Το πλεονέκτημα AI: Αναδιαμόρφωση προγραμμάτων αφοσίωσης και τμηματοποίησης πελατών

Είτε είναι διαδικτυακό είτε σε κατάστημα, οι καταναλωτές συνηθίζουν να καλούνται να συμμετάσχουν σε προγράμματα επιβράβευσης όταν κάνουν μια αγορά. Είναι μέρος της εμπειρίας αγορών που οι άνθρωποι περιμένουν, αλλά οι μηχανισμοί πίσω από αυτά τα προγράμματα δεν είναι πάντα προφανείς. Τα περισσότερα προγράμματα αφοσίωσης ακολουθούν τον ίδιο τύπο — εγγραφείτε και λαμβάνετε τις ίδιες ανταμοιβές και προσφορές με όλα (ή τα περισσότερα) από τα άλλα μέλη του προγράμματος επιβράβευσης. Για τις επωνυμίες που δομούν τα προγράμματα αφοσίωσης με αυτόν τον τρόπο που ταιριάζει σε όλους, η πλειονότητα των ανταμοιβών δεν εξαργυρώνεται ποτέ, μειώνοντας την απόδοση επένδυσης των επιχειρήσεων.

Όταν πρόκειται για την οικοδόμηση αφοσίωσης και την απόκτηση επαναλαμβανόμενων πελατών, η εξατομίκευση είναι το κλειδί. Περισσότερο από αυτό, η καλή εξατομίκευση είναι το κλειδί. Η αφοσίωση αυξάνεται 1.5 φορές όταν οι επωνυμίες χρησιμοποιούν εξατομίκευση για να καλύψουν τις ανάγκες των πελατών, αλλά Το 50% των καταναλωτών πιστεύει ότι η εξατομίκευση είναι συχνά εκτός στόχου.

Ο καλύτερος τρόπος για να εξατομικεύσετε τα προγράμματα αφοσίωσης και να ξεχωρίσετε; Με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και την ενσωμάτωσή της σε όλα τα στάδια του ταξιδιού του πελάτη. Με τη βελτιστοποιημένη τεχνητή νοημοσύνη, τα εστιατόρια, το ηλεκτρονικό εμπόριο και οι επωνυμίες λιανικής μπορούν να αναβαθμίσουν τα προγράμματα μέσω εξατομίκευσης και τμηματοποίησης, οδηγώντας σε υψηλότερα ποσοστά εξαργύρωσης ανταμοιβών και πιο αφοσιωμένους πελάτες.

Διόρθωση τμηματοποίησης και σύνδεση δεδομένων πελατών

Το κλειδί για κάθε είδος μάρκετινγκ και αφοσίωσης είναι η αποτελεσματική τμηματοποίηση. Στις περισσότερες περιπτώσεις, οι επωνυμίες τμηματοποιούν τους πελάτες με χαρακτηριστικά όπως η ηλικία, η γεωγραφική τοποθεσία, το εισόδημα κ.λπ., χρησιμοποιώντας αυτά τα σημεία δεδομένων για να ενημερώσουν την προώθηση. Και, πολλές φορές, η τμηματοποίηση βασίζεται μόνο σε έναν από αυτούς τους παράγοντες.

Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τις επιχειρήσεις να προβλέψουν τις προτιμήσεις των πελατών και τα μοτίβα συμπεριφοράς εκτός μόνο των κλασικών δημογραφικών κατηγοριών, προτείνοντας τις πιο σχετικές προωθήσεις για εκτέλεση (και σε ποιους πελάτες). Επιπλέον, δεν υπάρχει περιορισμός στο πόσες μεταβλητές μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για τμηματοποίηση – επιτρέποντας στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να διαφοροποιούν τις ομάδες σε εκατοντάδες μοναδικά υποσύνολα. Κάθε πελάτης μπορεί τελικά να είναι το δικό του τμήμα και, ως εκ τούτου, να λάβει μια βέλτιστη εμπειρία και ανταμοιβή που έχει νόημα για τις δικές του προτιμήσεις. Εάν ένας πελάτης αγοράζει συχνά ένα συγκεκριμένο προϊόν, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προτείνει προσφορές που σχετίζονται με αυτήν την κατηγορία, αυξάνοντας την πιθανότητα αφοσίωσης και εξαργύρωσης.

