ใกล้วันแม่, ผู้ค้าปลีกทั่วบราซิลเคลื่อนไหวเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสนี้ให้เต็มที่และกระตุ้นยอดขาย. วันที่ขายสูงสุดแบบดั้งเดิม, เธอยังคงบันทึกการเติบโตทุกปี. ตามข้อมูลจากดัชนี Cielo ของการค้าปลีกที่ขยายตัวICVA), ยอดขายในช่วงวันแม่ปี 2024 เพิ่มขึ้น 6,8% เมื่อเปรียบเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีที่แล้ว. การสำรวจ, ยังคงชี้ให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้น 7,3% ในยอดขายทางกายภาพและ 2,3% ในอีคอมเมิร์ซ
เพื่อช่วยผู้ประกอบการเตรียมตัวอย่างมีประสิทธิภาพ, Zahra Jivá, ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์ระดับโลกด้านการขายของ Pipedrive, แนะนำเคล็ดลับสำคัญห้าข้อเพื่อขายดีขึ้นในวันแม่. ตรวจสอบ
1. วางแผนกลยุทธ์การตลาดของคุณ
ขั้นตอนแรกสู่ความสำเร็จคือการวางแผนที่มั่นคง. กำหนดลำดับความสำคัญ, ระบุกลุ่มเป้าหมายของคุณ, ตั้งเป้าหมายและวางแผนกิจกรรมประชาสัมพันธ์. การใช้เครื่องมือเช่น CRM สามารถเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด, รับประกันการดึงดูดและความภักดีของลูกค้า
2. ใช้ปัญญาประดิษฐ์ให้เป็นประโยชน์กับคุณ
ในบรรดาบริษัทที่นำ AI มาใช้, 79% รายงานว่าการเพิ่มผลผลิตเป็นแรงจูงใจหลักของพวกเขา, ตามรายงานสถานะของ AI ในธุรกิจ. แอปพลิเคชัน AI ที่พบได้บ่อยที่สุดในบริษัท ได้แก่ การสร้างข้อความและเนื้อหา (75%), สรุปเนื้อหา (52%), ถอดเสียง (29%), การวิจัย (24%) และการสร้างรายงานยอดขาย (17%)
AI ยังช่วยปรับปรุงคุณภาพของลีดและสามารถทำงานในด้านประสิทธิภาพและการปรับแต่งการสาธิตผลิตภัณฑ์
3. จัดระเบียบข้อมูลลูกค้า
มีโปรไฟล์ผู้บริโภคที่แตกต่างกัน, เป็นสิ่งสำคัญที่จะใช้เครื่องมือในการจัดระเบียบเพื่อเก็บรักษาและจัดการข้อมูลรายละเอียดของลูกค้าแต่ละราย. สิ่งนี้ช่วยให้สามารถเข้าถึงแบบส่วนตัวมากขึ้น, เพิ่มโอกาสในการแปลง
4. ลงทุนในความสัมพันธ์ระยะยาว
นอกจากจะดึงดูดลูกค้าใหม่, é fundamental manter um vínculo sólido com os atuais. การสร้างความสัมพันธ์ที่เชื่อถือได้ช่วยเสริมสร้างความภักดีและสร้างโอกาสในการขายอย่างต่อเนื่องตลอดทั้งปี. ทำโปรโมชั่น, แบ่งปันคูปองส่วนลด, เพื่อดึงดูดความสนใจของผู้ที่รู้จักสินค้าของคุณอยู่แล้ว
5. ใช้ข้อมูลให้เป็นประโยชน์กับตัวคุณ
การเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญเพื่อเข้าใจแรงจูงใจและความต้องการของพวกเขา. ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อาจเป็นกุญแจสำคัญในการปิดการขายและรับประกันความสำเร็จในวันแม่. ระบบ CRM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะให้ประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวอย่างมากขึ้นเรื่อย ๆ, วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และปรับแต่ละปฏิสัมพันธ์ให้เหมาะสมกับความชอบและพฤติกรรมของลูกค้า
