Преимущество ИИ: переработка программ лояльности и сегментации клиентов

Независимо от того, происходит ли покупка в Интернете или в магазине, потребители привыкли получать приглашения присоединиться к программам лояльности при совершении покупки. Это часть процесса покупки, которую люди привыкли ожидать, но механизмы, лежащие в основе этих программ, не всегда очевидны. Большинство программ лояльности следуют одной и той же формуле – вы регистрируетесь и получаете одни и те же награды и предложения, что и все (или большинство) других членов программы лояльности. Для брендов, которые структурируют свои программы лояльности таким образом, большинство наград никогда не реализуются, что снижает доходность инвестиций бизнеса.

Когда речь идет о построении лояльности и привлечении повторных клиентов, персонализация является ключом. Более того, хорошая персонализация является ключом. Лояльность увеличивается в 1,5 раза, когда бренды используют персонализацию для удовлетворения потребностей клиентов, но 50% потребителей считают, что персонализация часто не точна.

Лучший способ персонализировать программы лояльности и выделиться? Реализуя ИИ и интегрируя его на всех этапах пути клиента. С помощью оптимизированного ИИ рестораны, электронные коммерческие и розничные бренды могут улучшить программы за счет персонализации и сегментации, что приводит к более высоким показателям реализации наград и более вовлеченным клиентам.

Исправление сегментации и соединение данных клиентов

Ключ к любому типу маркетинга бренда и лояльности заключается в эффективной сегментации. В большинстве случаев бренды сегментируют клиентов по характеристикам, таким как возраст, географическое местоположение, доход и т. д., используя эти данные для информирования промоакций. И, часто, сегментация основана только на одном из этих факторов.

ИИ помогает бизнесу предсказывать предпочтения и модели поведения клиентов за пределами классических демографических категорий, предлагая наиболее актуальные промоакции (и для каких клиентов). Кроме того, нет ограничений на количество переменных, которые можно использовать для сегментации – что позволяет маркетологам различать группы в сотни уникальных подмножеств. В конечном итоге, каждый клиент может быть своей собственной сегментацией, и, как результат, получать оптимальный опыт и награду, которая имеет смысл для его собственных предпочтений. Если клиент часто покупает определенный продукт, ИИ может рекомендовать промоакции, связанные с этой категорией, увеличивая вероятность вовлечения и реализации.

Если бренд кофе хочет увеличить продажи в послеобеденное время, он может предложить промоакцию “купи один, получи один после 14:00” для членов программы лояльности определенного возраста. Хотя это может привести к некоторым реализациям наград, этот подход не является真正 персонализированным и не изменит поведение или не побудит к дополнительным послеобеденным прогулкам за кофе. Не только сегментация позволяет компаниям дать клиенту то, что он уже знает и любит, но также делать прогнозы о новых продуктах, которые он может любить, на основе прошлых предпочтений – что полезно как для потребителя, так и для бизнеса.

ИИ позволяет компаниям собирать большие объемы данных клиентов из нескольких каналов (например, покупок в магазине, онлайн-шоппинга и социального взаимодействия), а затем анализировать и активировать персонализированные промоакции. Итак, вместо того, чтобы предлагать промоакцию “купи один, получи один после 14:00” всем клиентам, один и тот же кофейный магазин может нацеливаться на клиентов, которые с большей вероятностью реализуют награды.

Строительство масштабируемости и адаптивности в награды

С программами лояльности, имеющими готовые награды, часто наблюдается спад участия и реализации наград после первоначальной награды, поскольку эти программы не имеют персонализации и повторяются. Представьте себе программу лояльности, которая адаптируется и эволюционирует с каждым взаимодействием клиента. Это то место, где ИИ может сыграть трансформационную роль.

С помощью ИИ бренды могут создавать масштабируемые программы лояльности, которые не только адаптированы к отдельным клиентам, но и адаптируются во времени. Это добавляет большую ценность для брендов, поскольку промоакция, которая приводит к большим продажам в один день, не гарантирует хорошей производительности в будущем – сезонность, тенденции клиентов, новые варианты могут повлиять на поведение клиентов. Программа лояльности с интегрированным ИИ может постоянно учиться и совершенствовать, какие промоакции являются наиболее эффективными, анализируя показатели реализации, историю покупок клиентов, поведение при просмотре и демографические данные. Используя эти данные, программы лояльности брендов могут автоматически адаптировать и отправлять персонализированные промоакции правильным клиентам – и, что не менее важно, они могут сделать это в нужное время.

В конечном итоге, интеграция ИИ в программы лояльности позволяет брендам создавать динамические, персонализированные trải nghiệm, которые способствуют более глубокому вовлечению клиентов и лояльности, гарантируя, что их инвестиции в эти программы принесут наибольшие возможные доходы.