Az ügyfelek viselkedésének megértése és előrejelzése továbbra is elengedhetetlen az üzleti sikerhez. A mesterséges intelligencia már kulcsfontosságú eszköz a prediktív analitikában, és 2025-ben még kritikusabbá fog válni az ügyfélmagatartás előrejelzésében. Az MI ugyanis már nem csak egy technológiai divat, de egy gyakorlati eszköz, mely átalakítja az ügyfélismereteinket is. Akár már az előre jelzést illetően is.
A mesterséges intelligencia javítja az ügyfeleink viselkedésének előre jelzését azáltal, hogy hatalmas mennyiségű adatot dolgoz fel a trendek és minták feltárása érdekében. A hiper-személyre szabás az MI segítségével javít(hat)ja a vásárlók elégedettségét és hűségét azáltal, hogy a tapasztalatokat az egyéni preferenciáikhoz igazítja. A prediktív-viselkedésmodellezés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy előre jelezzék az elvándorlást, az élettartam-értéket és a vásárlási hajlandóságot, optimalizálva a marketingstratégiákat.
Az olyan kihívások, mint az adatvédelem, az adatminőség és a gyorsan változó viselkedés etikus gyakorlatokat, megbízható adatkezelést és adaptálható MI-modelleket igényelnek. Az MI-eszközök (mint például az IBM Watson, Adobe Experience Platform) és társai) kihasználása skálázható, költséghatékony megoldásokat kínál a prediktív adatelemzéshez.
Az ügyfeleink viselkedésének megértése
A vásárlói viselkedés megragadása túlmutat annak elemzésén, hogy mit is vásárolnak az emberek; meg kell érteni , hogy miért is szereznek be egyes termékeket maguknak pontosan. A mesterséges intelligencia új mélységet hoz ebbe a megértési folyamatba azáltal, hogy hatalmas mennyiségű adatot dolgoz fel, hogy feltárja a korábban rejtve maradt mintákat és trendeket. Az MI nem csak az értékesítési számokat nézi ugyanis, hanem megvizsgálja a közösségi média interakciókat, a böngészési előzményeket és a vásárlói visszajelzéseket is. Ez a “holisztikus elemzés” teljesebb képet ad a vásárlóinkról.
A felhasználói viselkedés befolyásolása
A hiper-szonalizáció így egy jelentős új előnye lehet. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a cégek számára, hogy az egyes ügyfelek testre szabott élményeket kapjanak, növelve az elégedettségüket és a lojalitásukat. Az MI kihasználásával a vállalkozások betekintést nyerhetnek az emberi viselkedést befolyásoló tényezőkbe: érzelmeikbe és a “vásárlás pszichológiájába”: az érzéseikbe és a hangulataikba, hogyan befolyásolhatják ezek a vásárlási döntéseiket. Ezek egyben társadalmi bizonyítékok is, hiszen az ajánlások és az értékelések folyamatosan befolyásolják a döntéseiket. Nem szabad elfeledkezni a kulturális normákról sem, a kulturális háttér is befolyásolja a preferenciákat.
Prediktív-viselkedésmodellezés
A prediktív viselkedésmodellezés ma a mesterséges intelligenciát használja a vásárlói cselekvések előrejelzésére, fokozva a marketingtevékenységeket. Fejlett algoritmusokat alkalmaz a múltbeli adatokra, és olyan mintákat tár fel, melyek előre jelezhetik a jövőbeli viselkedéseiket. Ez a megközelítés javítja az előrejelzések pontosságát, és segít a vállalkozásoknak megalapozott döntéseket is hozni. A mesterséges intelligencia például az “elégedetlenség jeleit” azonosítva előre jelzi az ügyfelek “potenciális” elvándorlását, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy még a vásárlók elvesztése előtt beavatkozzanak.
A közösségi média trendjeinek elemzése
Az MI kiválóan ért az ügyfelek viselkedését befolyásoló összetett hatások megfejtéséhez. Az olyan eszközök, mint például a Brand24, a közösségi médiaplatformokat vizsgálják, hogy felismerjék a kialakuló trendeket és hangulatokat, értékes betekintést nyújtva az aktuális “közvélekedésbe”. A megemlítések, hashtagek és a felhasználói elkötelezettség elemzésével a vállalkozások valós időben felmérhetik az ügyfeleik gondolkodását. Emellett a gazdasági mutatókra, például az inflációra és a munkanélküliségi rátára vonatkozó adatok beépítésével az MI segít(het) a költési szokások előrejelzésében is.
Az ügyfélmagatartás MI-vel történő előrejelzésének előnyei
Az MI kihasználása az ügyfélmagatartás előrejelzésére számos előnnyel jár. Ezek lehetnek:
- Javított ügyfél-elégedettség – A tapasztalatok előrejelző meglátásokon alapuló személyre szabása boldogabb ügyfelekhez vezet. Az MI az egyéni preferenciákhoz igazodó termékeket vagy szolgáltatásokat javasol, növelve a relevanciát. A webhelyek és kereskedelmi alkalmazások a felhasználói viselkedéshez igazít(hat)ják felületeiket és tartalmukat. A prediktív-elemzések már a felmerülésük előtt előre jelzik a problémákat, így a vállalkozások azonnal tudnak velük foglalkozni. Az egyéni igényekre való összpontosítás segít az erősebb kapcsolatok kiépítésében és a hűség előmozdításában.
- Hatékony marketingstratégiák – A célzott kampányok pontosabbá válnak, növelve az elkötelezettséget és a konverziós arányokat. A mesterséges intelligencia elemzi az ügyféladatokat, hogy rendkívül releváns marketingüzeneteket küldhessen. Az erőforrások a legnagyobb várható megtérüléssel rendelkező csatornákhoz és célcsoportokhoz kerülnek. A marketinganyagokat úgy alakítják ki, hogy azok az adott ügyfélszegmenseknél megtalálják a megfelelő visszhangot, csökkentve a felesleges erőfeszítéseket és maximalizálva a hatást.
- Jobb megtartás – Az igények előrejelzése segíti a hűségprogramok kidolgozását, melyek megerősítik az ügyfelek visszatérését. A mesterséges intelligencia azonosítja az ügyfél távozásának valószínűségére utaló mintákat, lehetővé téve a megelőző lépéseket. A jutalmak és ösztönzők az egyéni preferenciákhoz és viselkedéshez igazodnak. Javaslatot tehet az ügyfelek elérésének legjobb időpontjára és módszereire, fokozva az elkötelezettséget. Így a meglévő ügyfelek megtartása gyakran költséghatékonyabb lehet, mint az újak megszerzése.
- Intenzív értékesítés – A vásárlási szokások megértése feltárja az upselling és cross-selling lehetőségeit. Az MI “megjósolja”, hogy az ügyfelek valószínűleg mit fognak legközelebb vásárolni, és megfelelő ajánlatokat javasol(hat). Az árak valós időben alkalmazkodnak így a kereslet, a vásárlói viselkedés és a piaci feltételek alapján. A prediktív modellek előrejelzik a keresletet, segítve a vállalkozásoknak a készletszintek hatékony kezelésében. Ezek a meglátások közvetlenül hozzájárul(hat)nak a bevétel növekedéséhez és a nyereségességhez.
