Šest načina kako da uz pomoć tehnologija osvojite poverenje potrošača

Napredne tehnologije, poput veštačke inteligencije i mašinskog učenja, omogućavaju da kompanija obezbedi personalizovano iskustvo za svoje korisnike i time poveća njihovu lojalnost. Programi lojalnosti danas su jedna od glavnih osnova svake marketinške kampanje, jer direktno utiču na povećanje profita i utiču na jačanje brenda. ![](https://cdn.zefir.quest/mops/5-8/ee7669c34ceac0c7fc08641cca318ff7.jpg) U nastavku teksta, izdvojili smo 6 načina kako tehnologije mogu da pomognu u povećanju lojalnosti potrošača. **1\. Fokusirajte se na pružanje usluga dok je kupac još u radnji** Usluga u realnom vremenu odnosi se i na ljude i na tehnologije koje se koriste u korisničkom iskustvu. Davanje brzih odgovora potrošačima od suštinske je važnosti za sticanje njihovog poverenja, a dobijanje relevantnih ponuda u trenutku kada su potrošaču potrebne su važne za poboljšanje njegovog zadovoljstva. Najbitnije je da se sa korisnikom ostvari interakcija dok je on na nekom od kanala komunikacije, nebitno da li je u pitanju *website*, bankomat, aplikacija ili sama prodavnica ili filijala. Ako korisnik dobije popust na licu mesta prilikom kupovine određenog proizvoda, svakako će imati veći efekat nego kada isti popust dobije nakon obavljene kupovine i napuštanja radnje. Da biste vašim potrošačima obezbedili ponude u realnom vremenu, veliku ulogu igraju [sistemi zasnovani na veštačkoj inteligenciji](https://selectacrm.app/?lang=sr), koji prikupljaju podatke i korisne informacije i omogućavaju slanje ponuda u realnom vremenu. **2\. Jednostavan proces kupovine za vaše potrošače i veći engagement** Kompanije često navode kako je njihov prioritet stvaranje izuzetnog korisničkog iskustva, ali ako se njihov pojam izuzetnosti ne poklapa sa potrošačevim, onda njihovi prioriteti nisu sinhronizovani. Na primer, kada nameravate da olakšate potrošačima online kupovinu. Brojni koraci prilikom registracije, verifikacije ili odjave sa naloga mogu da budu frustrirajući za potrošača, pa se vaša namera da stvorite izuzetno i lako iskustvo kupovine verovatno neće podudarati sa percepcijom potrošača o iskustvu. Dodatni koraci opterećuju potrošača i narušavaju poverenje. Proces mora da bude jednostavan i brz, a u tome mogu od izuzetne pomoći da budu [virtuelni asistenti](https://www.weaverbot.ai/), koji na jednostavan način mogu potrošače da vode kroz proces kupovine. Pored procesa kupovine, kao i odgovora na osnovna pitanja o proizvodima, popustima, akcijama, virtuelni asistenti mogu da obaveštavaju potrošače o statusu njihovih porudžbina. **3\. Programi lojalnosti** Programi lojanosti utiču na to da kompanije dobiju verne korisnike, ali programi lojalnosti ne nagrađuju samo ponašanje u kupovini - oni podstiču povratne informacije, aktivnosti na društvenim mrežama i preporuke. Napredni sistemi za upravljanje odnosa sa korisnicima prikupljaju vredne informacije o ponašanju potrošača i njihovim preferencijama, što predstavlja osnov za kreiranje personalizovanih ponuda za svakog potrošača pojedinačno. *Deep learning* (duboko učenje) takođe može da odigra veliku ulogu u kreiranju programa lojalnosti. Naime, kad god potrošač preduzme neku radnju - pregleda proizvod na sajtu, kupi proizvod, ostavi komentar ili review - algoritmi dubokog učenja to beleže. Tada kada analizirate ove informacije, možete da napravite određene buyer persone segmentirane po starosti, lokaciji, interesovanjima i još mnogo toga. Pomoću ovih