Kako AI poboljšava lojalnost kupaca

Uloga umjetne inteligencije u povećanju lojalnosti kupaca kritičnija je nego ikad u današnjem žestokom konkurentskom poslovnom okruženju. AI prednjači u redefiniranju načina na koji brendovi komuniciraju s kupcima. Integracija tehnologije u svakodnevne procese postala je strateški imperativ za tvrtke koje žele izgraditi jače, dugotrajnije odnose.

Vrijednost lojalnih kupaca 

Odanost kupaca mjeri koliko često ljudi podržavaju istu marku u odnosu na njezinu konkurenciju. U prošlosti su potrošači prvenstveno bili lojalni tvrtkama u svojoj blizini. Međutim, fizička lokacija više nije prepreka, a njihov izbor je beskrajan. Zato je odanost danas tako rijetka, žuđena stvar. 

Privlačenje i zadržavanje stalnih kupaca ima veliku vrijednost. Kao prvo, zadržavanje postojećeg kupca je jeftinije od stjecanja novog. Tvrtke će vjerojatno potrošiti i do pet puta više privući nove klijente, što nije dugoročno održivo. 

Vjerojatnije je da će vjerni potrošači ponoviti kupnju i potrošiti više na ponudu tvrtke. Nije lako utjecati na cijenu ili dostupnost i radije bi platili više za proizvod kojem vjeruju. Jedan od razloga zašto je Apple tako dominantno poduzeće je taj što 92% njegovih kupaca lojalno je brendu, što znači da će nastaviti kupovati proizvode tvrtke u budućnosti.

Odanost kupaca također može poboljšati marketing usmeno i povećati poslovni prihod. Ljudi posvećeni opetovanoj kupnji iste robne marke prirodno će je preporučiti drugima. Dolarski učinak ovih preporuka može biti značajan, posebno kada novi kupci razviju emocionalnu vezu s markom i počnu preporučivati ​​druge. 

6 načina na koje AI povećava lojalnost kupaca

Temeljna ideja koja stoji iza poticanja lojalnosti kupaca je dati im nešto čemu će biti lojalni, kao što su kvalitetni proizvodi, izvrsne usluge, usklađene vrijednosti i ugodna iskustva. Kako se njihove pozitivne interakcije povećavaju, tako raste i njihov osjećaj lojalnosti. Uključivanje umjetne inteligencije može olakšati te veze i pomoći tvrtkama da dosljedno ispunjavaju očekivanja kupaca na sljedeće načine. 

1. Prediktivna analitika za predviđanje potreba korisnika

Prediktivna analitika koju pokreće AI pomaže tvrtkama da iskoriste vrijedne podatke o klijentima i analiziraju ih kako bi predvidjeli njihovo buduće ponašanje. Razumijevanje trendova i obrazaca pomaže tvrtkama da prepoznaju potencijalne rizike odljeva i proaktivno predviđaju potrebe potrošača kako bi poboljšale svoje cjelokupno iskustvo. Na primjer, ako netko ne podržava posao kao prije, algoritam može pokrenuti ekskluzivne popuste i promocije kako bi ih ponovno angažirao.

Uvođenje prediktivne analitike zahtijeva duboko razumijevanje puta kupca. Tvrtke moraju istaknuti ključne dodirne točke od svijesti do podrške nakon kupnje. Ovaj pristup pokazuje njihovu predanost zadovoljstvu kupaca. Također moraju biti u mogućnosti uhvatiti i unijeti AI sustav u točne, pravovremene podatke kako bi osigurali kvalitetne rezultate i predviđanja. 

2. AI za personalizirane interakcije 

Pružanje individualiziranih iskustava ključno je za poticanje angažmana u svim industrijama. Istraživanja to pokazuju 71% kupaca očekuje personalizirane usluge od poduzeća. AI može pomoći u ispunjavanju ovih očekivanja osnaživanjem tvrtki da razviju prilagođene profile kupaca kako bi bolje razumjeli kako im najbolje služiti. Sustavi omogućeni umjetnom inteligencijom također čine proces učinkovitijim i prilagodljivijim promjenjivim preferencijama i ponašanjima, omogućujući prodavačima da budu agilniji na sve konkurentnijim tržištima. 

Pružanje individualiziranih preporuka počinje prikupljanjem relevantnih podataka iz više izvora, uključujući posjete web stranicama, stope napuštanja početne stranice, povijest kupovine i prošle interakcije. Na temelju pruženih informacija, AI modeli mogu stvoriti holističke profile koji određuju razinu personalizacije. Na primjer, sustavi umjetne inteligencije mogu iskoristiti obradu prirodnog jezika i povijesne podatke za izradu ciljane komunikacije na temelju lokacije ili dobi korisnika. 

