پلتفرم هوشمند شناخت، نگهداشت و توسعه مشتریان کالاهای تندمصرف

شرکت‌های کالاهای تندمصرف با شبکه بزرگی از خرده‌فروشان و مشتریان تجاری سروکار دارند. اطلاعات خرید، تخفیف، شرایط پرداخت، ویزیت و شکایت این مشتریان در چند سامانه پراکنده است. در نتیجه، تیم فروش تصویر یکپارچه و به‌روزی از وضعیت، ارزش و نیاز هر مشتری در اختیار ندارد.

کاهش حجم سفارش یا بیشتر شدن فاصله خرید می‌تواند نشانه اولیه از دست رفتن مشتری باشد. اما بدون تحلیل مستمر، این تغییرات ممکن است زمانی دیده شوند که رابطه تجاری عملاً قطع شده است. نبود تعریف یکسان برای مشتری فعال، غیرفعال یا در معرض ریزش نیز اولویت‌بندی پیگیری‌ها را دشوار می‌کند.

همه مشتریان نیاز و ظرفیت رشد یکسانی ندارند، اما تصمیم درباره تماس، ویزیت، پیشنهاد محصول یا تخفیف اغلب به تجربه افراد وابسته است. مسئله، تبدیل سابقه واقعی خرید و تعامل به شناخت قابل استفاده از مشتری است؛ شناختی که مشخص کند چه کسی باید امروز پیگیری شود، چرا و با چه پیشنهادی.

این RFS فرصتی برای ساخت یک پلتفرم شناخت مشتری است که از داده‌های فروش، ویزیت، مالی و شکایت، پروفایل پویای هر مشتری را بسازد. هوش مصنوعی می‌تواند مشتریان را بر اساس رفتار خرید دسته‌بندی کند، نشانه‌های ریزش را تشخیص دهد، ارزش فعلی و بالقوه آن‌ها را برآورد کند و اقدام مناسب برای نگهداشت یا رشد فروش را پیشنهاد دهد.

نسخه اولیه می‌تواند با مشتریان یک منطقه و تمرکز بر هشدار ریزش و پیشنهاد پیگیری آغاز شود. اثر محصول با نتیجه واقعی تماس‌ها و ویزیت‌ها، بازگشت مشتریان غیرفعال و تغییر تکرار خرید سنجیده می‌شود. در صورت موفقیت، راهکار ظرفیت تبدیل شدن به محصولی برای شرکت‌های پخش و برندهای کالاهای مصرفی دارد که روی سامانه‌های موجود مستقر می‌شود.