Предност АИ: Преобликовање програма лојалности и сегментације купаца

Било да се ради на мрежи или у продавници, потрошачи су навикли да им се при куповини тражи да се придруже програмима лојалности. То је део искуства куповине које људи очекују, али механика иза ових програма није увек очигледна. Већина програма лојалности прати исту формулу — пријављујете се и добијате исте награде и понуде као и сви (или већина) остали чланови програма лојалности. За брендове који структурирају своје програме лојалности на овај јединствени начин, већина награда се никада не исплаћује, смањујући повраћај улагања предузећа.

Када је у питању изградња лојалности и стицање сталних купаца, персонализација је кључна. Више од тога, добра персонализација је кључна. Лојалност се повећава 1.5 пута када брендови користе персонализацију да би задовољили потребе купаца, али 50% потрошача сматра да је персонализација често ван циља.

Најбољи начин да персонализујете програме лојалности и издвојите се? Имплементацијом вештачке интелигенције и њеном интеграцијом у све фазе пута корисника. Са оптимизованом вештачком интелигенцијом, ресторани, е-трговина и малопродајни брендови могу да унапреде програме кроз персонализацију и сегментацију, што доводи до виших стопа исплате награда и ангажованијих купаца.

Поправљање сегментације и повезивање података о клијентима

Кључ за било коју врсту маркетинга и лојалности бренду је ефикасна сегментација. У већини случајева, брендови сегментирају купце према карактеристикама као што су старост, географска локација, приход, итд., користећи ове податке за информисање о промоцији. И често се сегментација заснива само на једном од ових фактора.

АИ помаже предузећима да предвиде преференције купаца и обрасце понашања ван само класичних демографских категорија, сугеришући најрелевантније промоције за покретање (и за које клијенте). Осим тога, нема ограничења колико варијабли можете користити за сегментацију – омогућавајући трговцима да диференцирају групе у стотине јединствених подскупова. Сваки купац на крају може бити свој сегмент, и као резултат тога, добити оптимално искуство и награду која има смисла за њихове сопствене преференције. Ако купац често купује одређени производ, АИ може препоручити промоције везане за ту категорију, повећавајући вероватноћу ангажовања и откупа.

Ако бренд кафе жели да повећа поподневну продају, могао би да подстакне куповину, да промовише једну после 2:XNUMX за лојалне чланове одређеног узраста. Иако би ово могло да доведе до исплате неких награда, овај приступ није заиста персонализован и неће променити понашање, нити подстаћи додатна поподневна кафа. Не само да сегментација може омогућити компанијама да вам дају нешто за шта већ знају да вам се свиђа, већ и да направе предвиђања о новим производима који би вам се могли свидети на основу прошлих преференција – што је корисно и за потрошаче и за пословање.

АИ омогућава компанијама да сакупе велике количине података о клијентима са више канала (на пример, личне куповине, онлајн куповина и ангажовање на друштвеним медијима), а затим анализирају и активирају персонализоване промоције. Дакле, уместо да гура БОГО промоцију свим купцима после 2:XNUMX, исти кафић може да циља купце са већом вероватноћом да га искористе.

Изградња скалабилности и прилагодљивости у награде

Код плуг-анд-плаи програма награђивања често долази до пада у учешћу и откупу награде након почетне награде јер овим програмима недостаје персонализација и понављају се. Замислите да имате програм награђивања који се прилагођава и развија са сваком интеракцијом са клијентом. Овде АИ може играти трансформативну улогу.

Са вештачком интелигенцијом, брендови могу да креирају скалабилне програме лојалности који нису само прилагођени појединачним купцима, већ су и прилагодљиви током времена. Ово додаје велику вредност за брендове јер промоција која једног дана резултира великом продајом није гарантовано да ће имати добар учинак у будућности – сезоналност, трендови купаца, нове опције могу утицати на понашање купаца. Програм лојалности са интегрисаном вештачком интелигенцијом може континуирано да учи и прецизира које су промоције најефикасније анализирајући стопе откупа, историју куповине купаца, понашање при прегледању и демографске податке. Користећи увиде засноване на овим показатељима, програми лојалности бренду могу аутоматски да прилагоде и шаљу персонализоване промоције правим купцима – и што је једнако важно, то могу да ураде у право време.

На крају, укључивање вештачке интелигенције у програме лојалности омогућава брендовима да створе динамична, персонализована искуства која подстичу дубље ангажовање и лојалност купаца, обезбеђујући да њихова улагања у ове програме доносе највећи могући повраћај.