6 casos d'ús d'intel·ligència artificial aplicats al CRM.

La intel·ligència artificial ha revolucionat la manera com les empreses es relacionen amb els seus clients. En l'àmbit del CRM (Customer Relationship Management), la personalització one-to-one s'ha convertit en una estratègia essencial per millorar la interacció i la fidelització dels clients.

Si vols veure un cas d'èxit concret dels resultats de la personalització one-to-one amb Pleasepoint, aquí tens l'enllaç al Cas d'èxit: Personalització one-to-one amb els clients de Condis.

En aquest post explorem cinc casos d'ús de la IA de Pleasepoint per ensenyar-te com la personalització one-to-one transforma la interacció al teu eCommerce. Aquests són els continguts que tractarem:

1. Recomanació one-to-one a les newsletters.
2. Personalització segons la propensió a les newsletters.
3. Campanyes on-top basades en la propensió de compra.
4. Customer journeys basats en el cicle de vida.
5. Scoring de la següent millor acció.
6. Predicció de la següent compra.
7. Conclusions de la personalització one-to-one en l'estratègia de CRM.

Un consell clau per començar a aplicar casos d'ús de la personalització one-to-one en l'estratègia de CRM és començar amb un enfocament iteratiu i mesurable. Això vol dir que has d'identificar una àrea concreta del teu CRM on la personalització pugui tenir un impacte significatiu, com les newsletters setmanals, les campanyes específiques o les automatitzacions.

En els casos d'ús que ara veuràs es comença implantant un pilot amb un grup de control per comparar els resultats de la personalització amb els de les estratègies tradicionals. Utilitza la metodologia de test A/B per mesurar la interacció, la conversió i el revenue generat.

Et recomano aquest enllaç perquè vegis com pots fer test A/B al teu CRM amb el suport de Pleasepoint i mesurar els resultats d'una manera fàcil i ràpida.

En cada cas d'ús ens assegurem d'establir KPI clars i de fer el seguiment continu dels resultats, cosa que permet validar la personalització i ajustar i optimitzar les estratègies a partir de dades reals.

A mesura que observis millores, pots anar ampliant la personalització amb altres casos d'ús al CRM, amb la seguretat que cada pas se sosté en anàlisis i resultats mesurables.

1. Recomanació one-to-one a les newsletters.

La recomanació one-to-one de productes a les newsletters es basa en l'històric de compra i la interacció de cada usuari registrat. En alinear aquestes recomanacions amb l'estratègia comercial de la campanya, s'aconsegueix un contingut altament rellevant per a cada client.

Objectiu: Augmentar la interacció amb la newsletter amb continguts més rellevants i visites més propenses a la compra. A cada newsletter s'ofereixen productes adequats a cada usuari segons el contingut de la campanya.

Pilot: S'executa un test amb un grup de control per validar els resultats de la recomanació one-to-one a les newsletters. Es compara el rendiment de l'audiència que rep productes personalitzats amb el de la que rep una selecció massiva.

Resultats i beneficis:

• Increment del 12% en la interacció amb els productes de la newsletter.
• Increment del 233% en conversió i del 173% en revenue de la newsletter.
• Automatització de la selecció de productes a les newsletters.

Aprèn a personalitzar one-to-one l'oferta de productes a cadascuna de les newsletters de la teva acció de CRM.

2. Personalització segons la propensió a les newsletters.

La personalització del contingut de la newsletter per a cada usuari registrat es basa en la propensió de compra. Això inclou personalitzar bàners, promocions, categories o marques destacades segons les preferències de l'usuari.

Objectiu: Augmentar la interacció amb la newsletter amb continguts més rellevants i reaccions més propenses a la compra. Cada usuari rep els continguts més adequats segons el contingut de la campanya.

Pilot: S'executa un test amb un grup de control per validar els resultats de la personalització basada en la propensió a les newsletters. Es compara el rendiment de l'audiència que rep continguts personalitzats amb el de la que no en rep.

Resultats i beneficis:

• Increment mitjà del 12% en el nombre de comandes del canal email.
• Increment mitjà del 31% en revenue i del 17% en ticket mitjà del canal.
• Automatització de la personalització en els continguts de les newsletters.

Aprèn a enriquir les dades de client del teu CRM amb la informació de propensió de compra de cadascun d'ells.

3. Campanyes on-top basades en la propensió de compra.

Les campanyes addicionals personalitzades es creen a partir de la propensió de compra de cada usuari registrat. Aquestes campanyes tenen una audiència amb gustos similars i reben contingut adaptat als seus interessos.

Objectiu: Augmentar els impactes amb campanyes segmentades i personalitzades als interessos de cada client, per generar vendes addicionals i sense perjudicar la taxa de baixa de la newsletter.

