Zdobycie pierwszego zamówienia to dopiero początek. Prawdziwa wartość klienta ujawnia się wtedy, gdy wraca po kolejne zakupy. Regularnie kupujący klienci to fundament stabilnego e-commerce, a sztuczna inteligencja pozwala przewidzieć, kto i kiedy najprawdopodobniej kupi ponownie.
Spis treści
- 01 Co daje scenariusz ponownych zakupów?
- 02 W jaki sposób AI i automatyzacja mogą pomóc?
- 03 Jakie mogą być potencjalne zastosowania takich predykcji?
- 04 Jakie wskazówki zwiększą skuteczność?
- 05 Podsumowanie
01 Co daje scenariusz ponownych zakupów?
Scenariusz identyfikuje użytkowników kupujących po raz pierwszy, którzy prawdopodobnie będą kupować częściej a do których możesz skierować reklamy. Dzięki precyzyjnie adresowanym komunikatom możliwe będzie zwiększenie sprzedaży i lojalności klientów.
Ten scenariusz przyczynia się do:
- zwiększenia częstotliwości zakupów;
- wzrostu LTV;
- wzrostu revenue;
- zwiększenia wskaźnika repeat purchase rate.
Powtarzalne zakupy klientów to jedno z najważniejszych zagadnień w handlu detalicznym i e-commerce. To właśnie klienci, którzy regularnie dokonują zakupów, stanowią podstawę stabilnego biznesu. Dlatego warto wykorzystać sztuczną inteligencję do przewidywania i zwiększania liczby powtarzalnych zakupów.
02 W jaki sposób AI i automatyzacja mogą pomóc?
Istnieją różne sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w analizie zachowań zakupowych klientów oraz w przewidywaniu ich przyszłych zakupów. Jednym z najpopularniejszych narzędzi są predykcje, które analizują różne dane zakupowe klientów, takie jak historia ich zakupów, preferencje oraz zachowania.
Algorytmy AI mogą być również używane do przewidywania czasu, w którym dany klient dokona kolejnego zakupu. Dzięki temu można zaplanować odpowiednią kampanię marketingową lub promocję, skierowaną do odpowiedniego klienta w odpowiednim czasie.
Dzięki sztucznej inteligencji można zwiększyć wartość koszyka, czyli liczbę produktów, które klienci kupują za jednym razem. Algorytmy AI analizują dane dotyczące historii zakupów, preferencji oraz zachowań klientów, i na tej podstawie proponują dodatkowe produkty lub akcesoria.
03 Jakie mogą być potencjalne zastosowania takich predykcji?
Przykład 1: Klient, który regularnie kupuje kawę w sklepie internetowym - z dużym prawdopodobieństwem w przyszłości zakupi ekspres do kawy, spieniacz do mleka lub inne akcesoria związane z kawą.
Przykład 2: Klient, który wielokrotnie kupował ubrania do ćwiczeń - istnieje większe prawdopodobieństwo, że w przyszłości będzie zainteresowany zakupem dodatkowego sprzętu do ćwiczeń, suplementów lub karnetów na siłownię.
Przykład 3: Firma sprzedająca produkty kosmetyczne, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania recenzji i opinii klientów w celu identyfikacji typowych skarg dotyczących konkretnego produktu.
04 Jakie wskazówki zwiększą skuteczność?
- Przeanalizuj, kiedy klienci najczęściej powracają do Twojego sklepu oraz ustal graniczną datę od pierwszego zakupu, po której klient powinien ponownie odwiedzić sklep.
- Zrozum preferencje Twoich klientów odnośnie kategorii. Wykorzystaj rekomendacje, które pomogą Ci dokładnie określić grupę osób zainteresowanych konkretną grupą produktową.
- Przetestuj wysyłkę emaili sprzedażowych z produktami komplementarnymi.
- Testuj różne taktyki zaangażowania klienta. Wysyłaj bezpłatną dostawę, kupon rocznicowy lub zaproszenie do specjalnego wydarzenia tylko dla klientów, którzy są z Tobą już rok.
- Sprawdzaj różne kanały komunikacji. Jeśli widzisz, że kanał email nie jest interesujący dla wszystkich, poinformuj niektórych klientów o specjalnej niespodziance sms'owo lub poprzez webpush.
- Dodaj blok z rekomendowanymi produktami na podstawie preferencji Twoich klientów oraz ich historii zakupowej.
Firma iHerb ma ciekawy sposób na zachęcenie klienta do dokonania następnego zakupu po pierwszym razie. W podsumowaniu zakupów dodaje komplementarne rekomendacje, które są spójne z poprzednim zakupem klienta.
Firma D2C Shave Club dodaje przed wysyłką informację, że jeszcze nie jest za późno, aby zamówić komplementarne produkty, które mogą być jeszcze dołączone do obecnej przesyłki.
05 Podsumowanie
Powtarzalne zakupy to fundament stabilnego biznesu e-commerce - to stali klienci napędzają LTV i przewidywalne przychody. Sztuczna inteligencja pozwala przewidzieć, kto i kiedy najprawdopodobniej kupi ponownie, dzięki czemu możesz trafić z ofertą w idealnym momencie. Wykorzystaj trafne rekomendacje, produkty komplementarne i dobrze dobrane kanały komunikacji, a regularnie testuj różne taktyki zaangażowania klienta.