Augmenter les conversions en ciblant les clients à fort potentiel grâce à l’IA

Opportunité

Ajustez votre stratégie marketing en fonction du comportement des clients. Loomi prédit la probabilité d’achat de chaque client et les segmente automatiquement en segments élevés, moyens ou faibles en fonction de l’évolution de leur comportement en temps réel. À partir de là, le marketeur peut ajuster les budgets marketing pour stimuler la performance globale du marketing.

Exemple
  • Segmentez les clients en fonction de leur probabilité d’achat élevée, moyenne et faible et ajustez les budgets publicitaires de manière à dépenser moins pour les clients qui se convertiront de toute façon, à dépenser le plus pour le segment de l’intention d’achat moyenne pour essayer de les convertir et à dépenser le moins pour le segment de la faible probabilité d’achat.
  • Envoyez du contenu engageant avec des recommandations basées sur la catégorie préférée de chaque client pour augmenter les chances de conversion (par exemple, « Nous savons que vous aimez les baskets – jetez un coup d’œil à cette nouvelle collaboration ! »)
Valeur

Améliorez la valeur vie client et les ventes en segmentant les clients en fonction de leur probabilité d’achat.

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Cas d'utilisation principaux

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Faites l'expérience d'un marketing sans limites

Grâce aux données en temps réel et à l’IA qui alimentent chaque campagne, vous pouvez débloquer le prochain niveau d’expérience client.

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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.

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