Erzielen Sie höhere Conversion Rates mit den umsatzstärksten Kunden

Die Vorteile

Passen Sie Ihre Marketingstrategie basierend auf dem Kundenverhalten an. Loomi sagt die Kaufwahrscheinlichkeit jedes Kunden voraus und teilt sie automatisch in hohe, mittlere oder niedrige Segmente ein, wenn sich ihre Verhaltensmuster in Echtzeit ändern. Davon ausgehend kann der Marketer die Marketingbudgets anpassen, um die Gesamtperformance des Marketings zu steigern.

Beispiel
  • Segmentieren Sie die Kunden in Kunden mit hoher, mittlerer und niedriger Kaufwahrscheinlichkeit und passen Sie die Werbebudgets so an, dass Sie weniger für Kunden ausgeben, die ohnehin konvertieren werden, am meisten für das Segment mit mittlerer Kaufabsicht, um sie zur Konversion zu bewegen, und am wenigsten für das Segment mit niedriger Kaufwahrscheinlichkeit.
  • Senden Sie ansprechende Inhalte mit Empfehlungen, die auf der Lieblingskategorie jedes Kunden basieren, um die Konversionswahrscheinlichkeit zu erhöhen (z. B. „Wir wissen, dass du Turnschuhe liebst – sieh dir diese neue Collaboration an!“).
Der Mehrwert

CVerbessern Sie den Customer Lifetime Value und den Umsatz durch die Segmentierung von Kunden auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit, dass sie einen Kauf tätigen.

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Ausgewählte Use Cases

3 Von unseren Kunden empfohlene use case

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Video Transcript

Let Bloom Reach help your business by using AI to target customers with the highest chance of making a purchase to boost conversions. Using Bloom reach is out of the box AI powered purchase prediction to identify customers with the highest chance of making a purchase and to adjust marketing budgets across different segments to increase overall marketing performance. You can see here, we have a lot of these preset predictions. What I’m gonna show you is an example. I’ve built that will illustrate the difference between folks that love to buy shirts and folks that love to buy hats. What I have built here is an easy example of understanding historically, folks that have purchased shirts more than 10 times and this would be the criteria to run a model that says these are the folks that typically love shirt buying. Similarly, we can have one for same thing hats. And once this prediction runs, we can go into our scenario builder and build out a case for folks who have that product category affinity that loves shirts, followed by one that loves hats and we can send corresponding action messages to any of the channels natively to Bloomreach. So I can pull over an email, for example and this email can be personalized to shirt buying recommendations. I can pull a text message over. I can send folks to an ad audience. The possibilities are endless and hopefully this gives you a sense on how to increase customer lifetime value and boost sales using AI powered targeting.

Life With Bloomreach

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