Перевага AI: зміна програм лояльності та сегментації клієнтів

Незалежно від того, чи є це в Інтернеті чи в магазині, споживачі звикли до того, що під час покупки їм пропонують приєднатися до програм лояльності. Це частина досвіду покупок, якого люди звикли очікувати, але механізм цих програм не завжди очевидний. Більшість програм лояльності діють за тією самою формулою — ви реєструєтеся й отримуєте ті самі винагороди та пропозиції, що й усі (чи більшість) інших учасників програми лояльності. Для брендів, які структурують свої програми лояльності таким універсальним способом, більшість винагород ніколи не повертаються, що зменшує рентабельність інвестицій.

Коли справа доходить до формування лояльності та отримання постійних клієнтів, персоналізація є ключовою. Більше того, хороша персоналізація є ключовою. Лояльність зростає в 1.5 рази, коли бренди використовують персоналізацію для задоволення потреб клієнтів, але 50% споживачів вважають, що персоналізація часто не відповідає меті.

Найкращий спосіб персоналізувати програми лояльності та виділитися? Шляхом впровадження ШІ та його інтеграції на всіх етапах шляху клієнта. Завдяки оптимізованому штучному інтелекту ресторани, інтернет-торгівля та роздрібні бренди можуть підвищити рівень програм за допомогою персоналізації та сегментації, що призведе до вищих коефіцієнтів викупу винагород і більшої зацікавленості клієнтів.

Виправлення сегментації та підключення даних клієнтів

Ключ до будь-якого типу маркетингу бренду та лояльності – ефективна сегментація. У більшості випадків бренди сегментують клієнтів за такими характеристиками, як вік, географічне розташування, дохід тощо, використовуючи ці дані для інформування про просування. І часто сегментація базується лише на одному з цих факторів.

AI допомагає компаніям передбачати вподобання клієнтів і моделі поведінки за межами класичних демографічних категорій, пропонуючи найбільш релевантні акції для проведення (і для яких клієнтів). Крім того, немає обмежень щодо кількості змінних, які можна використовувати для сегментації, що дозволяє маркетологам диференціювати групи на сотні унікальних підмножин. Зрештою, кожен клієнт може бути власним сегментом і, як результат, отримати оптимальний досвід і винагороду, що відповідає його власним уподобанням. Якщо клієнт часто купує певний продукт, AI може рекомендувати акції, пов’язані з цією категорією, підвищуючи ймовірність залучення та викупу.

Якщо бренд кави хоче збільшити продажі кави в другій половині дня, він може запропонувати купити каву, отримати акцію після 2:XNUMX для учасників програми лояльності певного віку. Хоча це може призвести до отримання винагороди, цей підхід не є справді персоналізованим і не змінить поведінку чи заохотить додаткову каву після обіду. Сегментація може не тільки дозволити компаніям надати вам те, що вони вже знають, що ви любите, але й зробити прогноз щодо нових продуктів, які можуть вам сподобатися, виходячи з попередніх уподобань, що буде вигідно як для споживача, так і для бізнесу.

AI дозволяє компаніям збирати великі обсяги даних про клієнтів з кількох каналів (наприклад, особисті покупки, покупки в Інтернеті та залучення в соціальні мережі), а потім аналізувати та активувати персоналізовані рекламні акції. Таким чином, замість того, щоб просувати акцію BOGO для всіх клієнтів після 2:XNUMX, та сама кав’ярня може орієнтуватися на клієнтів, які, швидше за все, окуплять пропозицію.

Вбудовування масштабованості та адаптивності у винагороди

У програмах винагород Plug-and-Play часто спостерігається зниження участі та отримання винагороди після початкової винагороди, оскільки ці програми не персоналізовані та повторюються. Уявіть собі, що у вас є програма винагород, яка адаптується та розвивається з кожною взаємодією з клієнтом. Саме тут ШІ може відіграти трансформаційну роль.

За допомогою штучного інтелекту бренди можуть створювати масштабовані програми лояльності, які не просто адаптовані до окремих клієнтів, але й адаптуються з часом. Це додає значну цінність для брендів, оскільки рекламна акція, яка одного разу призведе до великих продажів, не гарантує хорошої ефективності в майбутньому – сезонність, тенденції клієнтів, нові опції можуть вплинути на поведінку клієнтів. Програма лояльності з інтегрованим штучним інтелектом може постійно вивчати й уточнювати, які рекламні акції є найефективнішими, аналізуючи рівень викупу, історію покупок клієнтів, поведінку веб-переглядача та демографічні дані. Використовуючи статистику на основі цих показників, програми лояльності до брендів можуть автоматично адаптувати та надсилати персоналізовані рекламні акції потрібним клієнтам – і, що не менш важливо, вони можуть робити це в потрібний час.

Зрештою, включення штучного інтелекту в програми лояльності дозволяє брендам створювати динамічний, персоналізований досвід, який сприяє глибшому залученню клієнтів і лояльності, гарантуючи, що їхні інвестиції в ці програми принесуть найвищу можливу віддачу.