AI主導のパーソナライズにより、印象的な小売ROIが実現します

都市が実店舗での事業の段階的な再開を開始するにつれ、消費者は3か月の避難所を設置した後、自宅から出てきています。

パンデミックの発生時に迅速にピボットする必要があるにもかかわらず、スマート小売業者は、消費者が今後も関連性のあるパーソナライズされたショッピング体験を必要とすることを認識しています。 パンデミックの初期段階を通じてパーソナライズされたコミュニケーションを優先した企業は、顧客との強い結びつきを築いた可能性があります。

ただし、小売業界の出版物による最近の調査では、回答者の31％が、パーソナライズされたコミュニケーションを維持することが運用上の最大の課題として挙げられています。

私たちが行った最近の調査では、COVID-19に対する小売業者の反応について具体的に質問していませんでしたが、調査結果は、前進するための重要な洞察を提供します。 高度なパーソナライズに重点を置くことで、小売業者は変化する消費者の需要に敏捷性をもって対応できるようになり、最終的にはより高い収益を達成できます。

私たちの調査によると、高度なAI主導のパーソナライズをある程度使用した小売業者の70％は、200％以上のROIを達成しました。 それをさらに一歩進めて、できるだけ多くのタッチポイントに展開すると、ROIはさらに300％に増加します。

最後に、400％のROIは、真にマーケティング主導のクロスチャネルパーソナライズ戦略を備えた小売業者にとって達成可能であり、ほぼすべてのタッチポイントが買い物客の履歴と好みに合わせてパーソナライズされています。

AIツールを採用することで、小売業者は同様の結果を達成するのに最適な立場になります。

パーソナライズには、印象を与えるためのデータの習得が必要です

他の優れたエンジンと同様に、パーソナライズツールは適切な燃料源を利用する必要があります。 その燃料は正確なデータにあります。 データは小売店のいたるところにあり、顧客は常に新しいデータを生成しています。

優れたデータは、記憶に残るパーソナライズを促進します。これを念頭に置いて、AIはパーソナライズエンジンの主要コンポーネントとして完全に理にかなっています。 AIを通じて、データの洞察は即座に価値が高まり、自動化が開始されてエンジンのパーソナライズされた推奨事項が実行されます。

データを収集する小売業者またはブランドの能力には2つの側面があります。 最初の要素は、小売業者がさまざまなタッチポイントまたはチャネルにわたる顧客について知っている知識であり、2番目の要素は、すべての固有のインタラクションまたは購入に基づいて買い物客について知っている知識です。

これを反映して、eコマースプラットフォームには、パーソナライズを通知するために利用できる2つの幅広いタイプのデータがあります。製品情報とトランザクションデータです。

1. 製品–製品のカテゴリとサブカテゴリ、性別固有の製品、および製品ファミリに関連するデータ。 いくつか例を挙げると、サイズ、スタイル、色、コスト、販売価格、マージンなどの製品特性も含まれます。
2. トランザクション–過去に、バスケットのサイズと各注文を構成するアイテムに関連するデータ。 この特定の人口統計および地域の過去の購入を見て、どの製品が頻繁に一緒に購入されますか？ これは、オンラインショッピングと店舗での比較でどのように比較されますか？

データは、買い物客が過去にどのように行動したかを知っており、それが将来の買い物行動の予測因子であるかどうかを理解しています。 買い物客が行ったすべてのアクションは、単に閲覧する場合でも、最終的な購入に進む場合でも、eコマースエンジンに送られます。

AIの力は、そのデータに加えて、天気、場所、時刻、デバイスタイプ、またはその他の環境要因を組み合わせて、より効率的に「スライスアンドダイス」し、人間には明らかではない直感に反する需要パターンを分析して気付くことです。目。

一部のデータポイントはそれほど重要ではありませんが、他のデータポイントは強力な需要シグナルです。 AIはすべてのノイズを分類して、買い物客の包括的なビューを取得します。 エンジンに投入されるデータが多いほど、ターゲティングが向上し、買い物客と交流する可能性が高まります。

AIがカスタマイズされたエクスペリエンスを大規模に提供する方法

「パーソナライズドコマース」は、3つの部分からなるパーソナライズ戦略であり、すべてのマーケティング、ショッピング、フルフィルメントチャネルで1対1のカスタマーエクスペリエンスを優先します。

AI主導のパーソナライズが正しく行われると、顧客は次のように考える必要があります。 彼らはどうやって私がそれを望んでいることを知ったのですか？ 彼らが私の心を読むことができるようなものです。」 その瞬間は本物であると感じるべきであり、この感情的な反応はその買い物客との自然な忠誠心または親和性を生み出すはずです。

しかし、その個々の買い物客の生涯にわたってこれを一貫して永続的に行う能力は、途方もないハードルです。 無限の可能性を想像してみてください。これらの体験を手作業で縫うことは決してできないことが明らかになります。

たとえば、ホームページは、Webユーザーの現在の気象条件に基づいてパーソナライズできます。 買い物客がサイトに入ると、エンジンは彼らの忠誠心のステータスと閲覧履歴を認識し、買い物客が行動する可能性が最も高い特定の販売またはプロモーションを示します。

同様に、カテゴリリストページと製品検索結果は人から人へとカスタマイズすることができます。 製品レビューでさえ、デフォルトで最新性や評価を設定するのではなく、それらに最も似ている人からのユーザーフィードバックを表示して、パーソナライズすることができます。

機会は続きます。 クロスセル、アップセル、衝動買いはチェックアウト時にパーソナライズでき、AIはこの段階で買い物客がさらに購入する傾向を理解します。

電子メールまたはソーシャルを介して配信されるマーケティングもパーソナライズすることができ、買い物客を再び引き付けるために提示するオファーを正確に知ることができます。 可能性は無限大。

eコマーススタックでAIを採用するためのベストプラクティス

今日採用する価値のある適切なパーソナライズプラットフォームは、それ自体がプラットフォームにとらわれないものです。 小売業者のeコマースプラットフォーム、在庫管理システム、モバイル、アプリ、店内POS、キオスク、メールなど、小売業者の技術スタックの他のレイヤーとうまく連携する必要があります。

パーソナライズエンジンにフィードするデータの種類について説明する際には、ツールがさまざまなデータソースとインターフェイスできることを確認することが重要です。

APIまたはマイクロサービス構造を介して情報をやり取りする機能により、小売業者はすべてのデータをモデル化し、買い物客の単一のビューを作成できます。 基盤となるアルゴリズムは堅牢である必要があり、ツールは主要なメトリックとKPIへのクイックレポートをアクティブ化する必要があります。

小売フォーマットの変更が予測できない場合でも、タッチポイントやチャネルに関係なく、組織が流動的で摩擦がなく、パーソナライズされたショッピングの旅に向けて取り組むことは非常に重要です。

デジタルアジャイルになり、テクノロジー支出に対して最高のROIを達成するには、小売業者はAIを必要とします。これにより、パーソナライズされたコマースが実現します。

Meyar Sheikは、Kiboの社長兼最高商取引責任者であり、eコマース、注文管理、Certona Personalization、Monetate Personalization and Optimization、Mobile Point of Saleなどのクラウドコマースソフトウェアとサービスを小売業者、メーカー、ブランドに提供しています。 Kiboは2019年にCertonaを買収し、MeyarがCEO兼創設者を務めました。