Kelebihan AI: Mengubah Program Loyalitas dan Segmentasi Pelanggan

Baik itu secara online atau di toko, konsumen sudah 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 hadiah 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 hadiah tidak pernah ditebus, sehingga mengurangi pengembalian investasi bisnis.

Ketika datang untuk membangun loyalitas dan mendapatkan pelanggan 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 hadiah 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 pada 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 berapa banyak 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 hadiah yang optimal yang masuk akal untuk preferensi mereka sendiri. 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 hadiah, pendekatan ini tidak benar-benar dipersonalisasi dan tidak akan mengubah perilaku, atau mendorong tambahan kunjungan kopi siang hari. Tidak hanya segmentasi memungkinkan perusahaan untuk memberikan sesuatu yang sudah mereka ketahui Anda sukai, tetapi juga membuat prediksi tentang produk baru yang mungkin Anda sukai berdasarkan preferensi sebelumnya – bermanfaat bagi konsumen dan bisnis.

AI memungkinkan perusahaan untuk mengompilasi sejumlah besar data pelanggan dari berbagai saluran (misalnya, pembelian secara langsung, berbelanja 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 Hadiah

Dengan program hadiah plug-and-play, seringkali terdapat penurunan partisipasi dan penebusan hadiah setelah hadiah awal karena program-program ini kekurangan personalisasi dan repetitif. Bayangkan memiliki program hadiah yang beradaptasi dan berkembang dengan setiap interaksi pelanggan. Inilah di mana AI dapat memainkan peran transformatif.

Dengan AI, merek dapat menciptakan program loyalitas yang skalabel yang tidak hanya disesuaikan dengan pelanggan individu, tetapi juga dapat disesuaikan seiring waktu. Ini menambah nilai besar untuk 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 memperbaiki 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 mengirim promosi yang dipersonalisasi kepada pelanggan yang tepat – dan sama pentingnya, mereka dapat melakukannya pada waktu yang tepat.

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