Ponowne zakupy

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;

• wzrost LTV;

• wzrost revenue;

• zwiększa wskaźnik repeat purchase rate.

Sztuczna inteligencja to nie jest już jakiś buzzword. W ostatnim czasie Chat GTP 3 pozwala nam używać jej do różnych celów praktycznie każdego dnia. Dlatego tak ważne jest, abyś mógł zastosować ją również we własnej firmie. Istnieją rozwiązania na rynku, które pozwalają przewidzieć konkretne zachowania zakupowe, takie jak na przykład ponowne zakupy. Dzięki wykorzystaniu predykcji możesz przewidzieć co kupi klient oraz zbliżony czas następnych zakupów co daje Ci dużą większość pewność, w którym momencie powinieneś wysłać do klienta następną wiadomość z interesującymi produktami.

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.

W jaki sposób AI i automatyzacja może pomóc w tym zadaniu?

Istnieją różne sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w analizie zachowań zakupowych klientów oraz w przewidywaniu ich przyszłych zakupów. Jednym z najpopularniejszych narzędzi, które można wykorzystać w tym celu, są predykcje. Analizują one różne dane zakupowe klientów, takie jak historia ich zakupów, preferencje oraz zachowania. Do tych danych należą również liczba wizyt na stronie internetowej, odwiedzone kategorie oraz otwarte wiadomości mailowe. Dzięki analizie tych informacji predykcje są w stanie przewidzieć, jakie produkty lub usługi klienci będą najprawdopodobniej kupować w przyszłości.

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, która będzie skierowana do odpowiedniego klienta w odpowiednim czasie i zachęci go do ponownych zakupów.

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, które mogą zainteresować klienta. Dzięki temu klient jest zachęcany do zakupu większej liczby produktów lub do ponownego zakupu.

Przewidywanie powtarzalnych zakupów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji ma wiele korzyści. Po pierwsze, pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie zasobów marketingowych i czasu, ponieważ pozwala skupić się na klientach, którzy są najbardziej skłonni do ponownych zakupów. Po drugie, umożliwia bardziej personalizowane podejście do klientów, które wpływa pozytywnie na ich doświadczenie zakupowe i lojalność wobec marki.

Należy jednak pamiętać, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w przewidywaniu powtarzalnych zakupów wiąże się z wyzwaniami i ryzykiem. Głównym wyzwaniem jest zbieranie i analiza danych. Do skutecznego działania algorytmów AI potrzebna jest ogromna ilość poprawnie zebranych danych zakupowych. W przypadku braku wystarczającej ilości danych, predykcje mogą okazać się bezwartościowe lub nie uda się wytrenować odpowiedniego modelu.

Jakie mogą być potencjalne zastosowania takich predykcji?

Pierwszym przykładem może być klient, który regularnie kupuje kawę w sklepie internetowym. W takim przypadku, z dużym prawdopodobieństwem, w przyszłości zakupi ekspres do kawy, spieniacz do mleka lub inne akcesoria związane z kawą. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują historię zakupów, jak również dane demograficzne i historię przeglądania, aby dokładnie przewidzieć, kiedy przyjdzie czas powtórnego zakupu i z jakiej kategorii produktów.

Drugim przykładem jest klient, który wielokrotnie kupował ubrania do ćwiczeń. W takim przypadku istnieje większe prawdopodobieństwo, że w przyszłości będzie zainteresowany zakupem dodatkowego sprzętu do ćwiczeń, suplementów lub karnetów na siłownię. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, firmy mogą tworzyć spersonalizowane kampanie marketingowe, które są dostosowane do konkretnych zainteresowań i preferencji konkretnego segmentu klientów, dzieląc ich na grupy na podstawie ich wcześniejszych zakupów.

Trzecim przykładem jest firma sprzedająca produkty kosmetyczne, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania recenzji i opinii klientów w celu identyfikacji typowych skarg dotyczących konkretnego produktu - takich jak problemy z opakowaniem lub jakością. Rozwiązując te problemy i ulepszając produkt, firma może zwiększyć zadowolenie i lojalność klientów, co w przyszłości przyczyni się do wyższych wskaźników ponownych zakupów. W tym celu, można również wykluczyć z kampanii email marketingowych ofert, które w opinii klientów nie spełniają ich oczekiwań i wywołują niezadowolenie.

Tips and tricks

• 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. Uniknij generowania dodatkowego śladu węglowego i dostarcz swoje produkty bardziej ekologicznie.

• 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. Podziel te bloki wg. konkretnych kategorii, kontekstu klienta lub konkretnej demografii Twojej bazy, aby zwiększyć ich efektywność.

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, którą mogą być jeszcze dołączone do obecnej przesyłki: