La personnalisation basée sur l'IA permet d'augmenter les revenus de plus de 10 % pour ce grand détaillant

La plate-forme de personnalisation primée basée sur l'IA de ZineOne utilise la modélisation prédictive pour aider les entreprises à comprendre et à répondre à l'activité des clients du moment.

Surnommée « plate-forme d'engagement client intelligente », la technologie de ZineOne permet aux détaillants de compléter les données client stockées existantes avec des données de navigation tierces et en session pour fournir des expériences en session pertinentes et personnalisées via leur site Web, leur appareil mobile, leur kiosque ou tout autre canal. .

L'étude de cas la plus récente de ZineOne traite des défis auxquels une des 10 plus grandes chaînes de grands magasins américaines est confrontée pour proposer des offres contextuellement pertinentes et attrayantes à son site Web et aux utilisateurs mobiles.

L'étude de cas met en évidence les principaux obstacles du détaillant, fournit un aperçu détaillé de la façon dont ZineOne les a aidés à relever leurs défis en utilisant l'IA et la modélisation prédictive, et présente des résultats vraiment impressionnants.

L'étude de cas, la personnalisation basée sur l'IA permet une augmentation des revenus de plus de 10 % , est disponible en téléchargement ici.

Contenu produit en collaboration avec ZineOne .

Réduire le fouillis des offres de vente au détail

L'afflux de fenêtres contextuelles, de notifications push, d'e-mails et d'autres offres des détaillants peut être accablant pour les consommateurs. Cette surcharge entraîne des taux de conversion plus faibles et plus d'abandons de panier.

Afin de se démarquer auprès de leurs clients, l'une des 10 plus grandes chaînes de grands magasins aux États-Unis savait qu'elle avait besoin d'une technologie qui pourrait l'aider à prendre en charge un engagement client pertinent et contextuel en temps réel.

Le détaillant s'est associé à ZineOne, une plate-forme de personnalisation basée sur l'IA qui fournit des informations sur chaque visiteur individuel sur les canaux numériques et physiques pour atteindre cet objectif.

Le détaillant compte plus de 100 000 employés et un chiffre d'affaires de plus de 15 milliards de dollars dans plus d'un millier de magasins.

ZineOne écrit : « Pour soutenir l'engagement client contextuel et pertinent qu'il envisageait, le détaillant savait qu'il avait besoin d'une solution différente, qui pourrait tirer parti des avancées de la science des données pour approfondir les relations clients, l'affinité avec la marque et la fidélité en temps réel. "

Le manque d'accès aux données client en cours de session était le principal défi

Le détaillant a été confronté à plusieurs défis pour mettre en œuvre une stratégie d'engagement client plus robuste, le principal étant le manque d'accès aux données client en cours de session qui pourraient compléter les données client stockées existantes.

Un résumé des défis, comme indiqué dans l'étude de cas, est le suivant :

• Accès au comportement de l'utilisateur en session et au contexte en temps réel
• Incapacité à connecter le contexte cross-canal de chaque client
• Engagement client sous-optimal avec un faible taux d'acceptation des offres

Écrit ZineOne : « Bien que l'analyse des données client stockées permette la création de personnalités et de segments qui conduisent à des recommandations personnalisées de base, elle ne tient pas compte du canal, des besoins et de l'état d'esprit actuels des clients. Par conséquent, une marque ne peut pas personnaliser de manière significative les expériences en cours d'un client pour empêcher l'abandon du site Web ou du panier.

Le détaillant a fait appel à ZineOne pour l'aider à déployer un engagement pertinent et personnalisé à l'aide de recommandations basées sur l'IA qui incorporaient le comportement des utilisateurs en session.

Ils ont également intégré les données client de diverses autres plates-formes, des données unifiées dans une vue utilisateur unique sur tous les canaux et utilisé l'apprentissage automatique (ML) pour analyser les données en temps réel, en les comparant aux points de données historiques pour obtenir une prédiction plus précise (et aider à influencer ) achats en session.

La personnalisation en temps réel basée sur l'IA était la solution pour ce détaillant

La plate-forme Intelligent Customer Engagement (ICE) de ZineOne a permis au détaillant d'automatiser les interventions en session basées sur une intelligence client continue et multicanal.

Cela a été fait via l'utilisation d'une technologie en instance de brevet « ADN client » qui recommande des actions pour inciter les visiteurs sur la base d'informations pertinentes en temps réel telles que des offres hyper-personnalisées proposées aux visiteurs pendant qu'ils font leurs achats.

Quelques détails sur le comportement des acheteurs de l'ADN du client :

• L'ADN du client est un flux de données comportementales en constante évolution pour chaque acheteur
• Les données sont complétées par des informations environnementales multiplateformes qui fournissent des informations continues sur chaque client
• Les informations client sont optimisées avec des modèles basés sur le ML intégrés à la plate-forme ZineOne ICE

Selon ZineOne, Customer DNA, « a permis au détaillant de réagir de manière significative à l'activité des utilisateurs au fur et à mesure qu'elle s'est produite, en fonction de ce que les couches d'intelligence ont prédit comme étant le plus approprié pour chaque visiteur. »

Les résultats

Source : ZineOne

Une fois la technologie de ZineOne mise en œuvre, le détaillant a obtenu des résultats impressionnants avec jusqu'à 90 % de précision dans les modèles prédictifs basés sur le comportement de l'utilisateur en session.

La société a également enregistré un taux de remboursement de plus de 50 % et une augmentation de 12 % des revenus nets pour les offres personnalisées.

Pour plus de détails sur l'approche de ce grand détaillant en matière de personnalisation contextuelle hyper-personnalisée, téléchargez l'étude de cas ZineOne : la personnalisation basée sur l'IA permet d'augmenter les revenus de 10 % et plus.