ด้วยความใกล้ชิดของวันแม่ผู้ค้าปลีกจากทั่วบราซิลกําลังระดมกําลังเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากโอกาสและเพิ่มรายได้วันที่แบบดั้งเดิมของปริมาณการขายที่สูงยังคงมีการเติบโตทุกปี ตามข้อมูลจากดัชนีขยาย Cielo do Varejo (ไอซีวีเอ) ยอดขายในช่วงวันแม่ปี 2567 เติบโตขึ้น 6.8% จากช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนหน้าการสํารวจยังแสดงให้เห็นว่ายอดขายทางกายภาพเพิ่มขึ้น 7.3% และ 2.3% ในอีคอมเมิร์ซ
เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการเตรียมความพร้อมได้อย่างมีประสิทธิภาพ Zahra Jiva ผู้อํานวยการฝ่ายกลยุทธ์การขายทั่วโลกของ Pipedrive ได้ระบุเคล็ดลับสําคัญ 5 ประการในการขายให้มากขึ้นในวันแม่
1 วางแผนกลยุทธ์ทางการตลาด
ขั้นตอนแรกสู่ความสําเร็จคือการวางแผนที่มั่นคง กําหนดลําดับความสําคัญระบุกลุ่มเป้าหมายกําหนดเป้าหมายและจัดโครงสร้างการดําเนินการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์การใช้เครื่องมือเช่น CRM สามารถเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดทําให้มั่นใจได้ว่าการจับลูกค้าและความภักดี
2 ใช้ปัญญาประดิษฐ์ให้เป็นประโยชน์
ในบรรดาบริษัทที่นํา AI มาใช้ รายงาน 79% ได้เพิ่มผลผลิตเป็นแรงจูงใจหลัก รายงานระบุ สถานะของ AI ในการดําเนินธุรกิจ. แอปพลิเคชัน AI ที่พบบ่อยที่สุดในบรรดาธุรกิจ ได้แก่ การสร้างข้อความและเนื้อหา (75%) สรุปเนื้อหา (52%) การถอดเสียง (29%) การค้นหา (24%) และการรายงานการขาย (17%)
AI ยังช่วยเพิ่มคุณสมบัติผู้นําและสามารถดําเนินการกับประสิทธิภาพและการปรับแต่งการสาธิตผลิตภัณฑ์ในแบบของคุณ
3 จัดระเบียบข้อมูลลูกค้า
ด้วยโปรไฟล์ผู้บริโภคที่แตกต่างกันจึงจําเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องใช้เครื่องมือขององค์กรเพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลโดยละเอียดจากลูกค้าแต่ละราย ซึ่งช่วยให้มีแนวทางที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นเพิ่มโอกาสในการแปลง
4 ลงทุนในความสัมพันธ์ระยะยาว
นอกเหนือจากการดึงดูดลูกค้าใหม่ ๆ แล้วการรักษาความผูกพันที่มั่นคงกับลูกค้าปัจจุบันเป็นสิ่งสําคัญ การสร้างความสัมพันธ์ที่ไว้วางใจก่อให้เกิดความภักดีและสร้างโอกาสในการขายอย่างต่อเนื่องตลอดทั้งปี ทําโปรโมชั่นแบ่งปันคูปองส่วนลดเพื่อดึงดูดความสนใจของผู้ที่รู้จักผลิตภัณฑ์ของคุณแล้ว
5 ใช้ข้อมูลให้เป็นประโยชน์
การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเชิงคุณภาพเป็นสิ่งสําคัญในการทําความเข้าใจแรงจูงใจและความต้องการของพวกเขา ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อาจมีความสําคัญต่อการปิดการขายและรับประกันความสําเร็จในวันแม่ CRM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะมอบประสบการณ์ที่มีความเป็นส่วนตัวสูงมากขึ้นโดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลมากมายและปรับแต่งการโต้ตอบแต่ละครั้งให้ตรงกับความชอบและพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละราย