Kundesentrert AI: Forbedring av mersalg og krysssalg

Kundesentrert AI: Hvordan AI kan forbedre mersalg og krysssalg

Lagt ut 1 år siden by Mark Xavier Quadros

I dag er det ikke lenger nok å møte kundenes forventninger. For å trives må bedrifter overgå disse forventningene og utnytte kundesentrisk AI er nøkkelen til å nå dette målet.

Integrering av AI i Customer Relationship Management (CRM) forbedrer mersalg og kryssalg strategier, slik at bedrifter kan analysere omfattende kundedata for å få personlige anbefalinger.

Fortsett å lese for å finne ut hvordan kundesentrisk AI løfter CRM-strategier, tilbyr personlig innsikt og sanntids beslutningstaking, og til slutt leverer mer tilfredsstillende kundereiser.

Utnytte AI for kundeinnsikt

AI kan avsløre uvurderlige mønstre og trender ved å analysere enorme mengder data. Det lar deg forstå kundens tendenser, vaner og preferanser.

Før vi diskuterer hvordan AI kan forbedre kundeforholdsstyring, la oss dykke ned i hvordan AI-algoritmer analyserer kundeatferd og data.

Hvordan AI-algoritmer analyserer kundeatferd

AI forandrer hvordan virksomheter analyserer forbrukeratferd og endrer hvordan forbrukere kommuniserer med selskaper.

Det finnes ulike verktøy som bedriftseiere kan bruke for å behandle kundedata med AI, men generelt sett fungerer prosessen slik:

Datainnsamling: Netthandelsplattformen samler inn omfattende data om kundeinteraksjoner, inkludert nettleserhistorikk, kjøpsatferd, viste produkter, , tid brukt på sider og demografisk informasjon. Innlemmer inn i denne datainnsamlingen beriker AI sin forståelse av kundetilfredshet og serviceforventninger.
Implementering av AI-algoritmer: AI-algoritmer behandler og analyserer denne mengde data. Maskinlæring i salg, som samarbeidsfiltrering eller innholdsbasert anbefalingssystemer, brukes til å identifisere mønstre og sammenhenger mellom kundeatferd.
��ø�Բ��ٱ��԰��ԲԾ��Բ�: AI-algoritmene identifiserer mønstre, for eksempel vanlige produktkombinasjoner som ofte kjøpes sammen (krysssalg mønstre) eller produkter ofte sett av kunder før kjøp (indikerende preferanser).
Personlige anbefalinger: AI-drevet anbefalingsmotorer utnytter denne innsikten. Når en kunde besøker plattformen, genereres personlige produktanbefalinger i sanntid basert på nettleserhistorikk, tidligere kjøp og lignende brukeratferd.
Kontinuerlig læring og forbedring: AI-algoritmene lærer kontinuerlig av nye datainndata og kundeinteraksjoner. Etter hvert som mer data samles inn, utvikler modellene seg og avgrenser anbefalingene, og sikrer at de forblir relevante og nøyaktige.

Sofistikerte prediktive analyseverktøy som IBMs SPSS Statistics, Alteryx og Microsofts Azure Machine Learning behandler disse dataene, identifiserer mønstre, korrelasjoner og trender som indikerer potensiell fremtidig atferd eller behov.

Basert på analysen utvikles prediktive modeller for å forutsi sannsynlig kundeatferd eller behov. Disse modellene bruker statistiske algoritmer for å forutsi utfall, for eksempel sannsynligheten for at en kunde foretar et bestemt kjøp, churn-sannsynlighet eller foretrukne produktkategorier.

AI-infundert Mersalg & Kryssalg Strategier

AI-infundert oppsalgsstrategier utnytter kunstig intelligens for å øke salget ved å oppmuntre kunder til å kjøpe flere eller oppgraderte produkter eller tjenester.

