Up-Selling i Cross-Selling w 2023

Prawdopodobieństwo sprzedaży produktu istniejącemu klientowi wynosi 60–70% , a dla nowych klientów tylko 5–20%. Logicznie rzecz biorąc, istnieje wiele strategii skoncentrowanych dokładnie na istniejących klientach, a wśród nich są Up-Selling i Cross-Selling.

Algorytmy zastosowane skutecznie, mogą zwiększyć sprzedaż, a tym samym zyski. A dzięki wsparciu uczenia maszynowego kampanie Up-Selling i Cross-Selling mogę generować znaczące wzrosty sprzedaży. Co zrobić by do-sprzedaż oraz sprzedaż dodatkowych produktów mogła generować te dodatkowe przychody musimy zrozumieć jak uczenie maszynowe wzmacnia te procesy.

Cross-Selling i Up-selling definicja

Zanim zaczniemy świadomie korzystać z uczenia maszynowego w finansach i marketingu, w celu zwiększenia sprzedaży i lojalność klientów, konieczne jest wyjaśnienie różnic pomiędzy Up-Selling i Cross-Selling.

Cross-Selling koncentruje się na produktach uzupełniających koszyk zakupowy naszego klienta. Na przykład, jeśli klient kupi rolki, może być także zainteresowany kupnem kasku i ochraniaczy na nogi i dłonie.

Up-Selling to strategia skupiona na sprzedaży dodatkowego produktu lub usługi, w której klient jest zachęcany do zakupu bardziej zaawansowanego produktu niż pierwotnie wybrany lub wykupienia dodatkowej usługi. Celem up-sellingu jest dostarczenie klientom lepszych wrażeń i większej wartości, często promując atrakcyjne oferty.

Z kolei sprzedaż dodatkowa polega na dotarciu do istniejących klientów i zaoferowaniu im możliwości ulepszenia zakupionego produktu, usługi lub zakupu droższej, nowszej wersji produktu. Szczególnie jest to widoczne w usługach internetowych takich jak Netflix gdzie wersja tańsza nie zawiera opcji oglądania filmów w 4K a wersja maksymalna taką opcję posiada.

Jak zwiększyć sprzedaż za pomocą uczenia maszynowego w cross-selling i up-selling

Jeśli już widzimy różnice pomiędzy tymi dwoma hasłami możemy przejść do istoty rzeczy a mianowicie głównych zasad jakich powinniśmy się trzymać w trakcie prac nad optymalizacją sprzedaży krzyżowej i odsprzedaży.

Uczenie maszynowe jest kluczem do spersonalizowanych rekomendacji

Zebrałeś już wystarczającą ilość danych o swoich klientach. Masz dane dotyczące wieku, lokalizacji, płci, zainteresowań klienta, historii zakupów, stanu cywilnego itp., A nawet dokonałeś segmentacji klientów w celu uzyskania bardziej spersonalizowanej oferty. Algorytmy uczenia maszynowego mogą znacznie poprawić ten proces personalizacji Twojej oferty. Dzięki rekomendacjom opartym na danych klienci otrzymają bardziej dopasowane oferty do swoich potrzeb we właściwym czasie co powoduje, że kupią więcej produktów.

Uczenie maszynowe i personalizacja przykład w Cross-Selling i Up-selling

Oto przykład dla ciebie – Allegro określa, które przedmioty są często kupowane razem. Następnie pokazuje użytkownikom produkty, które statystycznie najczęściej były kupowane przez użytkowników o podobnej zawartości koszyka. Ta sztuczka zapewnia lepszą obsługę klienta i sprawia, że podświadomie klienci czują się lepiej obsłużeni. Gdy użytkownicy otrzymują dokładnie te rekomendacje, które spełniają ich oczekiwania częściej je kupują. Algorytm na tej podstawie uczy się i rekomenduje te zestawy produktów, które są najbardziej dopasowane.

Algorytmy uczenia maszynowego stosowane w Up-Selling i Cross-Selling, są zwykle podzielone na dwie kategorie: filtrowanie oparte na współpracy (collaborative filtering) i filtrowanie oparte na treści (content-based filtering). Często łączy się te dwie metody w trakcie projektowania i optymalizacji systemu rekomendującego.

