Minties lyderiai
AI pranašumas: lojalumo programų ir klientų segmentavimo pertvarkymas
Nesvarbu, ar tai internete, ar parduotuvėje, vartotojai yra įpratę, kad perkant jie raginami prisijungti prie lojalumo programų. Tai dalis apsipirkimo patirties, kurios žmonės tikisi, tačiau šių programų mechanika ne visada akivaizdi. Dauguma lojalumo programų vadovaujasi ta pačia formule – jūs prisiregistruojate ir gaunate tuos pačius apdovanojimus bei pasiūlymus, kaip ir visi (arba dauguma) kitų lojalumo programos narių. Prekiniams ženklams, kurie savo lojalumo programas struktūrizuoja tokiu universaliu būdu, dauguma atlygių niekada neišperkami, todėl sumažėja įmonių investicijų grąža.
Kalbant apie lojalumo ugdymą ir nuolatinių klientų pritraukimą, personalizavimas yra labai svarbus. Negana to, labai svarbu geras personalizavimas. Lojalumas padidėja 1.5 karto, kai prekės ženklai naudoja personalizavimą, kad patenkintų klientų poreikius, tačiau 50 % vartotojų mano, kad personalizavimas dažnai nėra tikslingas.
Geriausias būdas suasmeninti lojalumo programas ir išsiskirti? Diegiant dirbtinį intelektą ir integruojant jį į visus kliento kelionės etapus. Naudodami optimizuotą dirbtinį intelektą, restoranai, el. prekyba ir mažmeninės prekybos prekės ženklai gali patobulinti programas, pritaikydami asmeniniams poreikiams ir segmentuodami, o tai padidins atlygio išpirkimo rodiklius ir labiau įsitrauks klientus.
Segmentavimo taisymas ir klientų duomenų sujungimas
Bet kokio tipo prekės ženklo rinkodaros ir lojalumo raktas yra efektyvus segmentavimas. Daugeliu atvejų prekės ženklai segmentuoja klientus pagal tokias savybes kaip amžius, geografinė vieta, pajamos ir kt., naudodamiesi šiais duomenų taškais reklamuodami. Ir dažnai segmentavimas grindžiamas tik vienu iš šių veiksnių.
Dirbtinis intelektas padeda įmonėms numatyti klientų pageidavimus ir elgesio modelius, nesusijusius tik su klasikinėmis demografinėmis kategorijomis, siūlydamas tinkamiausias reklamas (ir kuriems klientams). Be to, nėra jokių apribojimų, kiek kintamųjų galite naudoti segmentavimui, todėl rinkodaros specialistai gali suskirstyti grupes į šimtus unikalių pogrupių. Kiekvienas klientas galiausiai gali tapti savo segmentu ir dėl to gauti optimalią patirtį bei atlygį, atitinkantį jo pageidavimus. Jei klientas dažnai perka tam tikrą produktą, dirbtinis intelektas gali rekomenduoti su ta kategorija susijusias reklamas, padidindamas įsitraukimo ir išpirkimo tikimybę.
Jei kavos prekės ženklas nori padidinti popietinius pardavimus, jie gali paskatinti pirkti kavą, gauti vieną po 2 val., reklama tam tikro amžiaus lojaliems nariams. Nors tai gali lemti kai kurių atlygių išpirkimą, šis metodas nėra tikrai suasmenintas ir nepakeis elgesio bei neskatins papildomų popietės kavos. Segmentavimas ne tik leidžia įmonėms suteikti jums tai, ką jos jau žino, kad jums patinka, bet ir numatyti naujų produktų, kurie jums gali patikti, remiantis ankstesniais pomėgiais – tai naudinga ir vartotojui, ir verslui.
Dirbtinis intelektas leidžia įmonėms kaupti didelius klientų duomenų kiekius iš kelių kanalų (pavyzdžiui, perkant asmeniškai, apsipirkti internetu ir įsitraukti į socialinę žiniasklaidą), tada analizuoti ir suaktyvinti suasmenintas reklamas. Taigi, užuot paskelbus BOGO reklamą visiems klientams po 2 val., ta pati kavinė gali būti nukreipta į klientus, kurie labiau linkę išpirkti.
Didinkite mastelio keitimą ir prisitaikymą prie atlygio
Naudojant „plug-and-play“ apdovanojimų programas, po pradinio atlygio dažnai sumažėja dalyvavimas ir atlygio išpirkimas, nes šios programos nėra suasmenintos ir jos kartojasi. Įsivaizduokite, kad turite atlygio programą, kuri prisitaiko ir tobulėja kiekvieną kartą sąveikaujant su klientu. Čia AI gali atlikti transformuojantį vaidmenį.
Naudodamiesi dirbtiniu intelektu, prekės ženklai gali sukurti keičiamo dydžio lojalumo programas, kurios yra ne tik pritaikytos individualiems klientams, bet ir pritaikomos laikui bėgant. Tai suteikia didelės vertės prekės ženklams, nes reklama, kurios metu vieną dieną bus dideli pardavimai, negarantuojama, kad ateityje bus gerai – sezoniškumas, klientų tendencijos, naujos galimybės gali turėti įtakos klientų elgesiui. Lojalumo programa su integruotu AI gali nuolat mokytis ir patikslinti, kurios reklamos yra veiksmingiausios, analizuodama išpirkimo rodiklius, klientų pirkimo istoriją, naršymo elgseną ir demografinius duomenis. Pasitelkusios įžvalgas, pagrįstas šiais rodikliais, prekės ženklo lojalumo programos gali automatiškai pritaikyti ir siųsti suasmenintas reklamas tinkamiems klientams – ir, kas ne mažiau svarbu, jie gali tai padaryti tinkamu laiku.
Galiausiai, AI įtraukimas į lojalumo programas leidžia prekių ženklams sukurti dinamišką, suasmenintą patirtį, skatinančią gilesnį klientų įsitraukimą ir lojalumą, užtikrinant, kad jų investicijos į šias programas duotų didžiausią įmanomą grąžą.
