Преимущество искусственного интеллекта: изменение программ лояльности и сегментации клиентов

Будь то онлайн или в магазине, потребители привыкли к предложениям присоединиться к программам лояльности при совершении покупки. Это часть привычного покупательского опыта, но механизм этих программ не всегда очевиден. Большинство программ лояльности работают по одной и той же схеме: вы регистрируетесь и получаете те же вознаграждения и предложения, что и все (или большинство) других участников программ лояльности. У брендов, которые структурируют свои программы лояльности по принципу «один размер для всех», большая часть вознаграждений так и не используется, что снижает рентабельность инвестиций.

Когда дело доходит до повышения лояльности и привлечения постоянных клиентов, персонализация играет ключевую роль. Более того, хорошая персонализация имеет ключевое значение. Лояльность увеличивается в 1.5 раза, когда бренды используют персонализацию для удовлетворения потребностей клиентов, но 50% потребителей считают, что персонализация часто не соответствует цели.

Лучший способ персонализировать программы лояльности и выделиться? Путем внедрения искусственного интеллекта и его интеграции на всех этапах пути клиента. Благодаря оптимизированному искусственному интеллекту рестораны, магазины электронной коммерции и розничные бренды могут повысить уровень программ за счет персонализации и сегментации, что приведет к более высоким показателям вознаграждений и более заинтересованным клиентам.

Исправление сегментации и подключение данных о клиентах

Ключом к любому типу маркетинга бренда и лояльности является эффективная сегментация. В большинстве случаев бренды сегментируют клиентов по таким характеристикам, как возраст, географическое положение, доход и т. д., используя эти данные для продвижения. И зачастую сегментация основана только на одном из этих факторов.

ИИ помогает компаниям прогнозировать предпочтения и модели поведения клиентов, выходящие за рамки классических демографических категорий, предлагая наиболее релевантные рекламные акции (и для каких клиентов). Кроме того, нет ограничений на количество переменных, которые вы можете использовать для сегментации, что позволяет маркетологам дифференцировать группы на сотни уникальных подмножеств. В конечном итоге каждый клиент может принадлежать к своему сегменту и, как следствие, получать оптимальный опыт и вознаграждение, соответствующие его собственным предпочтениям. Если клиент часто покупает определенный продукт, ИИ может порекомендовать рекламные акции, связанные с этой категорией, увеличивая вероятность участия и погашения.

Если кофейный бренд хочет увеличить продажи во второй половине дня, он может предложить купить один кофе после 2:XNUMX для участников программы лояльности определенного возраста. Хотя это может привести к получению некоторых вознаграждений, этот подход не является по-настоящему персонализированным, не изменит поведение и не побудит к дополнительным чашкам кофе во второй половине дня. Сегментация позволяет компаниям не только предлагать вам то, что, как они уже знают, вам нравится, но также делать прогнозы относительно новых продуктов, которые могут вам понравиться, на основе прошлых предпочтений, что выгодно как для потребителя, так и для бизнеса.

ИИ позволяет компаниям собирать большие объемы данных о клиентах из нескольких каналов (например, личные покупки, онлайн-покупки и взаимодействие с социальными сетями), а затем анализировать и активировать персонализированные рекламные акции. Таким образом, вместо того, чтобы предлагать рекламную акцию BOGO всем клиентам после 2:XNUMX, та же кофейня может ориентироваться на клиентов, которые с большей вероятностью воспользуются ею.

Превращение масштабируемости и адаптируемости в вознаграждение

В программах вознаграждений по принципу «подключи и работай» часто наблюдается спад в участии и выдаче вознаграждений после первоначального вознаграждения, поскольку этим программам не хватает персонализации и они повторяются. Представьте себе, что у вас есть программа вознаграждений, которая адаптируется и развивается при каждом взаимодействии с клиентом. Именно здесь ИИ может сыграть преобразующую роль.

С помощью искусственного интеллекта бренды могут создавать масштабируемые программы лояльности, которые не только адаптированы к отдельным клиентам, но и адаптируются с течением времени. Это добавляет большую ценность для брендов, поскольку рекламная акция, которая однажды приведет к крупным продажам, не гарантирует хороших результатов в будущем — сезонность, тенденции клиентов, новые возможности — все это может повлиять на поведение клиентов. Программа лояльности со встроенным искусственным интеллектом может постоянно изучать и уточнять, какие рекламные акции наиболее эффективны, анализируя коэффициенты погашения, историю покупок клиентов, поведение при просмотре и демографические данные. Используя информацию, основанную на этих показателях, программы лояльности к бренду могут автоматически адаптировать и отправлять персонализированные рекламные акции нужным клиентам — и, что не менее важно, они могут делать это в нужное время.

В конечном счете, включение искусственного интеллекта в программы лояльности позволяет брендам создавать динамичный, персонализированный опыт, который способствует более глубокому вовлечению и лояльности клиентов, гарантируя, что их инвестиции в эти программы принесут максимально возможную отдачу.