כך טכנולוגיית למידת מכונה AI ממקסמת את ה-ROI של תוכניות נאמנות
תוכניות נאמנות הפכו לחלק חשוב מהאסטרטגיה השיווקית של חברות ועסקים ויישום מוצלח שלהן יכול בהחלט לתרום לשימור לקוחות ולהגדלת היקף העסקאות. תוכניות נאמנות מצליחות למשוך לא מעט נרשמים, אך יחד עם זאת מבין כלל הנרשמים רק אחוז קטן מהם לוקח חלק פעיל בתוכנית.
כיצד ניתן “לעורר” את הלקוחות הרדומים בתכנית ולשמור על “הערנות” של הלקוחות הפעילים? התשובה לכך, חברים, טמונה בשילוב טכנולוגיית למידת מכונה AI בתוכניות נאמנות. בעזרת למידת מכונה AI משווקים יכולים לייצר מעורבות גדולה יותר בקרב לקוחות, להרחיב את האינטראקציה איתם ובסופו של יום ליהנות מביצועים טובים יותר של תוכנית הנאמנות.
גלגולה של תוכנית הנאמנות: מאיסוף נקודות ועד לפרסונליזציה של חווית הלקוח
תוכניות נאמנות עברו גלגולים רבים מאז הכרנו אותן לראשונה. הן התפתחו והפכו מתוחכמות יותר ועל אף שחברות רבות שומרות על תוכניות הנאמנות המבוססות על המודל המסורתי והמוכר הן משלבות גם מודלים חדשים ורעננים. חברות ענק כמו “אפל” ו”סטארבקס” מאמצות טכנולוגיות חדשות לשימור הלקוחות שלהן, והן עושות זאת מכמה סיבות פשוטות:
- כי לקוחות פוטנציאליים, בני דור ה-Y וה-Z, מגבשים רושם על מותגים דרך האינטראקציה עם המותג ברשתות חברתיות.
- כי היום חווית הלקוח, המעורבות שלו והאינטראקציה עם המותג נמצאות במרכזן של תוכניות הנאמנות.
- והכי חשוב – מאחר שהטכנולוגיה התפתחה ומציעה כלים חדשים, מתקדמים ויעילים יותר ליצירת קשר ארוך טווח עם לקוחות, למשל טכנולוגיית למידת מכונה AI, בה נתרכז בכתבה הבאה.
בכוחה של טכנולוגיית למידת מכונה AI לספק מסרים מותאמים אישית הנשענים על האסטרטגיה השיווקית של החברה וכל זאת תוך התבססות על תשתית נתונים סדורה. למידת מכונה AI מאפשרת היכרות אישית עם המוטיבציה המניעה את הלקוחות.
היא מציירת תמונה ברורה וחדה של “פרופיל הלקוח”, מראה כיצד כל אחד מהם מתנהג ואיך יוצרים פרסונליזציה של מסרים.
שלבים ביישום אפקטיבי של למידת מכונה AI בתוכניות נאמנות
כדי ליישם באופן יעיל טכנולוגיית למידת מכונה AI בתוכנית נאמנות יש לעקב אחר השלבים הבאים:
- איסוף נתונים – בשלב הראשון יש לאסוף דאטה מכל הערוצים והמחלקות שבהם קיימת אינטראקציה עם הלקוחות: ממערכות האנליטיקה של אתרי האינטרנט, האפליקציות, רשימות הדיוור, הבלוגים, דפי הנחיתה, תוכניות השותפים, סקרים, הרשתות החברתיות, מחלקת שירות לקוחות, מחלקת התמיכה וכו’. יש גם לאסוף את הדאטה מכל המכשירים: מחשבים ניידים, טאבלטים וטלפונים ניידים. כמו כן, יש לאסוף מידע אודות מיקומים גיאוגרפיים של לקוחות, תגובות של לקוחות למסרים מן העבר וכל מידע זמין נוסף – כדי ליצור תשתית נתונים מסודרת, שאגב עוד צפויה להשתנות בעתיד ולהתעדכן כל העת.
- זיהוי האינטראקציות עם לקוחות – בשלב השני יש לזהות ולהכיר מקרוב את האינטראקציות בין המותג ללקוחות, ושלב זה חשוב מאוד ליישום ומקסום למידת המכונה AI. מדוע? כי מרגע שניתן לזהות תובנות, אנומליות (אי-סדירות), נטיות וערכים אפשר להתרכז בבניית מסרים וקמפיינים שיתכתבו עם המוטיבציות של כל לקוח ויעודדו אותו לפעול. כאשר מזהים את האינטראקציות כלי למידת המכונה AI יכולים ליצור מודולים מגוונים שיכוונו ללקוחות שונים בערוצים השונים.
- יישום והוצאה לפועל – לאחר שנאספו הנתונים וזוהו האינטראקציות מגיע שלב היישום. בהתאם לסעיפים הקודמים “המכונה למדה” וכעת היא מוכנה לפעולה. למידת המכונה יכולה להוביל להגדרת סגמנטים, לשינויים בעיצוב הקמפיינים, לשיפור וחידוד המסרים – וכל זאת, כאמור, בזמן אמת. “המכונה המלומדת” כבר מכירה את העדפותיו של כל לקוח לכן היא יכולה להציג לו קמפיין בצבעים שהוא מעדיף, להציע לו מוצרים המבוססים על היסטוריית הרכישות שלו, לחשוף אותו למסרים שהוא נוטה להגיב אליהם, לספק לו אינטראקציה במכשיר בו הוא נוהג להשתמש, בערוצים שבהם הוא נוהג לגלוש ולקיים אינטראקציה פרסונלית עם המותג בדרכים חדשות.
שיא הרגש: טכנולוגיית למידת מכונה AI יכולה להעמיק את הקשר הרגשי למותג
זה אולי נשמע קצת מוזר לדבר על ‘מכונה’ ועל ‘רגשות’ בכפיפה אחת אבל במציאות טכנולוגיית למידת מכונה AI יכולה לספר הרבה אודות הרגשות שמניעים כל אחד ואחת מהלקוחות. אם יודעים אילו רגשות מניעים כל לקוח ניתן להציג מסרים המותאמים לו באופן אישי וכך למקסם את ה-ROI של תוכנית הנאמנות.
