Pemimpin pemikiran

Kelebihan AI: Mengubah Program Loyalitas dan Segmentasi Pelanggan

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Baik itu online atau di toko, konsumen terbiasa diminta untuk bergabung dengan program loyalitas saat melakukan pembelian. Ini adalah bagian dari pengalaman berbelanja yang orang telah harapkan, tetapi mekanisme di balik program-program ini tidak selalu jelas. Sebagian besar program loyalitas mengikuti formula yang sama — Anda mendaftar dan menerima rewards dan penawaran yang sama dengan semua (atau sebagian besar) anggota program loyalitas lainnya. Untuk merek yang membangun program loyalitas dengan cara one-size-fits-all, sebagian besar rewards tidak pernah ditebus, sehingga mengurangi pengembalian investasi bisnis.

Saat membangun loyalitas dan mendapatkan pelanggan yang berulang, personalisasi adalah kunci. Lebih dari itu, personalisasi yang baik adalah kunci. Loyalitas meningkat 1,5 kali lipat ketika merek menggunakan personalisasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan, tetapi 50% konsumen merasa bahwa personalisasi sering tidak tepat sasaran.

Cara terbaik untuk mempersonalisasi program loyalitas dan membedakan diri? Dengan mengimplementasikan AI dan mengintegrasikannya dalam semua tahap perjalanan pelanggan. Dengan AI yang dioptimalkan, merek restoran, e-commerce, dan ritel dapat meningkatkan program melalui personalisasi dan segmentasi, sehingga meningkatkan tingkat penebusan rewards dan pelanggan yang lebih terlibat.

Memperbaiki Segmentasi dan Menghubungkan Data Pelanggan

Kunci dari setiap jenis pemasaran merek dan loyalitas adalah segmentasi yang efektif. Dalam sebagian besar kasus, merek membagi pelanggan berdasarkan karakteristik seperti usia, lokasi geografis, pendapatan, dll., menggunakan titik data ini untuk mempengaruhi promosi. Dan, seringkali, segmentasi hanya berdasarkan salah satu faktor ini.

AI membantu bisnis memprediksi preferensi dan pola perilaku pelanggan di luar kategori demografis klasik, menyarankan promosi yang paling relevan untuk dijalankan (dan kepada pelanggan mana). Plus, tidak ada batasan pada jumlah variabel yang dapat digunakan untuk segmentasi – memungkinkan pemasar untuk membedakan kelompok menjadi ratusan subset unik. Setiap pelanggan akhirnya dapat menjadi segmen mereka sendiri, dan sebagai hasilnya, menerima pengalaman dan rewards yang optimal yang sesuai dengan preferensi mereka. Jika pelanggan sering membeli produk tertentu, AI dapat merekomendasikan promosi terkait kategori tersebut, meningkatkan kemungkinan keterlibatan dan penebusan.

Jika merek kopi ingin meningkatkan penjualan siang hari, mereka mungkin mendorong promosi beli satu, dapatkan satu setelah pukul 2 siang kepada anggota loyalitas usia tertentu. Sementara ini mungkin menghasilkan beberapa penebusan rewards, pendekatan ini tidak sepenuhnya dipersonalisasi dan tidak akan mengubah perilaku, atau mendorong tambahan lari kopi siang hari. Tidak hanya segmentasi memungkinkan perusahaan untuk memberikan sesuatu yang mereka sudah tahu Anda sukai, tetapi juga membuat prediksi tentang produk baru yang mungkin Anda sukai berdasarkan preferensi sebelumnya – bermanfaat bagi kedua konsumen dan bisnis.

AI memungkinkan perusahaan untuk mengompilasi sejumlah besar data pelanggan dari berbagai saluran (misalnya, pembelian langsung, belanja online, dan keterlibatan media sosial), dan kemudian menganalisis dan mengaktifkan promosi yang dipersonalisasi. Jadi, bukan mendorong promosi BOGO kepada semua pelanggan setelah pukul 2 siang, toko kopi yang sama dapat menargetkan pelanggan yang lebih mungkin untuk menebus.

Membangun Skalabilitas dan Fleksibilitas ke dalam Rewards

Dengan program rewards yang siap pakai, seringkali ada penurunan partisipasi dan penebusan rewards setelah rewards awal karena program-program ini kekurangan personalisasi dan repetitif. Bayangkan memiliki program rewards yang beradaptasi dan berkembang dengan setiap interaksi pelanggan. Ini adalah tempat di mana AI dapat memainkan peran transformasional.

Dengan AI, merek dapat menciptakan program loyalitas yang skalabel yang tidak hanya disesuaikan dengan pelanggan individu, tetapi juga fleksibel seiring waktu. Ini menambah nilai besar bagi merek karena promosi yang menghasilkan penjualan besar satu hari tidak dijamin untuk berperforma baik di masa depan – musim, tren pelanggan, pilihan baru bisa semua mempengaruhi perilaku pelanggan. Program loyalitas dengan AI terintegrasi dapat terus belajar dan memperhalus promosi mana yang paling efektif dengan menganalisis tingkat penebusan, riwayat pembelian pelanggan, perilaku browsing, dan data demografis. Dengan memanfaatkan wawasan berdasarkan metrik ini, program loyalitas merek dapat secara otomatis menyesuaikan dan mengirimkan promosi yang dipersonalisasi kepada pelanggan yang tepat – dan yang paling penting, mereka dapat melakukannya pada waktu yang tepat.

Pada akhirnya, mengintegrasikan AI ke dalam program loyalitas memungkinkan merek untuk menciptakan pengalaman yang dinamis dan dipersonalisasi yang memupuk keterlibatan pelanggan yang lebih dalam dan loyalitas, memastikan bahwa investasi mereka dalam program-program ini menghasilkan pengembalian tertinggi.

Matt Smolin adalah Co-Founder dan CEO dari Hang, sebuah perusahaan yang sedang membangun masa depan loyalitas dan keanggotaan untuk merek. Sebelum ini, ia co-founded dan menjabat sebagai CEO dari Headliner. Sebelum bekerja di teknologi, Matt bekerja di keuangan, sebagai Private Equity & Venture Capital Research Analyst di Hall Capital Partners LLC dan dalam berbagai peran trading di Group One Trading, LP, UBS Investment Bank, dan Gelber Group LLC. Matt Smolin menghadiri Texas McCombs School of Business, di mana ia memperoleh gelar Bachelor of Business Administration (BBA) dalam bidang Keuangan.