Ưu thế Trí tuệ nhân tạo: Tái định hình Chương trình忠诚 và Phân khúc Khách hàng

Cho dù trực tuyến hay trong cửa hàng, người tiêu dùng đã quen với việc được yêu cầu tham gia chương trình忠诚 khi mua hàng. Đó là một phần của trải nghiệm mua sắm mà mọi người đã mong đợi, nhưng cơ chế đằng sau những chương trình này không phải lúc nào cũng rõ ràng. Hầu hết các chương trình忠诚 đều theo cùng một công thức — bạn đăng ký và nhận được cùng một phần thưởng và ưu đãi như tất cả (hoặc hầu hết) các thành viên khác của chương trình忠诚. Đối với các thương hiệu cấu trúc chương trình忠诚 theo cách một kích cỡ phù hợp với tất cả, hầu hết các phần thưởng không bao giờ được đổi lấy, làm giảm lợi nhuận đầu tư của doanh nghiệp.

Khi nói đến việc xây dựng忠诚 và thu hút khách hàng lặp lại, cá nhân hóa là chìa khóa. Hơn thế, cá nhân hóa tốt là chìa khóa.忠诚 tăng 1,5 lần khi các thương hiệu sử dụng cá nhân hóa để đáp ứng nhu cầu của khách hàng, nhưng 50% người tiêu dùng cảm thấy rằng cá nhân hóa thường không chính xác.

Cách tốt nhất để cá nhân hóa chương trình忠诚 và nổi bật? Bằng cách triển khai Trí tuệ nhân tạo và tích hợp nó trong tất cả các giai đoạn của hành trình khách hàng. Với Trí tuệ nhân tạo được tối ưu hóa, các thương hiệu nhà hàng, thương mại điện tử và bán lẻ có thể nâng cao chương trình忠诚 thông qua cá nhân hóa và phân khúc, dẫn đến tỷ lệ đổi lấy phần thưởng cao hơn và khách hàng tham gia nhiều hơn.

Sửa chữa phân khúc và kết nối dữ liệu khách hàng

Chìa khóa để bất kỳ loại tiếp thị thương hiệu và忠诚 nào là phân khúc hiệu quả. Trong hầu hết các trường hợp, các thương hiệu phân khúc khách hàng theo các đặc điểm như tuổi, vị trí địa lý, thu nhập, v.v., sử dụng những điểm dữ liệu này để thông báo về khuyến mãi. Và, thường xuyên, phân khúc chỉ dựa trên một trong những yếu tố này.

Trí tuệ nhân tạo giúp các doanh nghiệp dự đoán sở thích và mô hình hành vi của khách hàng ngoài các danh mục nhân khẩu học cổ điển, đề xuất các khuyến mãi phù hợp nhất để chạy (và cho những khách hàng nào). Hơn nữa, không có giới hạn về số lượng biến bạn có thể sử dụng cho phân khúc – cho phép các nhà tiếp thị phân biệt các nhóm thành hàng trăm phân khúc độc đáo. Mỗi khách hàng cuối cùng có thể là phân khúc của riêng họ, và do đó, nhận được trải nghiệm và phần thưởng tối ưu mà phù hợp với sở thích của riêng họ. Nếu một khách hàng thường xuyên mua một sản phẩm cụ thể, Trí tuệ nhân tạo có thể đề xuất các khuyến mãi liên quan đến danh mục đó, tăng khả năng tham gia và đổi lấy.

Nếu một thương hiệu cà phê muốn tăng doanh thu vào buổi chiều, họ có thể đẩy một khuyến mãi mua một tặng một sau 2 giờ chiều cho các thành viên忠诚 của một độ tuổi nhất định. Mặc dù điều này có thể dẫn đến một số đổi lấy phần thưởng, nhưng cách tiếp cận này không thực sự được cá nhân hóa và sẽ không thay đổi hành vi, hoặc khuyến khích các chuyến đi cà phê buổi chiều bổ sung. Không chỉ phân khúc cho phép các công ty đưa ra thứ mà họ biết khách hàng đã thích, mà còn dự đoán các sản phẩm mới mà khách hàng có thể thích dựa trên sở thích trước đây – có lợi cho cả khách hàng và doanh nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo cho phép các công ty biên soạn大量 dữ liệu khách hàng từ nhiều kênh (ví dụ, mua hàng trực tiếp, mua sắm trực tuyến và tương tác trên mạng xã hội), và sau đó phân tích và kích hoạt các khuyến mãi được cá nhân hóa. Vì vậy, thay vì đẩy một khuyến mãi mua một tặng một cho tất cả khách hàng sau 2 giờ chiều, cùng một cửa hàng cà phê có thể nhắm đến các khách hàng có nhiều khả năng đổi lấy.

Xây dựng khả năng mở rộng và thích ứng vào phần thưởng

Với các chương trình phần thưởng có thể cắm và chạy, thường có một sự sụt giảm trong sự tham gia và đổi lấy phần thưởng sau phần thưởng ban đầu vì những chương trình này thiếu cá nhân hóa và lặp đi lặp lại. Hãy tưởng tượng có một chương trình phần thưởng thích ứng và phát triển với mỗi tương tác của khách hàng. Đây là nơi Trí tuệ nhân tạo có thể đóng vai trò chuyển đổi.

Với Trí tuệ nhân tạo, các thương hiệu có thể tạo ra các chương trình忠诚 có thể mở rộng mà không chỉ được tùy chỉnh cho từng khách hàng, mà còn thích ứng theo thời gian. Điều này thêm giá trị lớn cho các thương hiệu vì một khuyến mãi mang lại doanh thu lớn vào một ngày không được đảm bảo sẽ hoạt động tốt trong tương lai – mùa, xu hướng khách hàng, tùy chọn mới có thể ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng. Một chương trình忠诚 với Trí tuệ nhân tạo tích hợp có thể liên tục học hỏi và tinh chỉnh những khuyến mãi nào hiệu quả nhất bằng cách phân tích tỷ lệ đổi lấy, lịch sử mua hàng của khách hàng, hành vi duyệt web và dữ liệu nhân khẩu học. Bằng cách tận dụng những thông tin dựa trên những số liệu này, các chương trình忠诚 của thương hiệu có thể tự động tùy chỉnh và gửi các khuyến mãi được cá nhân hóa cho đúng khách hàng – và quan trọng không kém, họ có thể làm như vậy vào đúng thời điểm.

Cuối cùng, việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo vào các chương trình忠诚 cho phép các thương hiệu tạo ra những trải nghiệm động và được cá nhân hóa, giúp tăng cường sự tham gia và忠诚 của khách hàng, đảm bảo rằng các khoản đầu tư vào những chương trình này mang lại lợi nhuận cao nhất có thể cho khách hàng – và đều quan trọng như nhau, họ có thể làm như vậy vào đúng thời điểm.