Hvordan AI forbedrer kundelojalitet

Rollen til kunstig intelligens i å øke kundelojalitet er mer kritisk enn noen gang i dagens hardt konkurranseutsatte forretningslandskap. AI står i forkant med å redefinere hvordan merkevarer samhandler med kunder. Integrering av teknologien i hverdagsprosesser har blitt et strategisk imperativ for selskaper som ønsker å bygge sterkere, langvarige relasjoner.

Verdien av lojale kunder 

Kundelojalitet måler hvor ofte folk støtter samme merke fremfor konkurrentene. Tidligere var forbrukerne først og fremst lojale mot bedrifter i nærheten. Fysisk plassering er imidlertid ikke lenger en barriere, og valgene deres er uendelige. Det er derfor lojalitet er en så sjelden, ettertraktet ting i dag. 

Det er mye verdi i å tiltrekke og beholde gjentatte kjøpere. For det første er det billigere å beholde en nåværende kunde enn å skaffe seg en ny. Selskaper vil sannsynligvis bruke opptil fem ganger mer å tiltrekke seg nye kunder, noe som ikke er bærekraftig i det lange løp. 

Lojale forbrukere er også mer sannsynlig å gjøre gjentatte kjøp og bruke mer på et selskaps tilbud. De lar seg ikke lett påvirke av pris eller tilgjengelighet og vil heller betale mer for et produkt de stoler på. En av grunnene til at Apple er en så dominerende bedrift er fordi 92 % av kundene er merkelojale, noe som betyr at de vil fortsette å kjøpe selskapets produkter i fremtiden.

Kundelojalitet kan også forbedre jungeltelegrafen markedsføring og øke forretningsinntekter. Folk som er dedikert til gjentatte ganger å kjøpe fra samme merke vil naturligvis anbefale det til andre. Dollareffekten av disse henvisningene kan være betydelig, spesielt ettersom nye kjøpere utvikler en følelsesmessig tilknytning til merkevaren og begynner å henvise andre. 

6 måter AI øker kundelojalitet

Den grunnleggende ideen bak å drive kundelojalitet er å gi dem noe å være lojale mot, for eksempel kvalitetsprodukter, utmerkede tjenester, tilpassede verdier og hyggelige opplevelser. Etter hvert som deres positive interaksjoner øker, øker også følelsen av lojalitet. Å innlemme AI kan lette disse forbindelsene og hjelpe bedrifter med å konsekvent møte kundenes forventninger på følgende måter. 

1. Prediktiv analyse for å forutse kundebehov

AI-drevet prediktiv analyse hjelper bedrifter å utnytte verdifulle kundedata og analysere dem for å forutsi deres fremtidige atferd. Å forstå trender og mønstre hjelper bedrifter med å identifisere potensielle avgangsrisikoer og proaktivt forutse forbrukernes behov for å forbedre den totale opplevelsen. For eksempel, hvis noen ikke nedlatende virksomheten som før, kan algoritmen utløse eksklusive rabatter og kampanjer for å engasjere dem på nytt.

Implementering av prediktiv analyse krever en dyp forståelse av kjøperreisen. Bedrifter må fremheve viktige berøringspunkter fra bevissthet til støtte etter kjøp. Denne tilnærmingen viser deres forpliktelse til kundetilfredshet. De må også være i stand til å fange opp og mate AI-systemet nøyaktige, tidsriktige data for å sikre kvalitetsutdata og spådommer. 

2. AI for personaliserte interaksjoner 

Å tilby individuelle opplevelser er nøkkelen til å drive engasjement på tvers av alle bransjer. Forskning viser det 71 % av kundene forventer personlig tilpassede tjenester fra bedrifter. AI kan bidra til å møte denne forventningen ved å gi bedrifter mulighet til å utvikle tilpassede kundeprofiler for bedre å forstå hvordan de best kan betjene dem. AI-aktiverte systemer gjør også prosessen mer effektiv og tilpasningsdyktig til endrede preferanser og atferd, slik at selgere kan være mer smidige i stadig mer konkurranseutsatte markeder. 

Å gi individuelle anbefalinger starter med å samle inn relevante data fra flere kilder, inkludert nettstedsbesøk, fluktfrekvenser, kjøpshistorikk og tidligere interaksjoner. Basert på informasjonen som er gitt, kan AI-modeller lage helhetlige profiler som informerer om personaliseringsnivået. For eksempel kan AI-systemer utnytte naturlig språkbehandling og historiske data for å lage målrettet kommunikasjon basert på en kundes plassering eller alder. 

