Sztuczna inteligencja jako pomysł na budowanie lojalności klientów

W dzisiejszym świecie niemal na każdym kroku mamy do czynienia ze sztuczną inteligencją. Może ona ułatwiać życie, wspomagać nas podczas codziennych, często powtarzalnych czynności czy sugerować nowe, lepsze rozwiązania dla dotychczasowych aktywności. AI ma jednak zdecydowanie szersze zastosowanie, niż mogłoby się wydawać. Prawdziwym oceanem możliwości dla sztucznej inteligencji jest bowiem świat biznesu, a w szczególności programów lojalnościowych.

 

Istota programów lojalnościowych

Tworząc własny biznes większość przedsiębiorców stara się zdobyć lojalnych klientów. Jest to stanowczo bardziej efektywne niż pozyskiwanie jednorazowych kontrahentów. W podtrzymywaniu retencji świetnie sprawdzają się wszelkiego rodzaju programy lojalnościowe.

Co tak naprawdę dają? Przede wszystkim wywołują pewnego rodzaju przywiązanie konsumenta do produktu czy usługi danej firmy. Im bardziej klienci zaufają konkretnej firmie, tym chętniej dokonują zakupu, co przekłada się na większy zysk.

Aktualnie na rynku możemy odnaleźć wiele różnorodnych rodzajów programów lojalnościowych. Najbardziej popularne to kupony, rabaty i nagrody przyznawane w zamian za wykonanie zdefiniowanych przez nas akcji. Przede wszystkim chodzi o motywację skłaniającą klienta do jak najczęstszych zakupów.

Warto jednak zauważyć, że obecnie z pomocą w budowaniu lojalności klientów spieszy marketerom nowoczesna technologia. Jednym z najbardziej przydatnych „pomocników” jest aktualnie sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja w programach lojalnościowych

Programy lojalnościowe mają realny wpływ na przywiązanie klienta do firmy i oferowanych produktów.

 

Sztuczna inteligencja w programach lojalnościowych

Jak to działa? Programy lojalnościowe umożliwiają gromadzenie ogromnych ilości danych na temat klientów. Po dokonaniu zakupu sztuczna inteligencja może skojarzyć, jakie produkty zostały nabyte i przypisać je do spersonalizowanego profilu użytkownika. Mając dostęp do takich informacji możemy mieć realny wpływ na kolejne wybory konsumenckie.

Wszystko dzięki uczeniu maszynowemu. Sztuczna inteligencja analizuje i zapamiętuje wybory, jakie podejmuje dany konsument i buduje przepastne bazy danych zawierające informacje o klientach. Dzięki temu sprzedawcy mają dostęp do kompletu danych na temat zachowań i preferencji, a odbiorcy otrzymują spersonalizowaną ofertę zachęcającą do zakupu.

 

To coś więcej niż analiza danych…

Uczenie maszynowe nie polega jednak na samym przetwarzaniu i analizowaniu posiadanych danych. Jest to dużo bardziej złożony proces, który ma na celu przewidzieć, czego potrzebuje konkretny konsument oraz jakich produktów może oczekiwać w dalszej przyszłości. Sztuczna inteligencja musi w jak największym stopniu „zrozumieć” klienta i dopasować swoje algorytmy do jego wymagań.

Rzecz jasna – algorytmy używane przez sztuczną inteligencje nie są nieomylne. Mimo, że komputer cały czas się „uczy”, to proces ten nieustannie powinien kontrolować człowiek, który może lepiej zrozumieć otrzymane dane i informacje o kliencie. Niewątpliwie jednak korzystając ze sztucznej inteligencji jest to o wiele łatwiejsze, niż gdyby wszystkie dane były uzyskiwane ręcznie przez człowieka.

Zdolność dostrzegania wzorców postępowania i rozumienia zachowań konsumenckich to coś, co pomaga specjalistom od marketingu zdobyć informacje niezbędne do lepszego segmentowania klientów. Trzeba jednak pamiętać, że uczenie maszynowe nie może zastąpić żywych marketerów. Sztuczna inteligencja jest bowiem narzędziem, które działa tylko wtedy, gdy jest połączone z ludzką wiedzą i analizą. Taki analityczny tandem jest niezwykle efektywny i pozwala stanowczo łatwiej osiągnąć wyznaczone cele.

Uczenie maszynowe

Mimo, że sztuczna inteligencja cały czas się „uczy”, to kontrola człowieka jest nadal niezbędna.

 

Korzystanie z uczenia maszynowego w połączeniu ze sztuczną inteligencją ma za zadanie zmniejszyć ilość domysłów na temat tego, czego klienci mogą potrzebować. Użyte technologie mają pomóc przewidzieć czego konkretnie oczekują. Takie działania, jeśli są prawidłowo wykorzystywane, mogą w znacznym stopniu usprawnić działanie programów lojalnościowych.

