Персонализация на основе искусственного интеллекта обеспечивает впечатляющую рентабельность инвестиций в розничную торговлю

Потребители покидают свои дома после трех месяцев укрытия, поскольку города начинают поэтапное открытие обычных предприятий.

Несмотря на необходимость быстрого изменения курса в начале пандемии, умные розничные продавцы осознают, что в дальнейшем потребителям по-прежнему будет требоваться актуальный и персонализированный опыт покупок. Компании, которые уделяли первоочередное внимание персонализированному общению на ранних стадиях пандемии, вероятно, наладили прочные связи со своими клиентами.

Однако 31% респондентов в недавнем исследовании, опубликованном в издании по розничной торговле, назвали поддержание персонализированной коммуникации одной из основных проблем.

Хотя в недавнем исследовании, которое мы провели, не задавался конкретный вопрос о реакции розничных продавцов на COVID-19, результаты предлагают важную информацию для определения пути вперед. Сосредоточившись на расширенной персонализации, розничные продавцы могут оперативно реагировать на изменяющийся потребительский спрос и, в конечном итоге, добиться более высокой прибыли.

Согласно нашему исследованию, 70% розничных продавцов, которые использовали некоторые меры расширенной персонализации на основе искусственного интеллекта, достигли рентабельности инвестиций 200% или более. Когда это делается еще дальше, чтобы развернуть как можно больше точек соприкосновения, рентабельность инвестиций снова увеличивается до 300%.

Наконец, рентабельность инвестиций в 400% достижима для ритейлеров с действительно ориентированной на маркетинг стратегией кросс-канальной персонализации, при которой почти каждая точка взаимодействия персонализирована в соответствии с историей и предпочтениями покупателей.

Воспользовавшись инструментами искусственного интеллекта, розничные торговцы смогут добиться аналогичных результатов.

Персонализация требует владения данными, чтобы произвести впечатление

Как и любой хороший двигатель, инструмент персонализации должен подключаться к правильному источнику топлива. Это топливо содержится в точных данных. В розничной торговле данные есть повсюду, и клиенты постоянно генерируют новые данные.

Хорошие данные способствуют незабываемой персонализации - с учетом этого ИИ имеет смысл в качестве основного компонента механизмов персонализации. Благодаря ИИ аналитика данных мгновенно становится более ценной, с автоматизацией, которая выполняет персонализированные рекомендации движка.

Есть два аспекта способности розничного продавца или бренда собирать данные. Первый элемент - это то, что розничный торговец знает о покупателе через различные точки взаимодействия или каналы, а второй - это то, что он знает о покупателе на основе каждого уникального взаимодействия или покупки.

Отражая это, платформы электронной коммерции имеют два основных типа данных, доступных для персонализации: информация о продукте и транзакционные данные.

1. Продукт - данные, относящиеся к категориям и подкатегориям продуктов, гендерно-ориентированным продуктам и семействам продуктов; также включает характеристики продукта, такие как размер, стиль, цвет, стоимость, продажную цену и маржу, и это лишь некоторые из них.
2. Транзакционные - данные, относящиеся к размеру корзины и товарам, составляющим каждый заказ, в прошлом. Глядя на прошлые покупки для этой конкретной демографической группы и региона, какие продукты часто покупаются вместе? Как это соотносится с покупками в Интернете и в магазине?

Данные знают, как покупатель вел себя в прошлом, и понимают, в какой степени они являются предиктором будущего покупательского поведения. Каждое действие, предпринимаемое покупателем, будь то просмотр или переход к окончательной покупке, передается в механизм электронной торговли.

Сила искусственного интеллекта состоит в том, чтобы затем прочесать эти данные, а также погоду, местоположение, время суток, тип устройства или другие факторы окружающей среды, чтобы более эффективно «разрезать и разрезать», анализируя и замечая противоречивые модели спроса, не очевидные для человека. глаз.

Некоторые данные не так уж и важны, в то время как другие являются сильными сигналами спроса. AI сортирует весь шум, чтобы получить полное представление о покупателе. Чем больше данных вводится в движок, тем точнее становится таргетинг и тем больше возможностей для взаимодействия с покупателем.

Как искусственный интеллект обеспечивает масштабный масштабируемый опыт

«Персонализированная коммерция» - это стратегия персонализации, состоящая из трех частей, в которой приоритетное внимание уделяется индивидуальному взаимодействию с клиентами во всех каналах маркетинга, покупок и выполнения заказов.

Когда персонализация с помощью искусственного интеллекта выполнена правильно, покупатель должен подумать: «Вау! Как они узнали, что мне это нравится? Как будто они могут читать мои мысли ». Этот момент должен казаться подлинным, и эта эмоциональная реакция должна вызывать естественное чувство лояльности или близости к этому покупателю.

Но способность делать это последовательно и настойчиво на протяжении всей жизни отдельного покупателя является огромным препятствием. Уделите минутку, чтобы представить безграничные возможности - становится ясно, что эти опыты никогда не могли быть созданы вручную.

Например, домашнюю страницу можно персонализировать в зависимости от текущих погодных условий для пользователя сети. Когда покупатель заходит на сайт, движок может распознать его статус лояльности и историю просмотров, показывая конкретные распродажи или рекламные акции, по которым покупатель, скорее всего, отреагирует.

Кроме того, страницы со списком категорий и результаты поиска продуктов можно настраивать от человека к человеку. Даже обзоры продуктов могут быть персонализированы, не используя по умолчанию новизну или рейтинг, а вместо этого отображая отзывы пользователей от кого-то, кто больше всего им нравится.

Возможности продолжаются. Перекрестные продажи, дополнительные продажи и импульсные покупки можно персонализировать при оформлении заказа, при этом ИИ понимает склонность покупателя покупать еще больше на этом этапе.

Маркетинг, предоставляемый по электронной почте или в социальных сетях, также можно персонализировать, зная, какие именно предложения следует представить, чтобы повторно привлечь покупателя. Возможности безграничны.

Лучшие практики внедрения ИИ в стек электронной коммерции

Правильная платформа персонализации, которую стоит принять сегодня, сама по себе не зависит от платформы. Он должен хорошо взаимодействовать с другими уровнями технического стека ритейлера - платформой электронной коммерции ритейлера, системой управления запасами, мобильным телефоном, приложением, POS-терминалами в магазине, киосками, электронной почтой и т. Д.

При обсуждении типа данных, которые поступают в механизм персонализации, важно убедиться, что инструмент может взаимодействовать с различными источниками данных.

Возможность передавать информацию туда и обратно через API или структуру микросервисов позволит розничному продавцу смоделировать все данные и создать единое представление о покупателе. Базовые алгоритмы должны быть надежными, а инструмент должен активировать быструю отчетность по ключевым показателям и ключевым показателям эффективности.

Независимо от непредсказуемости изменений в формате розничной торговли, организациям по-прежнему невероятно важно работать над тем, чтобы путешествие по магазинам было плавным, беспроблемным и персонализированным, независимо от точки соприкосновения или канала.

Чтобы стать гибкими в цифровой среде и достичь максимальной рентабельности инвестиций в технологии, розничным торговцам нужен искусственный интеллект, который сделает персонализированную торговлю реальностью.

Меяр Шейк является президентом и главным коммерческим директором компании Kibo, которая предоставляет программное обеспечение и услуги для облачной коммерции, включая электронную коммерцию, управление заказами, персонализацию Certona, персонализацию и оптимизацию Monetate, а также мобильные точки продаж для розничных продавцов, производителей и брендов. Кибо приобрел Certona в 2019 году, где Меяр занимал должность генерального директора и основателя.