การกระทำที่ดีที่สุด ข้อเสนอ และผลิตภัณฑ์ถัดไป Next สัมผัสอนาคตที่ดีที่สุดหรือไม่?

การกระทำที่ดีที่สุด ข้อเสนอ และผลิตภัณฑ์ถัดไป Next สัมผัสอนาคตที่ดีที่สุดหรือไม่?

มันเกิดขึ้นตลอดเวลา ร้านขายของชำที่คุณชื่นชอบจะจัดเรียงสินค้าใหม่ ดังนั้นตอนนี้ซีเรียลยามเช้าของคุณจึงอยู่ในที่ที่คุณสามารถเข้าถึงได้ คุณได้รับอีเมลส่งเสริมการขาย Amazon แนะนำสามรายการที่คุณสามารถซื้อได้เหล่านี้คือตัวอย่างทั้งหมดของบริษัทที่ใช้การดำเนินการที่ดีที่สุด ข้อเสนอ และกลยุทธ์ด้านผลิตภัณฑ์ กลยุทธ์เหล่านี้มีอิทธิพลอย่างมากต่อทั้งการรักษาลูกค้าและการขายที่เสร็จสมบูรณ์ และ

พวกเขาใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) 

และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) อย่างไรก็ตาม อนาคตสำหรับพวกเขาในการพัฒนาและมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดครั้งต่อไปการกระทำที่ดีที่สุดต่อไป

การดำเนินการที่ดีที่สุดลำดับถัดไปเกี่ยวข้องกับคำถาม “เราควรทำขั้นตอนต่อไปอย่างไรสำหรับลูกค้า”

คำตอบอาจเกี่ยวข้องกับตัวแทนที่ติดต่อทางโทรศัพท์ ส่งคูปอง หรือเพิ่มสินค้าเพื่อขาย โดยปกติแล้วจะพยายามระบุและขจัดอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดหรือทันทีทันใดที่ลูกค้ามีเพื่อให้พวกเขาเปลี่ยนใจเลื่อมใส

ข้อเสนอที่ดีที่สุดต่อไป

ข้อเสนอที่ดีที่สุดถัดมาถามว่า “ข้อเสนอใดที่จะช่วยและดึงดูดลูกค้าได้มากที่สุดในตอนนี้”

หากคุณมีร้านกาแฟและลูกค้าสั่งเครื่องดื่ม “ปกติ” เสมอ ข้อเสนอที่ดีที่สุดในครั้งต่อไปอาจหมายถึงการเสนอคูปองเพื่อเพิ่มขนาดการสั่งซื้อครั้งต่อไป หากลูกค้ารายอื่นซื้อสินค้าที่แตกต่างกันทุกครั้ง ข้อเสนอที่ดีที่สุดครั้งต่อไปอาจหมายถึงคูปองเพื่อลองรายการเมนูใหม่ฟรีเมื่อซื้อสินค้าอย่างอื่น

ผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดถัดไป

ผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดลำดับถัดไปจะระบุรายการจากแค็ตตาล็อกของบริษัทของคุณที่สมเหตุสมผลที่สุดสำหรับลูกค้าที่จะซื้อโดยพิจารณาจากความสนใจและประวัติการซื้อหรือการค้นหา

คนที่เพิ่งซื้อจักรยานอาจอยากสำรวจหมวกกันน็อคหรืออุปกรณ์อื่นๆ เช่น ตะกร้าหรืออุปกรณ์ติดสมาร์ทโฟนที่แฮนด์จับ ในขณะที่คนที่เพิ่งซื้อพาสต้าอาจต้องการซอสเช่นกัน Amazon และบริษัทอื่นๆ ใช้เครื่องมือแนะนำภายในกลยุทธ์นี้เพื่อแสดงรายการเพิ่มเติมที่ด้านล่างของหน้าที่คุณดู