3. AI-drevne chatboter og virtuelle assistenter for sanntidsstøtte 

Avanserte chatbots gjenoppfinner kundestøtten ved å gi umiddelbare og effektive svar. Disse robotene blir mer kontekstuelt bevisste ettersom AI utvikler seg og kan til og med holde samtaler med potensielle kunder uten menneskelige agenter. Ikke overraskende, så mange som 56 % av virksomhetene i 2023 har implementert chatbots for å håndtere rutinemessige henvendelser, løse problemer og gi 24/7 support. 

Det viktige er å ha klare mål for hva disse chatbotene og virtuelle assistentene kan og bør klare. Bedrifter må også kartlegge samtaleflyter som står for ulike interaksjoner for å gjøre svarene naturlige og nyttige. Til slutt må det være en satt terskel der robotene sømløst kan levere samtaler til menneskelige agenter etter behov. 

4. AI-baserte kundelojalitetsprogrammer

En av de beste måtene å fremme lojalitet på er å belønne gjentatte kunder. På denne måten blir de insentivert til å komme tilbake og samhandle videre med selskapet. Flere virksomheter har allerede inkorporert AI i sine lojalitetsprogrammer for å digitalisere interaksjoner, strømlinjeforme analyser og bygge sterkere relasjoner. 

Et godt eksempel er Starbucks, som dyrket 13 millioner aktive brukere gjennom sitt AI-forbedrede belønningsprogram ved å tilby datadrevne fordeler. For eksempel kan selskapet anbefale drikkevarer til potensielle kunder basert på flere faktorer, som vær, beliggenhet og tid på året. Dette motiverer dem til å beskytte merkevaren og gjør det mer sannsynlig at de anbefaler det til andre. 

5. Automatisert kundetilbakemeldingsanalyse

Tilbakemelding er et kraftig verktøy for å forstå kjøpers følelser om et bestemt produkt eller en bestemt tjeneste. Kunder som tar seg tid til å gi tilbakemelding er et godt tegn på at de bryr seg nok til å kommentere opplevelsen deres. Bedrifter kan utnytte AI for å automatisere å samle disse svarene fra ulike kilder for å identifisere trender og følelser. 

Disse danner grunnlaget for å implementere målrettede endringer og vise engasjement for kontinuerlig forbedring. Statistikk viser 56 % av kundene endret synspunkter på virksomheten etter at den gjorde endringer basert på deres anmeldelser. Nøkkelen er å implementere sanntidsanalysefunksjoner for umiddelbart å identifisere og svare på klager og ros, noe som muliggjør rettidig beslutningstaking og forbedret engasjement. 

6. Sømløse Omnikanal-opplevelser 

Et økende antall kunder bruker flere kanaler under kjøpsreisen. Så mange som 87 % av forbrukerne forventer en konsekvent opplevelse, enten de kjøper i butikk eller fra selskapets nettsted, mobilapp eller en tilknyttet side. AI kan aktualisere dette ved å synkronisere enorme mengder data på tvers av plattformer, og sikre at virksomheter leverer en sammenhengende og integrert opplevelse ved hvert berøringspunkt. 

Bedrifter må implementere AI-aktiverte systemer som gir en sømløs overgang på tvers av ulike interaksjoner. Vurder for eksempel en e-handelsbutikk som lar kundene legge til handlekurvene sine på nettstedet og fullføre betalingsprosessen via sosiale medier-siden. Tilpasning til ulike kanaler lar kundene nyte en konsistent, skreddersydd opplevelse som kan forbedre deres følelse av merkelojalitet. 

AI bygger lojale kunder

Kundelojalitet er ryggraden i enhver vellykket bedrift. Studier har gjentatte ganger vist at bedrifter som investerer i å bygge sterke, langsiktige relasjoner vil overgå de som ikke gjør det. Ved å utnytte kraften til AI og maskinlæring lar bedrifter forutse kundebehov, skape personlige opplevelser, gi sanntidsstøtte og ta datadrevne beslutninger. 

Implementering av disse strategiene kan forbedre kundelojalitet og posisjonere bedrifter for fortsatt suksess i et stadig mer konkurranseutsatt marked.