Imate podatke o strankah. zgodovino nakupov. Obna\u0161anje na spletni strani. Sodelovanje v e-po\u0161ti. Opombe CRM. Vloge za podporo. Dnevniki uporabe izdelka.<\/p>\n
Vsi ti podatki vam morajo povedati, kdo so va\u0161e najbolj\u0161e stranke. Kaj potrebujejo. Kdaj bodo od\u0161le. Kdo je pripravljen kupiti ve\u010d.<\/p>\n
Toda spreminjanje podatkov v vpoglede? Za to je potrebna analiza. Pravo analizo, ne le pregledovanje nadzornih plo\u0161\u010d. Za to pa ve\u010dina ekip nima \u010dasa.<\/p>\n
Analizo opravi umetna inteligenca. Najde vzorce vedenja strank. Ustvari segmente, ki dejansko napovedujejo rezultate. Opazi opozorilne znake, preden stranke odidejo. Va\u0161a ekipa sprejema odlo\u010ditve na podlagi tega, kar stranke po\u010dnejo, in ne na podlagi tega, kar upate, da bodo naredile.<\/p>\n\n\n
Va\u0161 CRM je poln. Va\u0161a analiti\u010dna orodja spremljajo vse. Pripravite lahko poro\u010dila o vseh \u017eelenih kazalnikih.<\/p>\n
Toda poro\u010dila niso vpogledi. \u010ce veste, da je 23% uporabnikov kliknilo na gumb, vam to ne pove, zakaj ali kaj storiti v zvezi s tem.<\/p>\n
Tr\u017eenje segmentira po demografskih podatkih, ker je to enostavno. Mala podjetja proti podjetjem. Vzhodna in zahodna obala. Direktor proti podpredsedniku.<\/p>\n
Vendar demografski podatki ne napovedujejo vedenja. Naziv nekoga ne pove, ali bo odhajal. Velikost podjetja vam ne pove, ali so pripravljeni na nadgradnjo.<\/p>\n
Spoznanja so v podatkih. Potrebujete le \u010das in orodja, da jih najdete. Ve\u010dina ekip nima ne enega ne drugega.<\/p>\n\n\n
Umetna inteligenca analizira podatke o strankah v velikem obsegu. Najde vzorce, ki jih ljudje spregledamo. Segmentira na podlagi vedenja in ne demografskih podatkov. Predvideva rezultate, \u0161e preden se zgodijo.<\/p>\n\n\n
Kaj kupci naredijo, preden kupijo? Preden jih zapustijo? Pred nadgradnjo?<\/p>\n
Umetna inteligenca preu\u010duje vzorce vedenja:\n
To ni ugibanje. Gre za iskanje dejanskih vzorcev v va\u0161ih podatkih o tem, kak\u0161no vedenje strank napoveduje kak\u0161ne rezultate.<\/p>\n
Ti vzorci postanejo pravila. Ko se stranka ujema z vzorcem, veste, kaj se bo verjetno zgodilo v nadaljevanju. In lahko ukrepate, preden se to zgodi.<\/p>\n\n\n
Pozabite na demografske podatke. Umetna inteligenca segmentira glede na to, kaj stranke dejansko po\u010dnejo:\n
Ti segmenti napovedujejo rezultate. Tr\u017eenje za mo\u010dne uporabnike je druga\u010dno kot za ogro\u017eene stranke. Druga\u010dna sporo\u010dila. Druga\u010dne ponudbe. Razli\u010dni kanali.<\/p>\n
Vedenjski segmenti delujejo, ker temeljijo na tem, kaj ljudje po\u010dnejo, in ne na tem, kdo so.<\/p>\n\n\n
Ve\u010dina podjetij ve, da je stranka od\u0161la, ko je \u017ee od\u0161la. Takrat je prepozno, da bi jih re\u0161ili.<\/p>\n
Umetna inteligenca napoveduje odhajanje, \u0161e preden se zgodi:\n
Ko se pojavi ve\u010d opozorilnih znakov skupaj, umetna inteligenca ozna\u010di stranko kot rizi\u010dno. Va\u0161a ekipa proaktivno stopi v stik s stranko. Ponudite pomo\u010d. Odpravite te\u017eave. Zagotovite spodbudo, da stranka ostane.<\/p>\n
