एआई लाभ: वफादारी कार्यक्रमों और ग्राहक विभाजन को नया रूप देना

चाहे वह ऑनलाइन हो या स्टोर में, उपभोक्ता खरीदारी करते समय लॉयल्टी प्रोग्राम में शामिल होने के लिए प्रेरित होने के आदी हैं। यह खरीदारी के अनुभव का एक हिस्सा है जिसकी लोग अपेक्षा करते हैं, लेकिन इन कार्यक्रमों के पीछे की कार्यप्रणाली हमेशा स्पष्ट नहीं होती है। अधिकांश लॉयल्टी प्रोग्राम एक ही फॉर्मूले का पालन करते हैं - आप साइन अप करते हैं और सभी (या अधिकांश) अन्य लॉयल्टी प्रोग्राम सदस्यों के समान ही पुरस्कार और ऑफ़र प्राप्त करते हैं। ऐसे ब्रांड जो अपने लॉयल्टी प्रोग्राम को इस एक-आकार-फिट-सभी तरीके से संरचित करते हैं, उनमें से अधिकांश पुरस्कार कभी भुनाए नहीं जाते हैं, जिससे व्यवसायों के निवेश पर रिटर्न कम हो जाता है।

जब वफ़ादारी बनाने और बार-बार ग्राहक पाने की बात आती है, तो वैयक्तिकरण महत्वपूर्ण होता है। उससे भी बढ़कर, अच्छा वैयक्तिकरण महत्वपूर्ण होता है। जब ब्रांड ग्राहकों की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए वैयक्तिकरण का उपयोग करते हैं, तो वफ़ादारी 1.5 गुना बढ़ जाती है, लेकिन 50% उपभोक्ताओं को लगता है कि वैयक्तिकरण अक्सर लक्ष्य से भटक जाता है.

लॉयल्टी प्रोग्राम को निजीकृत करने और अलग दिखने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? AI को लागू करके और ग्राहक यात्रा के सभी चरणों में इसे एकीकृत करके। अनुकूलित AI के साथ, रेस्तरां, ई-कॉमर्स और खुदरा ब्रांड निजीकरण और विभाजन के माध्यम से कार्यक्रमों को बेहतर बना सकते हैं, जिससे उच्च पुरस्कार मोचन दर और अधिक जुड़े हुए ग्राहक प्राप्त होते हैं।

विभाजन को ठीक करना और ग्राहक डेटा को जोड़ना

किसी भी तरह के ब्रांड मार्केटिंग और वफ़ादारी की कुंजी प्रभावी विभाजन है। ज़्यादातर मामलों में, ब्रांड ग्राहकों को उम्र, भौगोलिक स्थान, आय आदि जैसी विशेषताओं के आधार पर विभाजित करते हैं, प्रचार के लिए इन डेटा बिंदुओं का उपयोग करते हैं। और, अक्सर, विभाजन केवल इनमें से किसी एक कारक पर आधारित होता है।

AI व्यवसायों को सिर्फ़ क्लासिक जनसांख्यिकीय श्रेणियों के बाहर ग्राहकों की प्राथमिकताओं और व्यवहार पैटर्न का अनुमान लगाने में मदद करता है, जो चलाने के लिए सबसे प्रासंगिक प्रचार (और किन ग्राहकों के लिए) का सुझाव देता है। साथ ही, इस बात पर कोई सीमा नहीं है कि आप विभाजन के लिए कितने चर का उपयोग कर सकते हैं - जिससे विपणक समूहों को सैकड़ों अद्वितीय उपसमूहों में विभेदित कर सकते हैं। प्रत्येक ग्राहक अंततः अपना स्वयं का खंड हो सकता है, और परिणामस्वरूप, एक इष्टतम अनुभव और पुरस्कार प्राप्त कर सकता है जो उनकी अपनी प्राथमिकताओं के लिए समझ में आता है। यदि कोई ग्राहक अक्सर किसी विशेष उत्पाद को खरीदता है, तो AI उस श्रेणी से संबंधित प्रचार की सिफारिश कर सकता है, जिससे जुड़ाव और मोचन की संभावना बढ़ जाती है।

