjeha. Iskorištavanjem podataka CRM-a možete otključati potencijal za prilagođenu veću prodaju i cross-prodaja kampanje.

Kada su fino podešene, ove strategije odjekuju kod pojedinačnih kupaca, potičući angažman, povećavajući prodaju i njegujući lojalnost marki.

Prihvatite uvide iz svog CRM sustava, kreirajte prilagođene kampanje i pogledajte kako ispunjavanje jedinstvenih preferencija i potreba vaših kupaca može učiniti čuda.

Prodajte online

S Ecwid Ecommerceom možete jednostavno prodavati bilo gdje, bilo kome — na internetu i diljem svijeta.

Započnite

Marketing i promocija AI za e-trgovinu

Mar 28, 2024

O autoru

Mark Quadros je SaaS marketer sadržaja koji pomaže brendovima u stvaranju i distribuciji izvrsnog sadržaja. Slično tome, Mark voli sadržaj i doprinosi nekoliko autoritativnih blogova poput HubSpota , CoSchedulea , Foundra itd. Povežite se s njim putem LinkedIna ili Twittera.