Segmentation par l'IA basée sur le comportement en matière de retour de commande
Cas d'utilisationSecteur d'activité
Beauté
Mode
Alimentation et boissons
Meubles et articles de maison
Sports et plein air
Animaux de compagnie
Retail
Voyages et hôtellerie
Canal
SMS/MMS
Weblayers
Détails
Opportunité
Pour tirer le meilleur parti des informations sur les clients, Loomi repère les clients qui reviennent souvent en vérifiant leurs habitudes d'achat et de retour. Les clients sont regroupés dans des segments tels que élevé, moyen, faible ou jamais retourné. Cela aide les marketeurs à créer des stratégies et des messages personnalisés pour stimuler la satisfaction et la fidélité des clients.
Valeur
Réduisez les coûts, améliorez la rentabilité et augmentez la fidélisation des clients.
Exemple
Un retailer de mode appelé "FashionFusion" utilise Loomi pour identifier les "serial returners". La marque découvre que les clients qui retournent fréquemment des articles sans faire d'achats supplémentaires ont une probabilité plus élevée d'être des serial returners ". Elle segmente ces clients en différents groupes en fonction de leur comportement en matière de retour : élevé, moyen, faible ou jamais retourné. Grâce à ces informations, FashionFusion adapte ses stratégies de marketing en conséquence :
- Clients à fort taux de retour : ModeFusion envoie des e-mails personnalisés proposant des séances de stylisme virtuelles ou des recommandations de taille afin de réduire les retours et d'augmenter la satisfaction des clients.
- Retourneurs moyens : Ils reçoivent des promotions ciblées telles que des remises exclusives sur leurs futurs achats afin de les encourager à renouveler leurs achats.
- Faibles retours : FashionFusion souligne leur comportement d'achat positif en leur offrant des récompenses de fidélité ou un accès anticipé aux nouvelles collections.
- Ceux qui ne reviennent jamais : Des messages de remerciement spéciaux sont envoyés à ces clients pour les remercier de leur fidélité.