De nos jours, r茅pondre aux attentes des clients ne suffit plus. Pour prosp茅rer, les entreprises doivent d茅passer ces attentes et tirer parti
L'int茅gration de l'IA dans la gestion de la relation client (CRM) am茅liore la vente incitative et
Continuez 脿 lire pour d茅couvrir comment
Tirer parti de l鈥橧A pour obtenir des informations sur les clients
L鈥橧A peut r茅v茅ler des mod猫les et des tendances inestimables en analysant d鈥櫭﹏ormes quantit茅s de donn茅es. Il vous permet de comprendre les tendances, les habitudes et les pr茅f茅rences des clients.
Avant d'aborder la mani猫re dont l'IA peut am茅liorer la gestion de la relation client, examinons comment les algorithmes d'IA analysent le comportement et les donn茅es des clients.
Comment les algorithmes d'IA analysent le comportement des clients
L鈥橧A transforme la fa莽on dont les entreprises analysent le comportement des consommateurs et modifie la mani猫re dont les consommateurs interagissent avec les entreprises.
Il existe diff茅rents outils que les propri茅taires d'entreprise peuvent utiliser pour traiter les donn茅es clients avec l'IA, mais en g茅n茅ral, voici comment fonctionne le processus :
- Collecte de donn茅es: La plateforme de commerce 茅lectronique collecte de nombreuses donn茅es sur les interactions des clients, notamment l'historique de navigation, le comportement d'achat, les produits consult茅s, , le temps pass茅 sur les pages et les informations d茅mographiques. Incorporation Cette collecte de donn茅es enrichit la compr茅hension d'IA de la satisfaction des clients et des attentes en mati猫re de service.
- Impl茅mentation d'algorithmes d'IA: Les algorithmes d鈥橧A traitent et analysent cette richesse de donn茅es. Apprentissage automatique dans la vente, comme le filtrage collaboratif ou
bas茅 sur le contenu syst猫mes de recommandation, est utilis茅 pour identifier des mod猫les et des corr茅lations entre les comportements des clients. - Reconnaissance des formes: Les algorithmes d'IA identifient des mod猫les, tels que des combinaisons de produits courantes fr茅quemment achet茅es ensemble.
(vente crois茅e mod猫les) ou des produits souvent consult茅s par les clients avant de les acheter (indicatifs des pr茅f茅rences). - Recommandations personnalis茅es:
Ax茅 sur l'IA les moteurs de recommandation exploitent ces informations. Lorsqu'un client visite la plateforme, des recommandations de produits personnalis茅es sont g茅n茅r茅es en temps r茅el en fonction de l'historique de navigation, des achats pass茅s et des comportements similaires des utilisateurs. - Apprentissage et am茅lioration continue: Les algorithmes d鈥橧A apprennent continuellement de nouvelles entr茅es de donn茅es et interactions avec les clients. 脌 mesure que davantage de donn茅es sont collect茅es, les mod猫les 茅voluent et affinent leurs recommandations, garantissant ainsi leur pertinence et leur pr茅cision.
Des outils d'analyse pr茅dictive sophistiqu茅s tels que SPSS Statistics d'IBM, Alteryx et Azure Machine Learning de Microsoft traitent ces donn茅es, identifiant des mod猫les, des corr茅lations et des tendances qui indiquent des comportements ou des besoins futurs potentiels.
Sur la base de l'analyse, des mod猫les pr茅dictifs sont d茅velopp茅s pour pr茅voir les comportements ou les besoins probables des clients. Ces mod猫les utilisent des algorithmes statistiques pour pr茅dire les r茅sultats, tels que la probabilit茅 qu'un client effectue un certain achat, la probabilit茅 de d茅sabonnement ou les cat茅gories de produits pr茅f茅r茅es.
Infus茅 par l'IA Vente incitative et La vente crois茅e 厂迟谤补迟茅驳颈别蝉
Voici un aper莽u des cl茅s
Aliment茅 par l'IA Recommandations de produits et personnalisation
En collectant et en analysant un large 茅ventail de clients
Cela permet aux vendeurs de proposer des recommandations de produits personnalis茅es bas茅es sur les comportements et les pr茅f茅rences de chaque client afin de sugg茅rer des produits compl茅mentaires ou am茅lior茅s.
Par exemple, les algorithmes d'IA d'Amazon analysent de nombreuses donn茅es client, notamment l'historique de navigation, les articles consult茅s, les articles achet茅s et les requ锚tes de recherche.
Recommandations 芦 Les clients qui ont achet茅 ceci ont 茅galement achet茅 禄 sur Amazon
Sur la base de cette analyse, le moteur de recommandation d'Amazon utilise des mod猫les d'apprentissage automatique pour pr茅dire et sugg茅rer des produits qui correspondent aux int茅r锚ts et pr茅f茅rences de chaque client.
Lorsqu'un client explore un produit sp茅cifique, l'IA d'Amazon g茅n猫re des recommandations 芦 Fr茅quemment achet茅s ensemble 禄 ou 芦 Les clients qui ont achet茅 celui-ci ont 茅galement achet茅 禄, pr茅sentant des produits compl茅mentaires ou am茅lior茅s. Ces suggestions encouragent les clients 脿 envisager des achats suppl茅mentaires au-del脿 de leur montant initial.
