51Ƶ

Allt du behöver för att sälja online

Skapa en onlinebutik på några minuter för att sälja på en webbplats, sociala medier eller marknadsplatser.

en illustration av en man under förstoringsglaset

Kundcentrerad AI: Hur AI kan förbättra merförsäljning och ǰöäԾԲ

14 min läs

Nuförtiden räcker det inte längre att möta kundernas förväntningar. För att blomstra måste företag överträffa dessa förväntningar och utnyttja dem kundcentrerad AI är nyckeln för att uppnå detta mål.

Att integrera AI i kundrelationshantering (CRM) förbättrar merförsäljningen och ǰöäԾԲ strategier som gör det möjligt för företag att analysera omfattande kunddata för personliga rekommendationer.

Fortsätt läsa för att upptäcka hur kundcentrerad AI lyfter CRM-strategier, erbjuder personliga insikter och realtid beslutsfattande, och levererar i slutändan mer tillfredsställande kundresor.

Hur man säljer online
Tips från e-handel experter för småföretagare och blivande entreprenörer.
Vänligen ange en giltig e-postadress

Utnyttja AI för kundinsikter

AI kan avslöja ovärderliga mönster och trender genom att analysera enorma mängder data. Det gör det möjligt för dig att förstå kundernas tendenser, vanor och preferenser.

Innan vi diskuterar hur AI kan förbättra kundrelationshanteringen, låt oss dyka ner i hur AI-algoritmer analyserar kundbeteende och data.

Hur AI-algoritmer analyserar kundbeteende

AI förändrar hur företag analyserar konsumentbeteende och förändrar hur konsumenter interagerar med företag.

Det finns olika verktyg som företagare kan använda för att bearbeta kunddata med AI, men generellt sett fungerar processen så här:

  • Datainsamling: E-handelsplattformen samlar in omfattande data om kundinteraktioner, inklusive surfhistorik, köpbeteende, visade produkter, , tid som spenderas på sidor och demografisk information. Inkorporerande i denna datainsamling berikar AI:s förståelse för kundnöjdhet och serviceförväntningar.
  • Implementering av AI-algoritmer: AI-algoritmer bearbetar och analyserar denna mängd data. Maskininlärning inom försäljning, såsom kollaborativ filtrering eller ԲԱå rekommendationssystem, används för att identifiera mönster och samband mellan kunders beteenden.
  • öԲٱ԰äԲԾԲ: AI-algoritmerna identifierar mönster, till exempel vanliga produktkombinationer som ofta köps tillsammans (ǰöäԾԲ mönster) eller produkter som ofta ses av kunder innan de köper (indikerande om preferenser).
  • Personliga rekommendationer: AI-driven rekommendationsmotorer utnyttjar dessa insikter. När en kund besöker plattformen genereras personliga produktrekommendationer i realtid baserat på webbhistorik, tidigare köp och liknande användarbeteenden.
  • Ständigt lärande och förbättring: AI-algoritmerna lär sig kontinuerligt av nya datainmatningar och kundinteraktioner. När mer data samlas in, utvecklas modellerna och förfinar sina rekommendationer, vilket säkerställer att de förblir relevanta och korrekta.

Sofistikerade prediktiva analysverktyg som IBM:s SPSS Statistics, Alteryx och Microsofts Azure Machine Learning bearbetar dessa data och identifierar mönster, korrelationer och trender som indikerar potentiella framtida beteenden eller behov.

Baserat på analysen utvecklas prediktiva modeller för att förutsäga sannolika kundbeteenden eller behov. Dessa modeller använder statistiska algoritmer för att förutsäga utfall, till exempel sannolikheten för att en kund gör ett visst köp, sannolikhet för avgång eller föredragna produktkategorier.

AI-infunderad Merförsäljning & ǰöäԾԲ Strategier

AI-infunderad merförsäljningsstrategier utnyttjar artificiell intelligens för att öka försäljningen genom att uppmuntra kunder att köpa ytterligare eller uppgraderade produkter eller tjänster.

Här är en översikt över nyckeln AI-driven öäԾԲٲپ:

AI-driven Produktrekommendationer och anpassning

AI-driven kundprofilering är en hörnsten i , med hjälp av avancerade algoritmer för att skapa detaljerade och dynamiska profiler för enskilda kunder.

Genom att samla in och analysera ett brett utbud av kunder data — sådana som köphistorik, surfbeteende, demografi och interaktioner med ڴä—A pekar ut distinkta beteendemönster, preferenser och individuella egenskaper.