Pilot: S'executa un test amb un grup de control per validar els resultats de les campanyes on-top basades en la propensió a les newsletters. Es compara el rendiment de l'audiència que rep aquestes campanyes amb el de la que només rep les newsletters habituals.

Resultats i beneficis:

• Increment mitjà del 18% en el nombre de comandes de l'acció.
• Increment mitjà del 43% en revenue i del 20% en ticket mitjà de l'acció.
• Automatització de la personalització en els continguts de les newsletters.

4. Customer journeys basats en el cicle de vida.

Els customer journeys basats en el cicle de vida de cada client utilitzen comunicacions adaptades al cicle de compra, a l'estat de fidelització i a l'evolució individual de cada client.

Objectiu: Crear comunicacions basades en el cicle de vida del client per millorar la fidelització, augmentar la repetició de compra i minimitzar el risc de pèrdua o d'hibernació de clients.

Pilot: S'executa un test amb un grup de control per validar els resultats dels customer journeys basats en el cicle de vida. Es comparen els resultats amb els dels clients en el mateix estat que no reben el journey.

Resultats i beneficis:

• Increment mitjà del 119% en el nombre de comandes de l'acció.
• Increment mitjà del 269% en revenue i del 32% en ticket mitjà de l'acció.
• Automatització de la personalització en els continguts de les newsletters.

Aprèn a enriquir les dades de client del teu CRM amb la informació de cicle de vida de cadascun d'ells.

5. Scoring de la següent millor acció.

La recomanació one-to-one de la següent millor acció comercial disponible es fa per a cada client, genera automàticament les audiències de cada acció i augmenta el rendiment de cada campanya.

Objectiu: Optimitzar l'acció comercial i de marketing assignant a cada usuari l'acció disponible a la qual és més propens a reaccionar, i aconseguir així un rendiment i una conversió millors.

Pilot: S'executa un test A/B per validar els resultats de la recomanació de la següent millor acció de Pleasepoint, comparant-los amb els de l'assignació habitual d'accions per a cada client.

Resultats i beneficis:

• Increment mitjà del 32% en la conversió de l'acció.
• Automatització de la creació d'audiències per a les diferents accions.
• Automatització en la selecció de campanyes o accions comercials per a cada usuari.

6. Predicció de la següent compra.

La predicció del moment de compra per a cada usuari utilitza xarxes neuronals basades en sèries temporals, i permet comunicar de manera específica amb aquells clients amb més propensió a fer una compra.

Objectiu: Augmentar els resultats de conversió amb clients propensos a fer una compra en els propers moments, personalitzant específicament la comunicació cap a aquesta següent compra.

Pilot: S'executa un test A/B per validar els resultats de la predicció de la següent compra de Pleasepoint, comparant-los amb els de la comunicació genèrica per a tots els clients.

Resultats i beneficis:

• Increment mitjà del 12% en tickets/comandes.
• Increment mitjà del 15% en revenue i del 4,87% en el ticket mitjà.
• Automatització de comunicacions basades en la repetició de compra.

Conclusions de la personalització one-to-one en l'estratègia de CRM.

Implantar casos d'ús concrets de personalització one-to-one en l'estratègia de CRM ha demostrat ser clau per al creixement sostenible i la millora de les relacions amb els clients. Els resultats són clars: en oferir recomanacions de productes altament rellevants, s'impulsa de manera significativa la venda addicional. Quan els clients reben suggeriments que s'alineen perfectament amb els seus interessos i comportaments de compra, les taxes de conversió augmenten, generen més vendes i maximitzen el valor de cada interacció.

Més enllà de les vendes, la personalització one-to-one reforça la fidelització dels usuaris. En sentir-se compresos i valorats, els clients desenvolupen una connexió més profunda amb la marca, i això es tradueix en més lleialtat i menys propensió a canviar a la competència. Aquesta estratègia crea una experiència que va més enllà de la transacció i construeix una relació de confiança i satisfacció contínua.

La personalització també té un impacte positiu en la repetició de compra. Eines com la predicció de la següent compra i la recomanació de la següent millor acció permeten anticipar les necessitats dels clients i oferir incentius en el moment òptim. Això incrementa la freqüència de compra i millora el valor de vida del client, un indicador clau d'èxit a llarg termini.

En conclusió, la personalització one-to-one en l'estratègia de CRM és essencial per a qualsevol empresa que vulgui no només incrementar les vendes, sinó també reforçar les relacions amb els clients i millorar la repetició de compra. Adoptar aquesta tecnologia transforma la relació amb el client i crea un vincle més fort i durador. Invertir en personalització i en la intel·ligència artificial de Pleasepoint no és només un avantatge competitiu, sinó una necessitat en l'entorn de negoci actual. Les empreses que ho facin estaran més ben posicionades per liderar els seus mercats i satisfer les expectatives cada vegada més exigents dels consumidors moderns.