აზროვნების ლიდერები
ხელოვნური ინტელექტის უპირატესობა: ლოიალობის პროგრამებისა და მომხმარებელთა სეგმენტაციის შეცვლა
იქნება ეს ონლაინ თუ მაღაზიაში, მომხმარებლები შეჩვეულნი არიან შესყიდვისას ლოიალობის პროგრამებში გაწევრიანებას. ეს არის სავაჭრო გამოცდილების ნაწილი, რომელსაც ხალხი ელოდა, მაგრამ ამ პროგრამების მიღმა მექანიკა ყოველთვის არ არის აშკარა. ლოიალობის პროგრამების უმეტესობა მიჰყვება იმავე ფორმულას - თქვენ დარეგისტრირდებით და იღებთ იგივე ჯილდოებსა და შეთავაზებებს, როგორც ყველა (ან უმეტესობა) ლოიალობის პროგრამის სხვა წევრები. ბრენდებისთვის, რომლებიც აწყობენ თავიანთ ლოიალობის პროგრამებს ამ ცალსახად, ჯილდოების უმეტესი ნაწილი არასოდეს გამოისყიდება, რაც ამცირებს ბიზნესის ანაზღაურებას ინვესტიციებზე.
როდესაც საქმე ეხება ლოიალობის შექმნას და განმეორებითი მომხმარებლების მოპოვებას, პერსონალიზაცია არის მთავარი. უფრო მეტიც, კარგი პერსონალიზაციაა მთავარი. ლოიალობა იზრდება 1.5-ჯერ, როდესაც ბრენდები იყენებენ პერსონალიზაციას მომხმარებლის მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად, მაგრამ მომხმარებელთა 50% ფიქრობს, რომ პერსონალიზაცია ხშირად მიზანმიმართული არ არის.
საუკეთესო გზა ლოიალობის პროგრამების პერსონალიზაციისთვის და გამორჩევისთვის? ხელოვნური ინტელექტის დანერგვით და მისი ინტეგრირებით მომხმარებლის მოგზაურობის ყველა ეტაპზე. ოპტიმიზებული ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით, რესტორნებს, ელექტრონული კომერციისა და საცალო ვაჭრობის ბრენდებს შეუძლიათ პროგრამების დონის ამაღლება პერსონალიზაციისა და სეგმენტაციის გზით, რაც გამოიწვევს ჯილდოს გამოსყიდვის მაღალ მაჩვენებელს და უფრო ჩართულ მომხმარებელს.
სეგმენტაციის დაფიქსირება და მომხმარებელთა მონაცემების დაკავშირება
ნებისმიერი ტიპის ბრენდის მარკეტინგისა და ლოიალობის გასაღები ეფექტური სეგმენტაციაა. უმეტეს შემთხვევაში, ბრენდები ანაწილებენ კლიენტებს ისეთი მახასიათებლების მიხედვით, როგორიცაა ასაკი, გეოგრაფიული მდებარეობა, შემოსავალი და ა. და, ხშირად, სეგმენტაცია ეფუძნება მხოლოდ ერთ-ერთ ამ ფაქტორს.
AI ეხმარება ბიზნესს იწინასწარმეტყველონ მომხმარებელთა პრეფერენციები და ქცევის ნიმუშები მხოლოდ კლასიკური დემოგრაფიული კატეგორიების მიღმა, რაც გვთავაზობს ყველაზე რელევანტურ აქციებს (და რომელ კლიენტებს). გარდა ამისა, არ არსებობს შეზღუდვა იმის შესახებ, თუ რამდენი ცვლადი შეგიძლიათ გამოიყენოთ სეგმენტაციისთვის - საშუალებას აძლევს მარკეტოლოგებს განასხვავონ ჯგუფები ასობით უნიკალურ ქვეჯგუფად. საბოლოო ჯამში, თითოეულ მომხმარებელს შეუძლია იყოს საკუთარი სეგმენტი და, შედეგად, მიიღოს ოპტიმალური გამოცდილება და ჯილდო, რაც აზრი აქვს საკუთარ პრეფერენციებს. თუ მომხმარებელი ხშირად ყიდულობს კონკრეტულ პროდუქტს, AI-ს შეუძლია რეკომენდაცია გაუწიოს ამ კატეგორიასთან დაკავშირებული აქციები, რაც გაზრდის ჩართულობისა და გამოსყიდვის ალბათობას.