Detta gör det möjligt för säljare att erbjuda skräddarsydda produktrekommendationer baserat på individuella kunders beteenden och preferenser för att föreslå kompletterande eller uppgraderade produkter.

Till exempel analyserar Amazons AI-algoritmer omfattande kunddata, inklusive webbhistorik, visade föremål, köpta föremål och sökfrågor.

"Kunder som köpte detta köpte också" rekommendationer på Amazon

Baserat på denna analys använder Amazons rekommendationsmotor maskininlärningsmodeller för att förutsäga och föreslå produkter som är i linje med varje kunds intressen och preferenser.

När en kund utforskar en specifik produkt, genererar Amazons AI rekommendationer "Frequently Bought Together" eller "Customers Who Bought This Also Bought", som visar upp kompletterande eller uppgraderade produkter. Dessa förslag uppmuntrar kunderna att överväga ytterligare köp utöver deras ursprungliga val — och föreslå föremål de kan vara intresserade av.

När kunder interagerar med plattformen lär AI sig kontinuerligt av deras beteenden och förfinar sina rekommendationer. Systemet anpassar sig efter individuella preferenser, vilket säkerställer allt mer exakta och relevanta förslag.

Ett exempel på hur Amazon utnyttjar användarpreferensdata för att skapa produktrekommendationer. (Källa: )

Amazons AI-driven produktrekommendationer bidrar avsevärt till plattformens framgång med merförsäljning. Kunder är mer benägna att utforska och potentiellt köpa ytterligare produkter, vilket ökar försäljningen och förbättra kundnöjdheten.

Förresten, om du sälja på nätet med 51Ƶ kan du med avsnittet "Du kanske också gillar" som visas på en produktinformationssida och i kassan.

Dynamiska prisstrategier och erbjudandeoptimering

AI möjliggör dynamiska prissättningsstrategier genom att analysera marknadstrender, konkurrenters prissättning och kundbeteende i realtid. Detta gör det möjligt för företag att optimera prissättningsstrategier för merförsäljning, erbjuda personliga rabatter eller paketerbjudanden som resonerar hos enskilda kunder.

Uber, den åkande kalla tjänst, användningar AI-driven dynamisk prissättning, känd som ", för att optimera prisstrategier baserat på realtid efterfrågan, utbud och andra faktorer.

Så här implementerade Uber sin dynamiska prissättningsstrategi med hjälp av AI.

Ubers AI-algoritmer analyserar kontinuerligt data in realtid, inklusive faktorer som efterfrågan på åk, trafikförhållanden, väder, tid på dygnet och historiskt förarens beteende.

Baserat på denna analys justerar Ubers AI priserna dynamiskt. Under högtrafik eller hög efterfrågan aktiveras ökningsprissättningen, vilket ökar priset för att uppmuntra fler förare att vara tillgängliga, garanterar snabbare upphämtning och möter den ökade efterfrågan.

Dessutom kan Uber erbjuda personliga rabatter eller kampanjer till individuella åkare baserat på deras åkhistorik, användningsfrekvens eller specifika tillfällen. Till exempel kan riktade kampanjer erbjudas till frekventa användare eller under låg efterfrågan perioder för att uppmuntra fler turer.

Dessa strategier maximerar intäkterna för förare och uppmuntrar förare att fortsätta använda dem.

Förbättra kundupplevelsen

Genom att utnyttja AI i CRM kan företag förbättra kundupplevelsen genom personliga tjänster.

Till exempel använder Spotify AI-algoritmer för att analysera användarpreferenser, lyssnarvanor och historisk data för att skapa personliga spellistor, rekommendationer och dagliga mixar för varje användare.

Ett exempel på en personlig spellista från Spotify

Detta personliga tillvägagångssätt förbättrar den övergripande användarupplevelsen genom att skräddarsy musik efter varje lyssnares unika preferenser, vilket gör den tid som spenderas med att lyssna och upptäcka ny musik efter deras smak roligare.

ǰöäԾԲ Taktik

ǰöäԾԲ taktik integrerad i -öäٳٰ CRM-system utnyttjar artificiell intelligens för att identifiera och dra nytta av möjligheter att erbjuda kompletterande produkter eller tjänster till kunder i linje med kundernas köpbeteenden.

