AI-fordelen: Omdefinering av lojalitetsprogrammer og kundesegmentering

Uansett om det er online eller i en butikk, er forbrukerne vant til å bli bedt om å melde seg inn i lojalitetsprogrammer når de gjør et kjøp. Dette er en del av handleopplevelsen som folk har kommet til å forvente, men mekanismene bak disse programmene er ikke alltid åpenbare. De fleste lojalitetsprogrammer følger samme formel — du melder deg inn og mottar samme belønninger og tilbud som alle (eller de fleste) av de andre lojalitetsprogrammedlemmene. For merker som strukturerer lojalitetsprogrammene sine på denne en-size-fits-all-måten, blir de fleste belønningene aldri innløst, noe som reduserer bedrifters avkastning på investeringene.

Når det kommer til å bygge lojalitet og vinne tilbake kunder, er personalisering nøkkel. Mer enn det, er god personalisering nøkkel. Lojalitet øker 1,5 ganger når merker bruker personalisering for å møte kundens behov, men 50% av forbrukerne føler at personalisering ofte er utenfor mål.

Den beste måten å personalisere lojalitetsprogrammer og skille seg ut? Ved å implementere AI og integrere det i alle stadier av kundereisen. Med optimalt AI kan restauranter, e-handels- og detaljhandelsmerker forbedre programmer gjennom personalisering og segmentering, noe som fører til høyere belønningsinløsning og mer engasjerte kunder.

Fikse segmentering og koble kundedata

Nøkkelen til all type merke-markedsføring og lojalitet er effektiv segmentering. I de fleste tilfeller segmenterer merker kunder etter karakteristika som alder, geografisk beliggenhet, inntekt osv., og bruker disse datapunktene til å informere om tilbud. Og ofte er segmentering basert bare på en av disse faktorene.

AI hjelper bedrifter å forutsi kundepreferanser og atferdmønster utenfor de klassiske demografiske kategoriene, og foreslår de mest relevante tilbudene å kjøre (og til hvilke kunder). Pluss, det er ingen begrensning på hvor mange variabler du kan bruke for segmentering – noe som tillater markedsførerne å differensiere grupper inn i hundredvis unike undergrupper. Hver kunde kan til slutt være sin egen segment, og som et resultat, motta en optimal opplevelse og belønning som har mening for deres egne preferanser. Hvis en kunde ofte kjøper en bestemt produkt, kan AI anbefale tilbud relatert til den kategorien, og øke sannsynligheten for engasjement og inløsning.

Hvis en kaffe-merke ønsker å øke ettermiddagssalg, kan de trykke på et “kjøp en, få en gratis etter 14” tilbud til lojalitetsmedlemmer i en bestemt alder. Mens dette kan føre til noen belønningsinløsning, er dette tilnærmet ikke personlig og vil ikke endre atferd eller oppmuntre til flere kaffeturer på ettermiddagen. Ikke bare kan segmentering tillate selskaper å gi deg noe de allerede vet du liker, men også gjøre prediksjoner om nye produkter du kanskje liker basert på tidligere preferanser – noe som er nyttig for både forbrukeren og bedriften.

AI lar selskaper samle store mengder kundedata fra flere kanaler (for eksempel, fysiske kjøp, nettbutikkhandel og sosiale medie-engasjement), og deretter analysere og aktivere personaliserte tilbud. Så i stedet for å trykke på et “kjøp en, få en gratis” tilbud til alle kunder etter 14, kan samme kaffe-butikk målrette kunder som er mer sannsynlig å innløse.

Bygge skalerbarhet og tilpasning inn i belønninger

Med plug-and-play belønningsprogrammer, er det ofte en nedgang i deltakelse og belønningsinløsning etter den første belønningen, fordi disse programmene mangler personalisering og er repetitive. Forestill deg å ha et belønningsprogram som tilpasser seg og utvikler seg med hver kundeinteraksjon. Dette er der AI kan spille en transformasjonell rolle.

Med AI kan merker skape skalerbare lojalitetsprogrammer som ikke bare er tilpasset enkeltkunder, men også tilpasselige over tid. Dette legger stor verdi for merker, fordi et tilbud som resulterer i store salg en dag, er ikke garantert å fungere bra i fremtiden – sesongvariasjoner, kundetrender, nye alternativer kunne alle påvirke kundeatferd. Et lojalitetsprogram med integrert AI kan kontinuerlig lære og finjustere hvilke tilbud som er mest effektive ved å analysere inløsningsrater, kundekjøps-historikk, browsing-atferd og demografiske data. Ved å utnytte innsikt basert på disse målene, kan merke-lojalitetsprogrammer automatisk tilpasse og sende personaliserte tilbud til riktige kunder – og like viktig, kan de gjøre det på riktig tid.

Til slutt lar inkorporering av AI i lojalitetsprogrammer merker å skape dynamiske, personaliserte opplevelser som fremmer dypere kundeengasjement og lojalitet, og sikrer at investeringene i disse programmene gir de høyeste mulige avkastningene.