AI yang Berpusat pada Pelanggan: Bagaimana AI Dapat Meningkatkan Upselling dan Cross-Selling

Posted tahun 2 lalu by Mark Xavier Quadro

Saat ini, memenuhi harapan pelanggan tidak lagi cukup. Untuk berkembang, bisnis harus melampaui ekspektasi ini, dan memanfaatkannya terpusat pada pelanggan AI adalah kunci untuk mencapai tujuan ini.

Mengintegrasikan AI ke dalam manajemen hubungan pelanggan (CRM) meningkatkan penjualan dan Cross selling strategi, memungkinkan bisnis menganalisis data pelanggan yang luas untuk mendapatkan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Teruslah membaca untuk mengetahui caranya terpusat pada pelanggan AI meningkatkan strategi CRM, menawarkan wawasan yang dipersonalisasi dan real-time pengambilan keputusan, dan pada akhirnya memberikan perjalanan pelanggan yang lebih memuaskan.

Memanfaatkan AI untuk Wawasan Pelanggan

AI dapat mengungkap pola dan tren yang sangat berharga dengan menganalisis data dalam jumlah besar. Ini memungkinkan Anda memahami kecenderungan, kebiasaan, dan preferensi pelanggan.

Sebelum kita membahas bagaimana AI dapat meningkatkan manajemen hubungan pelanggan, mari selami bagaimana algoritma AI menganalisis perilaku dan data pelanggan.

Bagaimana Algoritma AI Menganalisis Perilaku Pelanggan

AI mengubah cara bisnis menganalisis perilaku konsumen dan mengubah cara konsumen berinteraksi dengan perusahaan.

Ada berbagai alat yang dapat digunakan pemilik bisnis untuk memproses data pelanggan dengan AI, namun secara umum, berikut cara kerjanya:

Pengumpulan data: Platform e-niaga mengumpulkan data ekstensif tentang interaksi pelanggan, termasuk riwayat penelusuran, perilaku pembelian, produk yang dilihat, survei produk, waktu yang dihabiskan di halaman, dan informasi demografis. Menggabungkan Timbal balik pelanggan pengumpulan data ini memperkaya pemahaman AI tentang kepuasan pelanggan dan ekspektasi layanan.
Implementasi algoritma AI: Algoritme AI memproses dan menganalisis kekayaan data ini. Pembelajaran mesin dalam penjualan, seperti pemfilteran kolaboratif atau berbasis konten sistem rekomendasi, digunakan untuk mengidentifikasi pola dan korelasi antara perilaku pelanggan.
Pengenalan pola: Algoritme AI mengidentifikasi pola, seperti kombinasi produk umum yang sering dibeli bersamaan (penjualan silang pola) atau produk yang sering dilihat oleh pelanggan sebelum membeli (indikasi preferensi).
Rekomendasi yang dipersonalisasi: Didorong oleh AI mesin rekomendasi memanfaatkan wawasan ini. Saat pelanggan mengunjungi platform, rekomendasi produk yang dipersonalisasi dihasilkan secara real-time berdasarkan riwayat penelusuran, pembelian sebelumnya, dan perilaku pengguna serupa.
Pembelajaran dan perbaikan berkelanjutan: Algoritme AI terus belajar dari masukan data baru dan interaksi pelanggan. Semakin banyak data yang dikumpulkan, model akan berkembang dan menyempurnakan rekomendasinya, sehingga memastikan rekomendasi tersebut tetap relevan dan akurat.

Alat analisis prediktif yang canggih seperti SPSS Statistics dari IBM, Alteryx, dan Azure Machine Learning dari Microsoft memproses data ini, mengidentifikasi pola, korelasi, dan tren yang menunjukkan potensi perilaku atau kebutuhan di masa depan.

Berdasarkan analisis, model prediktif dikembangkan untuk memperkirakan kemungkinan perilaku atau kebutuhan pelanggan. Model ini menggunakan algoritma statistik untuk memprediksi hasil, seperti kemungkinan pelanggan melakukan pembelian tertentu, kemungkinan churn, atau kategori produk pilihan.

Diresapi AI Menjual & Cross-selling Strategi

Diresapi AI strategi upselling memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan penjualan dengan mendorong pelanggan membeli produk atau layanan tambahan atau yang ditingkatkan.

Berikut ikhtisar kuncinya Didorong oleh AI taktik penjualan:

Didukung AI Rekomendasi dan Kustomisasi Produk

Didorong oleh AI pembuatan profil pelanggan adalah landasannya strategi pemasaran modern, menggunakan algoritme canggih untuk membuat profil pelanggan individu yang mendetail dan dinamis.

