L'avantage de l'IA : remodeler les programmes de fidélité et la segmentation de la clientèle

Que ce soit en ligne ou en magasin, les consommateurs ont l'habitude d'être invités à adhérer à des programmes de fidélité lors d'un achat. Cela fait partie de l’expérience d’achat à laquelle les gens s’attendent, mais les mécanismes derrière ces programmes ne sont pas toujours évidents. La plupart des programmes de fidélité suivent la même formule : vous vous inscrivez et recevez les mêmes récompenses et offres que tous (ou la plupart) des autres membres du programme de fidélité. Pour les marques qui structurent leurs programmes de fidélité de manière unique, la majorité des récompenses ne sont jamais échangées, ce qui diminue le retour sur investissement des entreprises.

Lorsqu’il s’agit de fidéliser et de fidéliser des clients, la personnalisation est essentielle. Plus que cela, une bonne personnalisation est essentielle. La fidélité est multipliée par 1.5 lorsque les marques utilisent la personnalisation pour répondre aux besoins des clients, mais 50 % des consommateurs estiment que la personnalisation est souvent hors cible.

La meilleure façon de personnaliser les programmes de fidélité et de se démarquer ? En mettant en œuvre l’IA et en l’intégrant à toutes les étapes du parcours client. Grâce à une IA optimisée, les restaurants, les e-commerces et les marques de vente au détail peuvent améliorer leurs programmes grâce à la personnalisation et à la segmentation, ce qui entraîne des taux d'échange de récompenses plus élevés et des clients plus engagés.

Corriger la segmentation et connecter les données clients

La clé de tout type de marketing de marque et de fidélisation est une segmentation efficace. Dans la plupart des cas, les marques segmentent les clients selon des caractéristiques telles que l'âge, la situation géographique, les revenus, etc., en utilisant ces points de données pour éclairer la promotion. Et, bien souvent, la segmentation repose uniquement sur l’un de ces facteurs.

L'IA aide les entreprises à prédire les préférences et les comportements des clients en dehors des seules catégories démographiques classiques, en suggérant les promotions les plus pertinentes à proposer (et à quels clients). De plus, il n'y a aucune limitation quant au nombre de variables que vous pouvez utiliser pour la segmentation, ce qui permet aux spécialistes du marketing de différencier les groupes en centaines de sous-ensembles uniques. Chaque client peut en fin de compte constituer son propre segment et, par conséquent, recevoir une expérience et une récompense optimales qui correspondent à ses propres préférences. Si un client achète fréquemment un produit particulier, l'IA peut recommander des promotions liées à cette catégorie, augmentant ainsi la probabilité d'engagement et d'échange.

Si une marque de café souhaite augmenter ses ventes l’après-midi, elle peut proposer une promotion pour en acheter un après 2 heures auprès des membres fidèles d’un certain âge. Bien que cela puisse donner lieu à des échanges de récompenses, cette approche n'est pas vraiment personnalisée et ne changera pas les comportements, ni n'encouragera des courses de café supplémentaires l'après-midi. Non seulement la segmentation peut permettre aux entreprises de vous proposer quelque chose qu'elles savent déjà que vous aimez, mais également de faire des prédictions sur les nouveaux produits susceptibles de vous plaire en fonction de vos préférences passées, ce qui est bénéfique à la fois pour le consommateur et pour l'entreprise.

L'IA permet aux entreprises de compiler de grandes quantités de données clients provenant de plusieurs canaux (par exemple, achats en personne, achats en ligne et engagement sur les réseaux sociaux), puis d'analyser et d'activer des promotions personnalisées. Ainsi, au lieu de proposer une promotion BOGO à tous les clients après 2 heures, le même café peut cibler les clients plus susceptibles d'en profiter.

Intégrer l’évolutivité et l’adaptabilité aux récompenses

Avec les programmes de récompenses plug-and-play, il y a souvent une baisse de la participation et de l'échange de récompenses après la récompense initiale, car ces programmes manquent de personnalisation et sont répétitifs. Imaginez avoir un programme de récompenses qui s'adapte et évolue à chaque interaction client. C’est là que l’IA peut jouer un rôle transformateur.

Grâce à l'IA, les marques peuvent créer des programmes de fidélité évolutifs qui ne sont pas seulement adaptés à chaque client, mais qui sont également adaptables dans le temps. Cela ajoute une valeur majeure aux marques, car une promotion qui se traduit un jour par des ventes importantes n'est pas garantie d'avoir de bons résultats à l'avenir : la saisonnalité, les tendances des clients, les nouvelles options peuvent toutes avoir un impact sur le comportement des clients. Un programme de fidélité avec IA intégrée peut apprendre et affiner en permanence les promotions les plus efficaces en analysant les taux d'échange, l'historique des achats des clients, le comportement de navigation et les données démographiques. En tirant parti des informations basées sur ces indicateurs, les programmes de fidélité aux marques peuvent automatiquement adapter et envoyer des promotions personnalisées aux bons clients – et, tout aussi important, ils peuvent le faire au bon moment.

En fin de compte, l’intégration de l’IA dans les programmes de fidélité permet aux marques de créer des expériences dynamiques et personnalisées qui favorisent un engagement et une fidélité plus profonds des clients, garantissant ainsi que leurs investissements dans ces programmes génèrent les retours les plus élevés possibles.