Uczenie maszynowe a prognozy sprzedaży Cross-Selling i Up-selling

Uczeniu maszynowym jest to fantastyczne narzędzie, które nigdy nie przestaje uczyć się na podstawie nowych danych. Ta zdolność pozwala prognozować zachowanie i oczekiwania klientów w przyszłości. Czyli nic innego jak magicznie, na podstawie danych określać kierunki w jakich powinniśmy modyfikować naszą ofertę. Na podstawie danych historycznych i nowych model uczenia maszynowego może zwiększyć dokładność prognozy sprzedaży. Jest to szczególnie ważne i przydatne, gdy trzeba przewidzieć, jak Twoi klienci będą postrzegać nowe produkty lub usługi. Pozwala to zmniejszyć ryzyko nieefektywnego marketingu.

Oprócz tego, korzystając z uczenia maszynowego i analityki predykcyjnej klienta, można zidentyfikować najbardziej efektywne punkty styku z klientami. Ponownie może to pomóc w dopracowaniu strategii sprzedaży i zwiększeniu przychodu.

Uczenie maszynowe a dynamiczne ustalanie cen w Cross-Selling i Up-selling

Dynamiczne ceny należą do jednych z najskuteczniejszych taktyk sprzedazowych. Implikują ciągłe zmiany cen produktów w reakcji na popyt i podaż w czasie rzeczywistym. Ten model pozwala lepiej kontrolować strategię cenową, zapewnia elastyczność bez obniżania wartości marki i oszczędza budżet. I oczywiście dynamiczne zmieniające się ceny mogą być czynnikiem zwiększających sprzedaż. Dobrym przykładem są działania podejmowane przez branże „Travel”. Gdzie na podstawie zmieniających się warunków algorytmy są wstanie w czasie rzeczywistym proponować najatrakcyjniejsze ceny.

W praktyce niemożliwe jest skuteczne monitorowanie produktów i ręczne śledzenie popytu i podaży w czasie rzeczywistym. Olbrzymia ilość danych do sprawdzenia i analizy wymusza na nas implementację „Machine Learning”. Bez algorytmu i narzędzi, które go realizuje w czasie rzeczywistym nie jesteśmy w stanie zapewnić odpowiedniej reakcji. Nie jesteśmy gotowi na zmiany popytu i zmienę warunków w odpowiednim czasie i zakresie. Idealnie jest, gdy nasz system może analizować i reagować nie tylko na nasze cenniki, ale także na cenniki naszej konkurencji.

Uczenie maszynowe a testy A / B w cross-selling i up-selling

Testowanie A / B jest to eksperyment polegający na podzieleniu odbiorców na dwie grupy. Następnie przetestowaniu szeregu odmian oferty i określeniu, która z nich działa lepiej niż inne. Na przykład pierwsza grupa klientów otrzymuje specjalną ofertę. Otrzymuje zniżkę X, podczas gdy druga grupa otrzymuje tę samą ofertę, ale z inną zniżką Y. Porównując wyniki i rozumiejąc, która oferta spowodowała zwiększenie sprzedaży możemy budować nasze strategie.

Algorytmy uczenia maszynowego są znacznie lepsze niż testy A / B – zamiast skupiać się tylko na dwóch ewentualnie kilkunastu opcjach, pozwalają przetestować tysiące wariantów. Poza tym testy A / B są procesem czasochłonnym i wymagający uwagi. Uczenie Maszynowe takiej uwagi nie wymaga.

Uczenie maszynowe upraszcza analizę i prognozowanie utraty klienta w Cross Selling i Up Selling

Niebezpieczną praktyka jest zapominanie o strategii jaką powinniśmy mieć wobec utraconych klientów. Jeśli mamy analizy, które kwantyfikują nam współczynnik zmęczenia klienta łatwiej przeciwdziałać procesowi utraty klientów. Zjawisko jest bardzo kosztowne i odpowiednie przeciwdziałanie może nam pomóc.

Zastosowanie uczenia maszynowego do wykrycia potencjalnie utraconych klientów, pozwala na użycie znacznie większej liczby zmiennych. Daje nam to umożliwość pojęcia skuteczniejszych dziłąń w celu utrzymania klientów. Poza tym ML (Machine Learning) może również ujawnić te korelacje i wzorce, których nigdy nie zauważylibyście sami. W wynikach analizy rezygnacji opartych na uczeniu maszynowym znajdziesz znacznie dokładniejsze wyniki niż analizach recznych. W większości przypadków mogą one działać automatycznie i w czasie rzeczywistym.

