Personalisasi berbasis AI memberikan peningkatan pendapatan 10%+ ke pengecer top ini

Platform personalisasi berbasis AI pemenang penghargaan ZineOne menggunakan pemodelan prediktif untuk membantu bisnis memahami dan merespons aktivitas pelanggan saat ini.

Dijuluki sebagai “platform keterlibatan pelanggan yang cerdas,” teknologi ZineOne memungkinkan pengecer untuk melengkapi data pelanggan yang tersimpan yang ada dengan data penjelajahan pihak ketiga dan dalam sesi untuk memberikan pengalaman dalam sesi yang relevan dan dipersonalisasi melalui situs web mereka, perangkat seluler, kios, atau saluran lainnya .

Studi kasus terbaru ZineOne membahas tantangan yang dihadapi oleh 10 jaringan department store teratas AS dalam memberikan penawaran yang relevan dan menarik secara kontekstual ke situs web dan pengguna seluler mereka.

Studi kasus menyoroti hambatan utama pengecer, memberikan gambaran rinci tentang bagaimana ZineOne membantu mereka mengatasi tantangan mereka menggunakan AI dan pemodelan prediktif, dan menyajikan beberapa hasil yang benar-benar mengesankan.

Studi kasus, Personalisasi Berbasis AI Memberikan Peningkatan Pendapatan 10%+ , tersedia untuk diunduh dari sini.

Konten yang diproduksi bekerja sama dengan ZineOne .

Memotong kekacauan penawaran ritel

Masuknya pop-up, pemberitahuan push, email, dan penawaran lainnya dari pengecer dapat membuat konsumen kewalahan. Kelebihan ini menyebabkan tingkat konversi yang lebih rendah dan lebih banyak pengabaian keranjang.

Untuk menonjol di hadapan pelanggan mereka, 10 jaringan department store teratas AS tahu bahwa mereka membutuhkan teknologi yang dapat membantu mereka mendukung keterlibatan pelanggan yang relevan dan kontekstual secara real-time.

Pengecer bermitra dengan ZineOne, platform personalisasi berbasis AI yang memberikan wawasan tentang setiap pengunjung individu di seluruh saluran digital dan fisik untuk mencapai tujuan ini.

Pengecer ini memiliki lebih dari 100.000 karyawan dan pendapatan $15+ miliar di lebih dari seribu toko.

ZineOne menulis, “Untuk mendukung keterlibatan pelanggan kontekstual yang relevan yang dibayangkannya, pengecer tahu bahwa itu membutuhkan solusi yang berbeda, solusi yang dapat memanfaatkan kemajuan dalam ilmu data untuk memperdalam hubungan pelanggan, afinitas merek, dan loyalitas secara real-time. ”

Kurangnya akses ke data pelanggan dalam sesi adalah tantangan utama

Pengecer menghadapi beberapa tantangan untuk menerapkan strategi keterlibatan pelanggan yang lebih kuat—yang utama adalah kurangnya akses ke data pelanggan dalam sesi yang dapat melengkapi data pelanggan tersimpan yang ada.

Rangkuman dari tantangan tersebut, sebagaimana dicatat dalam studi kasus, adalah sebagai berikut:

• Akses ke perilaku pengguna dalam sesi dan konteks waktu nyata
• Ketidakmampuan untuk menghubungkan konteks lintas saluran setiap pelanggan
• Keterlibatan pelanggan yang kurang optimal dengan tingkat pengambilan penawaran yang rendah

ZineOne menulis, “Meskipun analisis data pelanggan yang disimpan memungkinkan pembuatan persona dan segmen yang mengarah pada rekomendasi dasar yang dipersonalisasi, analisis tersebut tidak memperhitungkan saluran, kebutuhan, dan pola pikir pelanggan saat ini. Oleh karena itu, sebuah merek tidak dapat secara bermakna mempersonalisasi pengalaman dalam sesi pelanggan untuk mencegah pengabaian situs web atau keranjang.”

Pengecer meminta ZineOne untuk membantu mereka menerapkan keterlibatan yang relevan dan dipersonalisasi menggunakan rekomendasi berbasis AI yang menggabungkan perilaku pengguna dalam sesi.

Mereka juga mengintegrasikan data pelanggan dari berbagai platform lain, menyatukan data ke dalam satu tampilan pengguna di seluruh saluran, dan menggunakan pembelajaran mesin (ML) untuk menganalisis data secara real time, membandingkannya dengan titik data historis untuk mendapatkan prediksi yang lebih akurat (dan membantu memengaruhi ) pembelian dalam sesi.

Personalisasi real-time yang digerakkan oleh AI adalah solusi untuk pengecer ini

Platform Intelligent Customer Engagement (ICE) ZineOne memungkinkan pengecer untuk mengotomatisasi intervensi dalam sesi yang didasarkan pada kecerdasan pelanggan lintas saluran yang berkelanjutan.

Hal ini dilakukan melalui penggunaan teknologi “DNA Pelanggan” yang sedang dipatenkan yang merekomendasikan tindakan untuk memberi insentif kepada pengunjung berdasarkan informasi real-time dan relevan seperti penawaran yang dipersonalisasi yang dikirimkan kepada pengunjung saat mereka berbelanja.

Beberapa detail tentang perilaku pembelanja DNA Pelanggan:

• DNA pelanggan adalah aliran data perilaku yang terus berubah untuk setiap pembelanja
• Data ditambah dengan lintas platform, wawasan lingkungan yang memberikan kecerdasan berkelanjutan tentang setiap pelanggan
• Wawasan pelanggan dioptimalkan dengan model berbasis ML yang tertanam di platform ZineOne ICE

Per ZineOne, DNA Pelanggan, “Memungkinkan pengecer untuk bereaksi secara bermakna terhadap aktivitas pengguna saat itu terjadi, berdasarkan apa yang diprediksi lapisan intelijen sebagai yang paling sesuai untuk setiap pengunjung.”

Hasil

Sumber: ZineOne

Setelah teknologi ZineOne diterapkan, pengecer melihat hasil yang mengesankan dengan akurasi hingga 90% dalam model prediktif berdasarkan perilaku pengguna dalam sesi.

Perusahaan juga melihat tingkat penukaran 50+% dan peningkatan pendapatan bersih 12% untuk penawaran yang dipersonalisasi.

Untuk detail lebih lanjut tentang pendekatan pengecer teratas ini untuk personalisasi kontekstual yang dipersonalisasi, unduh studi kasus ZineOne: Personalisasi Berbasis AI Memberikan Peningkatan Pendapatan 10%+.