Výhoda AI: Přetvoření věrnostních programů a segmentace zákazníků

Ať už je to online nebo v obchodě, spotřebitelé jsou zvyklí být při nákupu vyzváni, aby se připojili k věrnostním programům. Je to součást nákupního zážitku, který lidé očekávají, ale mechanika těchto programů není vždy zřejmá. Většina věrnostních programů se řídí stejným vzorcem – zaregistrujete se a získáte stejné odměny a nabídky jako všichni (nebo většina) ostatních členů věrnostního programu. U značek, které strukturují své věrnostní programy tímto univerzálním způsobem, se většina odměn nikdy nevyplatí, což snižuje návratnost investic podniků.

Při budování loajality a získávání stálých zákazníků je klíčová personalizace. Kromě toho je klíčem dobrá personalizace. Loajalita se zvyšuje 1.5x, když značky používají personalizaci k uspokojení potřeb zákazníků, ale 50 % spotřebitelů má pocit, že personalizace je často mimo cíl.

Nejlepší způsob, jak personalizovat věrnostní programy a vyniknout? Implementací AI a její integrací do všech fází cesty zákazníka. S optimalizovanou umělou inteligencí mohou restaurace, e-commerce a maloobchodní značky upgradovat programy prostřednictvím personalizace a segmentace, což vede k vyšší míře využití odměn a většímu zapojení zákazníků.

Oprava segmentace a propojení zákaznických dat

Klíčem k jakémukoli typu marketingu značky a loajality je efektivní segmentace. Ve většině případů značky segmentují zákazníky podle charakteristik, jako je věk, geografická poloha, příjem atd., a pomocí těchto datových bodů informují o propagaci. A často je segmentace založena pouze na jednom z těchto faktorů.

Umělá inteligence pomáhá podnikům předvídat preference a vzorce chování zákazníků mimo pouze klasické demografické kategorie a navrhuje nejrelevantnější propagační akce (a kterým zákazníkům). Navíc neexistuje žádné omezení počtu proměnných, které můžete pro segmentaci použít – což obchodníkům umožňuje rozlišovat skupiny do stovek jedinečných podmnožin. Každý zákazník může být v konečném důsledku svým vlastním segmentem a v důsledku toho získat optimální zkušenost a odměnu, která dává smysl pro jeho vlastní preference. Pokud zákazník často nakupuje konkrétní produkt, umělá inteligence mu může doporučit propagační akce související s danou kategorií, čímž se zvýší pravděpodobnost zapojení a vykoupení.

Pokud chce značka kávy zvýšit odpolední prodeje, může tlačit na nákup a po 2. hodině získat propagační akci pro věrnostní členy určitého věku. I když to může vést k vyplacení odměny, tento přístup není skutečně personalizovaný a nezmění chování ani nepodpoří další odpolední kávičky. Segmentace může nejen umožnit společnostem, aby vám daly něco, o čem již vědí, že se vám líbí, ale také předpovídat nové produkty, které by se vám mohly líbit, na základě preferencí z minulosti – což je výhodné jak pro spotřebitele, tak pro firmu.

Umělá inteligence umožňuje společnostem shromažďovat velké množství zákaznických dat z různých kanálů (například osobní nákupy, online nakupování a zapojení na sociálních sítích) a poté analyzovat a aktivovat personalizované propagační akce. Namísto toho, aby byla všem zákazníkům po 2:XNUMX prosazována promoakce BOGO, může tatáž kavárna cílit na zákazníky, u kterých je větší pravděpodobnost, že vykoupení.

Zabudování škálovatelnosti a adaptability do odměn

U odměňovacích programů typu plug-and-play dochází často k poklesu účasti a vyplacení odměny po počáteční odměně, protože tyto programy postrádají personalizaci a opakují se. Představte si, že máte program odměn, který se přizpůsobuje a vyvíjí s každou interakcí se zákazníkem. Zde může umělá inteligence hrát transformační roli.

S umělou inteligencí mohou značky vytvářet škálovatelné věrnostní programy, které nejsou přizpůsobeny pouze jednotlivým zákazníkům, ale jsou také přizpůsobitelné v průběhu času. To přidává značkám velkou hodnotu, protože propagace, která jednoho dne vyústí ve velké prodeje, není zaručena v budoucnu dobře – sezónnost, zákaznické trendy, nové možnosti, to vše může ovlivnit chování zákazníků. Věrnostní program s integrovanou umělou inteligencí se může neustále učit a vylepšovat, které propagační akce jsou nejúčinnější, pomocí analýzy míry zpětného odkupu, historie nákupů zákazníků, chování při prohlížení a demografických údajů. Využitím statistik založených na těchto metrikách mohou věrnostní programy značky automaticky přizpůsobit a odeslat personalizované propagační akce správným zákazníkům – a co je neméně důležité, mohou tak učinit ve správný čas.

Začlenění umělé inteligence do věrnostních programů umožňuje značkám vytvářet dynamické, personalizované zážitky, které podporují hlubší zapojení a loajalitu zákazníků a zajišťují, že jejich investice do těchto programů přinesou nejvyšší možnou návratnost.