Wykorzystanie AI do segmentacji klientów i personalizacji ich doświadczeń
Personalizacja odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu doskonałego doświadczenia zakupowego na stronach e-commerce. Jednak wiele firm napotyka trudności w wdrożeniu spersonalizowanych interakcji, których oczekują klienci. Bez wsparcia sztucznej inteligencji (AI) proces ten często staje się złożony i czasochłonny.
Liderzy branży e-commerce z powodzeniem wykorzystują AI do maksymalizacji wartości dla klientów, jednocześnie angażując mniej zasobów wewnętrznych. Kluczem do sukcesu jest zastosowanie jasnej strategii wraz z wykorzystaniem możliwości, jakie daje AI. Pozwala to na stworzenie spersonalizowanych doświadczeń zakupowych dla każdego klienta.
W niniejszym artykule przedstawimy pięć sposobów na wykorzystanie AI do wdrożenia spersonalizowanych doświadczeń zakupowych na dużą skalę. Dzięki tej wiedzy sprzedawcy e-commerce będą mogli opracować własne strategie AI i wybrać najlepsze dla siebie rozwiązania, prowadzące do pozytywnych wyników i zwiększonego zaangażowania klientów.
Segmentacja klientów przy użyciu AI
Personalizacja opiera się na wykorzystaniu danych klientów w celu projektowania i dostarczania doświadczeń dostosowanych do ich unikalnych potrzeb i kontekstów. Segmenty klientów odgrywają kluczową rolę, łącząc dane z dostarczanymi doświadczeniami.
Wiele firm e-commerce opiera się na ręcznej segmentacji swoich klientów, wykorzystując podstawowe dane demograficzne, takie jak lokalizacja, wiek czy płeć, a także ograniczoną liczbę danych behawioralnych. Jest to jednak proces powolny, nieodpowiadający potrzebom hiperpersonalizacji. Może on również pomijać inne ważne typy danych, jak informacje transakcyjne czy aktywność w czasie rzeczywistym.
Liderzy w personalizacji korzystają z modeli AI do identyfikowania i tworzenia segmentów klientów bez angażowania zespołów analitycznych. AI wykorzystuje dane behawioralne klientów, takie jak kliknięcia w reklamy, otwarte e-maile, aktywność w sklepie, preferencje i historię zakupów, aby zbudować modele przewidujące prawdopodobieństwo określonych działań klientów w przyszłości. Wskaźnik ten określany jest jako wskaźnik skłonności.
Na przykład model AI mógłby zidentyfikować klientów, którzy wcześniej zwrócili produkty i nie odwiedzili strony przez sześć miesięcy, jako grupę o wysokim prawdopodobieństwie rezygnacji. Sprzedawca może następnie reaktywować tych klientów poprzez ukierunkowaną obsługę, zniżki czy inne mechanizmy.
Najlepsze rozwiązania AI łączą przejrzystość z automatyzacją, wyjaśniając podstawy wskaźników skłonności. Dzięki temu sprzedawcy mogą zrozumieć, na jakiej podstawie klienci są przypisywani do poszczególnych segmentów.
Liderzy personalizacji często automatycznie przenoszą klientów między segmentami w odpowiedzi na ich zachowania w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli klient zwykle robi zakupy w kategorii męskiej, ale w Walentynki kupuje coś z kategorii damskiej, system może go automatycznie przesunąć do segmentu “damskie prezenty”. W rezultacie klient może natychmiast otrzymać spersonalizowane doświadczenie, podkreślające najciekawsze prezenty dla kobiet i powiązane promocje.
Zastosowanie AI do identyfikacji i tworzenia istotnych segmentów oraz automatyzacji segmentacji klientów pozwala sprzedawcom oszczędzić czas, dostarczając bardziej efektywne spersonalizowane doświadczenia dla swoich klientów.
Personalizacja funkcji wyszukiwania i nawigacji
Gdy klienci odwiedzają strony e-commerce, sprzedawcy mają tylko kilka sekund na zaprezentowanie najbardziej odpowiednich produktów. Wyszukiwanie na stronie, przeglądanie kategorii oraz rekomendacje produktów są trzema kluczowymi metodami do przedstawiania klientom pożądanych artykułów. Wszystkie one mogą korzystać z AI, aby pokazać każdemu klientowi najbardziej odpowiedni produkt, zwiększając tym samym konwersję.
Prawie 40% odwiedzających korzysta z paska wyszukiwania, aby znaleźć interesujące ich produkty. Ci klienci dokonują zakupów prawie dwa razy częściej niż ci, którzy nie korzystają z wyszukiwarki, co podkreśla znaczenie efektywnej funkcji wyszukiwania. Niestety, ponad połowa najlepiej funkcjonujących stron e-commerce cechuje się niską skutecznością wyszukiwania.
Wiele z tych problemów można zminimalizować za pomocą AI, która personalizuje i optymalizuje funkcję wyszukiwania. Zaawansowane funkcje wyszukiwania oparte na AI radzą sobie z błędami ortograficznymi, oferują synonimy i dostosowują wyniki w zależności od zachowania klienta na stronie. Na przykład, jeśli klient spędza czas w sekcji sprzętu do biegania, a następnie wpisuje “spodnie”, algorytmy AI mogą na bieżąco przestawić wyniki wyszukiwania, aby spodnie do biegania były pokazane przed spodniami jeansowymi.