Up selling vs cross selling

Upselling to strategia skupiona na zwiększaniu wartości pojedynczego zamówienia poprzez sprzedaż dodatkowych produktów lub usług, które są lepsze lub bardziej rozbudowane od pierwotnie wybranych.
Cross-selling natomiast to strategia dostarczania uzupełniających produktów lub usług, które łączą się z tym, co już wybrali i kupili klienci. Te produkty nie muszą być droższe polecane przez up-selling, ale są jakieś wspierające produkty do tego, co już mają.

Algorytmy stosowane w Cross Selling

Algorytmy stosowane w cross-sellingu, który jest techniką sprzedaży polegającą na sugerowaniu klientom dodatkowych, powiązanych produktów, często opierają się na analizie danych i uczeniu maszynowym. Poniżej przedstawiam kilka typowych podejść:

1. Filtracja kolaboracyjna: To technika używana w systemach rekomendacyjnych, która polega na generowaniu sugestii na podstawie preferencji podobnych użytkowników. W kontekście cross-sellingu, jeżeli dany klient kupił produkt A, a inni klienci, którzy również kupili produkt A, często kupowali również produkt B, to produkt B zostanie zasugerowany temu klientowi.
2. Algorytmy koszykowe (market basket analysis): Algorytmy te, takie jak apriori, Eclat lub FP-Growth, analizują wzorce zakupów w transakcjach sprzedażowych, aby znaleźć zestawy produktów, które często są kupowane razem. Te zestawy, nazywane często występującymi zestawami elementów, mogą potem być używane do sugerowania produktów w technice cross-sellingu.
3. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie: Można użyć zaawansowanych technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do tworzenia skomplikowanych modeli, które przewidują, jakie produkty klient może chcieć kupić na podstawie jego wcześniejszego zachowania, atrybutów i interakcji z produktem.
4. Content-based filtering: To technika, która polega na rekomendowaniu produktów na podstawie podobieństwa między opisami produktów i profilami klientów. Jeżeli klient często kupuje pewien rodzaj produktu, system będzie sugerował mu inne produkty tego samego rodzaju.

Algorytmy stosowane w Up-Selling

Up-selling to technika sprzedaży polegająca na zachęcaniu klienta do zakupu droższego produktu lub wersji produktu niż ten, który pierwotnie zamierzał kupić. Tak jak w przypadku cross-sellingu, up-selling również korzysta z różnych algorytmów, zwłaszcza z tych opartych na uczeniu maszynowym i analizie danych. Oto kilka przykładów:

1. Filtracja kolaboracyjna: Ta technika opiera się na zachowaniu innych klientów, którzy dokonali podobnych zakupów. Jeśli na przykład inny klient kupił podobny, ale droższy produkt po przeglądaniu tego samego produktu, który obecnie ogląda dany klient, system może zasugerować ten droższy produkt.
2. Content-based filtering: Ta metoda polega na sugerowaniu produktów na podstawie podobieństwa między opisami produktów i preferencjami klienta. W przypadku up-sellingu, system może sugerować droższe produkty, które są podobne do tych, które klient już kupił lub przeglądał.
3. Personalizacja na podstawie danych demograficznych i behawioralnych: Algorytmy mogą analizować dane demograficzne i behawioralne klientów (takie jak wiek, płeć, lokalizacja, historia zakupów), aby zidentyfikować możliwości do up-sellingu. Na przykład, jeśli klient często kupuje luksusowe produkty, system może zasugerować mu droższe wersje produktów, które przegląda.
4. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie: Zaawansowane techniki, takie jak sieci neuronowe, mogą być używane do tworzenia skomplikowanych modeli predykcyjnych, które analizują złożone wzorce w danych i przewidują, jakie droższe produkty mogą zainteresować danego klienta.

Podsumowanie

Powyższe wypisane miejsca, w których wspiera nas uczenie maszynowe powinny uświadomić nam, że algorytmy w marketingu a szczególnie w Up Selling i Cross Selling sa obecnie najlepszym rozwiązaniem.