การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยใช้ AI ช่วยให้ผู้ค้าปลีกชั้นนำรายนี้มีรายได้เพิ่มขึ้น 10%

แพลตฟอร์มการปรับแต่งส่วนบุคคลที่ใช้ AI ที่ได้รับรางวัลของ ZineOne ใช้การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์เพื่อช่วยให้ธุรกิจเข้าใจและตอบสนองต่อกิจกรรมของลูกค้าในขณะนั้น

เทคโนโลยีของ ZineOne ได้รับการขนานนามว่าเป็น “แพลตฟอร์มการมีส่วนร่วมกับลูกค้าที่ชาญฉลาด” ช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถเสริมข้อมูลลูกค้าที่จัดเก็บไว้ด้วยข้อมูลการท่องเว็บของบุคคลที่สามและในเซสชันเพื่อมอบประสบการณ์ในเซสชันที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวผ่านทางเว็บไซต์ อุปกรณ์มือถือ คีออสก์ หรือช่องทางอื่น ๆ .

กรณีศึกษาล่าสุดของ ZineOne กล่าวถึงความท้าทายที่เครือข่ายห้างสรรพสินค้าชั้นนำ 10 แห่งของสหรัฐฯ เผชิญในการมอบข้อเสนอที่เกี่ยวข้องและมีส่วนร่วมตามบริบทแก่เว็บไซต์และผู้ใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่ของตน

กรณีศึกษาเน้นให้เห็นถึงอุปสรรคสำคัญของผู้ค้าปลีก ให้ภาพรวมโดยละเอียดว่า ZineOne ช่วยพวกเขาจัดการกับความท้าทายโดยใช้ AI และการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ได้อย่างไร และนำเสนอผลลัพธ์ที่น่าประทับใจอย่างแท้จริง

กรณีศึกษา AI-Based Personalization Provides 10%+ Revenue Uplift สามารถดาวน์โหลดได้จากที่นี่

เนื้อหาที่ผลิตในความร่วมมือกับ ZineOne

ขจัดความยุ่งเหยิงของข้อเสนอค้าปลีก

ป๊อปอัปที่หลั่งไหลเข้ามา การแจ้งเตือนแบบพุช อีเมล และข้อเสนออื่นๆ จากผู้ค้าปลีกอาจล้นหลามสำหรับผู้บริโภค การโอเวอร์โหลดนี้นำไปสู่อัตรา Conversion ที่ลดลงและการละทิ้งรถเข็นที่มากขึ้น

เพื่อให้โดดเด่นกับลูกค้า ห้างสรรพสินค้าชั้นนำ 10 แห่งของสหรัฐฯ ทราบดีว่าพวกเขาต้องการเทคโนโลยีที่สามารถช่วยสนับสนุนพวกเขาในการสนับสนุนความผูกพันของลูกค้าตามบริบทที่เกี่ยวข้องในแบบเรียลไทม์

ผู้ค้าปลีกรายนี้ร่วมมือกับ ZineOne ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มส่วนบุคคลที่ใช้ AI ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้เข้าชมแต่ละรายผ่านช่องทางดิจิทัลและทางกายภาพเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้

ผู้ค้าปลีกมีพนักงานมากกว่า 100,000 คนและมีรายได้กว่า 15 พันล้านดอลลาร์จากร้านค้ากว่า 1,000 แห่ง

ZineOne เขียนว่า "เพื่อสนับสนุนการมีส่วนร่วมของลูกค้าตามบริบทที่เกี่ยวข้องตามที่คิดไว้ ผู้ค้าปลีกทราบดีว่าต้องการโซลูชันที่แตกต่างออกไป โซลูชันที่สามารถใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อกระชับความสัมพันธ์กับลูกค้า ความสัมพันธ์ในแบรนด์ และความภักดีในแบบเรียลไทม์ ”

การขาดการเข้าถึงข้อมูลลูกค้าในเซสชั่นเป็นความท้าทายหลัก

ผู้ค้าปลีกต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการในการใช้กลยุทธ์การมีส่วนร่วมกับลูกค้าที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ประเด็นหลักคือการไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลลูกค้าในเซสชั่นที่สามารถเสริมข้อมูลลูกค้าที่จัดเก็บไว้ได้

สรุปความท้าทายดังที่ระบุไว้ในกรณีศึกษามีดังนี้:

