Manapság, Az ügyfelek elvárásainak teljesítése már nem elég. Gyarapodni, a vállalkozásoknak meg kell haladniuk ezeket az elvárásokat, és az ügyfélközpontú mesterséges intelligencia kihasználása kulcsfontosságú e cél eléréséhez.
Az AI integrálása az ügyfélkapcsolat-kezelésbe (CRM) fokozza az upselling és a keresztértékesítési stratégiákat, lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy kiterjedt ügyféladatokat elemezzenek személyre szabott ajánlások érdekében.
Olvasson tovább, hogy megtudja, hogyan javítja az ügyfélközpontú AI a CRM-stratégiákat, személyre szabott betekintést és valós idejű döntéshozatalt kínál, és végső soron még kielégítőbb ügyfélutakat biztosít.
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, and preferences.
Before we discuss how AI can enhance customer relationship management, let’s dive into how AI algorithms analyze customer behavior and data.
How AI Algorithms Analyze Customer Behavior
AI is transforming how businesses analyze consumer behavior and changing how consumers engage with companies.
There are various tools business owners can use to process customer data with AI, but in general, here’s how the process works:
- Data collection: The ecommerce platform collects extensive data on customer interactions, including browsing history, purchase behavior, products viewed, product surveys, time spent on pages, and demographic information. Incorporating customer feedback into this data collection enriches AI’s understanding of customer satisfaction and service expectations.
- AI algorithms implementation: Az AI algoritmusok feldolgozzák és elemzik ezt a rengeteg adatot. Gépi tanulás az értékesítésben, mint az együttműködésen alapuló szűrési vagy tartalomalapú ajánlórendszerek, a vásárlói magatartások közötti minták és összefüggések azonosítására szolgál.
- Mintafelismerés: Az AI algoritmusok azonosítják a mintákat, mint például a gyakran együtt vásárolt közös termékkombinációk (keresztértékesítési minták) vagy a vásárlók által gyakran megtekintett termékek a vásárlás előtt (preferenciákra utal).
- Személyre szabott ajánlások: AI-driven recommendation engines leverage these insights. When a customer visits the platform, personalized product recommendations are generated in real time based on browsing history, past purchases, and similar user behaviors.
- Continuous learning and improvement: The AI algorithms continuously learn from new data inputs and customer interactions. As more data is collected, the models evolve and refine their recommendations, ensuring they remain relevant and accurate.
Sophisticated predictive analytics tools such as IBM’s SPSS Statistics, Alteryx, and Microsoft’s Azure Machine Learning process this data, identifying patterns, correlations, and trends that indicate potential future behaviors or needs.
Based on the analysis, predictive models are developed to forecast probable customer behaviors or needs. These models use statistical algorithms to predict outcomes, 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
AI-driven customer profiling is a cornerstone of modern marketing strategies, using advanced algorithms to create detailed and dynamic profiles of individual customers.
By collecting and analyzing a wide range of customer data—such as purchase history, browsing behavior, demographics, and interactions with the business—AI pinpoints distinct behavioral patterns, preferences, and individual traits.
This enables sellers to offer tailored product recommendations based on individual customer behaviors and preferences to suggest complementary or upgraded products.
Például, Amazon’s AI algorithms analyze extensive customer data, including browsing history, 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. (Forrás: 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.
Mellesleg, if you sell online with Ecwid by Lightspeed, tudsz show related products with the “You May Also Like” section that appears on a product details page and at checkout.
Dynamic Pricing Strategies and Offer Optimization
Az AI dinamikus árazási stratégiákat tesz lehetővé a piaci trendek elemzésével, versenytárs árazás, és a vásárlói magatartás valós időben. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy optimalizálják az árképzési stratégiákat a felértékesítéshez, személyre szabott kedvezményeket kínál, vagy olyan csomagolt ügyletek, amelyek az egyes ügyfeleket érintik.
Uber, a fuvarozó szolgáltatást, mesterséges intelligencia által vezérelt dinamikus árazást használ, known as “túlárazás,” to optimize pricing strategies based on real-time demand, kínálat, és egyéb tényezők.
Íme, hogyan valósította meg az Uber dinamikus árazási stratégiáját az AI segítségével.
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, increasing the fare to incentivize more drivers to be available, ensuring quicker pickups and meeting the increased demand.
Továbbá, Uber may offer personalized discounts or promotions to individual riders based on their ride history, frequency of use, vagy konkrét alkalmakkor. Például, célzott promóciókat kínálhatnak a gyakori felhasználóknak vagy alacsony keresletű időszakokban, hogy több utazást ösztönözzenek.
Ezek a stratégiák maximalizálják a sofőrök bevételét, és arra ösztönzik a versenyzőket, hogy továbbra is használják őket.
Az ügyfélélmény fokozása
Az AI kihasználásával a CRM-ben, a vállalkozások személyre szabott szolgáltatások révén javíthatják az ügyfelek élményét.
Például, A Spotify mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ a felhasználói preferenciák elemzésére, hallgatási szokások, és előzményadatokat személyre szabott lejátszási listák létrehozásához, recommendations, és napi keverékek minden felhasználó számára.