Klienci często potrzebują pomocy w zawężeniu wyszukiwania do interesujących ich artykułów – np. według koloru, rozmiaru, materiału czy typu. Funkcje wyszukiwania oparte na AI mogą dynamicznie sugerować filtry w zależności od zapytania, tworząc potężne doświadczenie wyszukiwania, które za każdym razem umożliwia klientom znalezienie dokładnie tego, czego szukają.
Około 60% kupujących preferuje korzystanie z nawigacji na stronie, aby odkryć produkty, których potrzebują. Dlatego istotne jest wykorzystanie AI w celu dostarczenia zaawansowanego, spersonalizowanego doświadczenia przeglądania, które zwiększa konwersję i satysfakcję klienta. AI może dynamicznie sortować produkty dla każdego klienta, bazując na jego obecnych i przeszłych zachowaniach zakupowych. Ponadto nawigacja na stronie e-commerce może być spersonalizowana, np. poprzez umieszczenie na szczycie menu kategorii, które dany klient najczęściej przegląda.
Personalizacja rekomendacji produktowych
Rekomendacje produktowe to trzeci kluczowy element układanki odkrywania produktów, doskonały do optymalizacji za pomocą AI. Wiele firm obecnie nie wykorzystuje segmentacji klientów w celu personalizacji swoich rekomendacji. Zastosowanie segmentacji do dostarczania rekomendacji ściśle dopasowanych do zachowań kupującego okazuje się niezwykle skuteczne.
Weźmy pod uwagę przykład klienta, który kupuje sprzęt do biegania. Klient ten może zostać zaklasyfikowany do segmentu “biegacze”. Wtedy strona zaktualizowałaby rekomendacje produktów, nadając priorytet odzieży do biegania we wszystkich odwiedzanych przez klienta kategoriach. Rekomendacje produktów dostarczają indywidualnie dostosowane sugestie dla każdego klienta.
Badania pokazują, że 91% konsumentów twierdzi, że są bardziej skłonni do zakupów u marek, które oferują trafne rekomendacje produktów i oferty. Stosowanie AI do generowania precyzyjnych i użytecznych rekomendacji produktów może przynieść znaczące korzyści biznesowe.
Personalizacja treści i promocji
Zawartość na stronie e-commerce, taka jak bannery, bloki tekstowe czy inne elementy, ma kluczowe znaczenie dla budowania marki i doświadczenia klienta. Zanim sprzedawcy mogą zastosować spersonalizowane treści, muszą je najpierw wygenerować, co może okazać się trudnym i czasochłonnym procesem.
AI może pomóc w automatyzacji tego łańcucha dostaw treści – od generowania nowych aktywów, przez etykietowanie istniejących i produkcję wersji o różnych rozmiarach, aż po komponowanie lub modyfikowanie modularnych treści do personalizacji. Liderzy personalizacji wykorzystują systemy zarządzania aktywami wspierane przez AI, które ułatwiają produkcję i personalizację treści.
Sztuczna inteligencja stanowi również potężne narzędzie umożliwiające personalizację treści i promocji, dzięki wykorzystaniu segmentów wspieranych przez AI oraz analizie działań klientów na stronie. Dzięki temu treść i promocje mogą być dynamicznie dostosowywane do aktualnego kontekstu użytkownika, jego profilu i zachowań.
Wiodące marki nie traktują personalizacji jako jednorazowego zadania. Wykorzystują narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do testowania efektywności treści i promocji, automatycznego rozmieszczania różnorodnych wariantów dla zróżnicowanych grup klientów, a następnie ich optymalizacji w czasie rzeczywistym.
Spójne doświadczenie klienta na wszystkich etapach ścieżki konwersji
Oczekuje się, że każdy punkt interakcji z markami, począwszy od wstępnych komunikatów przez kampanie e-mailowe, materiały edukacyjne, oferty lojalnościowe, aż po powiadomienia mobilne, będzie spersonalizowany. Koordynowanie tego wszystkiego ręcznie, bez wsparcia AI, może być wyjątkowo trudne i często prowadzi do fragmentarycznego i niespójnego doświadczenia dla klienta.
Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję są w stanie skutecznie używać danych klientów w czasie rzeczywistym, aby zaproponować najbardziej odpowiednie kolejne doświadczenie dla każdego klienta, niezależnie od kanału lub urządzenia, którego on używa. Zaawansowane modele AI analizują i kategoryzują każdą wiadomość skierowaną do danego klienta, a następnie dostosowują jej rangę w miarę jak klient angażuje się z marką.
Najbardziej efektywne rozwiązania korzystają z modeli skoncentrowanych na określonych celach, takich jak maksymalizacja wskaźnika konwersji lub zwiększenie przychodów. Poprzez wykorzystanie AI do identyfikacji najskuteczniejszych następnych interakcji z klientami, marki mogą dostarczać spójne i personalizowane doświadczenia na każdym etapie cyklu życia klienta, nawet gdy przechodzi on między różnymi kanałami i urządzeniami.
Wnioski
Choć realizacja skutecznej personalizacji może wydawać się skomplikowanym zadaniem, w rzeczywistości nie musi takie być. Istnieje wiele metod tworzenia potężnych spersonalizowanych doświadczeń, w których sztuczna inteligencja może pomóc poprzez automatyzację, koordynację, dostarczanie i optymalizację.
Narzędzia personalizacyjne mogą współdziałać z istniejącymi technologiami i danymi, przyczyniając się do przekształcenia Twojego biznesu i doświadczenia klienta. Najbardziej zaawansowane rozwiązania w zakresie handlu cyfrowego często zawierają wbudowane funkcje AI, pozwalając na skupienie się na strategii i kluczowych wskaźnikach efektywności, które są najważniejsze dla Twojego biznesu.