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อรับความเป็นส่วนตัว

บริษัทต่างๆ ใช้แนวทางสามประการนี้เพื่อให้ลูกค้าซื้อและใช้บริการตั้งแต่เริ่มต้น ความแตกต่างในปัจจุบันคือธุรกิจสามารถมีลูกค้าได้หลายพันรายแทนที่จะเป็นเพียงไม่กี่โหลหรือหลายร้อยราย เป็นไปไม่ได้ที่จะตรวจสอบทุกสิ่งที่ลูกค้าทำและโต้ตอบกับทุกคนด้วยตนเองเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาในสภาพแวดล้อมดิจิทัล

ในบางกรณี วิธีแก้ปัญหาคือการหากลวิธีแบบกว้างๆ ที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ตามค่าเริ่มต้น ตัวอย่างที่ดีที่สุดน่าจะเป็นประโยคที่โด่งดังของแมคโดนัลด์ “คุณต้องการเฟรนช์ฟรายกับอันนั้นไหม”

บรรทัดนี้ทำให้ผู้คนจำนวนมากใช้จ่ายมากขึ้นเมื่อพวกเขาสั่งอาหารหรือเครื่องดื่ม ปัญหาของสายผลิตภัณฑ์ของแมคโดนัลด์คือการที่ไม่รู้จักว่าลูกค้ามีเอกลักษณ์เฉพาะตัว จึงทำให้พลาดโอกาสที่จะเสนอสิ่งอื่นๆ ที่พวกเขามีแนวโน้มที่จะต้องการและซื้อมากกว่าแก่ผู้คน

นี่คือจุดที่ AI และ ML เข้ามา ทุกวันนี้แทบจะเป็นไปได้ในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับลูกค้า เช่น อายุ จำนวนเงินที่พวกเขาใช้จ่าย มีลูกหรือแม้แต่ที่อยู่ IP ของพวกเขา

หากคุณวางข้อมูลทั้งหมดนี้ไว้ในที่เดียว (“data lake”) คุณจะสามารถใช้ AI และ ML เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณและคาดการณ์เกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาต้องการหรือต้องการได้ ระบบสามารถเตือนคุณว่าถึงเวลาที่ต้องดำเนินการบางอย่าง และแม้แต่แนะนำสิ่งที่ควรทำต่อไปตามพารามิเตอร์ที่คุณตั้งไว้ เช่น ลูกค้าไม่ซื้ออะไรเป็นเวลาหลายเดือน ทุกอย่างสามารถปรับให้เป็นส่วนตัวได้แบบเรียลไทม์ ดังนั้นคุณจึงสามารถพบปะกับลูกค้าในที่ที่พวกเขาอยู่

ที่เกี่ยวข้อง: 15 กลยุทธ์สำหรับการขยายธุรกิจของคุณอย่างรวดเร็ว

การปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคลมีความสำคัญเป็นอันดับแรก เนื่องจากช่วยลดโอกาสที่ผู้คนจะรู้สึกว่าถูกโจมตีหรือถูกเข้าใจผิด 80% ของลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อหากธุรกิจมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล และ 42% ผิดหวังกับเนื้อหาที่ไม่ได้ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล แต่ธุรกิจที่ดีไม่ใช่แค่แคมเปญหรือการซื้อเพียงรายการเดียว แต่เป็นเรื่องของมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV) ที่มากขึ้น

กิจกรรมส่วนบุคคลจำนวนมากร่วมกันสร้างความไว้วางใจในระยะยาวและพิสูจน์ให้ลูกค้าเห็นว่าคุณสามารถตอบสนองความต้องการและความปรารถนาของพวกเขาได้อย่างสม่ำเสมอ เมื่อลูกค้ารู้สึกปลอดภัยในสิ่งนั้น พวกเขาก็จะภักดี ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถหยุดใช้เวลามากมายในการพยายามหาผู้ซื้อรายใหม่

เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ เป้าหมายสูงสุดสำหรับคุณในฐานะธุรกิจคือการนำทั้งสามแนวทาง ได้แก่ การกระทำ ข้อเสนอ และผลิตภัณฑ์ มารวมกันเพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดครั้งต่อไปเป็นประจำ

Credit : สล็อตยูฟ่า / คืนยอดเสีย / เว็บสล็อตออนไลน์