Till exempel skräddarsyr Netflix effektivt sina marknadsföringskampanjer för ǰöäԾԲ genom att rekommendera tv-serier eller filmer till användare baserat på deras visningshistorik.

Netflix ger rekommendationer baserat på en användares visningshistorik

Om en användare gillar att titta på science fiction-program, föreslår Netflixs algoritm liknande innehåll eller marknadsför en nysläppt serie inom den genren, vilket uppmuntrar användaren att utforska och titta på mer innehåll.

Att ytterligare förbättra dessa personliga marknadsföringsinsatser, ge omedelbara, personliga rekommendationer till kunder. Detta förbättrar inte bara shoppingupplevelsen utan ökar också avsevärt försäljningsmöjligheter genom att göra varje kundinteraktion till en möjlighet för riktad marknadsföring och merförsäljning.

Exempel på -öäٳٰ CRM-system

Integrera merförsäljningstaktik i -öäٳٰ CRM-system innebär att utnyttja prediktiv analys för att identifiera idealiska merförsäljningsmöjligheter. AI-driven CRM-system uppmanar säljare med relevanta merförsäljningsförslag under kundinteraktioner, vilket ökar chanserna för framgångsrika merförsäljningar.

Einstein Analytics från Salesforce

Salesforce, en ledande CRM-plattform, innehåller AI-powered verktyg som Einstein Analytics för att hjälpa säljare att identifiera och dra nytta av merförsäljningsmöjligheter under kundinteraktioner.

Salesforces utnyttjar prediktiv analys för att analysera stora datamängder inom CRM. Den utvärderar kunddata, köphistorik, interaktioner och annan relevant information för att förutsäga potentiella merförsäljningsmöjligheter.

Einstein Analytics upptäcker mönster som antyder merförsäljningsmöjligheter. Att upptäcka ökad produktanvändning kan till exempel signalera intresse för uppgraderingar eller پä.

Salesforces AI-system förser även säljare med handlingsbara insikter. Den erbjuder merförsäljningsförslag och diskussionspunkter baserat på identifierade möjligheter.

äare hävstångseffekt AI-driven förslag för att skräddarsy konversationer, tillgodose kundernas behov med relevanta merförsäljningserbjudanden. De kan till exempel föreslå ett uppgraderat abonnemang eller ytterligare funktioner baserat på användningsmönster.

Förresten, om du säljer online med 51Ƶ kan du koppla din onlinebutik till Salesforce via Zapier. På så sätt kommer nya kunder att skapas i Salesforce automatiskt från nya 51Ƶ-ordrar.

Amazon Anpassa

Amazon Personalize, en maskininlärningstjänst som erbjuds av Amazon, är utformad för att ta itu med utmaningar som ofta uppstår när det gäller att skapa personliga rekommendationer, inklusive problem med nya användardata, popularitetsfördomar och föränderliga användaravsikter.

Till skillnad från traditionella rekommendationsmotorer, utmärker sig i scenarier med begränsad eller föränderlig användardata. Detta visar sig vara särskilt fördelaktigt för att identifiera merförsäljningsmöjligheter, även med nya användare eller när användarpreferenser ändras över tiden.

Flera ALLBEKANT företag, som Domino's, Subway och Yamaha, har insett betydelsen av AI för att förstå och tillgodose kundernas behov.

Hur man skräddarsyr marknadsföringskampanjer för merförsäljning och ǰöäԾԲ

Du kan skräddarsy marknadsföringskampanjer för merförsäljning och ǰöäԾԲ med hjälp av strategiska tillvägagångssätt även om du inte använder AI-powered verktyg.

För bästa resultat behöver du kunddata och riktade meddelanden. Här är en sammanfattning av processen:

Utför kundsegmentering

Använd CRM-data för att segmentera kunder baserat på deras köphistorik, preferenser och beteende. Kategorisera dem i grupper med liknande köpmönster eller intressen.

Om du säljer online med 51Ƶ kan du se, hitta och redigera all kundinformation du behöver på  sida. Därifrån kan du filtrera din kundbas med olika parametrar och exportera segmentet för att arbeta med det i en annan tjänst (till exempel för att skicka riktade e-postmeddelanden via en valfri e-posttjänst.)

Kundsidan i 51Ƶ erbjuder också tillgång till kundorderhistorik, vilket underlättar segmenteringsprocessen. Genom att förstå dina kunders köpvanor och preferenser kan du skräddarsy dina meddelanden till varje segment mer effektivt.

