Günümüzde müşteri beklentilerini karşılamak artık tek başına yeterli değil. Başarılı olmak için işletmelerin bu beklentileri aşması ve bunlardan yararlanması gerekir.
Yapay zekanın müşteri ilişkileri yönetimine (CRM) entegre edilmesi, satışları artırır ve
Nasıl yapılacağını öğrenmek için okumaya devam edin
Müşteri İçgörüleri için Yapay Zekadan Yararlanma
Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek paha biçilemez kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarabilir. Müşteri eğilimlerini, alışkanlıklarını ve tercihlerini anlamanızı sağlar.
Yapay zekanın müşteri ilişkileri yönetimini nasıl geliştirebileceğini tartışmadan önce yapay zeka algoritmalarının müşteri davranışını ve verilerini nasıl analiz ettiğine bakalım.
Yapay Zeka Algoritmaları Müşteri Davranışını Nasıl Analiz Ediyor?
Yapay zeka, işletmelerin tüketici davranışlarını analiz etme ve tüketicilerin şirketlerle etkileşim kurma biçimini değiştiriyor.
İşletme sahiplerinin müşteri verilerini yapay zeka ile işlemek için kullanabileceği çeşitli araçlar vardır ancak genel olarak süreç şu şekilde işler:
- Bilgi toplama: E-ticaret platformu, tarama geçmişi, satın alma davranışı, görüntülenen ürünler dahil olmak üzere müşteri etkileşimlerine ilişkin kapsamlı veriler toplar, ürün anketleri, sayfalarda geçirilen süre ve demografik bilgiler. Birleştirme Müşteri geribildirim Bu veri toplamaya yapılan katkılar, yapay zekanın müşteri memnuniyeti ve hizmet beklentilerine ilişkin anlayışını zenginleştiriyor.
- Yapay zeka algoritmalarının uygulanması: Yapay zeka algoritmaları bu zengin veriyi işler ve analiz eder. Satışta işbirliğine dayalı filtreleme gibi makine öğrenimi veya
İçerik tabanlı Tavsiye sistemleri, müşteri davranışları arasındaki kalıpları ve korelasyonları belirlemek için kullanılır. - Örüntü tanıma: Yapay zeka algoritmaları, sıklıkla birlikte satın alınan ortak ürün kombinasyonları gibi kalıpları tanımlar
(çapraz satış desenler) veya satın almadan önce müşteriler tarafından sıklıkla görüntülenen ürünler (tercihlerin göstergesi). - Kişiselleştirilmiş öneriler:
AI güdümlü öneri motorları bu içgörülerden yararlanır. Bir müşteri platformu ziyaret ettiğinde, tarama geçmişine, geçmiş satın alma işlemlerine ve benzer kullanıcı davranışlarına dayalı olarak gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturulur. - Sürekli öğrenme ve iyileştirme: Yapay zeka algoritmaları sürekli olarak yeni veri girişlerinden ve müşteri etkileşimlerinden öğrenir. Daha fazla veri toplandıkça modeller gelişir ve önerilerini hassaslaştırır, böylece bunların alakalı ve doğru kalmasını sağlar.
IBM'in SPSS İstatistikleri, Alteryx ve Microsoft'un Azure Machine Learning gibi gelişmiş tahmine dayalı analitik araçları, bu verileri işleyerek gelecekteki potansiyel davranışları veya ihtiyaçları gösteren kalıpları, korelasyonları ve eğilimleri belirler.
Analize dayanarak, olası müşteri davranışlarını veya ihtiyaçlarını tahmin etmek için tahmine dayalı modeller geliştirilir. Bu modeller, bir müşterinin belirli bir satın alma işlemi yapma olasılığı, vazgeçme olasılığı veya tercih edilen ürün kategorileri gibi sonuçları tahmin etmek için istatistiksel algoritmalar kullanır.
AI Destekli Ek Satış ve Çapraz satış Stratejileri
İşte anahtara genel bir bakış
AI Destekli Ürün Önerileri ve Özelleştirme
Geniş bir müşteri yelpazesini toplayıp analiz ederek
Bu, satıcıların tamamlayıcı veya yükseltilmiş ürünler önermek için bireysel müşteri davranışlarına ve tercihlerine dayalı olarak özel ürün önerileri sunmasına olanak tanır.
