Перевага штучної інтелекту: перебудова програм лояльності та сегментації клієнтів

Хоча це відбувається онлайн чи в магазині, споживачі звикли до того, що їх запрошують приєднатися до програм лояльності під час покупки. Це частина досвіду покупок, до якої люди звикли, але механіка цих програм не завжди очевидна. Більшість програм лояльності слідують одній і тій же формулі — ви реєструєтеся і отримуєте ті самі 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 повернення інвестицій бізнесу.

Якщо говорити про будівництво лояльності та отримання повторних клієнтів, персоналізація є ключем. Більше того, хороша персоналізація є ключем. Лояльність збільшується в 1,5 рази, коли бренди використовують персоналізацію для задоволення потреб клієнтів, але 50% споживачів вважають, що персоналізація часто є невиправданою.

Найкращий спосіб персоналізації програм лояльності та виділення? Реалізовуючи штучний інтелект та інтегруючи його на всіх етапах взаємодії з клієнтом. З оптимізованим штучним інтелектом ресторани, електронна комерція та рітейл-бренди можуть підвищити програми за допомогою персоналізації та сегментації, що призводить до вищого рівня реалізованих нагород та більш залучених клієнтів.

Виправлення сегментації та підключення клієнтських даних

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

Штучний інтелект допомагає підприємствам передбачати переваги та поведінкові моделі клієнтів поза рамками класичних демографічних категорій, пропонуючи найбільш актуальні промоції для проведення (та для яких клієнтів). 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 стати своєю власною сегментом, і в результаті отримати оптимальний досвід та нагороду, яка має сенс для власних переваг. Якщо клієнт часто купує певний продукт, штучний інтелект може рекомендувати промоції, пов’язані з цією категорією, збільшуючи ймовірність залучення та реалізованих нагород.

Якщо бренд кави хоче збільшити продажі у другій половині дня, 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 заохотить додаткові відвідування кав’ярні у другій половині дня. Не тільки сегментація дозволяє компаніям надавати щось, що клієнт вже знає, але також передбачати нові продукти, які клієнт може подобатися, на основі минулих переваг – що є вигідним як для споживача, так і для бізнесу.

Штучний інтелект дозволяє компаніям зібрати великі об’єми клієнтських даних з кількох каналів (наприклад, покупки в магазині, онлайн-шопінг та взаємодія у соціальних мережах), а потім аналізувати та активувати персоналізовані промоції. Тому замість того, щоб пропонувати промоцію “купи один, отримай другий” всім клієнтам після 14:00, той самий кав’ярня може націлитися на клієнтів, які з більшою ймовірністю реалізують нагороди.

Створення масштабованості та адаптивності у нагородах

З програмами нагород з готовими рішеннями часто спостерігається спад участі та реалізованих нагород після першої нагороди, оскільки ці програми не мають персоналізації та повторюються. Припустимо, що у вас є програма нагород, яка адаптується та розвивається з кожною взаємодією клієнта. Саме тут штучний інтелект може зіграти трансформуючу роль.

З штучним інтелектом бренди можуть створювати масштабовані програми лояльності, які не тільки підходять до індивідуальних клієнтів, але також адаптуються з часом. Це додає велику цінність для брендів, оскільки промоція, яка призводить до великих продажів одного дня, не гарантує хорошої роботи в майбутньому – сезонність, тенденції клієнтів, нові варіанти можутьすべて вплинути на поведінку клієнтів. Програма лояльності з інтегрованим штучним інтелектом може постійно вивчати та уточнювати, які промоції є найбільш ефективними, аналізуючи рівень реалізованих нагород, історію покупок клієнта, поведінку під час просмотру та демографічні дані. Використовуючи інсайти на основі цих метрик, програми лояльності брендів можуть автоматично підбирати та надсилати персоналізовані промоції правильним клієнтам – і не менш важливо, вони можуть це робити в потрібний час.

У кінцевому підсумку, інтеграція штучного інтелекту до програм лояльності дозволяє брендам створювати динамічні, персоналізовані досвіди, які сприяють глибшому залученню клієнтів та лояльності, забезпечуючи, щоб інвестиції в ці програми принесли найвищі можливі повернення.