एआई का फायदा: वफादारी कार्यक्रमों और ग्राहक खंडों को फिर से आकार देना

चाहे ऑनलाइन हो या स्टोर में, उपभोक्ता खरीदारी करते समय वफादारी कार्यक्रमों में शामिल होने के लिए प्रेरित होने के आदी हो गए हैं। यह एक ऐसी चीज है जिसकी लोग उम्मीद करते हैं, लेकिन इन कार्यक्रमों के पीछे की मशीनरी हमेशा स्पष्ट नहीं होती है। अधिकांश वफादारी कार्यक्रम एक ही सूत्र का पालन करते हैं – आप साइन अप करते हैं और अन्य सभी (या अधिकांश) वफादारी कार्यक्रम सदस्यों के समान पुरस्कार और ऑफ़र प्राप्त करते हैं। जो ब्रांड अपने वफादारी कार्यक्रमों को इस एक-आकार-फिट-सभी तरीके से संरचित करते हैं, उनमें से अधिकांश पुरस्कार कभी भी रिडीम नहीं किए जाते हैं, जिससे व्यवसायों के निवेश पर रिटर्न कम हो जाता है।

वफादारी बनाने और दोहराने वाले ग्राहकों को प्राप्त करने के लिए, व्यक्तिगतीकरण कुंजी है। अधिक से अधिक, अच्छा व्यक्तिगतीकरण कुंजी है। जब ब्रांड ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए व्यक्तिगतीकरण का उपयोग करते हैं, तो वफादारी 1.5 गुना बढ़ जाती है, लेकिन 50% उपभोक्ता महसूस करते हैं कि व्यक्तिगतीकरण अक्सर ऑफ-टारगेट होता है।

वफादारी कार्यक्रमों को व्यक्तिगत बनाने और अलग करने का सबसे अच्छा तरीका? एआई को लागू करना और इसे ग्राहक यात्रा के सभी चरणों में एकीकृत करना। ऑप्टिमाइज्ड एआई के साथ, रेस्तरां, ई-कॉमर्स और रिटेल ब्रांड व्यक्तिगतीकरण और खंडों के माध्यम से कार्यक्रमों को ऊपर उठा सकते हैं, जिससे उच्च पुरस्कार रिडेम्प्शन दर और अधिक जुड़े हुए ग्राहक मिलते हैं।

खंडों को ठीक करना और ग्राहक डेटा को जोड़ना

किसी भी प्रकार के ब्रांड मार्केटिंग और वफादारी के लिए प्रभावी खंडीकरण कुंजी है। अधिकांश मामलों में, ब्रांड ग्राहकों को विशेषताओं जैसे आयु, भौगोलिक स्थान, आय, आदि द्वारा खंडित करते हैं, और इन डेटा बिंदुओं का उपयोग प्रचार के लिए सूचित करने के लिए करते हैं। और, अक्सर, खंडीकरण केवल एक ही कारक पर आधारित होता है।

एआई व्यवसायों को ग्राहक वरीयताओं और व्यवहार पैटर्न की भविष्यवाणी करने में मदद करता है, जो केवल क्लासिक जनसांख्यिकीय श्रेणियों से बाहर है, सुझाव देता है कि सबसे प्रासंगिक प्रचार चलाने हैं (और किन ग्राहकों को) – और खंडीकरण के लिए कितने चर का उपयोग करने की कोई सीमा नहीं है – विपणक को सैकड़ों अनोखे उपखंडों में समूहों को अलग करने की अनुमति देता है। प्रत्येक ग्राहक अंततः अपना खुद का खंड हो सकता है, और परिणामस्वरूप, एक अनुकूलित अनुभव और पुरस्कार प्राप्त कर सकता है जो उनकी अपनी वरीयताओं के लिए समझ में आता है। यदि एक ग्राहक एक विशिष्ट उत्पाद को बार-बार खरीदता है, तो एआई उस श्रेणी से संबंधित प्रचार की सिफारिश कर सकता है, जिससे जुड़ाव और रिडेम्प्शन की संभावना बढ़ जाती है।

