Jak zbudować lojalność klienta dzięki Sztucznej Inteligencji

fot. unsplash.com

I czy to na pewno odpowiedni moment na działanie?

Ludzie, nie liczby

Klienci chcą być traktowani jak ludzie, a nie jak liczby. Chcą być zauważeni, wysłuchani, szanowani, zapamiętani. Wg badania Salesforce, aż 2/3 konsumentów twierdzi, że jest skłonnych do zmiany marki, jeżeli poczują, że są traktowani przedmiotowo i bezosobowo. Z podobnymi oczekiwaniami mamy do czynienia także po stronie B2B, gdzie 65% decydentów biznesowych jest gotowych do zmiany dostawcy, jeżeli nie będzie on traktował ich w sposób spersonalizowany.

Lojalność klientów zdobywa się już nie tylko poprzez wysokiej jakości produkty czy usługi, ale poprzez zaoferowanie im odpowiednich, indywidualnych doświadczeń. Takich, które przede wszystkim zostaną przez nich zapamiętane, będą odróżniały się od innych oraz będą wiązały się z nagrodą np. uznaniem w oczach innych, prestiżem etc.

Customer experience, czyli budowanie pozytywnych doświadczeń klienta wyniesionych z kontaktu z marką może być dostarczane tylko dzięki działającym procesom, technologii, a także odpowiedniej kulturze organizacyjnej firmy. Każdy z tych aspektów powinien być odpowiednio zaprojektowany i wspierać się wzajemnie. Marketingowcy mają w tym szczególną rolę do odegrania i muszą wykazać się zdolnością do współpracy ze wszystkimi zespołami w firmie.

Od króla disco do maszyny biznesowej. Na czym polega fenomen „Skolim marketingu” [OPINIE]

Przewidywanie, a nie naprawianie

Jednym z największych wyzwań współczesnych marketingowców jest brak spójnego „widoku 360 stopni klienta” (wszechstronna wiedza o kliencie) oraz trudności z przełożeniem danych o kliencie na konkretne działanie w czasie rzeczywistym. Częstym powodem takiego stanu rzeczy jest podział firmy na silosy oraz brak strategicznego rozwoju systemów wewnątrz firmy. Dodatkowo zwiększająca się ilość punktów styku (możliwych form kontaktu) klienta z marką sprawia, że zbudowanie spójnego obrazu klienta staje się coraz trudniejsze.

Tymczasem firmy powinny, w czasie rzeczywistym, posiadać umiejętność mierzenia doświadczenia klientów z firmą, wyciągać z nich wnioski i podejmować działania. Siła relacji z klientem powinna być oceniana nie tylko z perspektywy zakupów klienta, produktów czy usług firmy – takie ograniczenie daje nam tylko wycinek obrazu. Aby mieć pełen obraz relacji z klientem, firmy powinny kłaść nacisk na jej pozatransakcyjne aspekty, takie jak zaangażowanie klienta w wielu punktach kontaktu poprzez wielokanałową i, przede wszystkim, adekwatną komunikację firmy z klientem w odpowiednim miejscu i czasie. Tak szeroki obraz klienta jest podstawą do działań proaktywnych w oparciu o analitykę predyktywną. Dotyczy to zarówno negatywnych tendencji, takich jak np. ryzyko odejścia klientów – ich wczesnej identyfikacji i przeciwdziałania im w zalążku, jak również identyfikacji możliwości zwiększenia wartości klienta poprzez cross-sell i up-sell. W przeciwnym przypadku firmy skazują się na bycie reaktywnymi — patrzenie w przeszłość, naprawianie już popełnionych błędów lub próby odzyskania utraconych okazji.

AI to klucz do sukcesu

Odpowiedzią na oczekiwania konsumentów i wyzwania biznesu w analizowaniu danych o zachowaniach nowych i obecnych klientów może być sztuczna inteligencja (AI Artificial Intelligence). Najlepsi marketingowcy przewidują, że w ciągu najbliższych 5 lat będzie to najszybciej rozwijającą się technologia, która w największym stopniu pomoże im zwiększyć efektywność prowadzonych działań i spersonalizować doświadczenia klientów.

Na konferencjach coraz więcej autorów przedstawia wizje zastosowań AI w przyszłości. Kontrowersyjne nagłówki w prasie branżowej wieszczą, że roboty zabiorą ludziom pracę. Zamiast snuć fantazje i domysły, warto przyjrzeć się temu ,jak faktycznie działa AI i co już dziś ma do zaoferowania marketingowcom.