3. Chatbotovi i virtualni pomoćnici vođeni umjetnom inteligencijom za podršku u stvarnom vremenu 

Napredni chatbotovi iznova izmišljaju korisničku podršku pružajući trenutne i učinkovite odgovore. Ovi roboti postaju svjesniji konteksta kako AI napreduje i čak mogu voditi razgovore s potencijalnim klijentima bez ljudskih agenata. Neiznenađujuće, čak 56% poduzeća 2023. implementirali chatbotove za obradu rutinskih upita, rješavanje problema i pružanje podrške 24/7. 

Važno je imati jasne ciljeve o tome čime ti chatbotovi i virtualni pomoćnici mogu i trebaju upravljati. Tvrtke također moraju mapirati tokove razgovora koji uzimaju u obzir različite interakcije kako bi odgovori bili prirodni i korisni. Na kraju, mora postojati postavljeni prag na kojem botovi mogu neprimjetno prenijeti razgovore ljudskim agentima prema potrebi. 

4. Programi vjernosti kupaca temeljeni na umjetnoj inteligenciji

Jedan od najboljih načina za poticanje lojalnosti je nagrađivanje stalnih kupaca. Na taj su način potaknuti da se vrate i dalje komuniciraju s tvrtkom. Nekoliko tvrtki već je uključilo umjetnu inteligenciju u svoje programe vjernosti kako bi digitalizirale interakcije, pojednostavile analitiku i izgradile jače odnose. 

Dobar primjer je Starbucks, koji uzgojio 13 milijuna aktivnih korisnika kroz svoj program nagrađivanja poboljšan umjetnom inteligencijom pružajući pogodnosti temeljene na podacima. Na primjer, tvrtka može potencijalnim kupcima preporučiti pića na temelju nekoliko čimbenika, kao što su vrijeme, lokacija i doba godine. To ih motivira na pokroviteljstvo robne marke i čini vjerojatnijim da će je preporučiti drugima. 

5. Automatizirana analiza povratnih informacija kupaca

Povratne informacije su moćan alat za razumijevanje osjećaja kupaca o određenom proizvodu ili usluzi. Kupci koji odvoje vrijeme za slanje povratnih informacija dobar su znak da im je dovoljno stalo da komentiraju svoje iskustvo. Poduzeća mogu iskoristiti umjetnu inteligenciju za automatizirano uspoređivanje tih odgovora iz različitih izvora kako bi identificirali trendove i osjećaje. 

Oni čine temelj za provedbu ciljanih promjena i demonstraciju predanosti stalnom poboljšanju. Statistika pokazuje 56% kupaca promijenilo je mišljenje o tvrtki nakon što je izvršila promjene na temelju njihovih recenzija. Ključ je implementacija mogućnosti analize u stvarnom vremenu za trenutno prepoznavanje i odgovaranje na pritužbe i pohvale, omogućavajući pravovremeno donošenje odluka i poboljšani angažman. 

6. Besprijekorna višekanalna iskustva 

Sve veći broj kupaca koristi više kanala tijekom svog kupovnog puta. Onoliko koliko i 87% potrošača očekuje dosljedno iskustvo, bilo da kupuju u trgovini ili s web stranice tvrtke, mobilne aplikacije ili pridružene stranice. AI to može ostvariti sinkronizacijom golemih količina podataka na svim platformama, osiguravajući da tvrtke isporuče kohezivno i integrirano iskustvo na svakoj dodirnoj točki. 

Tvrtke moraju implementirati sustave omogućene umjetnom inteligencijom koji pružaju besprijekoran prijelaz kroz različite interakcije. Na primjer, razmislite o trgovini e-trgovine koja dopušta kupcima da dodaju svoje košarice na njezinu web stranicu i dovrše postupak naplate putem stranice društvenih medija. Prilagodba različitim kanalima omogućuje korisnicima da uživaju u dosljednom, prilagođenom iskustvu koje može poboljšati njihov osjećaj lojalnosti brendu. 

AI gradi lojalne kupce

Odanost kupaca okosnica je svakog uspješnog poduzeća. Studije su više puta pokazale da će tvrtke koje ulažu u izgradnju jakih, dugoročnih odnosa biti uspješnije od onih koje to ne ulažu. Iskorištavanje snage umjetne inteligencije i strojnog učenja omogućuje tvrtkama predviđanje potreba kupaca, stvaranje personaliziranih iskustava, pružanje podrške u stvarnom vremenu i donošenje odluka na temelju podataka. 

Provedba ovih strategija može poboljšati lojalnost kupaca i pozicionirati tvrtke za nastavak uspjeha na sve konkurentnijem tržištu.