Dengan mengumpulkan dan menganalisis berbagai macam pelanggan data—seperti itu seperti riwayat pembelian, perilaku penelusuran, demografi, dan interaksi dengan bisnis—AI menunjukkan dengan tepat pola perilaku, preferensi, dan sifat individu yang berbeda.

Hal ini memungkinkan penjual untuk menawarkan rekomendasi produk yang disesuaikan berdasarkan perilaku dan preferensi masing-masing pelanggan untuk menyarankan produk pelengkap atau produk yang ditingkatkan.

Misalnya, algoritme AI Amazon menganalisis data pelanggan yang ekstensif, termasuk riwayat penelusuran, item yang dilihat, item yang dibeli, dan kueri pencarian.

Rekomendasi “Pelanggan yang Membeli Ini Juga Membeli” di Amazon

Berdasarkan analisis ini, mesin rekomendasi Amazon menggunakan model pembelajaran mesin untuk memprediksi dan menyarankan produk yang selaras dengan minat dan preferensi setiap pelanggan.

Saat pelanggan menjelajahi produk tertentu, AI Amazon menghasilkan rekomendasi “Sering Dibeli Bersama” atau “Pelanggan yang Membeli Ini Juga Membeli”, yang menampilkan produk pelengkap atau yang ditingkatkan. Saran ini mendorong pelanggan untuk mempertimbangkan pembelian tambahan di luar pembelian awal pilihan—dan menyarankan item yang mungkin mereka minati.

Saat pelanggan berinteraksi dengan platform, AI terus belajar dari perilaku mereka dan menyempurnakan rekomendasinya. Sistem ini beradaptasi dengan preferensi individu, memastikan saran yang semakin akurat dan relevan.

Contoh bagaimana Amazon memanfaatkan data preferensi pengguna untuk membuat rekomendasi produk. (Sumber: Bergabung kembali)

Amazon Didorong oleh AI rekomendasi produk berkontribusi secara signifikan terhadap keberhasilan platform dalam meningkatkan penjualan. Pelanggan lebih cenderung untuk mengeksplorasi dan berpotensi membeli produk tambahan, sehingga meningkatkan penjualan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Ngomong-ngomong, jika kamu berjualan online dengan Ecwid oleh Lightspeed, Anda bisa menunjukkan produk terkait dengan bagian “Anda Mungkin Juga Menyukai” yang muncul di halaman detail produk dan saat checkout.

Strategi Penetapan Harga Dinamis dan Optimasi Penawaran

AI memungkinkan strategi penetapan harga dinamis dengan menganalisis tren pasar, harga pesaing, dan perilaku pelanggan secara real time. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengoptimalkan strategi penetapan harga untuk melakukan upselling, menawarkan diskon yang dipersonalisasi, atau paket penawaran yang sesuai dengan pelanggan individu.

Uber, itu naik-naik layanan, kegunaan Didorong oleh AI penetapan harga dinamis, yang dikenal sebagai “lonjakan harga,” untuk mengoptimalkan strategi penetapan harga berdasarkan real-time permintaan, penawaran, dan faktor lainnya.

Berikut cara Uber menerapkan strategi penetapan harga dinamisnya dengan bantuan AI.

Algoritme AI Uber terus menganalisis data waktu sebenarnya, termasuk faktor-faktor seperti permintaan kendaraan, kondisi lalu lintas, cuaca, waktu, dan riwayat perilaku pengendara.

Berdasarkan analisis ini, AI Uber menyesuaikan tarif secara dinamis. Selama masa puncak atau permintaan tinggi, penetapan harga lonjakan (surge pricing) diaktifkan, menaikkan tarif untuk memberikan insentif kepada lebih banyak pengemudi agar siap sedia, memastikan penjemputan lebih cepat, dan memenuhi peningkatan permintaan.

Selain itu, Uber mungkin menawarkan diskon atau promosi yang dipersonalisasi kepada masing-masing penumpang berdasarkan riwayat perjalanan, frekuensi penggunaan, atau acara tertentu. Misalnya, promosi yang ditargetkan mungkin ditawarkan kepada pengguna yang sering atau selama permintaan rendah periode untuk mendorong lebih banyak perjalanan.

Strategi ini memaksimalkan pendapatan pengemudi dan mendorong pengendara untuk terus menggunakannya.

Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Dengan memanfaatkan AI dalam CRM, bisnis dapat meningkatkan pengalaman pelanggan melalui layanan yang dipersonalisasi.

Misalnya, Spotify menggunakan algoritme AI untuk menganalisis preferensi pengguna, kebiasaan mendengarkan, dan data historis untuk membuat playlist, rekomendasi, dan mix harian yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna.