Wg badań Salesforce, aż 37% zespołów sprzedażowych i marketingowych w USA już teraz wykorzystuje AI w swojej pracy, a 22% jest w trakcie ich testowania lub przygotowuje się do tego. Dzieje się tak, ponieważ AI pozwala marketingowcom na zrozumienie i przewidzenie potrzeb klientów, a następnie zarekomendowanie odpowiednich działań (next best action). W ten sposób — zamiast miesiącami mierzyć lojalność grup i planować kampanie naprawcze — firmy mogą skupić się na utrzymaniu klientów i pozyskiwaniu nowych.

Przykłady zastosowania AI

Tradycyjnie marketingowcy muszą samodzielnie tworzyć grupy docelowe do kampanii promocyjnych, czyli decydować o tym co, do kogo i kiedy wysłać. Sztuczna inteligencja już dziś pomaga w tym działom marketingu. Przykładem jest „Salesforce Einstein”, który potrafi przewidzieć przyszłe zachowania klientów, np. prawdopodobieństwo konsumenta do konwersji. Dzięki „machine learning” system analizuje wpływ ponad 100 różnych atrybutów na zachowanie klienta i nieustannie się uczy coraz lepiej przewidywać pod tym kątem przyszłość. Naszą bazę klientów może podzielić na Zaangażowanych (Loyalist), Przeglądających (Window Shoppers), Okazjonalnych (Selective) oraz Utraconych (Win-Back). W ten sposób marketerzy mogą komunikować się precyzyjnie i skutecznie np. zapobiegając utracie klientów, którzy myślą o odejściu.

Kolejne praktyczne i już dostępne zastosowanie AI to rekomendowanie produktów. Jedne z najbardziej popularnych rozwiązań to wysyłanie dopasowanych ofert poprzez e-mail lub wyświetlanie ich na stronie internetowej. Możemy także wysyłać je klientom za pomocą SMS lub aplikacji mobilnej, kiedy znajdą się w pobliżu naszego sklepu. Warto jednak pójść krok dalej i wyposażyć naszych pracowników w 360-stopniowy widok klienta oraz informacje o rekomendowanych produktach. Sprawdźmy zastosowanie tego podejścia na przykładzie sklepu obuwniczego. Sprzedawcy i klienci są tam najczęściej anonimowi, a ich identyfikacja następuje dopiero w momencie płacenia za zakupy. Tymczasem pracownicy mogliby wyjść zza kas i dzięki aplikacji mobilnej łatwo identyfikować klientów oraz podpowiadać im, co powinni kupić (dzięki informacjom o ich dotychczasowych zakupach, przeglądanych przez niego produktach na stronie internetowej, a także tym, co kupują osoby podobne do niego). Dodatkowo, wykorzystując wiedzę o historii jego zakupów, mogliby także podpowiedzieć mu zakupy dla dziecka, które za chwilę zapewne wyrośnie z poprzednio zakupionego obuwia. Tak potraktowany klient poczuje się na pewno wyjątkowo obsłużony i poczuje, że odniósł realne korzyści (udane zakupy, zaoszczędzony czas, docenienie przez rodzinę). A my właśnie zwiększyliśmy nasze szanse na utrzymanie go i pozyskanie jego znajomych jako nowych klientów.

Coraz większe znaczenie ma nie to, co mówi marka o sobie, ale to, co mówi się o niej w social media. AI na co dzień pomaga marketingowcom, zrozumieć co mówią o nich klienci — analizując ton i sentyment wypowiedzi, a także jego intencję. Monitorując w ten sposób Internet, rozumieją oni trendy w dyskusjach, ale mogą także reagować na wypowiedzi konkretnych klientów i odpowiednio automatyzować pracę nad nimi. Na przykład, dowiedziawszy się, że nasz nowy klient żali się właśnie na opóźnienie w dostarczeniu przesyłki, AI może automatycznie utworzyć zgłoszenie, przekierować je do odpowiedniego pracownika i zasugerować rozwiązanie. Najnowocześniejsze systemy pozwalają także na analizowanie obrazów w social media, dzięki czemu marketerzy mogą np. dotrzeć do zdjęć klientów z logo firmy lub produktu, a następnie odpowiednio zareagować — wykorzystując je do pogłębienia relacji z klientem lub natychmiastowego naprawienia złych doświadczeń.

Czas na działanie

Budowanie lojalności klientów to skomplikowane zadanie. Marketingowcy, którzy chcą być w tym skuteczni, muszą zacząć wykorzystywać AI. W ten sposób będą w stanie w czasie rzeczywistym gromadzić informacje o klientach i podejmować z nimi indywidualny dialog. A wszystko to na masową skalę, bardzo skutecznie i za przystępną cenę.

Najważniejsze jest chyba jednak to, że sztuczna inteligencja jest już dostępna w postaci gotowych rozwiązań, które można w prosty sposób wdrożyć niemal z dnia na dzień. To już nie jest wizja przyszłości, ale część naszej rzeczywistości.