De AI-voordeel: loyaliteitsprogramma’s en klantsegmentatie herschikken

Of het nu online of in een winkel is, consumenten zijn gewend om gevraagd te worden om deel te nemen aan loyaliteitsprogramma’s wanneer ze een aankoop doen. Het is een onderdeel van de winkelervaring dat mensen zijn gaan verwachten, maar de mechanismen achter deze programma’s zijn niet altijd duidelijk. De meeste loyaliteitsprogramma’s volgen hetzelfde recept — je schrijft je in en ontvangt dezelfde beloningen en aanbiedingen als alle (of de meeste) andere leden van het loyaliteitsprogramma. Voor merken die hun loyaliteitsprogramma’s op deze manier structureren, worden de meeste beloningen nooit ingewisseld, waardoor de return on investment van bedrijven afneemt.

Wanneer het gaat om het opbouwen van loyaliteit en het verkrijgen van terugkerende klanten, is personalisatie de sleutel. Nog belangrijker, goede personalisatie is de sleutel. Loyaliteit neemt met 1,5 keer toe wanneer merken personalisatie gebruiken om aan de behoeften van klanten te voldoen, maar 50% van de consumenten vindt dat personalisatie vaak niet goed gericht is.

De beste manier om loyaliteitsprogramma’s te personaliseren en zich te onderscheiden? Door AI te implementeren en het te integreren in alle fasen van de klantreis. Met geoptimaliseerde AI kunnen restaurants, e-commerce- en retailmerken hun programma’s upgraden door personalisatie en segmentatie, waardoor de inwisselingspercentages van beloningen hoger worden en klanten meer betrokken raken.

Segmentatie verbeteren en klantgegevens verbinden

De sleutel tot elke vorm van merkmarketing en loyaliteit is effectieve segmentatie. In de meeste gevallen segmenteren merken klanten op basis van kenmerken zoals leeftijd, geografische locatie, inkomen, enz., en gebruiken deze gegevenspunten om promoties te informeren. En vaak is segmentatie gebaseerd op slechts één van deze factoren.

AI helpt bedrijven om klantvoorkeuren en gedragspatronen te voorspellen buiten de klassieke demografische categorieën, en stelt voor welke promoties het meest relevant zijn om uit te voeren (en voor welke klanten). Bovendien is er geen beperking op het aantal variabelen dat u kunt gebruiken voor segmentatie – waardoor marketeers groepen kunnen differentiëren in honderden unieke subsets. Elke klant kan uiteindelijk zijn eigen segment zijn, en als gevolg daarvan ontvangt hij een optimale ervaring en beloning die zinvol is voor zijn eigen voorkeuren. Als een klant een bepaald product vaak koopt, kan AI promoties aanbevelen die verband houden met die categorie, waardoor de kans op betrokkenheid en inwisseling toeneemt.

Als een koffiebrand wil dat de verkoop in de middag toeneemt, kan het een promotie aanbieden van “koop één, krijg één gratis na 14.00 uur” aan loyaliteitsleden van een bepaalde leeftijd. Hoewel dit tot enkele inwisselingen van beloningen kan leiden, is deze aanpak niet echt gepersonaliseerd en zal het geen gedrag veranderen of aanvullende koffieritten in de middag aanmoedigen. Niet alleen kan segmentatie bedrijven in staat stellen om klanten iets te geven wat ze al kennen, maar ook om voorspellingen te doen over nieuwe producten die ze mogelijk leuk zullen vinden op basis van eerdere voorkeuren – wat gunstig is voor zowel de consument als het bedrijf.

AI stelt bedrijven in staat om grote hoeveelheden klantgegevens van meerdere kanalen (bijvoorbeeld in-person aankopen, online winkelen en sociale media-engagement) te compileren, en vervolgens te analyseren en te activeren om gepersonaliseerde promoties. Dus in plaats van een BOGO-promotie aan alle klanten na 14.00 uur aan te bieden, kan dezelfde koffiewinkel klanten targeten die waarschijnlijker zijn om in te wisselen.

Schalbaarheid en adaptiviteit in beloningen opbouwen

Met plug-and-play beloningsprogramma’s is er vaak een daling in deelname en inwisseling van beloningen na de eerste beloning, omdat deze programma’s geen personalisatie bieden en repetitief zijn. Stel je een beloningsprogramma voor dat zich aanpast en evolueert met elke interactie van de klant. Hier kan AI een transformatieve rol spelen.

Met AI kunnen merken schaalbare loyaliteitsprogramma’s creëren die niet alleen zijn afgestemd op individuele klanten, maar ook adaptief zijn in de loop van de tijd. Dit voegt een grote waarde toe voor merken, omdat een promotie die op een dag tot grote verkoop leidt, niet gegarandeerd goed zal presteren in de toekomst – seizoensgebondenheid, klanttrends, nieuwe opties kunnen allemaal het klantgedrag beïnvloeden. Een loyaliteitsprogramma met geïntegreerde AI kan continue leren en verfijnen welke promoties het meest effectief zijn door inwisselingspercentages, aankoopgeschiedenis van klanten, browsingsgedrag en demografische gegevens te analyseren. Door inzichten te gebruiken op basis van deze metrics, kunnen merkloyaliteitsprogramma’s automatisch gepersonaliseerde promoties aan de juiste klanten aanbieden – en wat even belangrijk is, ze kunnen dit op het juiste moment doen.

Uiteindelijk maakt het integreren van AI in loyaliteitsprogramma’s het mogelijk voor merken om dynamische, gepersonaliseerde ervaringen te creëren die diepere klantbetrokkenheid en loyaliteit bevorderen, waardoor hun investeringen in deze programma’s de hoogst mogelijke rendementen opleveren.