قادة الفكر
ميزة الذكاء الاصطناعي: إعادة تشكيل برامج الولاء وتجزئة العملاء
سواء كان عبر الإنترنت أو في المتجر، فإن المستهلكين معتادون على الحث على الانضمام إلى برامج الولاء عند الشراء. إنها جزء من تجربة التسوق التي أصبحت متوقعة، ولكن آليات هذه البرامج ليست دائمًا واضحة. تتبع معظم برامج الولاء نفس الصيغة – تسجل الدخول وتستلم نفس المكافآت والعروض مثل جميع (أو معظم) أعضاء برنامج الولاء الآخرين. بالنسبة للعلامات التجارية التي تрукту برامج الولاء بطريقة واحدة تتناسب مع الجميع، فإن معظم المكافآت لا يتم استردادها أبدًا، مما يقلل من عائد الاستثمار للأعمال.
عندما يتعلق الأمر ببناء الولاء والحصول على عملاء متكررين، فإن التخصيص هو المفتاح. أكثر من ذلك، التخصيص الجيد هو المفتاح. يزيد الولاء 1.5 مرة عندما تستخدم العلامات التجارية التخصيص لتلبية احتياجات العملاء، ولكن 50٪ من المستهلكين يشعرون أن التخصيص غالبًا ما يكون غير دقيق.
أفضل طريقة لتخصيص برامج الولاء والتميز؟ من خلال تنفيذ الذكاء الاصطناعي وتكاملها في جميع مراحل رحلة العملاء. مع الذكاء الاصطناعي المُحسّن، يمكن للمطاعم والتجارة الإلكترونية والمتاجر تعزيز البرامج من خلال التخصيص والتجزئة، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات استرداد المكافآت والمزيد من العملاء المشاركين.
إصلاح التجزئة وربط بيانات العملاء
المفتاح لأي نوع من التسويق للعلامات التجارية والولاء هو التجزئة الفعالة. في معظم الحالات، تقوم العلامات التجارية بتجزئة العملاء حسب خصائص مثل العمر والموقع الجغرافي والدخل وما إلى ذلك، باستخدام هذه النقاط البيانية لإعلام الترويج. وفي كثير من الأحيان، تكون التجزئة dựa فقط على واحد من هذه العوامل.
يساعد الذكاء الاصطناعي الأعمال على توقع تفضيلات العملاء وأنماط سلوكهم خارج الفئات الديموغرافية الكلاسيكية فقط، مما يشير إلى الترويج الأكثر صلة لتشغيله (والعملاء الذين يجب تشغيله لهم). بالإضافة إلى ذلك، لا يوجد حد لعدد المتغيرات التي يمكن استخدامها للتجزئة – مما يسمح للمسوقين بتمييز المجموعات إلى مئات الفئات الفريدة. يمكن أن يكون كل عميل في النهاية فئته الخاصة، ونتيجة لذلك، يستلم تجربة و مكافأة مثالية تناسب تفضيلاته الخاصة. إذا كان عميل يتسوق منتجًا معينًا بانتظام، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي بترويجات تتعلق بذلك الفئة، مما يزيد من احتمال المشاركة واسترداد المكافآت.
إذا أرادت علامة تجارية القهوة زيادة مبيعات بعد الظهر، فقد تدفع عرض “اشتر واحدة، احصل على واحدة مجانية بعد الساعة 2 ظهرًا” لأعضاء برنامج الولاء من عمر معين. بينما قد يؤدي هذا إلى بعض استرداد المكافآت، فإن هذا النهج ليس شخصيًا حقًا و لن يغير السلوك أو يشجع على جولات قهوة إضافية بعد الظهر. لا يمكن للتجزئة فقط أن تسمح للشركات بتقديم شيء تعرف أنك تحبه، ولكن أيضًا تقديم تنبؤات بمنتجات جديدة قد تحبها بناءً على تفضيلاتك السابقة – مما ينفعه كل من المستهلك والعمل على حد سواء.
يسمح الذكاء الاصطناعي للشركات بجمع كميات كبيرة من بيانات العملاء من قنوات متعددة (على سبيل المثال، المشتريات الشخصية، التسوق عبر الإنترنت، والتفاعل مع وسائل التواصل الاجتماعي)، ثم تحليل وتشغيل الترويجات المخصصة. لذا بدلاً من دفع عرض “اشتر واحدة، احصل على واحدة مجانية” بعد الساعة 2 ظهرًا إلى جميع العملاء، يمكن لمتجر القهوة نفسه استهداف العملاء الذين من المرجح أن يستردوا المكافآت.
بناء القابلية للتوسيع والتعديل في المكافآت
مع برامج المكافآت الجاهزة، غالبًا ما يكون هناك انخفاض في المشاركة واسترداد المكافآت بعد المكافأة الأولى لأن هذه البرامج تفتقر إلى التخصيص وتكرارها. تخيل أن لديك برنامج مكافآت يتكيف ويتطور مع كل互одействة مع العميل. هذا هو المكان الذي يمكن للذكاء الاصطناعي لعب دور تحولي.
مع الذكاء الاصطناعي، يمكن للعلامات التجارية إنشاء برامج ولاء قابلة للتوسيع لا تتماشى فقط مع العملاء الأفراد، ولكنها أيضًا قابلة للتكيف مع مرور الوقت. هذا يضيف قيمة كبيرة للعلامات التجارية لأن الترويج الذي يؤدي إلى مبيعات كبيرة في يوم ما لا يضمن الأداء الجيد في المستقبل – قد تؤثر الموسمية وتendencies العملاء وخيارات جديدة على سلوك العملاء. يمكن لبرنامج الولاء الذي يدمج الذكاء الاصطناعي أن يتعلم ويحسن باستمرار الترويجات الأكثر فعالية من خلال تحليل معدلات الاسترداد، وتاريخ شراء العميل، وسلوك التصفح، والبيانات الديموغرافية. من خلال الاستفادة من الأفكار المستندة إلى هذه المقاييس، يمكن لبرامج الولاء للعلامات التجارية تخصيص وتوجيه ترويجات مخصصة إلى العملاء المناسبين – وأهم من ذلك، يمكنهم القيام بذلك في الوقت المناسب.
في النهاية، يسمح دمج الذكاء الاصطناعي في برامج الولاء للعلامات التجارية بإنشاء تجارب مخصصة ديناميكية تعزز المشاركة والولاء العميق للعملاء، مما يضمن أن استثماراتها في هذه البرامج تدر عوائد возможة.