Εάν μια επωνυμία καφέ θέλει να αυξήσει τις απογευματινές πωλήσεις, μπορεί να ωθήσει να αγοράσει ένα, να πάρει ένα μετά τις 2:XNUMX προαγωγή σε μέλη αφοσίωσης μιας συγκεκριμένης ηλικίας. Αν και αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ορισμένες εξαργυρώσεις ανταμοιβής, αυτή η προσέγγιση δεν είναι πραγματικά εξατομικευμένη και δεν θα αλλάξει συμπεριφορές ούτε θα ενθαρρύνει επιπλέον απογευματινούς καφέδες. Η τμηματοποίηση όχι μόνο μπορεί να επιτρέψει στις εταιρείες να σας προσφέρουν κάτι που ήδη ξέρουν ότι σας αρέσει, αλλά και να κάνουν προβλέψεις για νέα προϊόντα που μπορεί να σας αρέσουν με βάση τις προηγούμενες προτιμήσεις – επωφελής τόσο για τον καταναλωτή όσο και για την επιχείρηση.

Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις εταιρείες να συγκεντρώνουν μεγάλο όγκο δεδομένων πελατών από πολλά κανάλια (για παράδειγμα, προσωπικές αγορές, ηλεκτρονικές αγορές και αφοσίωση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης) και στη συνέχεια να αναλύουν και να ενεργοποιούν εξατομικευμένες προσφορές. Έτσι, αντί να προωθήσει μια προσφορά BOGO σε όλους τους πελάτες μετά τις 2:XNUMX, το ίδιο καφέ μπορεί να στοχεύσει πελάτες που είναι πιο πιθανό να εξαργυρώσουν.

Δημιουργία επεκτασιμότητας και προσαρμοστικότητας σε ανταμοιβές

Με τα προγράμματα επιβράβευσης plug-and-play, υπάρχει συχνά μια πτώση στη συμμετοχή και στην εξαργύρωση ανταμοιβής μετά την αρχική ανταμοιβή, επειδή αυτά τα προγράμματα δεν έχουν εξατομίκευση και είναι επαναλαμβανόμενα. Φανταστείτε να έχετε ένα πρόγραμμα επιβράβευσης που προσαρμόζεται και εξελίσσεται με κάθε αλληλεπίδραση με τον πελάτη. Εδώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει μεταμορφωτικό ρόλο.

Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι επωνυμίες μπορούν να δημιουργήσουν επεκτάσιμα προγράμματα αφοσίωσης που δεν είναι μόνο προσαρμοσμένα σε μεμονωμένους πελάτες, αλλά είναι επίσης προσαρμόσιμα με την πάροδο του χρόνου. Αυτό προσθέτει μεγάλη αξία για τις επωνυμίες, επειδή μια προώθηση που οδηγεί σε μεγάλες πωλήσεις μια μέρα δεν είναι εγγυημένη ότι θα έχει καλή απόδοση στο μέλλον – η εποχικότητα, οι τάσεις των πελατών, οι νέες επιλογές θα μπορούσαν όλα να επηρεάσουν τη συμπεριφορά των πελατών. Ένα πρόγραμμα αφοσίωσης με ενσωματωμένη τεχνητή νοημοσύνη μπορεί συνεχώς να μαθαίνει και να βελτιώνει ποιες προωθήσεις είναι πιο αποτελεσματικές αναλύοντας τα ποσοστά εξαργύρωσης, το ιστορικό αγορών πελατών, τη συμπεριφορά περιήγησης και τα δημογραφικά δεδομένα. Αξιοποιώντας τις πληροφορίες που βασίζονται σε αυτές τις μετρήσεις, τα προγράμματα αφοσίωσης επωνυμίας μπορούν να προσαρμόσουν αυτόματα και να στείλουν εξατομικευμένες προσφορές στους σωστούς πελάτες – και εξίσου σημαντικό, μπορούν να το κάνουν τη σωστή στιγμή.

Τελικά, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε προγράμματα αφοσίωσης επιτρέπει στις επωνυμίες να δημιουργούν δυναμικές, εξατομικευμένες εμπειρίες που ενισχύουν τη βαθύτερη αφοσίωση και αφοσίωση των πελατών, διασφαλίζοντας ότι οι επενδύσεις τους σε αυτά τα προγράμματα αποφέρουν τις υψηλότερες δυνατές αποδόσεις.