Her er en oversikt over nøkkelen AI-drevet mersalgstaktikker:

AI-drevet Produktanbefalinger og tilpasning

AI-drevet kundeprofilering er en hjørnestein i , ved hjelp av avanserte algoritmer for å lage detaljerte og dynamiske profiler av individuelle kunder.

Ved å samle og analysere et bredt spekter av kunder data – slikt som kjøpshistorikk, nettleseratferd, demografi og interaksjoner med ��ǳ��—A�� identifiserer distinkte atferdsmønstre, preferanser og individuelle egenskaper.

Dette gjør det mulig for selgere å tilby skreddersydde produktanbefalinger basert på individuell kundeatferd og preferanser for å foreslå komplementære eller oppgraderte produkter.

For eksempel analyserer Amazons AI-algoritmer omfattende kundedata, inkludert nettleserhistorikk, elementer som er sett, kjøpte varer og søk.

"Kunder som kjøpte dette kjøpte også"-anbefalinger på Amazon

Basert på denne analysen bruker Amazons anbefalingsmotor maskinlæringsmodeller for å forutsi og foreslå produkter som stemmer overens med hver enkelt kundes interesser og preferanser.

Når en kunde utforsker et spesifikt produkt, genererer Amazons AI-anbefalinger «Ofte kjøpt sammen» eller «Kunder som kjøpte dette også», som viser ut komplementære eller oppgraderte produkter. Disse forslagene oppfordrer kunder til å vurdere ytterligere kjøp utover det opprinnelige valg – og foreslå ting de kan være interessert i.

Når kundene samhandler med plattformen, lærer AI kontinuerlig av deres atferd og forbedrer anbefalingene. Systemet tilpasser seg individuelle preferanser, og sikrer stadig mer nøyaktige og relevante forslag.

Et eksempel på hvordan Amazon utnytter brukerpreferansedata for å lage produktanbefalinger. (Kilde: )

Amazons AI-drevet produktanbefalinger bidrar betydelig til plattformens suksess med mersalg. Kunder er mer tilbøyelige til å utforske og potensielt kjøpe flere produkter, øke salget og forbedre kundetilfredsheten.

Forresten, hvis du selg på nettet med 51��Ƶ, kan du med «Du kan også like»-delen som vises på en produktdetaljside og i kassen.

Dynamiske prisstrategier og tilbudsoptimalisering

AI muliggjør dynamiske prisstrategier ved å analysere markedstrender, konkurrentpriser og kundeadferd i sanntid. Dette gjør det mulig for bedrifter å optimalisere prisstrategier for mersalg, tilby personlige rabatter eller pakketilbud som faller i smak hos individuelle kunder.

Uber, den ride-hailing tjeneste, bruker AI-drevet dynamisk prissetting, kjent som "," for å optimalisere prisstrategier basert på sanntids etterspørsel, tilbud og andre faktorer.

Her er hvordan Uber implementerte deres dynamiske prisstrategi ved hjelp av AI.

Ubers AI-algoritmer analyserer data kontinuerlig sanntid, inkludert faktorer som kjørebehov, trafikkforhold, vær, tid på dagen og historisk kjøreatferd.

Basert på denne analysen justerer Ubers AI prisene dynamisk. Under høye perioder eller høy etterspørsel aktiveres høyprising, noe som øker prisen for å motivere flere sjåfører til å være tilgjengelige, sikrer raskere henting og møte den økte etterspørselen.

I tillegg kan Uber tilby personlige rabatter eller kampanjer til individuelle ryttere basert på deres turhistorikk, bruksfrekvens eller spesifikke anledninger. For eksempel kan målrettede kampanjer tilbys til hyppige brukere eller under lav etterspørsel perioder for å oppmuntre til flere turer.

Disse strategiene maksimerer inntektene for sjåførene og oppmuntrer ryttere til å fortsette å bruke dem.

Forbedre kundeopplevelsen

Ved å utnytte AI i CRM, kan bedrifter forbedre kundeopplevelsene gjennom personlige tjenester.

Spotify bruker for eksempel AI-algoritmer for å analysere brukerpreferanser, lyttevaner og historiske data for å lage personlige spillelister, anbefalinger og daglige mikser for hver bruker.

Et eksempel på en personlig tilpasset spilleliste fra Spotify

Denne personlige tilnærmingen forbedrer den generelle brukeropplevelsen ved å skreddersy musikk til de unike preferansene til hver enkelt lytter, noe som gjør tiden brukt til å lytte og oppdage ny musikk etter deres smak morsommere.

Kryssalg Taktikk

Kryssalg taktikk integrert i AI-forbedret CRM-systemer utnytter kunstig intelligens for å identifisere og utnytte muligheter for å tilby komplementære produkter eller tjenester til kunder tilpasset kundenes kjøpsatferd.

For eksempel skreddersyr Netflix effektivt sine markedsføringskampanjer for kryssalg ved å anbefale TV-serier eller filmer til brukere basert på deres seerhistorikk.

Netflix gir anbefalinger basert på en brukers seerhistorikk

Hvis en bruker liker å se science fiction-serier, foreslår Netflix sin algoritme lignende innhold eller promoterer en nylig utgitt serie innenfor den sjangeren, og oppmuntrer brukeren til å utforske og se mer innhold.

Ytterligere forbedring av disse personlige markedsføringstiltakene, gi umiddelbare, personlige anbefalinger til kundene. Dette forbedrer ikke bare handleopplevelsen, men øker også salgsmulighetene betydelig ved å gjøre hver kundeinteraksjon til en mulighet for målrettet markedsføring og mersalg.

Eksempler AI-forbedret CRM-systemer

Integrering av mersalgstaktikker i AI-forbedret CRM-systemer innebærer å utnytte prediktiv analyse for å identifisere ideelle mersalgsmuligheter. AI-drevet CRM-systemer ber salgsrepresentanter om relevante mersalgsforslag under kundeinteraksjoner, noe som øker sjansene for vellykkede mersalg.

Einstein Analytics fra Salesforce

Salesforce, en ledende CRM-plattform, inkluderer AI-drevet verktøy som Einstein Analytics for å hjelpe salgsrepresentanter med å identifisere og utnytte mersalgsmuligheter under kundeinteraksjoner.

Salesforce's utnytter prediktiv analyse for å analysere store datasett i CRM. Den evaluerer kundedata, kjøpshistorikk, interaksjoner og annen relevant informasjon for å forutsi potensielle mersalgsmuligheter.

Einstein Analytics oppdager mønstre som antyder mersalgsmuligheter. For eksempel kan det å oppdage økt produktbruk signalisere interesse for oppgraderinger eller add-ons.

Salesforces AI-system gir også selgere praktisk innsikt. Den tilbyr mersalgsforslag og samtalepunkter basert på identifiserte muligheter.

Salgsrepresentanter utnytter AI-drevet forslag for å tilpasse samtaler, imøtekomme kundenes behov med relevante mersalgstilbud. For eksempel kan de foreslå et oppgradert abonnement eller tilleggsfunksjoner basert på bruksmønstre.

Forresten, hvis du selger online med 51��Ƶ, kan du koble nettbutikken din til Salesforce via Zapier. På denne måten opprettes nye kunder i Salesforce automatisk fra nye 51��Ƶ-bestillinger.

Amazon Tilpasse

Amazon Personalize, en maskinlæringstjeneste som tilbys av Amazon, er designet for å møte utfordringer som ofte oppstår ved å lage personlige anbefalinger, inkludert problemer med nye brukerdata, popularitetsskjevheter og utviklende brukerintensjoner.

I motsetning til tradisjonelle anbefalingsmotorer, utmerker seg i scenarier med begrensede eller utviklende brukerdata. Dette viser seg spesielt gunstig for å identifisere mersalgsmuligheter, selv med nye brukere eller når brukerpreferanser endres over tid.

Flere velkjent selskaper, som Domino's, Subway og Yamaha, har anerkjent betydningen av AI for å forstå og imøtekomme kundenes behov.

Hvordan skreddersy markedsføringskampanjer for mersalg og Kryssalg

Du kan skreddersy markedsføringskampanjer for mersalg og kryssalg ved hjelp av strategiske tilnærminger selv om du ikke bruker AI-drevet ��ø��.

For de beste resultatene trenger du kundedata og målrettede meldinger. Her er en oversikt over prosessen:

Utfør kundesegmentering

Bruk CRM-data til å segmentere kunder basert på deres kjøpshistorikk, preferanser og atferd. Kategoriser dem i grupper med lignende kjøpsmønstre eller interesser.

Hvis du selger online med 51��Ƶ, kan du se, finne og redigere all kundeinformasjonen du trenger på side. Derfra kan du filtrere kundebasen din ved hjelp av ulike parametere og eksportere segmentet for å jobbe med det i en annen tjeneste (for eksempel for å sende målrettede e-poster via en e-posttjeneste du velger.)

Kunder-siden i 51��Ƶ tilbyr også tilgang til kundeordrehistorikk, noe som letter segmenteringsprosessen. Ved å forstå kundenes kjøpsvaner og preferanser, kan du skreddersy meldingene dine til hvert segment mer effektivt.

Kunder-siden i 51��Ƶ admin

Identifiser muligheter

Analyser kjøpshistorikk og atferdsdata for å finne muligheter for mersalg og kryssalg. Bestem hvilke produkter eller tjenester som utfyller tidligere kjøp eller samsvarer med kundenes interesser.

For eksempel, når du selger online gjennom 51��Ƶ, har du muligheten til å konfigurere automatiserte markedsførings-e-poster vise frem relaterte produkter eller toppselgere.

Relaterte produkter i en e-post med ordrebekreftelse

Lag personlige anbefalinger

Lag personlige anbefalinger basert på kundesegmenter. Bruk AI-algoritmer for å foreslå relaterte eller oppgraderte produkter i markedsføringsmateriell, , eller på et nettsted. For eksempel Amazons seksjoner "Ofte kjøpt sammen" eller "Du kan også like".

Strebe for målrettet meldinger

Lag målrettede meldinger som fremhever verdien av komplementære produkter eller tjenester. Vis frem hvordan tilleggstilbudet forbedrer kundeopplevelsen eller løser et spesifikt problem.

For en virkelig optimalisert melding, vurder å resonere effektivt med ulike målgrupper og språk.

Tilby insentiver eller pakker

Gi insentiver som rabatter, pakketilbud, eller lojalitetsbelønninger for å oppmuntre kunder til å utforske flere tilbud. Gjør verdiforslaget attraktivt og tydelig.

Med 51��Ƶ kan du selge produktbunter ved hjelp av Mersalg & Kryssalg Produktbunter, Produktbunterog ��ǲ�ø apps.

Bruk Multichannel Approach

Implementer en multikanal ��ø��Բ��ٰ��ٱ𲵾� å nå kunder gjennom ulike kontaktpunkter. Bruk e-post, innhold på sosiale medier, nettside popup-vinduer, og personlige plattformanbefalinger.

Avslør kraften til personlig tilpassede anbefalinger

I det dynamiske landskapet av kunderelasjoner står personlig tilpassede anbefalinger og målrettet markedsføring som bærebjelker for suksess. Ved å utnytte CRM-data kan du frigjøre potensialet for skreddersydd mersalg og kryssalg kampanjer.

Når de er finjustert, resonerer disse strategiene med individuelle kunder, og driver engasjement, øker salget og fremme merkelojalitet.

Omfavn innsikt fra CRM-systemet ditt, lag tilpassede kampanjer og se hvordan det å møte kundenes unike preferanser og behov kan gjøre underverker.

Om forfatteren