AIベースのパーソナライズは、このトップ小売業者に10％以上の収益向上をもたらします
公開: 2020-03-0630秒の要約：
- ZineOneのAIを活用したパーソナライズプラットフォームは、予測モデリングを使用して、企業がその場での顧客の活動を理解し、それに対応するのを支援します。
- ZineOneは最近、状況に応じたセッション中のユーザーエンゲージメントを提供する際に直面した米国の百貨店チェーンのトップ10の課題について説明するケーススタディを公開しました。
- 小売チェーンには10万人以上の従業員がおり、1,000を超える店舗で150億ドル以上の収益を上げています。
- 小売業者は、セッション中のユーザーの行動を組み込んだAIベースの推奨事項を使用して、関連性のあるパーソナライズされたエンゲージメントを展開できるようにZineOneを利用しました。
- 小売業者は、セッション中のユーザーの行動に基づく予測モデルで最大90％の精度で印象的な結果を確認しました。
- 同社はまた、パーソナライズされたオファーの償還率が50％以上、純収益が12％増加しました。
ZineOneの受賞歴のあるAIベースのパーソナライズプラットフォームは、予測モデリングを使用して、企業がその場での顧客の活動を理解し、それに対応するのを支援します。
「インテリジェントなカスタマーエンゲージメントプラットフォーム」と呼ばれるZineOneのテクノロジーにより、小売業者は既存の保存された顧客データをサードパーティおよびセッション中のブラウジングデータで補完し、Webサイト、モバイルデバイス、キオスク、またはその他のチャネルを介して、関連性のあるパーソナライズされたセッション中のエクスペリエンスを提供できます。 。
ZineOneの最新のケーススタディでは、米国のデパートチェーンのトップ10が、ウェブサイトやモバイルユーザーにコンテキストに関連した魅力的なオファーを提供する際に直面した課題について説明しています。
ケーススタディは、小売業者の主要な障害に焦点を当て、ZineOneがAIと予測モデリングを使用して課題に取り組むのにどのように役立ったかの詳細な概要を提供し、いくつかの本当に印象的な結果を示します。
ケーススタディであるAIベースのパーソナライズは10％以上の収益の増加をもたらし、ここからダウンロードできます。
ZineOneとのコラボレーションで制作されたコンテンツ。
小売オファーの乱雑さを切り抜ける
小売業者からのポップアップ、プッシュ通知、電子メール、およびその他のオファーの流入は、消費者にとって圧倒的なものになる可能性があります。 この過負荷は、コンバージョン率の低下とカートの放棄の増加につながります。
米国の百貨店チェーンのトップ10は、顧客と目立つために、関連する状況に応じた顧客エンゲージメントをリアルタイムでサポートできるテクノロジーが必要であることを知っていました。
この小売業者は、この目標を達成するために、デジタルチャネルと物理チャネル全体で個々の訪問者に関する洞察を提供するAIベースのパーソナライズプラットフォームであるZineOneと提携しました。
この小売業者は、1,000を超える店舗で10万人を超える従業員を擁し、150億ドルを超える収益を上げています。
ZineOneは、次のように述べています。「想定した関連性のある状況に応じた顧客エンゲージメントをサポートするために、小売業者は、データサイエンスの進歩を利用して顧客関係、ブランドの親和性、忠誠心をリアルタイムで深めることができる別のソリューションが必要であることを認識していました。 」
セッション中の顧客データへのアクセスの欠如が重要な課題でした
小売業者は、より堅牢な顧客エンゲージメント戦略を実装する際にいくつかの課題に直面しました。主なものは、既存の保存された顧客データを補足する可能性のあるセッション中の顧客データへのアクセスの欠如です。
ケーススタディに記載されている課題の概要は次のとおりです。
- セッション中のユーザーの行動とリアルタイムのコンテキストへのアクセス
- すべての顧客のクロスチャネルコンテキストを接続できない
- オファーテイク率が低く、最適ではない顧客エンゲージメント
ZineOneは、次のように述べています。「保存された顧客データの分析により、基本的なパーソナライズされた推奨事項につながるペルソナとセグメントの作成が可能になりますが、顧客の現在のチャネル、ニーズ、考え方は考慮されません。 したがって、ブランドは、ウェブサイトやカートの放棄を防ぐために、顧客のセッション中のエクスペリエンスを有意義にパーソナライズすることはできません。」
小売業者は、セッション中のユーザーの行動を組み込んだAIベースの推奨事項を使用して、関連性のあるパーソナライズされたエンゲージメントを展開できるようにZineOneを利用しました。
また、他のさまざまなプラットフォームからの顧客データを統合し、チャネル全体でデータを単一のユーザービューに統合し、機械学習（ML）を使用してデータをリアルタイムで分析し、過去のデータポイントと比較して、より正確な予測を取得しました（影響を与えるのに役立ちます）。 ）セッション中の購入。
AI主導のリアルタイムのパーソナライズは、この小売業者のソリューションでした
ZineOneのIntelligentCustomer Engagement（ICE）プラットフォームにより、小売業者は、継続的なクロスチャネルの顧客インテリジェンスに基づいたセッション中の介入を自動化できました。
これは、特許出願中の「Customer DNA」テクノロジーを使用して行われ、買い物中に訪問者に配信されるハイパーパーソナライズされたオファーなど、リアルタイムの関連情報に基づいて訪問者にインセンティブを与えるアクションを推奨します。
顧客DNAの買い物客の行動に関する詳細：
- 顧客のDNAは、買い物客ごとに絶えず変化する行動データの流れです。
- データは、各顧客に関する継続的なインテリジェンスを提供するクロスプラットフォームの環境インサイトによって強化されます
- 顧客インサイトは、ZineOneICEプラットフォームに組み込まれたMLベースのモデルで最適化されます
ZineOneによると、顧客DNAは、「インテリジェンスレイヤーが各訪問者に最も適切であると予測したものに基づいて、小売業者がユーザーアクティビティの発生時に有意義に反応できるようにしました。」
結果
出典：ZineOne
ZineOneのテクノロジーが実装されると、小売業者は、セッション中のユーザーの行動に基づく予測モデルで最大90％の精度で印象的な結果を確認しました。
同社はまた、パーソナライズされたオファーの償還率が50％以上、純収益が12％増加しました。