Ne morete re\u0161iti vseh. Lahko pa re\u0161ite tiste, ki jih je mogo\u010de re\u0161iti - \u010de veste, da bodo od\u0161li, \u0161e preden so od\u0161li.<\/p>\n\n\n
Vse stranke niso enako vredne. Nekateri kupijo enkrat in izginejo. Drugi bodo ostali ve\u010d let in priporo\u010dili prijatelje.<\/p>\n
Umetna inteligenca izra\u010duna vrednost \u017eivljenjske dobe na podlagi:\n
Stranke z visoko stopnjo LTV so dele\u017ene ve\u010d pozornosti. Ve\u010d podpore. Ve\u010d dosega. Bolj\u0161e ponudbe, da bodo \u0161e naprej zadovoljne.<\/p>\n
Stranke z nizko stopnjo donosnosti ne bodo prezrte, temve\u010d boste zanje prenehali porabljati nesorazmerno veliko truda. Sredstva se usmerijo tja, kjer prina\u0161ajo donos.<\/p>\n\n\n
Katerim strankam bi morali poskusiti zvi\u0161ati prodajo? Kaj bi jim morali priporo\u010diti?<\/p>\n
Umetna inteligenca preu\u010duje vzorce nakupov:\n
Ti vzorci postanejo priporo\u010dila. Pravi stranki ob pravem \u010dasu poka\u017eite pravo ponudbo. Ne promocije z razpr\u0161evanjem in brizganjem. Ciljno usmerjeni predlogi, ki temeljijo na tem, kaj so podobne stranke dejansko kupile.<\/p>\n\n\n
Kako se stranke dejansko premikajo skozi va\u0161 lijak? Ne po poti, ki ste jo zasnovali. Pot, ki jo opravijo.<\/p>\n
Umetna inteligenca na\u010drtuje prave poti:\n
Vidite dejansko pot stranke in ne domnevne poti. Potem optimizirate na podlagi resni\u010dnosti.<\/p>\n\n\n
Poraba za tr\u017eenje je namenjena segmentom, ki dejansko konvertirajo. Ni\u010d ve\u010d mno\u017ei\u010dnih kampanj v upanju, da se bo nekaj prijelo.<\/p>\n
Vidite, kateri kanali in kampanje spodbujajo stranke z visoko vrednostjo in ne le navadne stranke. Prora\u010dun sledi donosnosti nalo\u017eb in ne ugibanjem.<\/p>\n
Zadr\u017eevanje se izbolj\u0161a, ker zgodaj odkrijete tveganje odhoda. Ohranjanje strank je cenej\u0161e od pridobivanja novih. Umetna inteligenca vam pomaga obdr\u017eati tiste, ki jih je vredno obdr\u017eati.<\/p>\n
Odlo\u010ditve sprejemate na podlagi vedenjskih vzorcev in ne mnenj. Manj se prepirajte o strategiji, ve\u010d preizku\u0161ajte, kaj je po podatkih uspe\u0161no.<\/p>\n\n\n
Segmenti, ki dejansko nekaj pomenijo. Ne poljubne demografske \u0161katle, temve\u010d skupine, ki se obna\u0161ajo druga\u010de in se odzivajo na razli\u010dna sporo\u010dila.<\/p>\n
Veste, katerim strankam je treba nameniti posamezne kampanje. Kampanje vi\u0161je prodaje so namenjene strankam s potencialom za rast. Kampanje za zadr\u017eanje so namenjene strankam, ki so izpostavljene tveganju. Razli\u010dne strategije za razli\u010dne segmente.<\/p>\n
Prilagajanje, ki deluje, ker temelji na vedenju. Ne ugibate, kaj se odziva. Uporabljate vzorce strank, ki so \u017ee konvertirale.<\/p>\n\n\n
Veste, kdo potrebuje pomo\u010d, \u0161e preden se razbohoti. Proaktivno nagovarjanje namesto reaktivnega obvladovanja \u0161kode.<\/p>\n