• เข้าถึงพฤติกรรมผู้ใช้ในเซสชันและบริบทแบบเรียลไทม์
• ไม่สามารถเชื่อมต่อบริบทข้ามช่องทางของลูกค้าทุกราย
• การมีส่วนร่วมกับลูกค้าที่ต่ำที่สุดด้วยอัตราการรับข้อเสนอต่ำ

ZineOne เขียนว่า "ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าที่จัดเก็บไว้ช่วยให้สามารถสร้างบุคคลและกลุ่มที่นำไปสู่คำแนะนำส่วนบุคคลขั้นพื้นฐานได้ แต่ก็ไม่ได้คำนึงถึงช่องทาง ความต้องการ และความคิดปัจจุบันของลูกค้า ดังนั้นแบรนด์จึงไม่สามารถปรับประสบการณ์ในเซสชั่นของลูกค้าให้เหมาะสมได้อย่างเหมาะสมเพื่อป้องกันการละทิ้งเว็บไซต์หรือรถเข็น”

ผู้ค้าปลีกขอให้ ZineOne ช่วยปรับใช้การมีส่วนร่วมที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวโดยใช้คำแนะนำจาก AI ซึ่งรวมเอาพฤติกรรมของผู้ใช้ในเซสชัน

พวกเขายังรวมข้อมูลลูกค้าจากแพลตฟอร์มอื่น ๆ รวมข้อมูลไว้ในมุมมองผู้ใช้เดียวในช่องทางต่างๆ และใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เปรียบเทียบกับจุดข้อมูลในอดีตเพื่อให้ได้การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น (และช่วยให้มีอิทธิพล ) การซื้อในเซสชัน

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นโซลูชันสำหรับผู้ค้าปลีกรายนี้

แพลตฟอร์ม Intelligent Customer Engagement (ICE) ของ ZineOne ช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถดำเนินการแทรกแซงในเซสชันได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งอิงตามข่าวกรองลูกค้าข้ามช่องทางที่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง

สิ่งนี้ทำได้ผ่านการใช้เทคโนโลยี "ดีเอ็นเอของลูกค้า" ที่อยู่ระหว่างจดสิทธิบัตร ซึ่งแนะนำให้ดำเนินการเพื่อสร้างแรงจูงใจให้ผู้เยี่ยมชมโดยอิงจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องแบบเรียลไทม์ เช่น ข้อเสนอที่มีความเป็นส่วนตัวสูงส่งถึงผู้เยี่ยมชมในขณะที่พวกเขากำลังช้อปปิ้ง

รายละเอียดบางประการเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ซื้อ DNA ของลูกค้า:

• DNA ของลูกค้าคือกระแสข้อมูลพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาสำหรับนักช้อปแต่ละราย
• ข้อมูลถูกเสริมด้วยข้อมูลเชิงลึกด้านสิ่งแวดล้อมข้ามแพลตฟอร์มซึ่งให้ข้อมูลอัจฉริยะอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับลูกค้าแต่ละราย
• ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าได้รับการปรับให้เหมาะสมด้วยโมเดล ML-based ที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม ZineOne ICE

ตาม ZineOne DNA ของลูกค้า "อนุญาตให้ผู้ค้าปลีกตอบสนองต่อกิจกรรมของผู้ใช้อย่างมีความหมายตามที่เกิดขึ้น โดยอิงจากชั้นข้อมูลอัจฉริยะที่คาดการณ์ว่าเหมาะสมที่สุดสำหรับผู้เยี่ยมชมแต่ละคน"

ผลลัพธ์

ที่มา: ZineOne

เมื่อใช้เทคโนโลยีของ ZineOne แล้ว ผู้ค้าปลีกก็เห็นผลลัพธ์ที่น่าประทับใจด้วยความแม่นยำสูงสุดถึง 90% ในรูปแบบการคาดการณ์ตามพฤติกรรมของผู้ใช้ในเซสชัน

บริษัทยังเห็นอัตราการไถ่ถอน 50+% และรายได้สุทธิเพิ่มขึ้น 12% สำหรับข้อเสนอเฉพาะบุคคล

สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางของผู้ค้าปลีกชั้นนำในการปรับให้เข้ากับบริบทส่วนบุคคลแบบไฮเปอร์ ให้ดาวน์โหลดกรณีศึกษาของ ZineOne: AI-Based Personalization ให้รายได้เพิ่มขึ้น 10%+