Преимущество ИИ: переработка программ лояльности и сегментации клиентов

Независимо от того, происходит ли это в Интернете или в магазине, потребители привыкли получать приглашения присоединиться к программам лояльности при совершении покупки. Это часть процесса шоппинга, 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 взаимодействия с клиентом. С помощью оптимизированного ИИ рестораны, электронные магазины 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 подключение данных клиентов

Ключ к любому типу бренд-маркетинга и лояльности — эффективная сегментация. В большинстве случаев бренды сегментируют клиентов по характеристикам, таким как возраст, географическое местоположение, доход и т. д., используя эти данные для информирования промо-акций. И, часто, сегментация основана только на одном из этих факторов.

ИИ помогает бизнесу предсказывать предпочтения и поведенческие закономерности клиентов за пределами классических демографических категорий, предлагая наиболее актуальные промо-акции (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. Каждый клиент может в конечном итоге стать своей собственной сегментацией, и в результате получить оптимальный опыт и награду, которая имеет смысл для его собственных предпочтений. Если клиент часто покупает определенный продукт, ИИ может рекомендовать промо-акции, связанные с этой категорией, увеличивая вероятность вовлечения и реализации.

Если бренд кофе хочет увеличить продажи в послеобеденное время, он может предложить промо-акцию «купи один, получи один после 14:00» членам 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 поощрит дополнительные послеобеденные кофе-паузы. 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, исходя из 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 взаимодействия в социальных сетях), а затем анализировать и активировать персонализированные промо-акции. Итак, вместо того, чтобы предлагать промо-акцию «купи один, получи один после 14:00» всем клиентам, тот же кофе-шоп может нацеливаться на клиентов, которые с большей вероятностью реализуют награды.

Создание масштабируемости и адаптивности в наградах

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

С помощью ИИ бренды могут создавать масштабируемые программы лояльности, которые не только адаптированы к индивидуальным клиентам, но также адаптируются со временем. Это добавляет большую ценность для брендов, поскольку промо-акция, которая приводит к значительным 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 промо-акции являются наиболее эффективными, анализируя показатели реализации, историю покупок клиентов, поведение при просмотре и демографические данные. Используя идеи, основанные на этих метриках, программы лояльности брендов могут автоматически адаптировать и отправлять персонализированные промо-акции правильным клиентам — и, что не менее важно, они могут делать это в правильное время.

В конечном итоге, включение 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 наивысшие возможные доходы.