I have heard the sound of the future… over AI

 

Deze uitspraak deed David Bowie, naar onze mening de meest veelzijdige popartiest die er ooit is geweest, tijdens een interview toen hij het had over het liedje 'I feel love' van Donna Summer. David had gelijk. Hij en topproducer Brian Eno schatten dit, inmiddels iconische nummer, op waarde in. Vanaf het moment dat dit lied het levenslicht zag en opgepikt werd door het grote publiek was er een nieuwe ‘sound’ geboren. Het geluid van de toekomst.

Soms gebeurt dat. Ontwikkelingen of vernieuwingen die zó baanbrekend zijn, dat het de toekomst gaat beïnvloeden. En achteraf zie je pas hoe groot die impact is geweest. Binnen ons werkgebied is Artificial Intelligence (AI) inmiddels niet meer weg te denken. We geven je een aantal voorbeelden:

 

1: AI-driven marketing wordt het nieuwe normaal

‘Digital first’ was in het voorbije decennium het keyword in marketing en sales. Toen kwam ‘mobile first’. Beide concepten blijven natuurlijk cruciaal. Maar wij schuiven er nog eentje naar voren: ‘AI first’. Elke onderneming - ja, zelfs een freelancer of kleinere retailer - zit op een berg data. Laat daar AI zoals machine learning op los en je krijgt meteen veel interessante inzichten over je prospects en klanten.

Hoe machine learning werkt? Aan de hand van geavanceerde statistische oefeningen zoeken algoritmes naar patronen in data. Zo krijg je als marketeer een duidelijk inzicht in wie je klanten zijn en hoe ze zich gedragen. Wat kenmerkt hen, wat drijft hun beslissingen, wat is hun Customer Lifetime Value (CLV)* en op welke triggers (verschillend voor iedereen) moet je marketing inzetten om een hogere CLV te realiseren?

*Customer Lifetime Value (CLV): Onder toekomstige klantwaarde wordt de totale (verwachte) netto opbrengst van een klant verstaan over de gehele periode dat deze klant is. In tegenstelling tot de huidige klantwaarde, houdt de toekomstige klantwaarde rekening met de duur van een klantrelatie.

 

2. Gebruik dynamische gedragssegmentatie in plaats van de traditionele ABC segmentaties

Als je zicht hebt op het klantengedrag (en je weet hoe waardevol dat gedrag is dankzij CLV), kun je dat gebruiken om te segmenteren en zo de klantenervaring te verbeteren. Met als doel: de CLV verhogen. Segmentatie is niet nieuw. Al jarenlang splitsen bedrijven hun klanten op in verschillende segmenten (A, B, C), vaak op basis van de omzet die ze genereren. Een segmentatie gebaseerd op historische verkoopcijfers volstaat alleen niet om je klant ook in de toekomst op het juiste moment, via het juiste kanaal de juiste producten en diensten aan te bieden.

AI is een cadeautje voor segmentaties. Het doorzoekt alle (on)gestructureerde klantendata en legt patronen. Van klantenkaarten en kassasystemen tot callcenter-data, facturen, e-mails, winkelmandjes, social media, webdata en data uit ERP-systemen. Hoe meer informatie, hoe beter de inzichten, hoe gedetailleerder de gedragssegmentatie en hoe beter je je klanten een gepersonaliseerde ervaring kunt aanbieden. Klantengedrag verandert constant. Dan verschuiven klanten dynamisch naar andere segmenten zodat ze altijd aansluiten bij hun meest juiste gedragssegment. Dat is écht klantgerichte marketing.

 

3. Andere marketinggebieden waar AI het verschil maakt

AI kan je marketing- en salesinspanningen op nog veel meer manieren slimmer maken:

Patroonanalyses van verloren klanten
Door patroonanalyses van je verloren klanten (churn-analyse) kun je met AI deze churn-kenmerken bij je klanten vroegtijdig identificeren, zodat je de mogelijk churn kunt vermijden. 

Bots
Met chatbots of voicebot kun je vragen van je klanten direct beantwoorden. Zo help je je klanten meteen en je medewerkers hebben meer tijd om zich te focussen op andere zaken.

Computer vision
Gebruik computer vision om je dienstverlening en de shopervaring van je klanten te verbeteren. Deze technologie zoekt bijvoorbeeld naar vermeldingen van je producten en diensten in videobeelden en bestudeert het shopgedrag van je klanten terwijl ze je webshop bezoeken. Het onderzoekt welke producten ze bekijken maar dan wegklikken en bijvoorbeeld welke producten ze in hun mandje doen en niet afrekenen. Zo begrijp jij je klant beter en kun je hem beter bedienen.

Dynamische prijsalgoritmes
Met dynamische prijsalgoritmes pas je je prijs automatisch aan als bijvoorbeeld de vraag toeneemt/daalt of als je concurrent zijn prijzen aanpast. Door de principes van prijselasticiteit toe te passen in real-time zul je meer winst boeken. Luchtvaartmaatschappijen gebruiken dit principe al langer en het potentieel is zeker even groot in sectoren zoals retail en e-commerce.

Demand forecasting
Demand forecasting voorspelt wanneer klanten zullen overgaan tot de aankoop van een bepaald product. Op basis van hun huidige koopgedrag, vorige aankopen en trends in de markt, kan je voorspellen waar en wanneer je marketing- en salesactiviteiten moet inzetten.

 

4. Begin klein, schaaf bij en breid geleidelijk uit

Denk je dat je nog niet klaar bent voor AI-gedreven sales en marketing? Hoogstwaarschijnlijk ben je dat wel. Zelfs het kleinste beetje klantendata - de verkooptransacties van je klanten, bijvoorbeeld - is voldoende om te beginnen.

Duik in je data (idealiter samen met een data analist) en analyseer het gedrag van je klanten. Je zult zeker triggers ontdekken waarop je kunt inzetten om waarde te creëren voor elke klant. Die inzichten gebruik je vervolgens in je marketingcampagnes. Je zult snel merken dat je AI-gedreven aanpak in de smaak valt bij je klanten en je meer return krijgt. Gaandeweg kan je je aanpak dan aanscherpen of uitbreiden.

 

Een open mind

Eén ding is wel een must als je AI wil inzetten voor marketing en sales: durf om je marketing over een andere boeg te gooien en je klantdata centraal te zetten. De klassieke ‘marketing vanuit de buik’ krijgt dankzij AI een stevige upgrade.

Artificiële intelligentie inzetten bij sales en marketing: het klinkt ontzettend mooi. Maar waar moet je op letten? AI is immers een breed domein. Schakel je AI in om vragen van de bezoekers op je website te beantwoorden? Om slimmer je prijzen te bepalen? Om voorstellen voor cross-selling te doen? Kan allemaal, maar niet voor je weet wie de echt waardevolle klanten zijn en dat zijn misschien anderen dan je denkt.

We pretenderen bij Schot niet dat we alle AI-kennis in huis hebben, maar willen wel het beste voor onze klanten. Daarom hebben we afspraken met een AI data specialist die we toevoegen aan ons strategie-team als AI onderdeel is van de vraag van de klant. Zo kunnen wij met de juiste informatie die we via AI krijgen de beste creatieve strategie ontwikkelen.