अगर कोई कॉफ़ी ब्रांड दोपहर की बिक्री बढ़ाना चाहता है, तो वे एक निश्चित आयु के वफ़ादार सदस्यों को दोपहर 2 बजे के बाद एक खरीदें, एक पाएँ का प्रचार कर सकते हैं। हालाँकि इससे कुछ इनाम भुनाए जा सकते हैं, लेकिन यह तरीका वास्तव में व्यक्तिगत नहीं है और इससे व्यवहार में बदलाव नहीं आएगा, या दोपहर की कॉफ़ी की अतिरिक्त दौड़ को बढ़ावा नहीं मिलेगा। सेगमेंटेशन से न केवल कंपनियाँ आपको कुछ ऐसा दे सकती हैं जो उन्हें पहले से पता है कि आपको पसंद है, बल्कि पिछली प्राथमिकताओं के आधार पर आपको पसंद आने वाले नए उत्पादों के बारे में पूर्वानुमान भी लगा सकती हैं - जो उपभोक्ता और व्यवसाय दोनों के लिए फ़ायदेमंद है।

AI कंपनियों को कई चैनलों (उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत खरीदारी, ऑनलाइन शॉपिंग और सोशल मीडिया जुड़ाव) से बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा संकलित करने और फिर व्यक्तिगत प्रचार का विश्लेषण और सक्रिय करने की अनुमति देता है। इसलिए दोपहर 2 बजे के बाद सभी ग्राहकों को BOGO प्रचार देने के बजाय, वही कॉफी शॉप उन ग्राहकों को लक्षित कर सकती है जो इसे भुनाने की अधिक संभावना रखते हैं।

पुरस्कारों में मापनीयता और अनुकूलनशीलता का निर्माण

प्लग-एंड-प्ले रिवॉर्ड प्रोग्राम के साथ, प्रारंभिक रिवॉर्ड के बाद भागीदारी और रिवॉर्ड रिडेम्प्शन में अक्सर गिरावट आती है क्योंकि इन प्रोग्राम में वैयक्तिकरण की कमी होती है और ये दोहराव वाले होते हैं। कल्पना करें कि एक ऐसा रिवॉर्ड प्रोग्राम हो जो प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन के साथ अनुकूलित और विकसित हो। यहीं पर AI एक परिवर्तनकारी भूमिका निभा सकता है।

AI की मदद से, ब्रांड ऐसे स्केलेबल लॉयल्टी प्रोग्राम बना सकते हैं जो सिर्फ़ व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए ही नहीं बनाए गए हैं, बल्कि समय के साथ अनुकूलनीय भी हैं। यह ब्रांड के लिए बहुत ज़्यादा मूल्य जोड़ता है क्योंकि एक प्रमोशन जो एक दिन बड़ी बिक्री में परिणत होता है, उसके भविष्य में अच्छा प्रदर्शन करने की गारंटी नहीं होती है - मौसमी, ग्राहक रुझान, नए विकल्प सभी ग्राहक व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं। एकीकृत AI वाला लॉयल्टी प्रोग्राम लगातार सीख सकता है और रिडेम्पशन दरों, ग्राहक खरीद इतिहास, ब्राउज़िंग व्यवहार और जनसांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करके यह पता लगा सकता है कि कौन से प्रमोशन सबसे ज़्यादा प्रभावी हैं। इन मेट्रिक्स पर आधारित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाकर, ब्रांड लॉयल्टी प्रोग्राम स्वचालित रूप से सही ग्राहकों को वैयक्तिकृत प्रचार भेज सकते हैं - और उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि वे सही समय पर ऐसा कर सकते हैं।

अंततः, वफादारी कार्यक्रमों में एआई को शामिल करने से ब्रांडों को गतिशील, वैयक्तिकृत अनुभव बनाने की अनुमति मिलती है जो गहन ग्राहक जुड़ाव और वफादारी को बढ़ावा देते हैं, और यह सुनिश्चित करते हैं कि इन कार्यक्रमों में उनके निवेश से उच्चतम संभव रिटर्न मिले।