La personalización basada en inteligencia artificial proporciona un aumento de ingresos de más del 10% para este minorista superior
Publicado: 2020-03-06Resumen de 30 segundos:
- La plataforma de personalización impulsada por IA de ZineOne utiliza modelos predictivos para ayudar a las empresas a comprender y responder a la actividad del cliente en el momento.
- ZineOne publicó recientemente un estudio de caso que analiza los desafíos que enfrenta una de las 10 principales cadenas de tiendas por departamento de EE. UU. Para brindar participación de los usuarios en la sesión de manera contextualmente relevante.
- La cadena minorista tiene más de 100.000 empleados y más de $ 15 mil millones en ingresos en más de mil tiendas.
- El minorista reclutó a ZineOne para ayudarlos a implementar un compromiso relevante y personalizado utilizando recomendaciones basadas en inteligencia artificial que incorporaron el comportamiento del usuario durante la sesión.
- El minorista vio resultados impresionantes con hasta un 90% de precisión en los modelos predictivos basados en el comportamiento del usuario durante la sesión.
- La compañía también experimentó una tasa de reembolso del 50% y un aumento de los ingresos netos del 12% para las ofertas personalizadas.
La galardonada plataforma de personalización basada en inteligencia artificial de ZineOne utiliza modelos predictivos para ayudar a las empresas a comprender y responder a la actividad del cliente en el momento.
Apodada como una "plataforma inteligente de participación del cliente", la tecnología de ZineOne permite a los minoristas complementar los datos de clientes almacenados existentes con datos de navegación de terceros y durante la sesión para proporcionar experiencias relevantes y personalizadas durante la sesión a través de su sitio web, dispositivo móvil, quiosco o cualquier otro canal. .
El estudio de caso más reciente de ZineOne analiza los desafíos a los que se enfrenta una de las 10 principales cadenas de tiendas por departamento de EE. UU. Al ofrecer ofertas atractivas y contextualmente relevantes para sus sitios web y usuarios móviles.
El estudio de caso destaca los obstáculos clave del minorista, proporciona una descripción detallada de cómo ZineOne los ayudó a abordar sus desafíos utilizando IA y modelos predictivos, y presenta algunos resultados realmente impresionantes.
El caso de estudio, La personalización basada en inteligencia artificial proporciona un aumento de ingresos de más del 10% , está disponible para descargar desde aquí.
Contenido producido en colaboración con ZineOne .
Eliminando el desorden de las ofertas minoristas
La afluencia de ventanas emergentes, notificaciones automáticas, correos electrónicos y otras ofertas de los minoristas puede ser abrumadora para los consumidores. Esta sobrecarga conduce a tasas de conversión más bajas y más abandonos de carritos.
Para destacarse entre sus clientes, una de las 10 principales cadenas de tiendas por departamento de EE. UU. Sabía que necesitaban una tecnología que pudiera ayudarlos a respaldar la participación relevante y contextual del cliente en tiempo real.
El minorista se asoció con ZineOne, una plataforma de personalización basada en inteligencia artificial que proporciona información sobre cada visitante individual a través de canales digitales y físicos para lograr este objetivo.
El minorista tiene más de 100,000 empleados y más de $ 15 mil millones en ingresos en más de mil tiendas.
ZineOne escribe: “Para respaldar la participación relevante y contextual del cliente que imaginaba, el minorista sabía que necesitaba una solución diferente, una que pudiera aprovechar los avances en la ciencia de datos para profundizar las relaciones con los clientes, la afinidad con la marca y la lealtad en tiempo real. "
La falta de acceso a los datos de los clientes durante la sesión fue el desafío clave
El minorista enfrentó varios desafíos para implementar una estrategia de participación del cliente más sólida; el principal es la falta de acceso a los datos del cliente en sesión que podrían complementar los datos almacenados del cliente existentes.
Un resumen de los desafíos, como se indica en el estudio de caso, es el siguiente:
- Acceso al comportamiento del usuario durante la sesión y al contexto en tiempo real
- Incapacidad para conectar el contexto de canales cruzados de cada cliente
- Compromiso del cliente subóptimo con una baja tasa de aceptación de ofertas
Escribe ZineOne: “Si bien el análisis de los datos almacenados de los clientes permite la creación de personas y segmentos que conducen a recomendaciones personalizadas básicas, no tiene en cuenta el canal, las necesidades y la mentalidad actuales de los clientes. Por lo tanto, una marca no puede personalizar de manera significativa las experiencias durante la sesión de un cliente para evitar el abandono del carrito o el sitio web ".
El minorista reclutó a ZineOne para ayudarlos a implementar un compromiso relevante y personalizado utilizando recomendaciones basadas en inteligencia artificial que incorporaron el comportamiento del usuario durante la sesión.
También integraron los datos de los clientes de varias otras plataformas, unificaron los datos en una sola vista de usuario en todos los canales y utilizaron el aprendizaje automático (ML) para analizar los datos en tiempo real, comparándolos con puntos de datos históricos para obtener una predicción más precisa (y ayudar a influir ) compras durante la sesión.
La personalización en tiempo real impulsada por IA fue la solución para este minorista
La plataforma Intelligent Customer Engagement (ICE) de ZineOne permitió al minorista automatizar las intervenciones durante la sesión que se basaban en la inteligencia continua del cliente en todos los canales.
Esto se hizo mediante el uso de una tecnología de "ADN del cliente" pendiente de patente que recomienda acciones para incentivar a los visitantes en función de información relevante en tiempo real, como ofertas hiperpersonalizadas que se entregan a los visitantes mientras están comprando.
Algunos detalles sobre el comportamiento del comprador del ADN del cliente:
- El ADN del cliente es un flujo de datos de comportamiento en constante cambio para cada comprador.
- Los datos se complementan con información ambiental multiplataforma que proporciona inteligencia continua sobre cada cliente.
- Los conocimientos de los clientes se optimizan con modelos basados en ML integrados en la plataforma ZineOne ICE
Según ZineOne, Customer DNA, "Permitió que el minorista reaccionara de manera significativa a la actividad del usuario a medida que se producía, en función de lo que las capas de inteligencia predijeron como más apropiado para cada visitante".
Los resultados
Fuente: ZineOne
Una vez que se implementó la tecnología de ZineOne, el minorista vio resultados impresionantes con hasta un 90% de precisión en los modelos predictivos basados en el comportamiento del usuario durante la sesión.
La compañía también experimentó una tasa de reembolso del 50% y un aumento de los ingresos netos del 12% para las ofertas personalizadas.