Предност на вештачката интелигенција: Преобликување на програмите за лојалност и сегментацијата на клиентите

Без разлика дали е онлајн или во продавница, потрошувачите се навикнати да бидат поттикнати да се приклучат на програмите за лојалност кога купуваат. Тоа е дел од искуството за купување што луѓето го очекуваа, но механиката зад овие програми не е секогаш очигледна. Повеќето програми за лојалност ја следат истата формула - се регистрирате и ги добивате истите награди и понуди како сите (или повеќето) од другите членови на програмата за лојалност. За брендовите кои ги структурираат своите програми за лојалност на овој единствен начин, најголемиот дел од наградите никогаш не се откупуваат, со што се намалува повратот на инвестицијата на бизнисите.

Кога станува збор за градење лојалност и стекнување повторливи клиенти, персонализацијата е клучна. Повеќе од тоа, добрата персонализација е клучна. Лојалноста се зголемува за 1.5 пати кога брендовите користат персонализација за да ги задоволат потребите на клиентите, но 50% од потрошувачите сметаат дека персонализацијата често е надвор од целта.

Најдобар начин да ги персонализирате програмите за лојалност и да се истакнете? Со имплементирање на вештачката интелигенција и нејзино интегрирање во сите фази од патувањето со клиентите. Со оптимизирана вештачка интелигенција, рестораните, е-трговијата и малопродажните брендови можат да ги подигнат програмите преку персонализација и сегментација, што ќе доведе до повисоки стапки на откупување на награди и повеќе ангажирани клиенти.

Поправање на сегментација и поврзување на податоците за клиентите

Клучот за секаков вид маркетинг и лојалност на брендот е ефективната сегментација. Во повеќето случаи, брендовите ги сегментираат клиентите по карактеристики како што се возраста, географската локација, приходот итн., користејќи ги овие точки на податоци за да информираат за промоција. И, честопати, сегментацијата се заснова само на еден од овие фактори.

Вештачката интелигенција им помага на бизнисите да ги предвидат преференциите на клиентите и моделите на однесување надвор само од класичните демографски категории, сугерирајќи ги најрелевантните промоции за извршување (и на кои клиенти). Плус, нема ограничување за тоа колку променливи можете да ги користите за сегментација - дозволувајќи им на маркетерите да ги разликуваат групите во стотици уникатни подмножества. Секој клиент на крајот може да биде свој сегмент, и како резултат на тоа, да добие оптимално искуство и награда што има смисла за нивните сопствени преференции. Ако клиентот често купува одреден производ, вештачката интелигенција може да препорача промоции поврзани со таа категорија, зголемувајќи ја веројатноста за ангажирање и откуп.

Ако брендот за кафе сака да ја зголеми попладневната продажба, може да поттикнат да купат, да добијат по 2 часот промоција кај членови на лојалност на одредена возраст. Иако ова може да резултира со некои откупувања на награди, овој пристап не е навистина персонализиран и нема да го промени однесувањето или да поттикне дополнителни попладневни кафе. Не само што сегментацијата може да им овозможи на компаниите да ви дадат нешто што веќе знаат дека ви се допаѓа, туку и да прават предвидувања за нови производи што можеби ќе ви се допаднат врз основа на минатите преференции - корисни и за потрошувачот и за бизнисот.

Вештачката интелигенција им овозможува на компаниите да собираат големи количини на податоци за клиентите од повеќе канали (на пример, купувања лично, онлајн купување и ангажирање на социјалните медиуми), а потоа да анализираат и активираат персонализирани промоции. Така, наместо да се турка промоција на BOGO до сите клиенти по 2 часот, истата кафуле може да ги таргетира клиентите со поголема веројатност да откупат.

Градење на приспособливост и приспособливост во награди

Со програмите за награди plug-and-play, често има пад во учеството и откупувањето на наградите по првичната награда бидејќи овие програми немаат персонализација и се повторуваат. Замислете да имате програма за награди која се прилагодува и се развива со секоја интеракција со клиентите. Ова е местото каде што вештачката интелигенција може да игра трансформативна улога.

Со вештачката интелигенција, брендовите можат да креираат скалабилни програми за лојалност кои не се само прилагодени на индивидуалните клиенти, туку се и прилагодливи со текот на времето. Ова додава голема вредност за брендовите бидејќи промоцијата што резултира со големи продажби еден ден не е загарантирана да има добри резултати во иднина - сезонската, трендовите на клиентите, новите опции може да влијаат на однесувањето на клиентите. Програма за лојалност со интегрирана вештачка интелигенција може постојано да учи и усовршува кои промоции се најефективни преку анализа на стапките на откуп, историјата на купување на клиентите, однесувањето на прелистувањето и демографските податоци. Со искористување на увидите засновани на овие метрики, програмите за лојалност на брендот можат автоматски да приспособат и да испраќаат персонализирани промоции до вистинските клиенти - и подеднакво важно, тие можат да го направат тоа во вистинско време.

На крајот на краиштата, инкорпорирањето на вештачката интелигенција во програмите за лојалност им овозможува на брендовите да создаваат динамични, персонализирани искуства кои поттикнуваат подлабоко ангажирање и лојалност на клиентите, осигурувајќи дека нивните инвестиции во овие програми даваат највисок можен принос.