脌 mesure que les clients interagissent avec la plateforme, l鈥橧A apprend continuellement de leurs comportements et affine ses recommandations. Le syst猫me s'adapte aux pr茅f茅rences individuelles, garantissant des suggestions de plus en plus pr茅cises et pertinentes.
Un exemple de la fa莽on dont Amazon exploite les donn茅es des pr茅f茅rences des utilisateurs pour cr茅er des recommandations de produits. (Source: )
Amazon's
D'ailleurs, si vous vendre en ligne avec 51视频 de Lightspeed, vous pouvez avec la section 芦 Vous pourriez 茅galement aimer 禄 qui appara卯t sur la page de d茅tails du produit et lors du paiement.
厂迟谤补迟茅驳颈别蝉 de tarification dynamiques et optimisation des offres
L'IA permet des strat茅gies de tarification dynamiques en analysant les tendances du march茅, les prix des concurrents et le comportement des clients en temps r茅el. Cela permet aux entreprises d'optimiser leurs strat茅gies de tarification pour la vente incitative, en proposant des remises personnalis茅es ou des offres group茅es qui trouvent un 茅cho aupr猫s de clients individuels.
Uber, le
Voici comment Uber a mis en 艙uvre sa strat茅gie de tarification dynamique avec l'aide de l'IA.
Les algorithmes d'IA d'Uber analysent en permanence les donn茅es
Sur la base de cette analyse, l'IA d'Uber ajuste les tarifs de mani猫re dynamique. Pendant les p茅riodes de pointe ou de forte demande, une hausse des prix est activ茅e, augmentant le tarif pour inciter davantage de conducteurs 脿 锚tre disponibles, garantissant des ramassages plus rapides et r茅pondant 脿 la demande accrue.
De plus, Uber peut proposer des remises ou des promotions personnalis茅es 脿 des passagers individuels en fonction de leur historique de course, de leur fr茅quence d'utilisation ou d'occasions sp茅cifiques. Par exemple, des promotions cibl茅es peuvent 锚tre propos茅es aux utilisateurs fr茅quents ou lors de
Ces strat茅gies maximisent les revenus des conducteurs et encouragent les usagers 脿 continuer 脿 les utiliser.
Am茅liorer l'exp茅rience client
En tirant parti de l'IA dans le CRM, les entreprises peuvent am茅liorer l'exp茅rience client gr芒ce 脿 des services personnalis茅s.
Par exemple, Spotify utilise des algorithmes d'IA pour analyser les pr茅f茅rences des utilisateurs, les habitudes d'茅coute et les donn茅es historiques afin de cr茅er des listes de lecture personnalis茅es, des recommandations et des mix quotidiens pour chaque utilisateur.
Un exemple de playlist personnalis茅e par Spotify
Cette approche personnalis茅e am茅liore l'exp茅rience utilisateur globale en adaptant la musique aux pr茅f茅rences uniques de chaque auditeur, rendant ainsi le temps pass茅 脿 茅couter et 脿 d茅couvrir de nouvelles musiques selon ses go没ts plus agr茅able.
La vente crois茅e Tactique
Par exemple, Netflix adapte efficacement ses campagnes marketing aux
Netflix fait des recommandations bas茅es sur l'historique de visionnage d'un utilisateur
Si un utilisateur aime regarder des 茅missions de science-fiction, l'algorithme de Netflix sugg猫re un contenu similaire ou fait la promotion d'une nouvelle s茅rie dans ce genre, encourageant l'utilisateur 脿 explorer et 脿 regarder davantage de contenu.
Renforcer davantage ces efforts de marketing personnalis茅s, fournir des recommandations imm茅diates et personnalis茅es aux clients. Cela am茅liore non seulement l'exp茅rience d'achat, mais augmente 茅galement consid茅rablement les opportunit茅s de vente en faisant de chaque interaction client une opportunit茅 de marketing cibl茅 et de vente incitative.
Des exemples de Am茅lior茅 par l'IA Syst猫mes CRM
Int茅grer des tactiques de vente incitative dans
Einstein Analytics par Salesforce
Salesforce, une plateforme CRM leader, int猫gre
Forces de vente exploite l'analyse pr茅dictive pour analyser de vastes ensembles de donn茅es au sein du CRM. Il 茅value les donn茅es client, l'historique des achats, les interactions et d'autres informations pertinentes pour pr茅dire les opportunit茅s potentielles de vente incitative.
Einstein Analytics d茅tecte des mod猫les faisant allusion 脿 des opportunit茅s de vente incitative. Par exemple, la d茅tection d'une utilisation accrue du produit peut signaler un int茅r锚t pour des mises 脿 niveau ou
Le syst猫me d'IA de Salesforce fournit 茅galement aux commerciaux des informations exploitables. Il propose des suggestions de vente incitative et des points de discussion bas茅s sur les opportunit茅s identifi茅es.
Les commerciaux tirent parti
脌 propos, si vous vendez en ligne avec 51视频, vous pouvez connectez votre boutique en ligne 脿 Salesforce via Zapier. De cette fa莽on, de nouveaux clients seront automatiquement cr茅茅s dans Salesforce 脿 partir de nouvelles commandes 51视频.
Amazon Personnaliser
Amazon Personalize, un service d'apprentissage automatique propos茅 par Amazon, est con莽u pour relever les d茅fis couramment rencontr茅s lors de la cr茅ation de recommandations personnalis茅es, notamment les probl猫mes li茅s aux nouvelles donn茅es utilisateur, les biais de popularit茅 et l'茅volution des intentions des utilisateurs.
Contrairement aux moteurs de recommandation traditionnels, excelle dans les sc茅narios avec des donn茅es utilisateur limit茅es ou 茅volutives. Cela s鈥檃v猫re particuli猫rement utile pour identifier les opportunit茅s de vente incitative, m锚me aupr猫s de nouveaux utilisateurs ou lorsque les pr茅f茅rences des utilisateurs changent au fil du temps.
Plusieurs
Comment adapter les campagnes marketing pour la vente incitative et La vente crois茅e
Vous pouvez personnaliser vos campagnes marketing pour la vente incitative et
Pour obtenir les meilleurs r茅sultats, vous avez besoin de donn茅es client et de messages cibl茅s. Voici un aper莽u du processus :
Effectuer la segmentation client
Utilisez les donn茅es CRM pour segmenter les clients en fonction de leur historique d'achat, de leurs pr茅f茅rences et de leur comportement. Classez-les en groupes ayant des mod猫les d鈥檃chat ou des int茅r锚ts similaires.
Si vous vendez en ligne avec 51视频, vous pouvez afficher, trouver et modifier toutes les informations client dont vous avez besoin sur le page. 脌 partir de l脿, vous pouvez filtrer votre client猫le 脿 l'aide de divers param猫tres et exporter le segment pour l'utiliser dans un autre service (par exemple, pour envoyer des e-mails cibl茅s via un service de messagerie de votre choix.)
La page Clients d'51视频 offre 茅galement un acc猫s 脿 l'historique des commandes des clients, facilitant ainsi le processus de segmentation. En comprenant les habitudes et les pr茅f茅rences d'achat de vos clients, vous pouvez adapter plus efficacement votre message 脿 chaque segment.
La page Clients dans l'administration 51视频
Identifier les opportunit茅s
Analysez les historiques d'achat et les donn茅es comportementales pour identifier les opportunit茅s de vente incitative et
Par exemple, lorsque vous vendez en ligne via 51视频, vous avez la possibilit茅 de configurer e-mails marketing automatis茅s pr茅sentant des produits connexes ou des meilleurs vendeurs.
Produits associ茅s dans un e-mail de confirmation de commande
Faire des recommandations personnalis茅es
Cr茅ez des recommandations personnalis茅es bas茅es sur les segments de client猫le. Utiliser des algorithmes d'IA pour sugg茅rer des produits associ茅s ou am茅lior茅s dans les supports marketing, , ou sur un site Internet. Par exemple, les sections 芦 Fr茅quemment achet茅s ensemble 禄 ou 芦 Vous pourriez 茅galement aimer 禄 d'Amazon.
Efforcez-vous d鈥檃voir des messages cibl茅s
Cr茅ez des messages cibl茅s qui mettent en valeur la valeur de produits ou de services compl茅mentaires. Montrez comment l'offre suppl茅mentaire am茅liore l'exp茅rience client ou r茅sout un probl猫me sp茅cifique.
Pour un message vraiment optimis茅, pensez pour trouver un 茅cho efficace aupr猫s de divers publics et langues.
Offrir des incitatifs ou des offres group茅es
Offrir des incitations telles que des r茅ductions, offres group茅es, ou des r茅compenses de fid茅lit茅 pour encourager les clients 脿 explorer des offres suppl茅mentaires. Rendre la proposition de valeur attrayante et claire.
Avec 51视频, vous pouvez vendre des offres group茅es de produits 脿 l'aide du Vente incitative et
Appliquer une approche multicanal
Mettre en place un multicanal strat茅gie de marketing pour atteindre les clients via diff茅rents points de contact. Utiliser les e-mails, le contenu des r茅seaux sociaux, le site Web
D茅voilez la puissance des recommandations personnalis茅es
Dans le paysage dynamique de la relation client, les recommandations personnalis茅es et le marketing cibl茅 constituent les piliers du succ猫s. En exploitant les donn茅es CRM, vous pouvez lib茅rer le potentiel de ventes incitatives et
Lorsqu'elles sont affin茅es, ces strat茅gies trouvent un 茅cho aupr猫s des clients individuels, stimulant l'engagement, augmentant les ventes et entretenir la fid茅lit茅 脿 la marque.
Profitez des informations de votre syst猫me CRM, cr茅ez des campagnes personnalis茅es et voyez comment r茅pondre aux pr茅f茅rences et aux besoins uniques de vos clients peut faire des merveilles.
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