2022年から2023年までの顧客体験を改善し、売上を増やすために感情を使用するAI

公開: 2022-09-18

人工知能は、テクノロジーにおける次の大きな革命になると考えられています。世界のりんごや Google だけでなく、あなたにとっても、それがどのように価値があるかについて話し合いたいと思いました。営業チームを集めて、朝のコーヒーを飲み、快適になり、ここ MakeAnApp で販売業界のヒントとコツを学びましょう。

それでは、本題に入って、AI があなたとあなたのチームが販売サイクルを短縮するのにどのように役立つかについて話しましょう

MakeAnAppLike へようこそ – 未来の億万長者がインスピレーションを得る場所です。マーケティングは、マーケティング担当者が自分の直感に頼る芸術であると多くの人が主張していますが、データサイエンスの進歩は、この分野で大きな解決策をもたらしています。今日、ますます多くのマーケティング担当者が、複雑な機械学習モデルから引き出された AI の洞察を利用して、リードを販売に転換する可能性を高めています。この記事では、AI が売上の増加にどのように役立つかについて説明します。

ブランドが生み出す人々とのつながりは、ますます貴重な資産となっています。現在の市場の鍵の 1 つは、個々のつながりは弱いかもしれませんが、サポートやチャネルに蓄積されると非常に強力になる可能性があることです。したがって、人工知能によってブランドの感情の一貫性を高める方法を知ることは、企業として成長するための一歩を踏み出すことを意味します。

消費者との個人的なつながりがなぜそれほど重要なのでしょうか。

神経科学で説明されているように、個人の意思決定は感情から始まります。彼らが私たちについて何かを言い、私たちを内部的に満足させるとき、脳は選択肢を選びやすくなります。個人として、私たちは製品やサービスが好きです。また、口コミマーケティングにも非常に効果的です。

心理学の年次レビュー
巻。 66:799-823 (2015 年 1 月の巻の発行日)
2014 年 9 月 22 日に事前レビューとしてオンラインで初公開
https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010213-115043

感情と意思決定

消費者の心の中には、個々は比較的些細なことに思えるかもしれない多くのつながりがあります。脳は、満足できるものとそうでないものをすばやく識別します。

例として、59% のケースでブランドが感情的に親和的であることを表現しているレストランの事例が提示されました。これは、オープンでリラックスしたブランドであり、裏切ることなくさまざまな消費者に適応するために、より遊び心があり、落ち着いていることを脳にすばやく接続して理解させます。彼の性格に。ただし、アクティビティの 41% はレビュー (削除、最小化、または変更) できるため、結果が改善されます。このため、消費者に感情的にアプローチする方法を知ることが重要です。人工知能は大きな味方になりました。

AI がビジネスのゲームチェンジャーとなるには、4 つの重要な方法があります。

AI は、詳細な顧客インサイトを導き出すのに役立ちます。
AI は、予測分析を活用してリードの質を向上させるのに役立ちます。
AI は、アップセル全体の機会を逃さないようにするのに役立ちます。
AI はメールのパーソナライズに役立ちます。

1. AI は、詳細な顧客インサイトを導き出すのに役立ちます。

購入に興味を持ってくれる適切な見込み客を探すことは、多くの場合、非常に時間のかかるプロセスです。しかし、AIアルゴリズムの適用により、バーのペルソナと同期し、これらのリードの数と質を改善するのに役立ちます. 同時に、営業担当者が信念と有意義な関係を築く力を与えます。

2. AI は、予測分析を活用してリードの質を向上させるのに役立ちます。

当然のことながら、販売パイプラインで必要なだけ多くのニーズを感じることができます。しかし、販売が適格でなければ、それは実際にはビジネスの助けにはなりません。見込み客をマーケティングまたはセールスの認定資格として認定するために多くのツールやプラクティスが使用されていますが、そのための最善の方法は、AI ツールを利用して、過去の成功の傾向、基準、および各見込み客がその基準にどのように適合するかを調べることです。これにより、販売パイプラインを満たす見込み客がエンゲージするのに最適であり、購入する可能性が高いことが保証されます。それではポイントに移りましょう

3. AI は、クロスセルの機会を逃さないようにするのに役立ちます。

企業の収益にとって非常に重要ですが、動揺やクロスセリングは、明確に定義されたプロセスを利用するのに遅れることがよくあります。したがって、それらは無視されることが多く、収益の機会が失われます。 AI は、見込み客が購入する可能性が高いものを営業チームが予測して、より価値のあるクライアントにより多くの時間とリソースを費やすことができるようにすることで、この点に関する洞察を提供します。

4. AI はメールのパーソナライズに役立ちます。

販売メールを送信するための一般的な経験則は、パーソナライズすればするほど、見込み客がマーケティングファネルを下っていく可能性が高くなるということです。ただし、時間が重要な場合は、通常、このプロセスにも役立ちます。 AI とリーススコアリングを使用すると、価値ある嘘のメールをパーソナライズするだけに時間を費やすことができます。

AI と機械学習を使用して小売売上高を増やす

AI や ML がなければ、観察結果が正しいかどうかを示す科学的データはありません。売り上げを伸ばすには、もっと科学的なことが必要です。人工知能は、企業がクロスセルやアップセルを行うことなく、実際に適切な製品を顧客に販売することで売上を伸ばすのに役立ちます。

個々のバイヤーに適切な製品を販売する場合。ここで AI は、顧客と利害関係者に利益をもたらすソリューションを支援します。

AI は、現在のカートまたは以前の購入に基づいて適切な製品を推奨するのに役立ちます。
小売環境では、ほとんどの顧客をクロスセルすることは常に困難です。 AI は機械学習を通じてデータを収集するのに役立ち、店舗マネージャーは何をクロスセルするか、誰をクロスセルするかを決定できます。
AI は、レコメンデーション以外の洞察も提供します。たとえば、旅行あたりの単位は、実際にはメニューの Excel の計算と非常によく似ています。このデータは、誰かが毎回購入する、または購入すべき製品の割合も示します。これにより、アップセリングをより効果的に戦略化することもできます。
AI Retail は、買い物客の行動をより深く理解するのに役立ちます。何に取り消し線を引くべきかがわかれば、ビジネスが 20% 向上すると推定されます。顧客が推奨事項を採用する可能性が高くなります。

AI は 2 つの異なる側面を見ます。 1 つは顧客側で、もう 1 つは利害関係者側です。

AI お客様側

訓練された AI と ML は顧客が何を望んでいるのかを知っており、2 つ目の製品を手に入れるためにバスケットに苦労する必要がないように、関連する製品を推奨することができます。

AI 利害関係者のために

商品を売るだけではありません。また、購入に関して、バイヤーが注文する必要があるものと注文する必要がある数量を戦略化するのにも役立ちます. たとえば、私が言ったように、彼らが食器洗いバーを購入している場合、AI は、同じ購入者がスコッチブライトのような抗菌スクラブパッドを購入する可能性が高いことを知っています。そのため、AI は適切な製品を推奨し、事前に計画を立てるのに役立ちます。