Pýtajú sa zákazníci AI na produkty AJ PO nákupe? Post-nákupné AI vyhľadávanie je slepým miestom

Identifikovali ste veľké slepé miesto. Je to reálne a rastie to.

Výskum:

47 % spotrebiteľov teraz používa AI nástroje ako ChatGPT na výskum nákupov. No menej sa diskutuje toto:

Post-nákupné AI dotazy zahŕňajú:

Prečo na tom záleží:

43 % nákupných rozhodnutí je ovplyvnených odporúčaniami AI.

Tento vplyv nekončí nákupom. Zákazníci sa naďalej radia s AI o svojich rozhodnutiach.

Riziko pre udržanie:

Ak AI pravidelne navrhuje alternatívy alebo prezentuje váš produkt negatívne po nákupe, bojujete s neviditeľným odchodom zákazníkov.

Prepojenie post-nákupného AI s retenčnými metrikami.

Čo sme zistili:

Sledovali sme koreláciu medzi sentimentom AI o značke a mierou odchodu.

Vzorec:

Keď odpovede AI o našej značke boli:

• Pozitívne → o 12 % nižší odchod
• Neutrálne → základná miera odchodu
• Negatívne/veľa porovnávaní → o 18 % vyšší odchod

Mechanizmus:

Zákazníci sa pýtajú AI po nákupe:

• „Urobil som správnu voľbu?“
• AI ukáže výhody konkurencie
• Dostaví sa ľútosť kupujúceho
• Zákazník začne hľadať alternatívy
• Odchod sa zrýchli

Čo zmenilo náš prístup:

AI príbeh teraz vnímame ako pákový bod pre retenciu, nielen akvizíciu.

Priorita post-nákupného obsahu:

1. Príbehy úspechu a referencie
2. Návody na použitie a najlepšie postupy
3. Dokumentácia ROI
4. Porovnávací obsah (prečo sme lepší)
5. FAQ k bežným obavám

Cieľ:

Keď sa zákazníci pýtajú AI na svoj nákup, AI by mala ich rozhodnutie posilniť, nie spochybniť.

Pohľad zákazníckej podpory na post-nákupné AI.

Posun v podpore:

Zákazníci sa čoraz častejšie pýtajú AI predtým, než kontaktujú nás:

• „Prečo [funkcia] nefunguje?“
• „Ako opravím [problém]?“
• „[Značka] - riešenie [problému]“

Problém:

Ak AI nenájde náš podporný obsah:

• Poskytuje všeobecné rady
• Cituje zdroje tretích strán (často nesprávne)
• Frustruje zákazníkov
• Vytvára negatívny sentiment

Čo sme zlepšili:

1. Štruktúrovaný podporný obsah:

   • Jasný formát problém/riešenie
   • Optimalizované pre AI extrakciu
   • Pokrýva bežné problémy

2. FAQ stránky:

   • Otázka ako nadpis
   • Priama odpoveď nasleduje
   • Implementované FAQ schéma

3. Návody na riešenie problémov:

   • Krok za krokom
   • Pokrýva bežné scenáre
   • Pravidelne aktualizované

Výsledok:

AI teraz cituje náš podporný obsah. Zákazníci dostávajú správne odpovede. Počet tiketov podpory klesol o 23 %.

Viditeľnosť post-nákupnej podpory = Retencia.

Pohľad produktového marketingu na post-nákupné AI.

Problém kontroly príbehu:

Na prednákupné posolstvá míňame milióny. Ale po nákupe?

Zákazníci sa radia s AI. AI syntetizuje informácie z:

• Nášho obsahu
• Obsahu konkurencie
• Recenzií
• Porovnávaní tretích strán
• Fórií

Ak to aktívne neriadime:

AI môže našim zákazníkom povedať:

• „Konkurent X má lepšie funkcie pre váš prípad použitia“
• „Mnoho užívateľov hlási problémy s [funkciou]“
• „Zvážte prechod na [alternatívu], ak…“

Stratégia post-nákupného obsahu:

Cieľ:

Kontrolovať príbeh, ktorý AI prezentuje existujúcim zákazníkom.

Analýza odchodu so zohľadnením faktora AI.

Nový indikátor odchodu:

Pridali sme „sentiment AI expozície“ do nášho modelu predikcie odchodu.

