Przewaga AI: zmiana kształtu programów lojalnościowych i segmentacji klientów

Niezależnie od tego, czy dzieje się to w Internecie, czy w sklepie, konsumenci są przyzwyczajeni do monitowania o dołączenie do programów lojalnościowych podczas dokonywania zakupu. Jest to część doświadczenia zakupowego, jakiego ludzie oczekują, ale mechanizmy stojące za tymi programami nie zawsze są oczywiste. Większość programów lojalnościowych działa według tej samej formuły — rejestrujesz się i otrzymujesz te same nagrody i oferty, co wszyscy (lub większość) pozostałych uczestników programu lojalnościowego. W przypadku marek, które organizują swoje programy lojalnościowe w ten uniwersalny sposób, większość nagród nigdy nie jest realizowana, co zmniejsza zwrot z inwestycji firm.

Jeśli chodzi o budowanie lojalności i zdobywanie stałych klientów, personalizacja jest kluczowa. Co więcej, kluczowa jest dobra personalizacja. Lojalność wzrasta 1.5-krotnie, gdy marki wykorzystują personalizację w celu zaspokojenia potrzeb klientów, ale 50% konsumentów uważa, że ​​personalizacja często nie jest trafna.

Najlepszy sposób na personalizację programów lojalnościowych i wyróżnienie się? Wdrażając sztuczną inteligencję i integrując ją na wszystkich etapach podróży klienta. Dzięki zoptymalizowanej sztucznej inteligencji restauracje, sklepy internetowe i marki detaliczne mogą ulepszyć programy poprzez personalizację i segmentację, co prowadzi do wyższych wskaźników wykorzystania nagród i bardziej zaangażowanych klientów.

Naprawa segmentacji i łączenie danych klientów

Kluczem do każdego rodzaju marketingu marki i lojalności jest skuteczna segmentacja. W większości przypadków marki segmentują klientów według cech takich jak wiek, położenie geograficzne, dochód itp., wykorzystując te dane do celów promocyjnych. Często segmentacja opiera się tylko na jednym z tych czynników.

Sztuczna inteligencja pomaga firmom przewidywać preferencje klientów i wzorce zachowań poza klasycznymi kategoriami demograficznymi, sugerując najodpowiedniejsze promocje do uruchomienia (i którym klientom). Ponadto nie ma ograniczeń co do liczby zmiennych, których można użyć do segmentacji, co pozwala marketerom różnicować grupy na setki unikalnych podzbiorów. Każdy klient może ostatecznie być swoim własnym segmentem i w rezultacie otrzymać optymalne doświadczenie i nagrodę, która ma sens z punktu widzenia jego własnych preferencji. Jeśli klient często kupuje określony produkt, sztuczna inteligencja może rekomendować promocje związane z tą kategorią, zwiększając prawdopodobieństwo zaangażowania i wykorzystania.

Jeśli marka kawy chce zwiększyć sprzedaż popołudniową, może nakłonić ją do zakupu i otrzymania promocji po godzinie 2:XNUMX dla członków programu lojalnościowego w określonym wieku. Chociaż może to skutkować możliwością wykorzystania nagród, takie podejście nie jest w pełni spersonalizowane i nie zmieni zachowań ani nie zachęci do dodatkowych popołudniowych kaw. Segmentacja może nie tylko pozwolić firmom zaoferować Ci coś, co już wiedzą, że Ci się podoba, ale także przewidywać nowe produkty, które mogą Ci się spodobać, w oparciu o wcześniejsze preferencje – z korzyścią zarówno dla konsumentów, jak i firmy.

Sztuczna inteligencja umożliwia firmom gromadzenie dużych ilości danych o klientach z wielu kanałów (na przykład zakupów osobistych, zakupów online i interakcji w mediach społecznościowych), a następnie analizowanie i aktywowanie spersonalizowanych promocji. Zamiast więc udostępniać promocję BOGO wszystkim klientom po godzinie 2:XNUMX, ta sama kawiarnia może kierować reklamy do klientów, którzy chętniej skorzystają z promocji.

Przekształcanie skalowalności i możliwości adaptacji w nagrody

W przypadku programów z nagrodami typu plug-and-play często następuje spadek uczestnictwa i wykorzystania nagród po nagrodzie początkowej, ponieważ programy te nie są personalizowane i są powtarzalne. Wyobraź sobie program nagród, który dostosowuje się i ewoluuje wraz z każdą interakcją z klientem. Tutaj sztuczna inteligencja może odegrać rolę transformacyjną.

Dzięki sztucznej inteligencji marki mogą tworzyć skalowalne programy lojalnościowe, które są nie tylko dostosowane do indywidualnych klientów, ale także można je dostosowywać w czasie. Daje to ogromną wartość dla marek, ponieważ nie ma gwarancji, że promocja, która pewnego dnia doprowadzi do dużej sprzedaży, będzie dobrze działać w przyszłości – sezonowość, trendy konsumenckie i nowe opcje mogą mieć wpływ na zachowanie klientów. Program lojalnościowy ze zintegrowaną sztuczną inteligencją może stale uczyć się i udoskonalać, które promocje są najskuteczniejsze, analizując współczynniki wykorzystania, historię zakupów klientów, zachowania przeglądania i dane demograficzne. Wykorzystując spostrzeżenia oparte na tych wskaźnikach, programy lojalnościowe dotyczące marki mogą automatycznie dostosowywać i wysyłać spersonalizowane promocje do właściwych klientów – i co równie ważne, mogą to robić we właściwym czasie.

Ostatecznie włączenie sztucznej inteligencji do programów lojalnościowych umożliwia markom tworzenie dynamicznych, spersonalizowanych doświadczeń, które sprzyjają głębszemu zaangażowaniu i lojalności klientów, zapewniając, że ich inwestycje w te programy przyniosą najwyższy możliwy zwrot.