W przypadku programów lojalnościowych sztuczna inteligencja może też przeanalizować sposób dokonywania zakupów i zaproponować klientom ofertę, która będzie ich motywować do podejmowania kolejnych akcji. Dzięki wiedzy na temat konsumenckich przyzwyczajeń można określić, jakie promocje czy prezenty będą najlepszym sposobem na uszczęśliwienie klienta. A szczęście często przekłada się na zwiększoną lojalność do danej firmy, produktu czy usługi.

 

Jak to działa w praktyce? Kilka przykładów

Najczęściej spotykanym sposobem zachęcenia do zakupu jest obsługa porzuconego koszyka. Gdy szukamy w sklepie internetowym jakichś przedmiotów, ale proces nie zakończy się dokonaniem zakupu możemy zostać zachęceni do kupna. Zazwyczaj jest to wiadomość informująca, że jeśli zdecydujemy się na zakup wcześniej przeglądanego produktu, to otrzymamy dodatkowe korzyści, najczęściej rabat. W ramach tej taktyki sztuczna inteligencja proponuje rzeczy, którymi konsument był już zainteresowany, a jednocześnie oferuje nieco niższą cenę, co jeszcze bardziej może zachęcić do finalizacji transakcji.

Sztuczna inteligencja w e-commerce

Źródło: ehandelmag

 

Innym, bardziej zaawansowanym sposobem pozwalającym zbudować grupę lojalnych klientów jest proponowanie dedykowanych akcesoriów do zakupionego produktu. Otrzymując taką ofertę klient może dostrzec, że nam na nim zależy, a wiadomość jest do niego idealnie dopasowana. Dzięki temu możemy zachęcić do ponownego zakupu w sklepie poprzez przewidywania, czego konsument może potrzebować.

Sztuczna inteligencja w e-commerce

Źródło: ehandelmag

 

Kolejnym sposobem budowania lojalności jest oferowanie kupionych wcześniej produktów, których klient może ponownie potrzebować. Często taki przekaz jest połączony z dodatkowym rabatem na ponowne zakupy. Dzięki temu konsumenci mogą poczuć się zaopiekowanymi przez markę oraz, przede wszystkim, otrzymać potrzebny im produkt w korzystnej cenie.

Sztuczna inteligencja w e-commerce - oferowanie kupionych wcześniej produktów

Źródło: własne, mail od drtusz.pl

 

Sztuczna inteligencja wraz z uczeniem maszynowym są bardzo pomocne nawet na wczesnym etapie rozwoju programów lojalnościowych. Dzięki nim możliwe jest podjęcie bardziej efektywnych działań, które będą precyzyjnie dopasowane do konkretnego klienta. Pokazuje to, że sztuczna inteligencja może być niezwykle przydatnym narzędziem w prowadzeniu biznesu, dlatego warto zawczasu się nią zainteresować.

Posłuchaj questus podcast

 Wpadnij na nasz kanał Youtube

Newsletter

Chcesz być informowany
o nowościach?
Dołącz do naszego
 newslettera.

 

Autor: Kacper Żarski
Interesuję się głownie produkcją materiałów filmowych oraz nowymi technologiami. Od kilku lat łączę te dwie pasje tworząc bloga z kanałem YouTube, w ramach których testuję możliwości pojawiających się nowinek elektronicznych. Uwielbiam YouTube i każdego dnia staram się doskonalić umiejętności żeby móc w pełni wykorzystać jego możliwości podążając za zmieniającymi się trendami. Mam duszę perfekcjonisty starając się dopracować każdy szczegół do takiego stopnia, żeby efekt końcowy mnie satysfakcjonował. Jednocześnie wierzę w nieustający rozwój wymyślając co w przyszłości można jeszcze zmienić na lepsze. Niewątpliwie jestem też pracoholikiem – nawet podczas wyjazdów „pstrykam” setki zdjęć do wykorzystania w kolejnych materiałach, a przejazdy pociągiem spędzam zawsze z laptopem na kolanach. W questusie jestem odpowiedzialny głównie za tworzenie filmów, prowadzenie firmowego kanału YouTube, obsługę profilu na Twitterze oraz techniczną stroną questus BLOG. Czasem też napiszę coś od siebie.
Ostatnie wpisy
Ludzie, którzy zmieniają świat: Richard H. Thaler

Ludzie, którzy zmieniają świat: Richard H. Thaler

Ekonomia behawioralna pomogła przeformułować niektóre z kluczowych pytań w ekonomii i finansach.   Laureatem Nagrody Banku Szwecji im. Alfreda Nobla w dziedzinie ekonomii (potocznie zwaną Nagrodą Nobla) w 2017 roku został amerykański ekonomista Richard H. Thaler....

czytaj dalej