Örneğin Amazon'un yapay zeka algoritmaları, tarama geçmişi, görüntülenen öğeler, satın alınan öğeler ve arama sorguları dahil olmak üzere kapsamlı müşteri verilerini analiz eder.
Amazon'da “Bunu Alan Müşteriler Bunu da Aldı” önerileri
Amazon'un öneri motoru, bu analize dayanarak her müşterinin ilgi alanlarına ve tercihlerine uygun ürünleri tahmin etmek ve önermek için makine öğrenimi modellerini kullanır.
Bir müşteri belirli bir ürünü keşfettiğinde Amazon'un yapay zekası, tamamlayıcı veya yükseltilmiş ürünleri sergileyen "Sıklıkla Birlikte Satın Alınanlar" veya "Bunu Alan Müşteriler de Aldı" önerileri üretir. Bu öneriler, müşterileri başlangıçtaki satın alımlarının ötesinde ek satın almalar düşünmeye teşvik eder
Müşteriler platformla etkileşime girdikçe yapay zeka sürekli olarak onların davranışlarından öğreniyor ve önerilerini hassaslaştırıyor. Sistem bireysel tercihlere uyum sağlayarak giderek daha doğru ve alakalı öneriler sağlar.
Amazon'un ürün önerileri oluşturmak için kullanıcı tercih verilerini nasıl kullandığına dair bir örnek. (Kaynak: Rejoiner )
Amazon'un
Bu arada, Lightspeed'in Ecwid platformuyla online satış yapıyorsanız, ürün detay sayfasında ve ödeme sırasında görünen "Bunları da Beğenebilirsiniz" bölümüyle ilgili ürünleri gösterebilirsiniz.
Dinamik Fiyatlandırma Stratejileri ve Teklif Optimizasyonu
Yapay zeka, pazar eğilimlerini, rakip fiyatlandırmasını ve müşteri davranışını gerçek zamanlı olarak analiz ederek dinamik fiyatlandırma stratejilerine olanak tanır. Bu, işletmelerin daha fazla satış yapmak, kişiselleştirilmiş indirimler sunmak veya bireysel müşterilere hitap eden paket anlaşmalar sunmak için fiyatlandırma stratejilerini optimize etmesine olanak tanır.
Uber,
Uber'in yapay zekanın yardımıyla dinamik fiyatlandırma stratejisini nasıl uyguladığını burada bulabilirsiniz.
Uber'in yapay zeka algoritmaları, verileri sürekli olarak analiz eder.
Uber'in yapay zekası bu analize dayanarak ücretleri dinamik olarak ayarlıyor. Yoğun zamanlar veya yüksek talep sırasında, daha fazla sürücünün müsait olmasını teşvik etmek için ücretin artırılması, daha hızlı alımların sağlanması ve artan talebin karşılanması için artış fiyatlandırması etkinleştirilir.
Ek olarak Uber, bireysel yolculara yolculuk geçmişlerine, kullanım sıklıklarına veya belirli durumlara göre kişiselleştirilmiş indirimler veya promosyonlar sunabilir. Örneğin, hedeflenen promosyonlar sık kullanıcılara veya kampanya sırasında sunulabilir.
Bu stratejiler sürücülerin kazancını en üst düzeye çıkarır ve sürücüleri bunları kullanmaya devam etmeye teşvik eder.
Müşteri Deneyimini Geliştirmek
İşletmeler, CRM'de yapay zekadan yararlanarak kişiselleştirilmiş hizmetler aracılığıyla müşteri deneyimlerini geliştirebilir.
Örneğin Spotify, her kullanıcı için kişiselleştirilmiş çalma listeleri, öneriler ve günlük mix'ler oluşturmak amacıyla kullanıcı tercihlerini, dinleme alışkanlıklarını ve geçmiş verileri analiz etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanıyor.
