Personalizacja to klucz do utrzymania klientów?

Jak wynika z przeprowadzonych po pandemii analiz zachowań konsumentów, stają się oni coraz mniej lojalni wobec marek, sklepów czy produktów. Albo mówiąc inaczej, są w większym stopniu skłonni do zmiany marki czy sklepu jeśli coś im nie odpowiada. Jednocześnie 67% procent konsumentów uważa, że odpowiednie, spersonalizowane treści zwiększają ich zaufanie do marki – a jak wiadomo im większe zaufanie tym większa szansa na zbudowanie lojalności.

Spadek tolerancji dla usług o niskiej jakości

Obecnie na lojalność konsumentów największy wpływ mają doświadczenie klienta oraz ogólna jakość usług. Dlatego złe doświadczenia związane z obsługą klienta to większa szansa na ich odpływ. Według badania przeprowadzonego przez TechSee, lidera na rynku wizji komputerowej, w 2022 roku 43% klientów zmieniło markę lub anulowało transakcję z powodu słabej jakości obsługi klienta. Jest to wzrost o 10% w porównaniu do 2019 roku, a więc okresu sprzed wybuchu pandemii. Dane pokazują rosnący brak tolerancji dla niskiej jakości usług – klienci oczekują doświadczenia wysokiej jakości jako elementu procesu zakupowego. W rezultacie firmy, które nie go zapewniają, będą zmagać się z problemem utrzymania klientów.

Od zaufania do utrzymania klienta

Utrzymanie klienta w dużym stopniu wynika z wysokiego poziomu zaufania do usług czy produktów firmy. A nie trzeba chyba przypominać, że utrzymanie klienta jest dużo tańsze niż pozyskiwanie nowego. Dla przedsiębiorców więc lojalność dużej liczby klientów może przynieść z czasem znaczący wzrost zysków. Jedno z badań sugeruje, że zwiększenie utrzymania klientów o 5% może zwiększyć zyski o 25%.

Na utrzymanie klienta wpływ ma wiele czynników. Pierwsza na myśl przychodzi doskonała obsługa klienta. Jeśli coś poszło nie tak, to szybka i właściwa reakcja pracowników firmy powinna zapewnić wyższy wskaźnik utrzymania klienta. Ale jeszcze bardziej skuteczna może być personalizacja. W jednym z badań ponad połowa klientów (56%) stwierdziła, że pozostaje lojalna wobec marek, które ich “rozumieją”. Aby odnieść sukces, przedsiębiorcy muszą więc personalizować swoją ofertę, i to na wiele sposobów. Jednak bez pomocy odpowiedniej technologii zapewnienie takiej efektywnej kosztowo i czasowo, indywidualnej obsługi nie jest możliwe.

Sztuczna inteligencja do pomocy przy utrzymaniu klienta

Dlatego też przedsiębiorcy powinni wykorzystać do tego sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (ML). Algorytmy ML świetnie nadają się do tego, aby zapewnić ludziom spersonalizowane doświadczenia. Wykorzystując dane o użytkownikach i transakcjach zapewniają niezwykle trafne rekomendacje. Siła handlu elektronicznego polega na tym, że zapewnia dużo danych o klientach, które napływają do sklepu podczas każdej interakcji z klientem. Sztuczna inteligencja pomaga zidentyfikować informacje i usługi, które wpływają na decyzje klienta, i to w zależności od zmieniających się potrzeb.

Aplikacja brytyjskiej firmy odzieżowej Spoke zadaje swoim użytkownikom szereg pytań, od tych dotyczących wzrostu i wagi, po takie o stopień zaciśnięcia paska od zegarka. Algorytmy uczenia maszynowego łączą dane wprowadzone własnoręcznie przez klienta z tymi zebranymi podczas interakcji na stronie internetowej. Dzięki temu firma może niezwykle precyzyjnie określić najlepszy rozmiar rekomendowanych ubrań. Z jakim skutkiem dla biznesu? Całkiem niezłym – 20% nowych zamówień w Spoke powtarza się w ciągu 30 dni, a odsetek ten wzrasta do ponad 50% w przeciągu pierwszego roku. Wielu klientów preferuje przymierzenie produktu przed zakupem, czego nie mogą zrobić online. Personalizacja może wypełnić tę lukę i pomóc sfinalizować zakup. Sztuczna inteligencja w znacznym stopniu pomaga usprawnić procesy, zmaksymalizować ruch i zwiększyć konwersję. Aż 91% konsumentów twierdzi, że są bardziej skłonni do robienia zakupów w sklepach, które dostarczają istotne dla nich oferty i rekomendacje.

Tekst powstał na podstawie artykułu „Why AI is the smart route to customer retention” opublikowanego w „Future of Retail & Ecommerce”, dodatku do The Times.

Zobacz także sztuczna inteligencja w branży retail.