Yapay Zeka Avantajı: Sadakat Programlarını ve Müşteri Segmentasyonunu Yeniden Şekillendirmek

İster çevrimiçi ister mağazada olsun, tüketiciler bir satın alma işlemi yaparken sadakat programlarına katılmalarının istenmesine alışkındır. Bu, insanların beklediği alışveriş deneyiminin bir parçasıdır, ancak bu programların arkasındaki mekanizmalar her zaman açık değildir. Çoğu sadakat programı aynı formülü izler; kaydolursunuz ve diğer sadakat programı üyelerinin tümü (veya çoğu) ile aynı ödülleri ve teklifleri alırsınız. Sadakat programlarını herkese uyan tek çözüm yöntemiyle yapılandıran markalar için, ödüllerin çoğu asla geri ödenmiyor, bu da işletmelerin yatırım getirisini azaltıyor.

Sadakat oluşturmak ve sürekli müşteriler kazanmak söz konusu olduğunda kişiselleştirme çok önemlidir. Bundan da öte, iyi kişiselleştirme çok önemlidir. Markalar müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için kişiselleştirmeyi kullandığında sadakat 1.5 kat artıyor, ancak Tüketicilerin %50'si kişiselleştirmenin genellikle hedefin dışında olduğunu düşünüyor.

Sadakat programlarını kişiselleştirmenin ve öne çıkmanın en iyi yolu? Yapay zekayı uygulayarak ve bunu müşteri yolculuğunun tüm aşamalarına entegre ederek. Optimize edilmiş yapay zeka ile restoranlar, e-ticaret ve perakende markaları, kişiselleştirme ve segmentasyon yoluyla programların seviyesini yükseltebilir, bu da daha yüksek ödül kullanım oranlarına ve daha ilgili müşterilere yol açabilir.

Segmentasyonu düzeltme ve müşteri verilerini bağlama

Her türlü marka pazarlamasının ve sadakatinin anahtarı etkili segmentasyondur. Çoğu durumda markalar, promosyonları bilgilendirmek için bu veri noktalarını kullanarak müşterilerini yaş, coğrafi konum, gelir vb. özelliklere göre segmentlere ayırır. Ve çoğu zaman segmentasyon bu faktörlerden yalnızca birine dayanır.

Yapay zeka, işletmelerin yalnızca klasik demografik kategorilerin dışındaki müşteri tercihlerini ve davranış kalıplarını tahmin etmesine yardımcı olarak, yürütülecek en alakalı promosyonları (ve hangi müşterilere) önerir. Ayrıca, segmentasyon için kullanabileceğiniz değişken sayısı konusunda herhangi bir sınırlama yoktur; bu, pazarlamacıların grupları yüzlerce benzersiz alt kümeye ayırmasına olanak tanır. Her müşteri sonuçta kendi segmenti olabilir ve sonuç olarak kendi tercihlerine göre en uygun deneyimi ve ödülü alabilir. Bir müşteri belirli bir ürünü sık sık satın alırsa yapay zeka, o kategoriyle ilgili promosyonlar önererek etkileşim ve ödeme olasılığını artırabilir.

Bir kahve markası öğleden sonra satışlarını artırmak istiyorsa, belirli bir yaştaki sadakat üyelerine bir tane satın alma ve saat 2:XNUMX'ten sonra promosyonu alma konusunda baskı yapabilir. Bu, bazı ödüllerin kullanılmasıyla sonuçlansa da, bu yaklaşım gerçekten kişisel değildir ve davranışları değiştirmez veya öğleden sonraları ek kahve ikramlarını teşvik etmez. Segmentasyon, şirketlerin size zaten beğendiğinizi bildikleri bir şeyi vermelerine olanak tanımakla kalmaz, aynı zamanda geçmiş tercihlere dayanarak beğenebileceğiniz yeni ürünler hakkında tahminlerde bulunmalarına da olanak tanır; bu hem tüketici hem de işletme için faydalıdır.

Yapay zeka, şirketlerin birden fazla kanaldan (örneğin, kişisel satın alımlar, çevrimiçi alışveriş ve sosyal medya etkileşimi) büyük miktarda müşteri verisini derlemesine ve ardından kişiselleştirilmiş promosyonları analiz edip etkinleştirmesine olanak tanır. Dolayısıyla aynı kafe, öğleden sonra 2'den sonra tüm müşterilere bir BOGO promosyonu sunmak yerine, yararlanma olasılığı daha yüksek olan müşterileri hedefleyebilir.

Ödüllere ölçeklenebilirlik ve uyarlanabilirlik kazandırmak

Tak ve çalıştır ödül programlarında, ilk ödülden sonra katılımda ve ödülün kullanımında genellikle bir düşüş olur çünkü bu programlar kişiselleştirmeden yoksundur ve tekrarlıdır. Her müşteri etkileşimine uyum sağlayan ve gelişen bir ödül programına sahip olduğunuzu hayal edin. Yapay zekanın dönüştürücü bir rol oynayabileceği yer burasıdır.

Markalar yapay zeka sayesinde yalnızca bireysel müşterilere göre uyarlanmayan, aynı zamanda zaman içinde uyarlanabilen ölçeklenebilir sadakat programları da oluşturabilir. Bu, markalar için büyük bir değer katar çünkü bir gün büyük satışlarla sonuçlanan bir promosyonun gelecekte iyi performans göstermesi garanti edilmez; mevsimsellik, müşteri eğilimleri, yeni seçenekler, müşteri davranışını etkileyebilir. Entegre yapay zekaya sahip bir sadakat programı, ödeme oranlarını, müşteri satın alma geçmişini, göz atma davranışını ve demografik verileri analiz ederek hangi promosyonların en etkili olduğunu sürekli olarak öğrenebilir ve hassaslaştırabilir. Marka bağlılığı programları, bu metrikleri temel alan içgörülerden yararlanarak, kişiselleştirilmiş promosyonları otomatik olarak uyarlayıp doğru müşterilere gönderebilir ve aynı derecede önemlisi, bunu doğru zamanda yapabilirler.

Sonuçta yapay zekayı sadakat programlarına dahil etmek, markaların daha derin müşteri katılımını ve sadakatini teşvik eden dinamik, kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmasına olanak tanır ve bu programlara yapılan yatırımların mümkün olan en yüksek getiriyi sağlamasını sağlar.