Tekoälyn etu: Kanta-asiakasohjelmien ja asiakassegmentoinnin uudelleenmuotoilu

Olipa kyse verkossa tai kaupassa, kuluttajat ovat tottuneet siihen, että heitä kehotetaan liittymään kanta-asiakasohjelmiin oston yhteydessä. Se on osa ostokokemusta, jota ihmiset ovat tottuneet odottamaan, mutta näiden ohjelmien taustalla oleva mekaniikka ei aina ole ilmeinen. Useimmat kanta-asiakasohjelmat noudattavat samaa kaavaa – rekisteröidyt ja saat samat palkinnot ja tarjoukset kuin kaikki (tai useimmat) muut kanta-asiakasohjelman jäsenet. Brändeille, jotka jäsentävät kanta-asiakasohjelmansa tällä yksikokoisella tavalla, suurinta osaa palkkioista ei koskaan lunastaa, mikä heikentää yritysten sijoitetun pääoman tuottoa.

Kun on kyse uskollisuuden rakentamisesta ja toistuvien asiakkaiden hankkimisesta, personointi on avainasemassa. Sen lisäksi hyvä personointi on avainasemassa. Uskollisuus kasvaa 1.5-kertaiseksi, kun brändit käyttävät personointia vastatakseen asiakkaiden tarpeisiin, mutta 50 % kuluttajista katsoo, että personointi ei ole usein tavoitetta.

Paras tapa personoida kanta-asiakasohjelmat ja erottua joukosta? Ottamalla tekoäly käyttöön ja integroimalla se asiakkaan matkan kaikkiin vaiheisiin. Optimoidun tekoälyn avulla ravintolat, verkkokauppa ja vähittäiskaupan brändit voivat nostaa ohjelmiaan personoinnin ja segmentoinnin avulla, mikä johtaa korkeampiin palkkioiden lunastusprosenttiin ja sitoutuneempiin asiakkaisiin.

Segmentoinnin korjaaminen ja asiakastietojen yhdistäminen

Avain kaikentyyppiseen brändimarkkinointiin ja -uskollisuuteen on tehokas segmentointi. Useimmissa tapauksissa brändit segmentoivat asiakkaat ominaisuuksien, kuten iän, maantieteellisen sijainnin, tulojen jne. mukaan, käyttämällä näitä tietopisteitä mainostaessaan. Ja usein segmentointi perustuu vain yhteen näistä tekijöistä.

Tekoäly auttaa yrityksiä ennustamaan asiakkaiden mieltymyksiä ja käyttäytymismalleja perinteisten demografisten luokkien ulkopuolella ja ehdottaa osuvimmat kampanjat (ja keille asiakkaille). Lisäksi ei ole rajoituksia sille, kuinka monta muuttujaa voit käyttää segmentointiin – jolloin markkinoijat voivat erottaa ryhmät satoihin ainutlaatuisiin osajoukkoon. Jokainen asiakas voi viime kädessä olla oma segmenttinsä ja sen seurauksena saada optimaalisen kokemuksen ja palkkion, joka on järkevä hänen omien mieltymystensä mukaan. Jos asiakas ostaa usein tietyn tuotteen, tekoäly voi suositella kyseiseen luokkaan liittyviä kampanjoita, mikä lisää sitoutumisen ja lunastuksen todennäköisyyttä.

Jos kahvibrändi haluaa kasvattaa iltapäivämyyntiä, se voi painostaa ostamaan, hankkimaan yhden kello 2 jälkeen -kampanjan tietyn ikäisille kanta-asiakkaille. Vaikka tämä saattaa johtaa joihinkin palkkioiden lunastukseen, tämä lähestymistapa ei ole todella henkilökohtainen, eikä se muuta käyttäytymistä tai kannusta lisäämään iltapäiväkahvia. Segmentoinnin avulla yritykset voivat tarjota sinulle jotain, jonka ne jo tietävät sinun pitävän, mutta myös tehdä ennusteita uusista tuotteista, joista saatat pitää aiempien mieltymysten perusteella – hyödyllisiä sekä kuluttajille että yrityksille.

Tekoäly antaa yrityksille mahdollisuuden koota suuria määriä asiakasdataa useista kanavista (esimerkiksi ostoksista, verkkokaupoista ja sosiaalisen median sitoutumisesta) sekä analysoida ja aktivoida yksilöllisiä tarjouksia. Joten sen sijaan, että BOGO-tarjous levitettäisiin kaikille asiakkaille kello 2 jälkeen, sama kahvila voi kohdistaa asiakkaat, jotka todennäköisemmin lunastavat.

Skaalautuvuuden ja sopeutumiskyvyn rakentaminen palkkioksi

Plug-and-play-palkkio-ohjelmissa osallistuminen ja palkkioiden lunastus laskevat usein alkuperäisen palkinnon jälkeen, koska nämä ohjelmat eivät ole personoituja ja ne ovat toistuvia. Kuvittele, että sinulla on palkitsemisohjelma, joka mukautuu ja kehittyy jokaisen asiakasvuorovaikutuksen myötä. Tässä tekoälyllä voi olla muuntava rooli.

Tekoälyn avulla brändit voivat luoda skaalautuvia kanta-asiakasohjelmia, jotka eivät ole vain räätälöityjä yksittäisille asiakkaille, vaan ovat myös mukautettavissa ajan myötä. Tämä lisää brändeille suurta lisäarvoa, koska kampanja, joka johtaa suureen myyntiin jonakin päivänä, ei ole taattu menestyvän hyvin tulevaisuudessa – kausivaihtelu, asiakastrendit ja uudet vaihtoehdot voivat kaikki vaikuttaa asiakkaiden käyttäytymiseen. Kanta-asiakasohjelma, jossa on integroitu tekoäly, voi jatkuvasti oppia ja tarkentaa, mitkä tarjoukset ovat tehokkaimpia analysoimalla lunastusprosentteja, asiakkaiden ostohistoriaa, selauskäyttäytymistä ja väestötietoja. Hyödyntämällä näihin mittareihin perustuvia oivalluksia, brändiuskollisuusohjelmat voivat automaattisesti räätälöidä ja lähettää räätälöityjä tarjouksia oikeille asiakkaille – ja mikä on yhtä tärkeää, he voivat tehdä sen oikeaan aikaan.

Loppujen lopuksi tekoälyn sisällyttäminen kanta-asiakasohjelmiin antaa brändeille mahdollisuuden luoda dynaamisia, henkilökohtaisia ​​kokemuksia, jotka edistävät syvempää asiakkaiden sitoutumista ja uskollisuutta ja varmistavat, että heidän sijoituksensa näihin ohjelmiin tuottavat parhaan mahdollisen tuoton.