Ondernemers
DE KIJK VAN
CUSTOMER COLLECTIVE
A
l deze vijf toepassingen van artificiële intelligentie bevatten een element van voorspelling van consumentengedrag. De technologie stelt gebruikers in staat om patronen te vinden in historische datasets. Hierdoor kan met een veel hogere zekerheid het gedrag van een bepaald individu worden voorspeld.
1. Churn voorspellen Binnen deze toepassing gaat u op zoek naar klanten die hun abonnement of dienst stopzetten. Kortom: hoe kunt u voorspellen wanneer een bestaande klant geen klant meer zal zijn en hoe achterhaalt u dat om dat te voorkomen?
David Vansteenbrugge, managing director addData, onderdeel van Customer Collective
De energie- en telecomsector werkt al jaren met deze toepassing van AI door patronen te detecteren in verschillende datapunten. Gaat de klant plots zijn recente facturen downloaden? Heeft die een klacht ingediend? Doet die online een simulatie voor een goedkopere formule? Of loopt die tegen het einde van zijn contract aan, zonder aanstalten te maken om te hernieuwen? Van klanten die een hoog churnrisico hebben, wordt ook gekeken naar hun gedrag. Zijn het prijsgevoelige klanten? Dan kunt u ze een promotie voorstellen zonder dat u die noodzakelijk naar al uw klanten moet communiceren.
2. Slapende klanten activeren
Veel organisaties spenderen het gros van hun marketingbudget aan het aantrekken van nieuwe klanten. Alleen lopen marketeers steeds vaker tegen een acquisitiemuur aan. Dat is het punt waarop het aantrekken van nieuwe klanten steeds duurder wordt, omdat het aandeel klanten dat intrinsiek geïnteresseerd is in uw product of dienst steeds kleiner wordt. Dat andere deel is veel lastiger om te overtuigen en kost dus meer geld. Op zo’n moment zit er veel meer waarde in het optimaliseren van bestaande klanten. Zo zijn er inactieve klanten die niet langer meer kopen bij uw bedrijf. Om die terug te activeren, wordt al vaak AI toegepast. Hiermee wordt voorspeld welk product de beste kans heeft om die slapende klant terug te activeren. Daarbij wordt vaak gekeken naar groepen van slapende klanten die het potentieel hebben om rendabel en trouw te zijn in de toekomst. Koopjesjagers worden daarbij vaak overgeslagen.
Vijf domeinen waar AI marketing transformeert De voorbije jaren kon u geen conferentie meer bijwonen of u werd rond de oren geslagen met termen als AI, ML en CDP. Stuk voor stuk staan die letterwoorden voor nieuwe technologieën die hun domein compleet en voorgoed zouden veranderen. In het veld van artificiële intelligentie ontbreekt het veel managers nog aan basiskennis. Maak kennis met vijf toepassingen van AI die al een concrete impact hebben op de job van een marketeer, gestript van alle techniciteit.
3. Next best offer Het next best offer, ook wel next best product genoemd, is misschien wel de meest gekende en vaakst toegepaste vorm van AI in marketing. U ziet deze als consument frequent bij Amazon, Bol, Zalando en vele anderen. ‘Mensen als u kochten ook product A, B of C’. Deze aanbevelingen worden volledig automatisch met AI gegenereerd, zonder tussenkomst van data-analisten. Er bestaan al zeer eenvoudige tools om hiermee aan de slag te gaan, zonder dat er diep technische kennis van AI nodig is. 4. Lookalike audiences Beeld u even in: een bepaalde groep van uw klanten is zeer loyaal, komt regelmatig terug en koopt in het productengamma waarop u de beste marge maakt. Zou het niet geweldig zijn om meer van die klanten te vinden? Met behulp van Facebook en Google kan u zeer specifiek uitreiken naar klanten die het meest lijken op de lijsten aan klanten die u zelf hebt opgeladen met dat specifieke gedrag. Dit noemen we lookalike audiences. Op deze manier vindt u niet alleen meer rendabele klanten, maar gaat u ook efficiënter om met uw marketingbudget. 5. Pricing Door patronen te detecteren in het gedrag van uw klanten kan u hun toekomstige waarde voorspellen. Dat heet de customer lifetime value. Die kunt u gebruiken om elke klant in te delen in een bepaald niveau. Die opdeling kan u achteraf gebruiken om de prijszetting, toegang tot de klantendienst en aandacht van de vertegenwoordigers op af te stemmen. Zo wordt maximaal geïnvesteerd in die klanten die het grootste groeipotentieel tonen. Steeds meer b2b-organisaties passen dit toe om hun salesorganisatie performanter te maken. Zo gaan de vertegenwoordigers niet langer meer bij elke klant op bezoek als een verplicht nummertje, maar wordt dit datagedreven aangepakt en krijgen de juiste klanten de meeste aandacht. Zodra we het technische jargon weghalen, valt op dat veel toepassingen van AI al goed ingeburgerd zijn en ook voor uw organisatie binnen handbereik liggen. Bekijk de komende dagen uw inbox eens met een andere blik: u herkent ongetwijfeld een van de bovenstaande voorbeelden. 31