თუ ყავის ბრენდს სურს გაზარდოს შუადღის გაყიდვები, მათ შეუძლიათ აიძულონ ყიდვა, 2 საათის შემდეგ მიიღონ დაწინაურება გარკვეული ასაკის ერთგულ წევრებთან. მიუხედავად იმისა, რომ ამან შეიძლება გამოიწვიოს გარკვეული ჯილდოს გამოსყიდვა, ეს მიდგომა ნამდვილად არ არის პერსონალიზებული და არ შეცვლის ქცევას, ან წაახალისებს დამატებით შუადღისას ყავის გაშვებას. სეგმენტაციას არა მხოლოდ შეუძლია კომპანიებს საშუალება მისცეს მოგაწოდონ ის, რაც მათ უკვე იციან, რომ მოგწონთ, არამედ ასევე გააკეთონ პროგნოზები ახალ პროდუქტებზე, რომლებიც შეიძლება მოგეწონოთ წარსულის პრეფერენციებზე დაყრდნობით - მომგებიანი როგორც მომხმარებლისთვის, ასევე ბიზნესისთვის.
AI საშუალებას აძლევს კომპანიებს შეაგროვონ დიდი რაოდენობით მომხმარებელთა მონაცემები მრავალი არხიდან (მაგალითად, პირადად შესყიდვები, ონლაინ შოპინგი და სოციალური მედიის ჩართულობა), შემდეგ კი გააანალიზონ და გაააქტიურონ პერსონალიზებული აქციები. ასე რომ, იმის ნაცვლად, რომ BOGO-ს აქცია გაუწიოს ყველა მომხმარებელს ღამის 2 საათის შემდეგ, იმავე ყავის მაღაზიას შეუძლია მიმართოს კლიენტებს, რომლებიც უფრო სავარაუდოა, რომ გამოისყიდონ.
მასშტაბურობისა და ადაპტაციის შექმნა ჯილდოებში
plug-and-play ჯილდოს პროგრამებში ხშირად ხდება მონაწილეობის შემცირება და ჯილდოს გამოსყიდვა საწყისი ჯილდოს შემდეგ, რადგან ამ პროგრამებს არ აქვთ პერსონალიზაცია და მეორდება. წარმოიდგინეთ, რომ გქონდეთ ჯილდოს პროგრამა, რომელიც ადაპტირდება და ვითარდება თითოეულ მომხმარებელთან ურთიერთობისას. ეს არის სადაც AI-ს შეუძლია შეასრულოს გარდამტეხი როლი.
AI-ით, ბრენდებს შეუძლიათ შექმნან მასშტაბური ლოიალობის პროგრამები, რომლებიც არ არის მორგებული მხოლოდ ინდივიდუალურ კლიენტებზე, არამედ დროთა განმავლობაში ადაპტირებადია. ეს დიდ მნიშვნელობას მატებს ბრენდებს, რადგან აქცია, რომელიც ერთ დღეში დიდ გაყიდვებს მოჰყვება, გარანტირებული არ არის, რომ მომავალში კარგად იმუშავებს - სეზონურობა, მომხმარებელთა ტენდენციები, ახალი ვარიანტები შეიძლება გავლენა იქონიოს მომხმარებლის ქცევაზე. ლოიალობის პროგრამას ინტეგრირებული AI შეუძლია მუდმივად ისწავლოს და დახვეწოს რომელი აქციებია ყველაზე ეფექტური გამოსყიდვის ტარიფების, კლიენტების შესყიდვების ისტორიის, დათვალიერების ქცევისა და დემოგრაფიული მონაცემების ანალიზით. ამ მეტრიკებზე დაფუძნებული შეხედულებების გამოყენებით, ბრენდის ლოიალობის პროგრამებს შეუძლიათ ავტომატურად მოარგონ და გაუგზავნონ პერსონალიზებული აქციები სწორ კლიენტებს – და რაც მთავარია, მათ შეუძლიათ ამის გაკეთება სწორ დროს.
საბოლოო ჯამში, ლოიალობის პროგრამებში ხელოვნური ინტელექტის ჩართვა საშუალებას აძლევს ბრენდებს შექმნან დინამიური, პერსონალიზებული გამოცდილება, რაც ხელს უწყობს მომხმარებელთა უფრო ღრმა ჩართულობასა და ლოიალობას, რაც უზრუნველყოფს მათ ინვესტიციებს ამ პროგრამებში მაქსიმალურ ანაზღაურებას.