Példa a Spotify személyre szabott lejátszási listájára
Ez a személyre szabott megközelítés javítja az általános felhasználói élményt azáltal, hogy a zenét az egyes hallgatók egyedi preferenciáihoz szabja, élvezetesebbé téve a hallgatással és az ízlésüknek megfelelő új zenék felfedezésével töltött időt.
Keresztértékesítési taktika
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.
Például, 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
Integrating upselling tactics into AI-enhanced CRM systems involves leveraging predictive analytics to identify ideal upselling opportunities. AI-driven CRM systems prompt sales representatives with relevant upselling suggestions during customer interactions, 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. Például, 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. Például, they may suggest an upgraded subscription or additional features based on usage patterns.
Mellesleg, if you sell online with Ecwid, tudsz csatlakoztassa online áruházát a Salesforce-hoz Zapieren keresztül. Ily módon, Az új Ecwid-rendelésekből automatikusan új ügyfelek jönnek létre a Salesforce-ban.
Amazon Personalize
Amazon Personalize, az Amazon által kínált gépi tanulási szolgáltatás, A személyre szabott ajánlások létrehozása során gyakran felmerülő kihívások kezelésére készült, beleértve az új felhasználói adatokkal kapcsolatos problémákat is, népszerűségi torzítások, és a fejlődő felhasználói szándék.
A hagyományos ajánlómotorokkal ellentétben, Amazon Personalize kitűnik korlátozott vagy változó felhasználói adatokkal rendelkező forgatókönyvekben. 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, preferences, and behavior. Categorize them into groups with similar buying patterns or interests.
Ha online értékesít az Ecwiddel, you can view, find, and edit all the customer information you need on the Customers oldalon. Onnan, you can filter your customer base using various parameters and export the segment to work with it in a different service (például, célzott e-mailek küldéséhez az Ön által választott e-mail szolgáltatáson keresztül.)
Az Ecwid Ügyfelek oldala hozzáférést biztosít az ügyfelek rendelési előzményeihez is, a szegmentálási folyamat megkönnyítése. By understanding your customers’ buying habits and preferences, hatékonyabban szabhatja üzeneteit az egyes szegmensekhez.
Az Ügyfelek oldal az Ecwid admin
Azonosítsa a lehetőségeket
Elemezze a vásárlási előzményeket és a viselkedési adatokat, hogy meghatározza a továbbértékesítés és a keresztértékesítés lehetőségeit. Determine which products or services complement previous purchases or align with customers’ interests.
Például, when selling online through Ecwid, you have the option to configure automatizált marketing e-mailek 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. Például, Amazon’s “Frequently Bought Together” or “You May Also Like” sections.
Törekedjen a célzott üzenetküldésre
Célzott üzenetküldés, amely kiemeli a kiegészítő termékek vagy szolgáltatások értékét. Mutassa be, hogy a kiegészítő ajánlat hogyan javítja az ügyfélélményt, vagy hogyan old meg egy adott problémát.
Egy igazán optimalizált üzenetért, fontolgat tartalom fordítása hogy hatékonyan rezonáljanak a különböző közönségekkel és nyelvekkel.
Ösztönzők vagy csomagok felajánlása
Biztosítson ösztönzőket, például kedvezményeket, kötegelt ajánlatok, vagy hűségjutalmak, amelyek további ajánlatok felfedezésére ösztönzik az ügyfeleket. Tegye vonzóvá és világossá az értékajánlatot.
A Lightspeed Ecwiddel, segítségével árusíthat termékcsomagokat a Feleladás & Keresztértékesítési termékcsomagok, Termékcsomagok, és BOGO alkalmazásokat.
Többcsatornás megközelítés alkalmazása
Többcsatornás marketingstratégia megvalósítása az ügyfelek különböző kapcsolati pontokon keresztül történő eléréséhez. Use emails, közösségi média tartalma, weboldal felugró ablakai, és személyre szabott platformjavaslatok.
Fedezze fel a személyre szabott ajánlások erejét
Az ügyfélkapcsolatok dinamikus terepén, a személyre szabott ajánlások és a célzott marketing a siker pillérei. A CRM adatok kihasználásával, felszabadíthatja a személyre szabott upselling és keresztértékesítési kampányok lehetőségét.
Finoman hangolva, ezek a stratégiák rezonálnak az egyes ügyfelekkel, vezetési elkötelezettség, az eladások növelése, és a márkahűség ápolása.
Fogadja meg CRM-rendszerének betekintést, egyéni kampányok létrehozása, and see how meeting your customers’ unique preferences and needs can work wonders.
- 5 Hatékony „Vegyél egyet, Kap egyet ingyen” Promóciók
- 17 Tippek a konverziós arány növeléséhez és az eladások növeléséhez
- 14 Pszichológiai kiváltó okok, amelyek megnyerik a vásárlókat
- 12 Módszerek az új ügyfelek iránti bizalom keltésére
- 10 Megvalósítható módszerek az e-kereskedelmi bevételek növelésére
- Hogyan lehet növelni a konverziót automatizált engedményekkel
- Példák a fantasztikus cselekvésre való felhívásra, amelyek eladják
- How to Increase Sales by Improving Customer Journey in Ecommerce
- Dos and Don’ts of Mapping Your Buyer Journey
- Hogyan javíthatja a mesterséges intelligencia az utánértékesítést és a keresztértékesítést?