Kundsidan i 51Ƶ admin

Identifiera möjligheter

Analysera köphistorik och beteendedata för att lokalisera möjligheter till merförsäljning och ǰöäԾԲ. Bestäm vilka produkter eller tjänster som kompletterar tidigare köp eller anpassar sig till kundernas intressen.

Till exempel, när du säljer online via 51Ƶ, har du möjlighet att konfigurera automatiserade marknadsföringsmeddelanden visa upp relaterade produkter eller storsäljare.

Relaterade produkter i automatiserad marknadsföringsmejl

Relaterade produkter i ett orderbekräftelsemail

Gör personliga rekommendationer

Skapa personliga rekommendationer baserat på kundsegment. Använd AI-algoritmer för att föreslå relaterade eller uppgraderade produkter i marknadsföringsmaterial, , eller på en webbplats. Till exempel Amazons avsnitt "Ofta köpt tillsammans" eller "Du kanske också gillar".

Sträva efter riktade meddelanden

Skapa riktade meddelanden som lyfter fram värdet av kompletterande produkter eller tjänster. Visa upp hur tilläggserbjudandet förbättrar kundupplevelsen eller löser ett specifikt problem.

För ett verkligt optimerat meddelande, överväg att resonera effektivt med olika målgrupper och språk.

Erbjud incitament eller paket

Ge incitament som rabatter, paketerbjudanden, eller lojalitetsbelöningar för att uppmuntra kunder att utforska ytterligare erbjudanden. Gör värdeerbjudandet attraktivt och tydligt.

Med 51Ƶ kan du sälja produktpaket med hjälp av Merförsäljning & ǰöäԾԲ Produktpaket, Produktpaketoch Bogo appar.

Använd flerkanalsmetod

Implementera en multikanal ԲöԲٰٱ𲵾 att nå kunder genom olika kontaktpunkter. Använd e-post, innehåll i sociala medier, webbplats DZܱ-öԲٱ, och personliga plattformsrekommendationer.

Avslöja kraften med personliga rekommendationer

I det dynamiska landskapet av kundrelationer står personliga rekommendationer och riktad marknadsföring som pelare för framgång. Genom att utnyttja CRM-data kan du låsa upp potentialen för skräddarsydd merförsäljning och ǰöäԾԲ kampanjer.

När de är finjusterade får dessa strategier resonans hos enskilda kunder, vilket driver engagemang, ökar försäljningen och främja varumärkeslojalitet.

Omfamna insikter från ditt CRM-system, skapa anpassade kampanjer och se hur att möta dina kunders unika preferenser och behov kan göra underverk.

 

ԲԱåöٱ𳦰ԾԲ

ä online

Med 51Ƶ E-handel kan du enkelt sälja var som helst, till vem som helst – över internet och runt om i världen.

Om författaren

Mark Quadros är en som hjälper varumärken att skapa och distribuera radinnehåll. På samma sätt älskar Mark innehåll och bidrar till flera auktoritativa bloggar som , or

Så enkel att använda – även mina mest teknofoba kunder kan hantera. Enkel att installera, snabb att installera. Ljusår före andra butiksplugins.
Jag är så imponerad att jag har rekommenderat det till mina webbplatsklienter och använder det nu för min egen butik tillsammans med fyra andra som jag är webbansvarig för. Vacker kodning, utmärkt support i toppklass, bra dokumentation, fantastiska instruktionsvideor. Tack så mycket 51Ƶ, du rockar!
Jag har använt 51Ƶ och jag älskar själva plattformen. Allt är så förenklat att det är vansinnigt. Jag älskar hur man har olika alternativ att välja fraktbolag, att kunna lägga in så många olika varianter. Det är en ganska öppen e-handelsport.
Lätt att använda, prisvärt. Ser professionellt ut, många mallar att välja mellan. Appen är min favoritfunktion eftersom jag kan hantera min butik direkt från min telefon. Rekommenderas varmt 👌👍
Jag gillar att 51Ƶ var lätt att starta och använda. Även för en person som mig, utan någon teknisk bakgrund. Mycket välskrivna hjälpartiklar. Och supportteamet är bäst enligt min åsikt.
För allt det har att erbjuda är ECWID otroligt lätt att ställa in. Rekommenderar varmt! Jag gjorde en hel del efterforskningar och försökte ungefär 3 andra konkurrenter. Prova bara ECWID så är du online på nolltid.

Dina e-handelsdrömmar börjar här

Fler resurser