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A Vantagem da IA: Redefinindo Programas de Fidelidade e SegmentaçÃĢo de Clientes

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Seja online ou em uma loja, os consumidores estÃĢo acostumados a ser solicitados a se juntar a programas de fidelidade ao fazer uma compra. Isso faz parte da experiÊncia de compra que as pessoas esperam, mas os mecanismos por trÃĄs desses programas nÃĢo sÃĢo sempre Ãģbvios. A maioria dos programas de fidelidade segue a mesma fÃģrmula — vocÊ se inscreve e recebe as mesmas recompensas e ofertas que todos (ou a maioria) dos outros membros do programa de fidelidade. Para as marcas que estruturam seus programas de fidelidade dessa forma de um tamanho Único, a maioria das recompensas nunca ÃĐ resgatada, diminuindo o retorno sobre o investimento das empresas.

Quando se trata de construir lealdade e ganhar clientes repetidos, a personalizaçÃĢo ÃĐ fundamental. Mais do que isso, uma boa personalizaçÃĢo ÃĐ fundamental. A lealdade aumenta 1,5 vezes quando as marcas usam personalizaçÃĢo para atender às necessidades dos clientes, mas 50% dos consumidores sentem que a personalizaçÃĢo ÃĐ frequentemente desalinhada.

A melhor maneira de personalizar programas de fidelidade e se destacar? Implementando a IA e integrando-a em todas as etapas da jornada do cliente. Com a IA otimizada, restaurantes, marcas de comÃĐrcio eletrÃīnico e varejo podem melhorar os programas por meio da personalizaçÃĢo e segmentaçÃĢo, levando a taxas de resgate de recompensas mais altas e clientes mais engajados.

Corrigindo a SegmentaçÃĢo e Conectando os Dados dos Clientes

A chave para qualquer tipo de marketing de marca e fidelidade ÃĐ a segmentaçÃĢo eficaz. Na maioria dos casos, as marcas segmentam os clientes por características como idade, localizaçÃĢo geogrÃĄfica, renda, etc., usando esses pontos de dados para informar promoçÃĩes. E, muitas vezes, a segmentaçÃĢo ÃĐ baseada apenas em um desses fatores.

A IA ajuda as empresas a prever preferÊncias e padrÃĩes de comportamento dos clientes fora das categorias demogrÃĄficas clÃĄssicas, sugerindo as promoçÃĩes mais relevantes a serem executadas (e para quais clientes). AlÃĐm disso, nÃĢo hÃĄ limitaçÃĢo no nÚmero de variÃĄveis que vocÊ pode usar para segmentaçÃĢo – permitindo que os marketers diferenciem grupos em centenas de subconjuntos Únicos. Cada cliente pode, em Última anÃĄlise, ser seu prÃģprio segmento e, como resultado, receber uma experiÊncia e recompensa Ãģtimas que façam sentido para suas prÃģprias preferÊncias. Se um cliente compra frequentemente um produto específico, a IA pode recomendar promoçÃĩes relacionadas a essa categoria, aumentando a probabilidade de engajamento e resgate.

Se uma marca de cafÃĐ deseja aumentar as vendas da tarde, pode promover uma oferta de “compre um, leve um” apÃģs as 14h para os membros da fidelidade de uma certa idade. Embora isso possa resultar em alguns resgates de recompensas, essa abordagem nÃĢo ÃĐ verdadeiramente personalizada e nÃĢo mudarÃĄ comportamentos ou incentivarÃĄ corridas de cafÃĐ adicionais à tarde. A segmentaçÃĢo nÃĢo apenas permite que as empresas forneçam algo que os clientes jÃĄ sabem que gostam, mas tambÃĐm faz previsÃĩes sobre novos produtos que os clientes podem gostar com base em preferÊncias passadas – benÃĐfico tanto para o consumidor quanto para a empresa.

A IA permite que as empresas compilem grandes quantidades de dados de clientes de vÃĄrios canais (por exemplo, compras presenciais, compras online e engajamento nas redes sociais) e, em seguida, analisem e ativem promoçÃĩes personalizadas. EntÃĢo, em vez de promover uma oferta de “compre um, leve um” para todos os clientes apÃģs as 14h, a mesma cafeteria pode direcionar os clientes mais propensos a resgatar.

Construindo Escalabilidade e Adaptabilidade nos Programas de Recompensas

Com programas de recompensas plug-and-play, hÃĄ frequentemente uma queda na participaçÃĢo e no resgate de recompensas apÃģs a recompensa inicial, pois esses programas carecem de personalizaçÃĢo e sÃĢo repetitivos. Imagine ter um programa de recompensas que se adapte e evolua com cada interaçÃĢo do cliente. É aqui que a IA pode desempenhar um papel transformador.

Com a IA, as marcas podem criar programas de fidelidade escalÃĄveis que nÃĢo sÃĢo apenas personalizados para clientes individuais, mas tambÃĐm sÃĢo adaptÃĄveis ao longo do tempo. Isso adiciona um grande valor às marcas, pois uma promoçÃĢo que resulta em grandes vendas um dia nÃĢo ÃĐ garantida para se sair bem no futuro – a sazonalidade, as tendÊncias dos clientes, as novas opçÃĩes podem afetar o comportamento do cliente. Um programa de fidelidade com IA integrada pode aprender continuamente e refinar quais promoçÃĩes sÃĢo mais eficazes, analisando taxas de resgate, histÃģrico de compras do cliente, comportamento de navegaçÃĢo e dados demogrÃĄficos. Ao aproveitar insights baseados nesses mÃĐtricas, os programas de fidelidade das marcas podem personalizar e enviar promoçÃĩes personalizadas para os clientes certos – e, igualmente importante, podem fazÊ-lo no momento certo.

Em Última anÃĄlise, incorporar a IA nos programas de fidelidade permite que as marcas criem experiÊncias personalizadas e dinÃĒmicas que fomentam um engajamento e lealdade mais profundos dos clientes, garantindo que os investimentos nessas programas produzam os maiores retornos possíveis para os clientes – e igualmente importante, eles podem fazÊ-lo no momento certo. Ultimate, incorporar a IA nos programas de fidelidade permite que as marcas criem experiÊncias dinÃĒmicas e personalizadas que fomentam um engajamento e lealdade mais profundos dos clientes, garantindo que os investimentos nesses programas produzam os maiores retornos possíveis.

Matt Smolin ÃĐ o Co-Fundador e CEO da Hang, uma empresa que estÃĄ construindo o futuro da fidelidade e associaçÃĢo para marcas. Antes disso, ele co-fundou e atuou como CEO da Headliner. Antes de trabalhar na tecnologia, Matt trabalhou na ÃĄrea financeira, como Analista de Pesquisa de Private Equity & Venture Capital na Hall Capital Partners LLC e em vÃĄrias funçÃĩes de negociaçÃĢo na Group One Trading, LP, UBS Investment Bank e Gelber Group LLC. Matt Smolin frequentou a Texas McCombs School of Business, onde cursou um Bachelor of Business Administration (BBA) em Finanças.