AI 기반 개인화는 이 최고의 소매업체에 10% 이상의 수익 증대를 제공합니다.
게시 됨: 2020-03-0630초 요약:
- ZineOne의 AI 기반 개인화 플랫폼은 예측 모델링을 사용하여 기업이 즉각적인 고객 활동을 이해하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
- ZineOne은 최근 미국 10대 백화점 체인이 상황에 맞는 세션 내 사용자 참여를 제공하는 데 직면한 문제를 논의하는 사례 연구를 발표했습니다.
- 소매 체인은 100,000명 이상의 직원과 1,000개 이상의 매장에서 150억 달러 이상의 매출을 올리고 있습니다.
- 소매업체는 세션 내 사용자 행동을 통합한 AI 기반 권장 사항을 사용하여 관련성 있고 개인화된 참여를 배포할 수 있도록 ZineOne에 의뢰했습니다.
- 이 소매업체는 세션 내 사용자 행동을 기반으로 한 예측 모델에서 최대 90%의 정확도로 인상적인 결과를 얻었습니다.
- 회사는 또한 개인화된 제안에 대한 50% 이상의 상환율과 12%의 순수익 증가를 보았습니다.
수상 경력에 빛나는 ZineOne의 AI 기반 개인화 플랫폼은 예측 모델링을 사용하여 기업이 즉각적인 고객 활동을 이해하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
"지능형 고객 참여 플랫폼"이라고 불리는 ZineOne의 기술을 통해 소매업체는 기존에 저장된 고객 데이터를 제3자 및 세션 내 브라우징 데이터로 보완하여 웹사이트, 모바일 장치, 키오스크 또는 기타 채널을 통해 관련성 있고 개인화된 세션 내 경험을 제공할 수 있습니다. .
ZineOne의 가장 최근 사례 연구에서는 미국 10대 백화점 체인이 웹사이트와 모바일 사용자에게 상황에 따라 적절하고 매력적인 제안을 제공하는 데 직면한 문제에 대해 설명합니다.
사례 연구는 소매업체의 주요 장애물을 강조하고 ZineOne이 AI 및 예측 모델링을 사용하여 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되었는지에 대한 자세한 개요를 제공하며 진정으로 인상적인 결과를 제공합니다.
사례 연구인 AI 기반 개인화는 10% 이상의 수익 향상을 제공합니다 . 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
ZineOne 과의 협업으로 제작된 콘텐츠 입니다.
복잡한 소매 제안 해소
팝업, 푸시 알림, 이메일 및 기타 소매업체 제안의 유입은 소비자에게 압도적일 수 있습니다. 이러한 과부하로 인해 전환율이 낮아지고 장바구니 이탈이 증가합니다.
고객과 눈에 띄기 위해 미국 상위 10개 백화점 체인은 상황에 맞는 관련성 있는 고객 참여를 실시간으로 지원하는 데 도움이 되는 기술이 필요하다는 것을 알고 있었습니다.
이 소매업체는 이 목표를 달성하기 위해 디지털 및 물리적 채널에서 각 개별 방문자에 대한 통찰력을 제공하는 AI 기반 개인화 플랫폼인 ZineOne과 제휴했습니다.
이 소매업체는 100,000명이 넘는 직원을 보유하고 있으며 1,000개 이상의 매장에서 150억 달러 이상의 매출을 올리고 있습니다.
ZineOne은 다음과 같이 씁니다. "
세션 내 고객 데이터에 대한 액세스 부족이 주요 과제였습니다.
소매업체는 보다 강력한 고객 참여 전략을 구현하는 데 몇 가지 문제에 직면했습니다. 주요 문제는 기존에 저장된 고객 데이터를 보완할 수 있는 세션 내 고객 데이터에 대한 액세스 부족이었습니다.
사례 연구에서 언급한 과제를 요약하면 다음과 같습니다.
- 세션 내 사용자 행동 및 실시간 컨텍스트에 대한 액세스
- 모든 고객의 교차 채널 컨텍스트를 연결할 수 없음
- 낮은 제안 수락률로 차선의 고객 참여
ZineOne은 다음과 같이 씁니다. “저장된 고객 데이터를 분석하면 페르소나 및 세그먼트 생성을 통해 기본적인 개인 맞춤 추천을 유도할 수 있지만 고객의 현재 채널, 요구 사항 및 사고 방식을 고려하지 않습니다. 따라서 브랜드는 웹사이트나 장바구니 포기를 방지하기 위해 고객의 세션 중 경험을 의미 있게 개인화할 수 없습니다.”
소매업체는 세션 내 사용자 행동을 통합한 AI 기반 권장 사항을 사용하여 관련성 있고 개인화된 참여를 배포할 수 있도록 ZineOne에 의뢰했습니다.
또한 다양한 다른 플랫폼의 고객 데이터를 통합하고 여러 채널의 단일 사용자 보기로 데이터를 통합했으며 머신 러닝(ML)을 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하고 과거 데이터 포인트와 비교하여 더 정확한 예측을 얻었습니다. ) 세션 중 구매.
AI 기반 실시간 개인화가 이 소매업체의 솔루션이었습니다.
ZineOne의 ICE(Intelligent Customer Engagement) 플랫폼을 통해 소매업체는 지속적인 교차 채널 고객 인텔리전스를 기반으로 하는 세션 내 개입을 자동화할 수 있었습니다.
이는 특허 출원 중인 "고객 DNA" 기술을 사용하여 방문자가 쇼핑하는 동안 제공되는 초개인화된 제안과 같은 실시간 관련 정보를 기반으로 방문자에게 인센티브를 제공하는 조치를 권장합니다.
고객 DNA 쇼핑객 행동에 대한 몇 가지 세부정보:
- 고객 DNA는 각 구매자에 대해 끊임없이 변화하는 행동 데이터 스트림입니다.
- 데이터는 각 고객에 대한 지속적인 인텔리전스를 제공하는 크로스 플랫폼 환경 통찰력으로 보강됩니다.
- ZineOne ICE 플랫폼에 내장된 ML 기반 모델로 고객 인사이트 최적화
ZineOne에 따르면 고객 DNA는 "정보 계층이 각 방문자에게 가장 적절하다고 예측한 것을 기반으로 소매업체가 사용자 활동이 발생했을 때 의미 있게 대응할 수 있도록 했습니다."라고 말했습니다.
결과
출처: ZineOne
ZineOne의 기술이 구현된 후 소매업체는 세션 내 사용자 행동을 기반으로 한 예측 모델에서 최대 90%의 정확도로 인상적인 결과를 얻었습니다.
회사는 또한 개인화된 제안에 대해 50% 이상의 상환율과 12%의 순 수익 증가를 보았습니다.