Dalam persaingan yang sangat ketat perdagangan elektronik Dalam lanskap saat ini, retensi pelanggan menjadi lebih penting dari sebelumnya. Menurut laporan dari Invesp, biaya untuk mendapatkan pelanggan baru tujuh kali lebih mahal daripada mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Selain itu, mempertahankan 5% lebih banyak pelanggan dapat menghasilkan peningkatan laba sebesar 25-95% bagi perusahaan. Statistik ini menyoroti pentingnya retensi pelanggan untuk operasi e-niaga. Cara efektif untuk mencapai tujuan ini adalah melalui penggunaan layanan berlangganan yang dipersonalisasi. Untuk meningkatkan hasil, perusahaan dapat menggunakan algoritme personalisasi yang didukung AI untuk meningkatkan penyampaian layanan dan mempertahankan pelanggan setia dalam jangka panjang.
APA ITU LAYANAN BERLANGGANAN YANG DIPERSONALISASI?
Layanan langganan yang dipersonalisasi adalah jenis model e-niaga yang menyediakan pengiriman reguler produk langganan kepada pelanggan. Ini adalah layanan berlangganan yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan spesifik setiap pelanggan dan memberi mereka pengalaman yang dipersonalisasi yang unik bagi mereka. Akibatnya, layanan berlangganan yang disesuaikan ini membantu meningkatkan loyalitas dan retensi pelanggan, yang mengarah pada peningkatan nilai seumur hidup untuk setiap pelanggan.
Contoh layanan langganan yang dipersonalisasi termasuk layanan langganan pakaian yang merekomendasikan pakaian berdasarkan gaya dan preferensi individu pelanggan, layanan pengiriman makanan yang dipersonalisasi yang membuat rencana makan khusus berdasarkan kebutuhan dan preferensi nutrisi pelanggan, dan layanan langganan kecantikan yang dipersonalisasi yang membuat kotak kecantikan khusus pada berdasarkan jenis kulit, warna kulit, dan preferensi pelanggan. Layanan seperti Netflix, Prime, dan Apple TV, yang menawarkan layanan streaming dengan biaya langganan bulanan, juga termasuk dalam kategori ini. Layanan ini memberi pelanggan pengalaman yang unik dan dipersonalisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing, menciptakan pengalaman yang lebih menarik dan menyenangkan secara keseluruhan.
APA PERAN AI DALAM LAYANAN BERLANGGANAN YANG DIPERSONALISASI?
Seperti banyak aspek e-niaga lainnya, kecerdasan buatan menghadirkan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya pada pengiriman layanan berlangganan yang dipersonalisasi. AI, yang didukung oleh algoritme canggih dan teknik canggih, dapat membantu perusahaan layanan langganan menyesuaikan pengalaman dengan intervensi manusia minimal, meningkatkan produktivitas, dan kecepatan layanan.
Peran AI dalam menghadirkan layanan langganan yang dipersonalisasi dapat dirangkum dalam empat poin utama. Mereka berisi:
SEGMENTASI PELANGGAN
Segmentasi pelanggan adalah proses membagi basis pelanggan menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil berdasarkan karakteristik bersama, seperti demografi, perilaku, minat, dan kebiasaan pembelian. Sudah menjadi rahasia umum bahwa segmentasi adalah langkah awal penerapannya personalisasi. Dengan membagi pelanggan menjadi kelompok-kelompok kecil, perusahaan dapat lebih memahami kebutuhan dan preferensi mereka, sehingga memungkinkan mereka merancang paket produk yang disesuaikan dengan lebih baik untuk setiap individu dalam database mereka. Segmentasi juga berarti bahwa perusahaan dapat menargetkan upaya pemasaran mereka dengan lebih baik dan meningkatkan kemungkinan calon pelanggan akan memilih layanan berlangganan yang dipersonalisasi ini.
Veeknik AI umum yang berguna untuk segmentasi meliputi pemodelan prediktif, pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran penguatan, dan algoritme pengelompokan. Masing-masing teknik ini memanfaatkan kemampuan AI yang luar biasa untuk memproses dan menganalisis data ekstensif dari berbagai sumber untuk menghasilkan metode guna menciptakan segmen pelanggan yang dapat ditindaklanjuti. Misalnya, perusahaan ritel dapat menggunakan algoritme kluster untuk mengidentifikasi segmen pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka, seperti produk yang mereka beli, frekuensi pembelian, dan jumlah yang dibelanjakan. VerOleh karena itu, pemasar dapat menggunakan informasi tersebut untuk merancang konten dan menentukan poin harga kotak berlangganan untuk pelanggan di setiap segmen. Oleh karena itu, segmentasi pelanggan yang digerakkan oleh AI dapat mengaktifkan layanan berlangganan yang dipersonalisasi untuk hasil yang optimal.
