Перевага штучної інтелекту: формування програм лояльності та сегментації клієнтів

Чи то онлайн, чи в магазині, споживачі звикли до того, що їх запрошують приєднатися до програм лояльності під час покупки. Це частина досвіду покупок, яку люди прийняли як належне, але механіка цих програм не завжди очевидна. Більшість програм лояльності слідують одній і тій же формулі – ви реєструєтеся і отримуєте одні й ті ж нагороди та пропозиції, що й інші учасники програми лояльності. Для брендів, які структурують свої програми лояльності таким одноманітним способом, більшість нагород ніколи не реалізується, що зменшує інвестиції підприємств у ці програми.

Коли мова йде про формування лояльності та здобуття повторних клієнтів, персоналізація є ключем. Навіть більше, добра персоналізація є ключем. Лояльність збільшується в 1,5 раза, коли бренди використовують персоналізацію для задоволення потреб клієнтів, але 50% споживачів вважають, що персоналізація часто не відповідає цілі.

Найкращий спосіб персоналізації програм лояльності та виділення? Реалізуючи штучну інтелекту та інтегруючи її на всіх етапах взаємодії з клієнтом. З допомогою оптимізованої штучної інтелекту ресторани, електронна комерція та рітейл-бренди можуть підвищити рівень програм лояльності за допомогою персоналізації та сегментації, що призводить до вищого рівня реалізованих нагород та більш залучених клієнтів.

Виправлення сегментації та підключення даних клієнтів

Ключем до будь-якого типу маркетингу бренду та лояльності є ефективна сегментація. У більшості випадків бренди сегментують клієнтів за ознаками, такими як вік, географічне розташування, дохід тощо, використовуючи ці дані для інформування про промоції. І, часто, сегментація базується лише на одному з цих факторів.

Штучна інтелекту допомагає підприємствам передбачати переваги та поведінкові моделі клієнтів поза класичними демографічними категоріями, пропонуючи найбільш відповідні промоції (і яким клієнтам). Плюс, немає обмежень на кількість змінних, які можна використовувати для сегментації – що дозволяє маркетологам відрізняти групи на сотні унікальних підмножин. Кожен клієнт може в кінцевому підсумку бути своєю власною сегментом, і як результат, отримувати оптимальний досвід та нагороду, яка відповідає його власним перевагам. Якщо клієнт часто купує певний продукт, штучна інтелекту може рекомендувати промоції, пов’язані з цією категорією, збільшуючи ймовірність залучення та реалізованих нагород.

Якщо бренд кави хоче збільшити продажі в післяобідній час, вони можуть запропонувати промоцію “купи один, отримай другий після 14:00” для учасників програми лояльності певного віку. Хоча це може привести до деяких реалізованих нагород, цей підхід не є真正 персоналізованим і не змінить поведінку, або не спонукатиме додаткові післяобідні відвідування кав’ярні. Не тільки сегментація дозволяє компаніям надавати клієнтам те, що вони вже знають, але також передбачати нові продукти, які клієнти можуть подобатися, на основі минулих переваг – що є вигідним як для споживача, так і для підприємства.

Штучна інтелекту дозволяє компаніям зібрати великі об’єми даних клієнтів з кількох каналів (наприклад, покупок в магазині, онлайн-шопінгу та соціальної взаємодії), а потім аналізувати та активувати персоналізовані промоції. Тому замість того, щоб пропонувати промоцію “купи один, отримай другий після 14:00” всім клієнтам, одна й та ж кав’ярня може націлитися на клієнтів, які з більшою ймовірністю реалізують нагороду.

Будування масштабованості та адаптивності у нагородах

З програмами лояльності, які мають готові нагороди, часто спостерігається спад участі та реалізованих нагород після першої нагороди, оскільки ці програми не мають персоналізації та є повторюваними. Представьте собі програму лояльності, яка адаптується та еволюціонує з кожною взаємодією клієнта. Це місце, де штучна інтелекту може зіграти трансформаційну роль.

З допомогою штучної інтелекту бренди можуть створити масштабовані програми лояльності, які не тільки персоналізовані для окремих клієнтів, але також адаптивні з часом. Це додає велику цінність для брендів, оскільки промоція, яка призводить до великих продажів одного дня, не гарантує успіху в майбутньому – сезонність, тенденції клієнтів, нові варіанти можутьすべて вплинути на поведінку клієнтів. Програма лояльності з інтегрованою штучною інтелекту може постійно вивчати та уточнювати, які промоції є найбільш ефективними, аналізуючи рівень реалізованих нагород, історію покупок клієнтів, поведінку під час просмотру та демографічні дані. Використовуючи дані на основі цих метрик, програми лояльності брендів можуть автоматично персоналізувати та надсилати промоції правильним клієнтам – і, що не менш важливо, вони можуть зробити це в правильний час.

У кінцевому підсумку, інтеграція штучної інтелекту до програм лояльності дозволяє брендам створювати динамічні, персоналізовані досвіди, які сприяють глибшій взаємодії клієнтів та лояльності, забезпечуючи, що їх інвестиції в ці програми приносять найвищі можливі повернення.