Spotify'ın kişiselleştirilmiş çalma listesine bir örnek
Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, müziği her dinleyicinin benzersiz tercihlerine göre ayarlayarak genel kullanıcı deneyimini geliştirir, dinlemeye ve zevklerine uygun yeni müzik keşfetmeye harcanan zamanı daha keyifli hale getirir.
Çapraz satış Taktik
Örneğin Netflix, pazarlama kampanyalarını etkili bir şekilde özel olarak uyarlıyor.
Netflix, kullanıcının izleme geçmişine dayanarak önerilerde bulunur
Bir kullanıcı bilim kurgu programlarını izlemeyi seviyorsa, Netflix'in algoritması benzer içerik önerir veya o türde yeni çıkan bir diziyi tanıtır ve kullanıcıyı daha fazla içerik keşfetmeye ve izlemeye teşvik eder.
Bu kişiselleştirilmiş pazarlama çabalarını daha da geliştiren yapay zekâ destekli sohbet robotları , müşterilere anında ve kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor. Bu, yalnızca alışveriş deneyimini iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda her müşteri etkileşimini hedefli pazarlama ve ek satış fırsatına dönüştürerek satış fırsatlarını da önemli ölçüde artırıyor.
Örnekleri arasında Yapay Zeka ile Geliştirilmiş CRM Sistemleri
Satış taktiklerini entegre etmek
Salesforce'tan Einstein Analytics
Önde gelen bir CRM platformu olan Salesforce şunları içerir:
Salesforce'un Einstein Analytics'i, CRM içindeki geniş veri kümelerini analiz etmek için tahmine dayalı analitikten yararlanır. Potansiyel ek satış fırsatlarını tahmin etmek için müşteri verilerini, satın alma geçmişini, etkileşimleri ve diğer ilgili bilgileri değerlendirir.
Einstein Analytics, üst satış fırsatlarına işaret eden kalıpları tespit ediyor. Örneğin, artan ürün kullanımının tespit edilmesi, yükseltmelere veya
Salesforce'un yapay zeka sistemi aynı zamanda satış temsilcilerine eyleme geçirilebilir bilgiler sağlar. Belirlenen fırsatlara dayalı olarak ek satış önerileri ve konuşma konuları sunar.
Satış temsilcilerinin kaldıracı
Bu arada, Ecwid ile online satış yapıyorsanız, online mağazanızı Zapier aracılığıyla Salesforce'a bağlayabilirsiniz. Bu sayede, yeni Ecwid siparişlerinden otomatik olarak Salesforce'ta yeni müşteriler oluşturulacaktır.
Amazon Kişiselleştir
Amazon tarafından sunulan bir makine öğrenimi hizmeti olan Amazon Personalize, yeni kullanıcı verileri, popülerlik önyargıları ve gelişen kullanıcı niyetiyle ilgili sorunlar da dahil olmak üzere kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmada yaygın olarak karşılaşılan zorlukları ele almak üzere tasarlanmıştır.
Geleneksel öneri motorlarının aksine, Amazon Personalize, sınırlı veya sürekli değişen kullanıcı verilerinin olduğu senaryolarda üstün performans gösterir. Bu durum, özellikle yeni kullanıcılar için veya kullanıcı tercihleri zaman içinde değiştiğinde bile, ek satış fırsatlarını belirlemek için son derece faydalıdır.
Birkaç
Pazarlama Kampanyalarını Daha Fazla Satış ve Satış için Nasıl Uyarlayabilirsiniz? Çapraz satış
Pazarlama kampanyalarını ek satış için uyarlayabilirsiniz ve
En iyi sonuçları elde etmek için müşteri verilerine ve hedefe yönelik mesajlara ihtiyacınız var. İşte sürecin bir dökümü:
Müşteri Segmentasyonunu Gerçekleştirin
Müşterileri satın alma geçmişlerine, tercihlerine ve davranışlarına göre segmentlere ayırmak için CRM verilerini kullanın. Bunları benzer satın alma alışkanlıklarına veya ilgi alanlarına sahip gruplara ayırın.