segmenata možete bolje da personalizujete programe lojalnosti, tako da zadovolje svaki od njihovih zahteva. Dakle, ako imate pet različitih *buyer* persona, možete da smislite pet različitih programa lojalnosti. Svaki od njih može da ima podsticaj koji zadovoljava specifične potrebe određenog segmenta kupaca. **4\. Personalizacija i segmentacija** Timovi za marketing i prodaju mogu da koriste informacije dobijene na osnovu ponašanja potrošača, a sve u cilju poboljšanja korisničkog iskustva i usluge. Imajući podatke o starosnoj strukturi, lokaciji, polu, hobijima i interesovanjima potrošača, a pre svega o njegovom prethodnom ponašanju i interakciji sa kompanijom, možete da dizajnirate ciljane marketinške kampanje i prodaju koje ciljaju tačno određene potrošače. Ovaj uvid u potrebe i ponašanje vaših potrošača pokazaće vam najbolje načine za dobijanje najrelevantnijih informacija o njihovim potrebama, a samim tim će poboljšati njihova iskustva. Za uspešnu personalizaciju ključ je razumevanje preferencija vaših potrošača. Umesto da ručno prolazite kroz istoriju svakog korisnika, AI vam može pomoći da brzo i lako otkrijete šta tačno vole vaši potrošači. A onda, na osnovu toga možete da prilagodite sadržaj koji im pokazujete ili proizvode koje za njih predlažete. **5\. Koristite prediktivnu analitiku da biste zadržali svoje potrošače** Razumevanje potreba vaše ciljne grupe je srž svake uspešne marketinške strategije. Pomoću veštačke inteligencije možete da dobijete uvid u ponašanje potrošača i da predvidite šta će verovatno tražiti. Algoritmi mašinskog učenja razmatraju obrasce prošlih kupovina kako bi predvideli buduće akcije potrošača. Sephora koristi prediktivnu analitiku za svoje marketinške kampanje putem emaila. Pomoću ove tehnologije mogu lako da prate istoriju kupovine svojih kupaca, a zatim na osnovu datuma kupovine izračunavaju koliko će vremena trebati da potroši proizvod. Kada se pretpostavlja da je proizvod pri kraju, oni svojim kupcima šalju email sa relevantnim ponudama za proizvod. Pored toga, u svojim email-ovima sadrže komplementarne proizvode, što je odličan način da kupci ostanu zadovoljni i odani brendu. Starbucks koristi prediktivnu analitiku za svoju mobilnu aplikaciju i karticu lojalnosti za prikupljanje i analizu podataka o potrošačima. Pomoću nje izgradili su odlično mobilno iskustvo, obrađujući podatke stečene prediktivnom analitikom da bi svojim potrošačima slali personalizovane poruke. **6\. Zadovoljan potrošač = manji procenat odliva potrošača** Kao opšte pravilo, najbolji način za smanjenje odlaska potrošača je uspešno rešavanje njihovih zahteva u pravo vreme. Rešenja su se godinama fokusirala na obuku osoblja za pružanje usluga potrošačima, kao proaktivni napori da bi se zadržali potrošači koji razmišljaju o odlasku. Iako ljudi i procesi i dalje igraju suštinsku ulogu u smanjenju odlaska potrošača, tehnološki napredak povezan sa veštačkom inteligencijom, naprednim analitičkim sistemima i drugim tehnologijama koje poboljšavaju korisničko iskustvo, nude presudan podsticaj ljudskom faktoru. Pomoću ovih modela moći ćete automatski da prepoznate korisnike koji nameravaju da prestanu da koriste određeni proizvod ili uslugu i na osnovu tih informacija ćete moći pravovremeno da reagujete i zadržite ih. Ove tehnologije omogućavaju bolju personalizaciju, predviđanje potencijalnog odlaska i veći nivo angažovanja, što omogućava kompanijama da smanje stopu odliva i efikasno povećaju zadržavanje kupaca. *Ilustracija: Saga* -