यदि एक कॉफी ब्रांड दोपहर की बिक्री बढ़ाना चाहता है, तो वे दोपहर 2 बजे के बाद एक खरीदें, एक मुफ्त प्रचार को विशिष्ट आयु के वफादारी सदस्यों को बढ़ावा दे सकते हैं। जबकि यह कुछ पुरस्कार रिडेम्प्शन में परिणाम हो सकता है, यह दृष्टिकोण वास्तव में व्यक्तिगत नहीं है और व्यवहार को नहीं बदलेगा, या अतिरिक्त दोपहर कॉफी रन को प्रोत्साहित नहीं करेगा। न केवल खंडीकरण कंपनियों को आपको कुछ देने की अनुमति देता है जो वे जानते हैं कि आपको पसंद है, बल्कि यह भी भविष्यवाणी कर सकता है कि आप किन नए उत्पादों को पसंद कर सकते हैं जो आपकी पिछली वरीयताओं पर आधारित हैं – दोनों उपभोक्ता और व्यवसाय के लिए लाभदायक।

एआई कंपनियों को विभिन्न चैनलों (जैसे इन-पर्सन खरीदारी, ऑनलाइन शॉपिंग, और सोशल मीडिया जुड़ाव) से बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा को संकलित करने और फिर व्यक्तिगत प्रचार को विश्लेषण और सक्रिय करने की अनुमति देता है। इसलिए, 2 बजे के बाद सभी ग्राहकों को एक बीओजीओ प्रचार को बढ़ावा देने के बजाय, उसी कॉफी शॉप ग्राहकों को लक्षित कर सकती है जो रिडीम करने की अधिक संभावना रखते हैं।

पुरस्कारों में मापनीयता और अनुकूलन का निर्माण

प्लग-एंड-प्ले पुरस्कार कार्यक्रमों के साथ, अक्सर प्रारंभिक पुरस्कार के बाद भागीदारी और पुरस्कार रिडेम्प्शन में एक गिरावट होती है क्योंकि इन कार्यक्रमों में व्यक्तिगतीकरण की कमी होती है और वे दोहरावदार होते हैं। कल्पना कीजिए कि आपके पास एक पुरस्कार कार्यक्रम है जो प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन के साथ अनुकूलन और विकसित होता है। यह वह जगह है जहां एआई एक परिवर्तनकारी भूमिका निभा सकता है।

एआई के साथ, ब्रांड व्यक्तिगत पुरस्कार कार्यक्रम बना सकते हैं जो न केवल व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए तैयार किए गए हैं, बल्कि समय के साथ भी अनुकूलनीय हैं। यह ब्रांडों के लिए एक बड़ा मूल्य जोड़ता है क्योंकि एक प्रचार जो एक दिन बड़ी बिक्री में परिणाम हो सकता है, भविष्य में अच्छा प्रदर्शन करने की गारंटी नहीं है – मौसम, ग्राहक रुझान, नए विकल्प सभी ग्राहक व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं। एक वफादारी कार्यक्रम जिसमें एआई एकीकृत है, लगातार सीख सकता है और उन प्रचारों को परिष्कृत कर सकता है जो सबसे प्रभावी हैं जो रिडेम्प्शन दर, ग्राहक खरीद इतिहास, ब्राउज़िंग व्यवहार, और जनसांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करके। इन मेट्रिक्स पर आधारित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाकर, ब्रांड वफादारी कार्यक्रम स्वचालित रूप से व्यक्तिगत प्रचार तैयार और सही ग्राहकों को भेज सकते हैं – और सबसे महत्वपूर्ण बात, वे ऐसा सही समय पर कर सकते हैं।

अंततः, वफादारी कार्यक्रमों में एआई को शामिल करने से ब्रांडों को गतिशील, व्यक्तिगत अनुभव बनाने की अनुमति मिलती है जो गहरी ग्राहक जुड़ाव और वफादारी को बढ़ावा देते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि इन कार्यक्रमों में उनके निवेश से संभावित रिटर्न प्राप्त हों।