REKOMENDASI PRODUKVELINGEN
Untuk membuat layanan langganan benar-benar dipersonalisasi, produk di kotak langganan harus persis seperti yang diinginkan pelanggan. Ini berarti perusahaan harus dapat memprediksi produk mana yang akan menarik minat pelanggan berdasarkan informasi di database mereka. AI dapat secara signifikan meningkatkan akurasi rekomendasi produk. Ini karena AI dapat mendorong rekomendasi produk dengan menganalisis data dan perilaku pelanggan untuk membuat saran produk yang dipersonalisasi dan relevan yang dapat digunakan untuk membuat layanan langganan yang dipersonalisasi.
Teknik AI umum yang berguna untuk rekomendasi produk adalah pemfilteran kolaboratif. Di sini, algoritme AI menganalisis perilaku masa lalu pelanggan dan preferensi produk untuk menyarankan item yang serupa dengan yang pernah mereka beli atau lihat sebelumnya. Pemfilteran berbasis konten juga dapat menyarankan produk berdasarkan kesamaan atribut dengan item yang dibeli sebelumnya oleh pelanggan. Terlepas dari tekniknya, AI dapat membuat rekomendasi produk luar biasa yang membuat layanan langganan terasa personal.
ANALISIS UMPAN BALIK PELANGGAN
Algoritme AI menganalisis umpan balik pelanggan dan menyarankan peningkatan sehingga pengalaman pelanggan terus memenuhi kebutuhan dan preferensi mereka. Umpan balik pelanggan berisi informasi berharga yang dapat membantu perusahaan mempersonalisasi layanan berlangganan mereka. Pemrosesan Bahasa Alami adalah teknik AI yang banyak digunakan yang dapat menganalisis umpan balik dari survei, ulasan produk, dan media sosial serta mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ini dimungkinkan melalui metode seperti analisis sentimen dan pemodelan topik. Misalnya, analisis sentimen dapat digunakan untuk menguraikan produk yang disukai atau tidak disukai pelanggan. Hal ini memungkinkan merek menggunakan pengetahuan untuk menyesuaikan layanan langganan mereka jika diperlukan.
SKEMA LEVERING
AI membantu menjadwalkan pengiriman dalam layanan berlangganan dengan menggunakan data pelanggan untuk menentukan jadwal dan frekuensi pengiriman yang optimal. Ini membantu memastikan bahwa pelanggan menerima pengiriman mereka dengan mudah, mengurangi kemungkinan pengiriman yang terlewat atau pelanggan yang tidak puas. Selain itu, algoritme AI dapat melacak jadwal pengiriman secara real time dan melakukan penyesuaian seperlunya untuk memperhitungkan setiap perubahan dalam perilaku atau preferensi pelanggan.
AI dapat menggunakan kombinasi teknik seperti analitik prediktif, pembelajaran mesin, pembelajaran penguatan, dan pohon keputusan untuk menentukan jadwal terbaik untuk setiap individu. Metode ini menggunakan data pelanggan, seperti riwayat pembelian, untuk membuat keputusan perencanaan pengiriman yang paling efektif. Hasilnya adalah peningkatan kepuasan dan retensi pelanggan, peningkatan efisiensi, dan biaya yang lebih rendah untuk penyedia layanan berlangganan yang dipersonalisasi.
BAGAIMANA LAYANAN LANGGANAN PRIBADI AI-DRIVEN MENINGKATKAN RETENSI PELANGGAN?
Tidak ada keraguan bahwa layanan berlangganan yang dipersonalisasi lebih baik jika didukung oleh AI. Saat merek menggunakan AI untuk meningkatkan kualitas layanan yang ditawarkan, mereka akan menarik lebih banyak pelanggan yang membayar, sehingga menghasilkan lebih banyak pendapatan. Selain memperoleh pelanggan, meningkatkan pengalaman yang disampaikan akan meningkatkan retensi pelanggan secara signifikan.