Stranke z visoko vrednostjo imajo prednost. Veste, za koga se je vredno dodatno potruditi, da ga obdr\u017eite. Sredstva se usmerijo tja, kjer so najpomembnej\u0161a.<\/p>\n
Vidite vzorce, zakaj stranke uspejo ali neuspe\u0161no delujejo. To znanje se uporablja pri uvajanju in razvoju izdelkov.<\/p>\n\n\n
Bolj\u0161e zadr\u017eevanje pomeni bolj predvidljive prihodke. Odliv se zmanj\u0161a, \u010de te\u017eave odkrijete zgodaj.<\/p>\n
Vi\u0161ja povpre\u010dna vrednost naro\u010dila zaradi ciljno usmerjene navzkri\u017ene in nadstandardne prodaje. Strank ne dra\u017eite z nepomembnimi ponudbami, temve\u010d jim prikazujete izdelke, ki jih dejansko \u017eelijo.<\/p>\n
U\u010dinkovitost pridobivanja se izbolj\u0161a, \u010de veste, katere vrste strank so najbolj dragocene. Optimizirate lahko kakovost in ne le koli\u010dino.<\/p>\n\n\n
Dru\u017eba, ki se ukvarja z naro\u010dni\u0161ko programsko opremo, je imela 12% letnega odhoda. Vedeli so, da je odliv visok, vendar niso vedeli, kdo bo od\u0161el in zakaj.<\/p>\n
Kaj se je spremenilo:<\/strong> Umetna inteligenca je analizirala vedenjske vzorce strank, ki so se odpovedale. Ugotovila je, da je zmanj\u0161evanje pogostosti prijavljanja in pove\u010danje \u0161tevila vstopnic za pomo\u010d uporabnikom napovedalo 73% odhoda 30 dni prej, preden se je zgodil.<\/p>\n Rezultat:<\/strong> Ekipa za uspeh strank je proaktivno kontaktirala ogro\u017eene ra\u010dune. Ponujala je dodatno usposabljanje, obravnavala te\u017eave in zagotavljala spodbude. Odhod se je v 6 mesecih zmanj\u0161al na 8,5%.<\/p>\n\n\n Spletni trgovec je vsem poslal enaka promocijska e-po\u0161tna sporo\u010dila. Popusti za vse stranke, ne glede na nakupno vedenje.<\/p>\n Kaj se je spremenilo:<\/strong> Umetna inteligenca je segmentirala stranke glede na vedenje. Stranke z visoko vrednostjo so dobile zgodnji dostop in ekskluzivne izdelke. Cenovno ob\u010dutljive stranke so dobile popuste. Pogosti kupci so dobili nagrade za zvestobo.<\/p>\n Rezultat:<\/strong> Povpre\u010dna vrednost naro\u010dila se je pove\u010dala za 18%, ker stranke z visoko vrednostjo niso bile usposobljene \u010dakati na popuste. Mar\u017ea se je izbolj\u0161ala, ker so bili popusti namenjeni le cenovno ob\u010dutljivim segmentom.<\/p>\n\n\n Podjetje za strokovne storitve je imelo dolge prodajne cikle. Ni moglo predvideti, kateri potencialni kupci bodo zaklju\u010dili prodajo in kdaj.<\/p>\n Kaj se je spremenilo:<\/strong> Umetna inteligenca je analizirala pretekle posle. Ugotovila je, da so potencialni kupci, ki so se ukvarjali z dolo\u010denimi vrstami vsebin in imeli dolo\u010dene interakcije z dele\u017eniki, imeli 4-krat ve\u010djo verjetnost, da bodo sklenili posel.<\/p>\n Rezultat:<\/strong> Prodajna ekipa se je osredoto\u010dila na potencialne stranke, ki ka\u017eejo te signale. Stopnja zmage se je pove\u010dala za 35%. Prodajni cikel se je skraj\u0161al, ker so predstavniki vedeli, kdaj so potencialni kupci dejansko pripravljeni na nakup.<\/p>\n\n\n Bodimo iskreni glede omejitev.