Ecwid ile online satış yapıyorsanız, Müşteriler sayfasında ihtiyacınız olan tüm müşteri bilgilerini görüntüleyebilir, bulabilir ve düzenleyebilirsiniz . Buradan, çeşitli parametreler kullanarak müşteri tabanınızı filtreleyebilir ve segmenti farklı bir hizmette kullanmak üzere dışa aktarabilirsiniz (örneğin, seçtiğiniz bir e-posta servisi aracılığıyla hedefli e-postalar göndermek için).
Ecwid'deki Müşteriler sayfası ayrıca müşteri sipariş geçmişine erişim sunarak segmentasyon sürecini kolaylaştırır. Müşterilerinizin satın alma alışkanlıklarını ve tercihlerini anlayarak mesajlarınızı her segmente daha etkili bir şekilde uyarlayabilirsiniz.
Ecwid admin'deki Müşteriler sayfası
Fırsatları Belirleyin
Daha yüksek satış fırsatlarını belirlemek için satın alma geçmişlerini ve davranış verilerini analiz edin ve
Örneğin, Ecwid üzerinden çevrimiçi satış yaparken, ilgili ürünleri veya en çok satan ürünleri sergileyen otomatik pazarlama e-postaları yapılandırma seçeneğiniz vardır .
Sipariş onayı e-postasındaki ilgili ürünler
Kişiselleştirilmiş Öneriler Yapın
Müşteri segmentlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler oluşturun. Pazarlama materyallerinde, e-posta bültenlerinde veya bir web sitesinde ilgili veya daha gelişmiş ürünler önermek için yapay zeka algoritmalarını kullanın. Örneğin, Amazon'un "Sıkça Birlikte Satın Alınanlar" veya "Bunları da Beğenebilirsiniz" bölümleri.
Hedefli Mesajlaşma için Çabalayın
Tamamlayıcı ürün veya hizmetlerin değerini vurgulayan hedefe yönelik mesajlar oluşturun. Ek teklifin müşteri deneyimini nasıl iyileştirdiğini veya belirli bir sorunu nasıl çözdüğünü gösterin.
Mesajınızın gerçekten en iyi şekilde iletilmesi için, içeriğin farklı kitleler ve dillerde etkili bir şekilde yankı bulmasını sağlayacak şekilde çevrilmesini göz önünde bulundurun.
Teşvikler veya Paketler Sunun
Müşterileri ek teklifleri keşfetmeye teşvik etmek için indirimler, paket fırsatları veya sadakat ödülleri gibi teşvikler sunun. Değer önerisini cazip ve açık hale getirin.
Ecwid by Lightspeed ile ürün paketlerini aşağıdakilerin yardımıyla satabilirsiniz: Üst Satış ve
Çok Kanallı Yaklaşımı Uygulayın
Çok kanallı bir uygulama pazarlama stratejisi Müşterilere çeşitli temas noktalarından ulaşmak. E-postaları, sosyal medya içeriğini, web sitesini kullanın
Kişiselleştirilmiş Önerilerin Gücünü Ortaya Çıkarın
Müşteri ilişkilerinin dinamik ortamında, kişiselleştirilmiş öneriler ve hedefe yönelik pazarlama başarının temel direkleri olarak duruyor. CRM verilerinden yararlanarak, kişiye özel ek satış potansiyelinin kilidini açabilirsiniz.
İnce ayarlandığında, bu stratejiler bireysel müşterilerde yankı uyandırır, etkileşimi artırır, satışları yükseltir ve marka sadakatini besler.
CRM sisteminizden elde edilen bilgileri benimseyin, özel kampanyalar oluşturun ve müşterilerinizin benzersiz tercihlerini ve ihtiyaçlarını karşılamanın nasıl harikalar yaratabileceğini görün.
- Yapay Zeka Müşteri Hizmetlerini Nasıl Değiştiriyor?
- Yapay Zeka Daha Fazla Satışı Nasıl İyileştirebilir ve
Çapraz satış - Iyi
Yapay Zeka Tabanlı İş Süreçlerini Kolaylaştıracak Araçlar - Bir İşletme Sahibi Olarak Yapay Zeka Araçlarını Etkili Bir Şekilde Kullanma
- İşletmeler için Yapay Zeka: E-ticarette Yapay Zekanın Pratik Kullanımları