Berikut adalah lima cara layanan langganan yang dipersonalisasi yang diberdayakan oleh AI dapat membantu perusahaan mempertahankan lebih banyak pelanggan:
PENGALAMAN BELANJA NYAMAN
Menurut survei PwC, 73% konsumen mengatakan bahwa kenyamanan adalah salah satu faktor terpenting untuk pengalaman berbelanja yang positif. Sementara kenyamanan memiliki arti yang berbeda bagi orang-orang, kecepatan dan ketepatan layanan secara umum diterjemahkan menjadi kenyamanan bagi sebagian besar pelanggan. Dengan menghemat waktu pelanggan yang dihabiskan untuk mencari produk yang memenuhi kebutuhan mereka melalui layanan langganan yang dipersonalisasi, pelanggan lebih cenderung menganggap pengalaman berbelanja mereka memuaskan. Akibatnya, pelanggan ini melakukan pembelian berulang dalam upaya untuk memperluas hubungan mereka dengan merek tersebut.
REKOMENDASI PRODUK AKURATVELINGEN
Dengan menggunakan teknik AI di atas, merek dapat berulang kali menggairahkan pelanggan dengan rekomendasi produk. Sebuah studi Segmen menemukan bahwa pelanggan yang menerima rekomendasi yang dipersonalisasi 3x lebih mungkin untuk melakukan pembelian dibandingkan mereka yang tidak menerima rekomendasi yang dipersonalisasi. Alasan untuk ini tidak dibuat-buat; rekomendasi produk yang dipersonalisasi mengurangi tekanan pengambilan keputusan, yang menghasilkan pengalaman yang lebih bermanfaat. Oleh karena itu, pelanggan lebih bersedia untuk ikut serta dalam layanan berlangganan yang dipersonalisasi ini terus menerus selama berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun.
MENINGKATKAN KETERLIBATAN
Menurut Informasi Walker, perusahaan dengan skor keterlibatan pelanggan yang tinggi memiliki tingkat retensi rata-rata 75%, dibandingkan dengan tingkat retensi 13% untuk perusahaan dengan skor keterlibatan rendah. Ini menunjukkan pentingnya terlibat dalam retensi pelanggan. Layanan berlangganan yang dipersonalisasi membantu pelanggan merasa lebih terhubung dengan merek. Akibatnya, mereka menjadi lebih bersemangat untuk terlibat dengan merek melalui berbagai saluran komunikasi mereka, memberikan peluang sempurna bagi merek untuk memperdalam koneksi dan mempertahankan pelanggan lebih lama.
JADWAL LEVERING YANG DIOPTIMALKAN
Tidak peduli seberapa baik merek mencocokkan preferensi pelanggan dengan isi kotak langganan mereka, kepuasan tidak akan pernah lengkap jika pengiriman datang terlambat. Oleh karena itu, perusahaan harus memprioritaskan jadwal pengiriman saat menawarkan layanan berlangganan yang dipersonalisasi. AI membantu mencapainya dengan berbagai algoritme dan tekniknya, memastikan bahwa pelanggan menerima produk dan layanan mereka tepat waktu. Tidak adanya pengiriman yang terlambat atau terlewatkan berarti pelanggan yang lebih bahagia yang kecil kemungkinannya untuk berhenti.
DATA-GEDREVEN WAWASAN
Dalam e-niaga, setiap aktivitas dan transaksi merupakan sumber potensial informasi yang kaya. Layanan berlangganan yang dipersonalisasi tentu saja tidak dikecualikan sebagai sumber data. Dengan menganalisis semua data yang dihasilkan dengan menyediakan layanan ini, merek dapat memperoleh lebih banyak wawasan untuk lebih meningkatkan pengalaman pelanggan. Misalnya, merek barang olahraga dapat menggunakan wawasan dari layanan langganannya untuk mengembangkan alas kaki baru atau menyempurnakan lini pakaian olahraga yang sudah ada. Inovasi semacam itu akan menyenangkan pelanggan dan meningkatkan peluang perlindungan berkelanjutan.
Kesimpulannya, digerakkan oleh AI dipersonalisasi layanan berlangganan alat yang berharga untuk meningkatkan retensi pelanggan dalam e-niaga. Dengan memberikan pengalaman belanja yang nyaman dan personal, layanan ini membantu membangun loyalitas pelanggan dan mengurangi churn. Dengan retensi pelanggan menjadi semakin penting dalam e-niaga, layanan berlangganan yang dipersonalisasi yang diberdayakan oleh AI akan memainkan peran penting dalam keberhasilan bisnis e-niaga. Jika Anda ingin meningkatkan retensi pelanggan, pertimbangkan untuk menerapkan layanan langganan yang dipersonalisasi yang diberdayakan oleh AI dalam operasi e-niaga Anda.