Ako ho meriame:

1. Kladieme AI platformám post-nákupné otázky
2. Analyzujeme sentiment odpovedí
3. Sledujeme frekvenciu zmienok konkurencie
4. Skórujeme celkový AI príbeh o našej značke

Zistenia korelácie:

Keď je AI príbeh negatívny:

• Čas do odchodu: o 34 % kratší
• Úspešnosť záchrany účtu: o 21 % nižšia
• Pravdepodobnosť rozšírenia: o 45 % nižšia

Prediktívna sila:

Sentiment AI je teraz náš tretí najsilnejší prediktor odchodu po:

1. Poklese využívania produktu
2. Sentimente tiketov podpory

Čo s tým robíme:

• Označujeme účty, kde je AI príbeh obzvlášť negatívny
• Proaktívne posilňujeme hodnotu
• Adresujeme obavy, ktoré AI môže vyťahovať
• Dodávame obsah, ktorý vyvažuje AI príbeh

Insight:

AI ovplyvňuje zákazníkov, ktorých sme považovali za spokojných. Monitorovať a reagovať.

Zákaznícka spätná väzba potvrdzuje toto správanie.

Čo nám povedali zákazníci:

Z rozhovorov pri odchode a prieskumov:

„Opýtal som sa ChatGPT, či sú lepšie možnosti a spomenul niekoľko konkurentov, o ktorých som nevedel.“

„Po nákupe som sa chcel uistiť, že som dostal najlepšiu ponuku. AI mi ukázala niektoré alternatívy, ktoré vyzerali zaujímavo.“

„Mal som problém s funkciou. Opýtal som sa AI o pomoc, ale dala mi nesprávne informácie z nejakého náhodného blogu.“

Vzorec:

1. Zákazník nakúpi
2. Post-nákupná neistota
3. Pýta sa AI na overenie
4. Odpoveď AI ovplyvňuje vnímanie
5. Lojalita je ovplyvnená

Príležitosť:

Ak AI rozhodnutie posilní, lojalita rastie.

Citát zákazníka: „Opýtal som sa ChatGPT, či som urobil správnu voľbu a v podstate všetko potvrdil – hovoril o tom, že sme lídrom trhu. Mal som dobrý pocit z nákupu.“

To je to, čo chceme.

Zabezpečiť, aby AI po nákupe rozprávala správny príbeh o našej značke.

Budovanie post-nákupnej AI stratégie.

Rámec:

1. Audit aktuálneho stavu:

• Čo hovorí AI na post-nákupné otázky?
• Test: „[Značka] stojí za to?“, „[Značka] vs alternatívy“, „[Značka] problémy“
• Zdokumentujte aktuálny AI príbeh

2. Identifikujte medzery:

• Odkiaľ AI berie informácie?
• Aké zdroje cituje?
• Čo vo vašom obsahu chýba?

3. Vytvorte podporný obsah:

• Post-nákupné FAQ
• Príbehy úspechu a prípadové štúdie
• Návody na použitie a najlepšie postupy
• Porovnávací obsah (prečo ste lepší)

4. Priebežné monitorovanie:

• Sledujte AI zmienky cez Am I Cited
• Sledujte zmeny v príbehu
• Reagujte na nové obavy

5. Spojte s retenciou:

• Korelujte AI príbeh s odchodom
• Označte rizikové kontá
• Proaktívne zasahujte

Metrika:

Skóre post-nákupného AI sentimentu – sledujte mesačne, korelujte s retenciou.

Toto úplne mení môj pohľad na retenciu.

Moje uvedomenia:

1. Nový kontaktný bod – AI je teraz post-nákupný bod, ktorý sme nekontrolovali
2. Neviditeľný vplyv – Zákazníci sa radia s AI bez nášho vedomia
3. Páka pre retenciu – AI príbeh ovplyvňuje lojalitu
4. Slepé miesto – Väčšina firiem to nesleduje

Môj akčný plán:

Týždeň 1:

• Auditovať, čo AI hovorí o našej značke po nákupe
• Zdokumentovať zmienky o konkurencii a sentiment
• Nastaviť monitoring cez Am I Cited

Týždeň 2:

• Identifikovať obsahové medzery
• Vytvoriť post-nákupný FAQ obsah
• Optimalizovať príbehy úspechu pre AI

Mesiac 1:

• Sledovať zmeny AI príbehu
• Korelovať s retenčnými metrikami
• Zapracovať do predikcie odchodu

Priebežne:

• Monitorovať AI sentiment o značke
• Proaktívne aktualizovať obsah
• Prepájať CS a obsahové tímy

Insight:

Post-nákupné AI vyhľadávanie je slepé miesto retencie. Bojovali sme s odchodom zákazníkov bez tohto vplyvu.

Je čas to napraviť.

Vďaka všetkým!