Contoh playlist yang dipersonalisasi oleh Spotify

Pendekatan yang dipersonalisasi ini meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan dengan menyesuaikan musik dengan preferensi unik setiap pendengar, menjadikan waktu yang dihabiskan untuk mendengarkan dan menemukan musik baru sesuai selera mereka menjadi lebih menyenangkan.

Cross-selling Taktik

Cross selling taktik terintegrasi ke dalamnya AI-ditingkatkan Sistem CRM memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi dan memanfaatkan peluang untuk menawarkan produk atau layanan pelengkap kepada pelanggan yang selaras dengan perilaku pembelian pelanggan.

Misalnya, Netflix secara efektif menyesuaikan kampanye pemasarannya Cross selling dengan merekomendasikan serial TV atau film kepada pengguna berdasarkan riwayat tontonan mereka.

Netflix membuat rekomendasi berdasarkan riwayat tontonan pengguna

Jika pengguna suka menonton acara fiksi ilmiah, algoritme Netflix akan menyarankan konten serupa atau mempromosikan serial baru yang dirilis dalam genre tersebut, sehingga mendorong pengguna untuk menjelajahi dan menonton lebih banyak konten.

Lebih meningkatkan upaya pemasaran yang dipersonalisasi ini, chatbot AI memberikan rekomendasi langsung dan dipersonalisasi kepada pelanggan. Hal ini tidak hanya meningkatkan pengalaman berbelanja tetapi juga secara signifikan meningkatkan peluang penjualan dengan menjadikan setiap interaksi pelanggan sebagai peluang untuk pemasaran dan peningkatan penjualan yang ditargetkan.

Contoh dari Ditingkatkan AI Sistem CRM

Mengintegrasikan taktik upselling ke dalam AI-ditingkatkan Sistem CRM melibatkan pemanfaatan analisis prediktif untuk mengidentifikasi peluang peningkatan penjualan yang ideal. Didorong oleh AI Sistem CRM meminta perwakilan penjualan dengan saran upselling yang relevan selama interaksi pelanggan, sehingga meningkatkan peluang keberhasilan upsell.

Analisis Einstein oleh Salesforce

Salesforce, platform CRM terkemuka, bergabung Bertenaga AI alat seperti Einstein Analytics untuk membantu perwakilan penjualan dalam mengidentifikasi dan memanfaatkan peluang peningkatan penjualan selama interaksi pelanggan.

Tenaga penjualan Analisis Einstein memanfaatkan analitik prediktif untuk menganalisis kumpulan data yang luas dalam CRM. Ini mengevaluasi data pelanggan, riwayat pembelian, interaksi, dan informasi relevan lainnya untuk memprediksi potensi peluang peningkatan penjualan.

Einstein Analytics menemukan pola yang mengisyaratkan peluang peningkatan penjualan. Misalnya, mendeteksi peningkatan penggunaan produk mungkin menandakan minat untuk melakukan peningkatan atau add-ons.

Sistem AI Salesforce juga memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada perwakilan penjualan. Ini menawarkan saran yang menarik dan pokok pembicaraan berdasarkan peluang yang diidentifikasi.

Tenaga penjualan memanfaatkan Didorong oleh AI saran untuk menyesuaikan percakapan, memenuhi kebutuhan pelanggan dengan penawaran upselling yang relevan. Misalnya, mereka mungkin menyarankan langganan yang ditingkatkan atau fitur tambahan berdasarkan pola penggunaan.

Omong-omong, jika Anda menjual secara online dengan Ecwid, Anda bisa sambungkan toko online Anda ke Salesforce melalui Zapier. Dengan cara ini, pelanggan baru akan dibuat di Salesforce secara otomatis dari pesanan Ecwid baru.

Amazon Personalisasi

Amazon Personalize, layanan pembelajaran mesin yang ditawarkan oleh Amazon, dirancang untuk mengatasi tantangan yang biasa dihadapi dalam membuat rekomendasi yang dipersonalisasi, termasuk masalah dengan data pengguna baru, bias popularitas, dan niat pengguna yang terus berubah.

Berbeda dengan mesin rekomendasi tradisional, Amazon Personalisasi unggul dalam skenario dengan data pengguna yang terbatas atau terus berubah. Hal ini terbukti sangat bermanfaat untuk mengidentifikasi peluang peningkatan penjualan, bahkan dengan pengguna baru atau ketika preferensi pengguna berubah seiring waktu.

Beberapa terkenal perusahaan, seperti Domino's, Subway, dan Yamaha, telah menyadari pentingnya AI dalam memahami dan memenuhi kebutuhan pelanggan.

Cara Menyesuaikan Kampanye Pemasaran untuk Upselling dan Cross-selling

Anda dapat menyesuaikan kampanye pemasaran untuk upselling dan Cross selling dengan bantuan pendekatan strategis bahkan jika Anda tidak menggunakannya Bertenaga AI alat.

Untuk hasil terbaik, Anda memerlukan data pelanggan dan pesan yang ditargetkan. Berikut rincian prosesnya:

Lakukan Segmentasi Pelanggan

Gunakan data CRM untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan riwayat pembelian, preferensi, dan perilaku mereka. Kategorikan mereka ke dalam kelompok dengan pola atau minat pembelian yang serupa.

Jika Anda berjualan online dengan Ecwid, Anda dapat melihat, menemukan, dan mengedit semua informasi pelanggan yang Anda perlukan di pelanggan halaman. Dari sana, Anda dapat memfilter basis pelanggan Anda menggunakan berbagai parameter dan mengekspor segmen tersebut untuk digunakan dalam layanan yang berbeda (misalnya, untuk mengirim email yang ditargetkan melalui layanan email pilihan Anda.)

Halaman Pelanggan di Ecwid juga menawarkan akses ke riwayat pesanan pelanggan, memfasilitasi proses segmentasi. Dengan memahami kebiasaan dan preferensi pembelian pelanggan, Anda dapat menyesuaikan pesan Anda ke setiap segmen dengan lebih efektif.

Halaman Pelanggan di admin Ecwid

Identifikasi Peluang

Analisis riwayat pembelian dan data perilaku untuk menunjukkan peluang peningkatan penjualan dan Cross selling. Tentukan produk atau layanan mana yang melengkapi pembelian sebelumnya atau selaras dengan minat pelanggan.

Misalnya, saat berjualan online melalui Ecwid, Anda memiliki opsi untuk mengkonfigurasi email pemasaran otomatis menampilkan produk terkait atau penjual teratas.

Produk terkait dalam email konfirmasi pesanan

Buat Rekomendasi yang Dipersonalisasi

Buat rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan segmen pelanggan. Gunakan algoritme AI untuk menyarankan produk terkait atau yang ditingkatkan dalam materi pemasaran, Buletin email, atau di situs web. Misalnya, bagian “Sering Dibeli Bersama” atau “Anda Mungkin Juga Menyukainya” di Amazon.

Berusaha keras untuk Pesan yang Ditargetkan

Ciptakan pesan bertarget yang menyoroti nilai produk atau layanan pelengkap. Tunjukkan bagaimana penawaran tambahan meningkatkan pengalaman pelanggan atau memecahkan masalah tertentu.

Untuk pesan yang benar-benar optimal, pertimbangkan menerjemahkan konten untuk beresonansi secara efektif dengan beragam audiens dan bahasa.

Tawarkan Insentif atau Paket

Berikan insentif seperti diskon, penawaran yang dibundel, atau imbalan loyalitas untuk mendorong pelanggan menjelajahi penawaran tambahan. Jadikan proposisi nilai menarik dan jelas.

Dengan Ecwid oleh Lightspeed, Anda dapat menjual bundel produk dengan bantuan Jual & Cross-Jual Kumpulan Produk, Kumpulan Produk, dan BOGO aplikasi.

Terapkan Pendekatan Multisaluran

Menerapkan multisaluran strategi pemasaran untuk menjangkau pelanggan melalui berbagai titik kontak. Gunakan email, konten media sosial, situs web muncul tiba-tiba, dan rekomendasi platform yang dipersonalisasi.

Mengungkap Kekuatan Rekomendasi yang Dipersonalisasi

Dalam lanskap hubungan pelanggan yang dinamis, rekomendasi yang dipersonalisasi dan pemasaran yang ditargetkan merupakan pilar kesuksesan. Dengan memanfaatkan data CRM, Anda dapat membuka potensi peningkatan penjualan yang disesuaikan dan Cross selling kampanye.

Jika disesuaikan dengan baik, strategi ini akan beresonansi dengan pelanggan individu, mendorong keterlibatan, meningkatkan penjualan, dan memelihara loyalitas merek.

Manfaatkan wawasan dari sistem CRM Anda, buat kampanye khusus, dan lihat bagaimana memenuhi preferensi dan kebutuhan unik pelanggan Anda dapat memberikan hasil yang luar biasa.

Tentang Penulis

Mark Quadros adalah seorang Pemasar konten SaaS yang membantu merek membuat dan mendistribusikan konten keren. Demikian pula, Mark menyukai konten dan berkontribusi pada beberapa blog otoritatif seperti Hubspot, CoSchedule, pendiri, dll. Terhubung dengannya melalui LinkedIn or Twitter.