<\/p>\n Umetna inteligenca najde vzorce, vendar vam ne pove, zakaj. Lahko vam poka\u017ee, da je verjetnost, da bodo stranke, ki delajo X, od\u0161le, vendar ne pojasni psihologije, ki stoji za tem. Za razlago vpogledov \u0161e vedno potrebujete \u010dlove\u0161ko presojo.<\/p>\n Napovedi umetne inteligence niso popolne. Napovedovanje odhajanja z natan\u010dnostjo 70-80% je zelo dobro, vendar pomeni, da je 20-30% napovedi napa\u010dnih. Rezultatov umetne inteligence ne obravnavajte kot gotovosti. So verjetnosti.<\/p>\n Umetna inteligenca ne more popraviti okvarjenih izku\u0161enj strank. \u010ce va\u0161 izdelek ne deluje, \u010de je va\u0161a storitev slaba ali \u010de je va\u0161a cena napa\u010dna, vam bo umetna inteligenca pokazala te\u017eavo, vendar je ne bo re\u0161ila. \u0160e vedno morate popraviti osnove.<\/p>\n Umetna inteligenca potrebuje podatke. \u010ce ne spremljate vedenja strank, nimate \u010desa analizirati. Tu velja na\u010delo \"smeti noter, smeti ven\".<\/p>\n\n\n Ni vam treba analizirati vsega naenkrat. Za\u010dnite s podro\u010dji z velikim vplivom:\n Za\u010dnite z majhnimi koli\u010dinami. Izmerite u\u010dinek. Pove\u010dajte obseg tistega, kar deluje. Cilj so uporabni vpogledi in ne popolni modeli.<\/p>\n\n\n Spoznanja o strankah izhajajo iz vzorcev vedenja. Kaj imajo skupnega stranke, ki kupujejo, ostajajo, nadgrajujejo in priporo\u010dajo? Kaj je druga\u010de pri tistih, ki odhajajo?<\/p>\n Ljudje ne morejo prepoznati vzorcev pri ve\u010d tiso\u010d strankah z ve\u010d deset spremenljivkami. Umetna inteligenca pa lahko.<\/p>\n Strategija je \u0161e vedno v rokah va\u0161e ekipe. Oni odlo\u010dajo, kaj bodo naredili z vpogledi. Oblikujejo kampanje in izku\u0161nje strank. Razlagajo, kaj podatki pomenijo.<\/p>\n Vendar ne izhajajo ve\u010d iz ugibanj. Izhajajo iz vzorcev, ki jih stranke dejansko po\u010dnejo. To pomeni bolj\u0161e ciljno usmerjanje, ve\u010djo zadr\u017eanost in odlo\u010ditve, ki temeljijo na resni\u010dnosti.<\/p>\n\n\n Vsako podjetje ima razli\u010dne podatke o strankah. Razli\u010dne vzorce obna\u0161anja. Razli\u010dne rezultate, ki so pomembni.<\/p>\n Ne prodajamo splo\u0161ne analitike strank. Preu\u010dujemo va\u0161e podatke. Ugotavljamo, kateri vzorci dejansko napovedujejo rezultate va\u0161ega poslovanja. Izdelamo modele, ki odgovarjajo na va\u0161a specifi\u010dna vpra\u0161anja.<\/p>\n Nato vpoglede pove\u017eemo z va\u0161imi orodji za avtomatizacijo tr\u017eenja, CRM in uspe\u0161nost strank. Va\u0161a ekipa vidi segmente in napovedi tam, kjer delajo. Na podlagi vpogledov takoj ukrepajo.<\/p>\n Brez \u0161umenja. Brez obljub o popolnih napovedih. Samo bolj\u0161e razumevanje vedenja strank, da boste lahko sprejemali bolj\u0161e odlo\u010ditve.<\/p>\n\n Pogovorimo se o va\u0161ih podatkih o strankah<\/a><\/p>\n\nPrimer 2: Podjetje za e-trgovino<\/h4>\n\n\n
Primer 3: Podjetje za storitve B2B<\/h4>\n\n\n
\n\n\n\n\u010cesa umetna inteligenca ne bo naredila<\/h3>\n\n\n
\n\n\n\nKako za\u010deti<\/h3>\n\n\n
\n
\n\n\n\nSpodnja linija<\/h3>\n\n\n
\n\n\n\n\u017delite bolje razumeti svoje stranke?<\/h3>\n\n\n