Als consument word je van alle kanten overladen met aanbiedingen. De ene nog minder passend bij jouw situatie dan de ander. Zo ontving ik zelf laatst een zogenaamd persoonlijke direct email vol met koolhydraatrijke producten, terwijl ik al maanden een keto-dieet volg en enkel koolhydraatarme producten bestel bij die winkel. Dit kan de winkelier op basis van mijn klantdata gewoon weten… en zou dat voor de optimale ‘customer experience’ ook moeten weten.

Veel retailers hebben een vrij standaardloyaliteitsprogramma, waarin ieder individu dezelfde voordelen en aanbiedingen krijgt. Wanneer je je klanten echt wilt activeren en motiveren, moet je ervoor zorgen dat je de klant het juiste aanbod op het juiste moment doet. Artificial intelligence (AI) is hiervoor absoluut onmisbaar. In dit blog beschrijf ik hoe je AI kunt toepassen om te komen tot een uniek, effectief en data driven loyalty programma. 

” De praktische gebruiksmogelijkheden voor data en loyaliteit op customer engagement worden nog vaak over het hoofd gezien.”

AI kent verschillende interpretaties en toepassingen. Om de mogelijkheden van AI echt te begrijpen en de toegevoegde waarde voor loyalty te zien, is het belangrijk eerst de definitie van AI en machine learning te kennen.  

Machine learning, de techniek die AI mogelijk maakt, is software met het vermogen om te kunnen leren van grote hoeveelheden data. In de context van loyalty kun je met behulp van machine learning beter segmenteren. AI helpt je enorme hoeveelheden klantdata te verzamelen en te verwerken, waardoor je klanten realtime relevante aanbiedingen kunt doen. Dit zorgt voor een gepersonaliseerde en boeiende klantervaring: de belangrijkste ingrediënten voor customer engagement. 

Data driven loyalty en het effect op customer engagement

Veel merken en organisaties gebruiken AI al om de ervaring van hun klanten te verbeteren. Toch worden de praktische gebruiksmogelijkheden voor data en loyaliteit – en hoe deze kunnen worden verbeterd met AI – nog vaak over het hoofd gezien. 

In onze ogen zijn er in elk geval twee toepassingen van AI die invloed hebben op het gehéle customer engagement proces. Deze zijn:  

1. Gepersonaliseerd en proactief communiceren met klanten

Met AI kun je meer leren over de consument en voorspellingen doen over diens gedrag. Dat maakt geautomatiseerde, gepersonaliseerde communicatie mogelijk, waardoor je promoties en producten aan kunt bieden die aansluiten bij de customer journey en leefwereld van het individu.

Bovendien kun je door deze voorspellingen ook proactief én op het juiste moment een aanbieding doen. Koopt een klant bijvoorbeeld ieder kwartaal twee nieuwe jeans van een bepaald merk, dan kun je inspelen op de behoefte van je klant door hem of haar een passende en tijdige aanbieding te doen. Dit leidt ertoe dat je als merk relevanter wordt en loyaal gedrag stimuleert. In deze aanpak worden dus sales en service gecombineerd en aangestuurd vanuit marketing. Wij noemen dit een multi-department aanpak

“Met AI behoren generieke voordelen en rewards tot het verleden.”

2. Personaliseren van programma’s en beloningen.

Elk individu heeft zijn of haar eigen voorkeuren en gedragingen. Ook de context waarbinnen iemand beslissingen neemt speelt daarbij een rol. AI zorgt ervoor dat je klanten kunt segmenteren en profielen kunt creëren. Op basis van deze informatie kun je customer centricity toepassen en incentives personaliseren. Kortom, met AI behoren generieke voordelen en rewards tot het verleden. Plus, met een ruimer aanbod van rewards geef je het individu de controle over waar hij of zij voor spaart en houd je klanten beter betrokken.  

Voordelen van AI op segmentatie

Segmentatie is al decennialang een vast onderdeel van loyaliteitsprogramma’s, maar met behulp van AI-technologie kan dit veel effectiever ingezet worden. Wanneer je segmentatie aanvult met data uit AI, kun je beginnen met het indirect valideren van de gedragsgegevens van het individu. Op die manier kun je geografische, demografische en psychografische kenmerken aan gedrag koppelen.

Door deze kenmerken als uitgangspunt te nemen, kun je onderzoeken welke groepen klanten het meest waarschijnlijk op het optimale moment de interactie aangaan met jouw merk. Waarbij je rekening houdt met factoren als sentiment en prijsgevoeligheid. 

Kortom, zodra een loyaliteitsprogramma segmenten dynamisch kan beheren door het geautomatiseerd verwerken en analyseren van klantdata, kunnen klanten binnen een loyaliteitsprogramma gepersonaliseerde inhoud en aanbiedingen ontvangen, die naadloos aansluiten bij hun behoeften.

“Met AI wordt het mogelijk dat elk individu een eigen persoonlijk spaarprogramma heeft.”

Toekomst van loyalty binnen retail

Doordat steeds meer bedrijven partnerships aangaan (collaborative marketing) in combinatie met AI, zullen we in de toekomst extremere vormen van gepersonaliseerde programma’s gaan zien. Denk daarbij aan de mogelijkheid dat ieder individu zijn of haar persoonlijke spaarprogramma heeft. Op maat gemaakte en proactieve communicatie zorgen er daarbij voor dat de klant zich nog meer uniek, gezien, gewaardeerd, gesteund en waardevol voelt. Een gevoel dat nog extra wordt versterkt door een breder aanbod van rewards en beloningen waar de klant uit kan kiezen. 

Conclusie

Met next level loyalty zorg je ervoor dat een klant écht een individu is. Dit bereik je door AI een rol te laten spelen binnen je gehele customer engagement proces. Hierdoor kun je programma’s verder personaliseren, proactief communiceren met de consument, deze verrassen en tegelijk laten sparen voor beloningen die bij zijn of haar leefwereld aansluiten. AI biedt hiervoor verschillende mogelijkheden op het gebied van marketing en customer engagement, en is daarom de drijvende kracht van next level loyalty. 

Doelgroepsegmentatie is daarbij een effectieve methode om groepen klanten te identificeren en van relevante content te voorzien, die aansluit bij hun specifieke gedrag. Dit maakt het mogelijk een veel hogere respons te genereren, de loyaliteit te verbeteren en de levenslange klantwaarde te verhogen. 

Meer weten over customer loyalty en daarbinnen de ontwikkelingen van AI? Neem contact met ons of kijk op onze website voor meer informatie.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>