Yapay zeka güdümlü kişiselleştirme, etkileyici perakende yatırım getirisi sağlar

Şehirler tuğla-harç işletmelerinin aşamalı olarak yeniden açılmasına başladığından, tüketiciler üç aylık bir yerde barınmanın ardından evlerinden çıkıyorlar.

Akıllı perakendeciler, pandeminin başlangıcında hızlı bir şekilde hareket etmek zorunda olmalarına rağmen, tüketicilerin gelecekte ilgili ve kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimine ihtiyaç duyacağının farkındalar. Pandeminin ilk aşamalarında kişiselleştirilmiş iletişime öncelik veren şirketler, muhtemelen müşterileriyle güçlü bağlar kurdu.

Bununla birlikte, bir perakende ticaret yayını tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, kişiselleştirilmiş iletişimleri sürdürmek, yanıt verenlerin %31'i tarafından en önemli operasyonel zorluk olarak gösterildi.

Yakın zamanda yaptığımız bir araştırma, perakendecilerin COVID-19'a verdiği tepkiyi özellikle sormasa da, bulgular ileriye dönük bir yol oluşturmak için önemli bilgiler sunuyor. Perakendeciler, gelişmiş kişiselleştirmeye odaklanarak, kendilerini değişen tüketici talebini çeviklikle karşılamaya hazırlayabilir ve nihayetinde daha yüksek bir getiri elde edebilirler.

Araştırmamıza göre, gelişmiş yapay zekaya dayalı kişiselleştirmenin bir ölçüsünü kullanan perakendecilerin %70'i, %200 veya daha fazla yatırım getirisi elde etti. Bu, mümkün olduğu kadar çok temas noktasına dağıtılmak üzere bir adım daha ileri götürüldüğünde, yatırım getirisi yine %300'e yükselir.

Son olarak, neredeyse her temas noktasının alışveriş yapanların geçmişine ve tercihlerine göre kişiselleştirildiği, gerçek anlamda pazarlama odaklı, kanallar arası kişiselleştirme stratejisine sahip perakendeciler için %400'lük bir yatırım getirisi elde edilebilir.

Yapay zeka araçlarını benimseyen perakendeciler, benzer sonuçlara ulaşmak için en iyi konumda olacaklar.

Kişiselleştirme, bir izlenim bırakmak için veri ustalığı gerektirir

Herhangi bir iyi motor gibi, bir kişiselleştirme aracının da doğru yakıt kaynağından faydalanması gerekir. Bu yakıt doğru verilerde bulunur. Veriler perakendede her yerdedir ve müşteriler her zaman yeni veriler üretir.

İyi veriler, akılda kalıcı kişiselleştirmeyi besler - bunu akılda tutarak, AI, kişiselleştirme motorlarının ana bileşeni olarak mükemmel bir anlam ifade eder. Yapay zeka sayesinde, motorun kişiselleştirilmiş önerilerini yürütmek için otomasyon devreye girerek veri içgörüleri anında daha değerli hale getirilir.

Bir perakendecinin veya markanın veri toplama yeteneğinin iki boyutu vardır. İlk unsur, bir perakendecinin farklı temas noktalarında veya kanallarda bir müşteri hakkında sahip olduğu bilgiye, ikincisi ise her benzersiz etkileşime veya satın almaya dayalı olarak bir müşteri hakkında bildikleridir.

Bunu yansıtan e-ticaret platformları, kişiselleştirmeyi bilgilendirmek için iki geniş veri türüne sahiptir: ürün bilgileri ve işlem verileri.

1. Ürün – Ürün kategorileri ve alt kategorileri, cinsiyete özel ürünler ve ürün aileleriyle ilgili veriler; ayrıca boyut, stil, renk, maliyet, satış fiyatı ve marj gibi ürün özelliklerini de içerir.
2. İşlemsel – Tarihsel olarak sepet boyutu ve her siparişi oluşturan öğelerle ilgili veriler. Bu belirli demografik ve bölge için geçmişteki satın alımlara bakıldığında, hangi ürünler sıklıkla birlikte satın alınır? Bu, çevrimiçi alışverişle mağazada alışverişte nasıl karşılaştırılır?

Veri, bir müşterinin geçmişte nasıl davrandığını bilir ve gelecekteki alışveriş davranışı için ne ölçüde bir tahmin edici olduğunu anlar. Bir alışverişçi tarafından gerçekleştirilen her işlem, ister yalnızca göz atarken, isterse son bir satın alma işlemine kadar ilerlesin, e-ticaret motoruna beslenir.

AI'nın gücü, daha sonra bu verileri - artı hava durumu, konum, günün saati, cihaz türü veya diğer çevresel faktörler - daha verimli bir şekilde "dilim ve zar" için taramaktır, analiz etmek ve insan için açık olmayan sezgisel talep modellerini analiz etmek ve fark etmektir. göz.

Bazı veri noktaları o kadar önemli değilken diğerleri güçlü talep sinyalleridir. AI, alışveriş yapanın kapsamlı bir görünümünü elde etmek için tüm gürültüyü sıralar. Motora ne kadar çok veri eklenirse, hedefleme o kadar iyi olur ve bir müşteriyle etkileşim kurmak için o kadar fazla olasılık ortaya çıkar.

Yapay zeka, uygun ölçekte nasıl özel deneyimler sunar?

"Kişiselleştirilmiş ticaret", her pazarlama, alışveriş ve gerçekleştirme kanalında bire bir müşteri deneyimine öncelik veren üç parçalı bir kişiselleştirme stratejisidir.

Yapay zeka güdümlü kişiselleştirme doğru yapıldığında, bir müşteri şöyle düşünmelidir: "Vay canına! Bunu beğeneceğimi nereden bildiler? Sanki aklımı okuyabiliyorlar." O an otantik hissetmeli ve bu duygusal tepki, o müşteriyle doğal bir sadakat veya yakınlık duygusu yaratmalıdır.

Ancak bunu, bireysel alışveriş yapan kişinin ömrü boyunca tutarlı ve ısrarlı bir şekilde yapabilme yeteneği, muazzam bir engeldir. Sonsuz olasılıkları hayal etmek için bir dakikanızı ayırın - bu deneyimlerin asla elle dikilemeyeceği açıktır.

Örneğin, bir ana sayfa, web kullanıcısı için mevcut hava koşullarına göre kişiselleştirilebilir. Bir müşteri siteye girdiğinde, motor, müşterinin bağlılık durumunu ve göz atma geçmişini tanıyarak, alışveriş yapanın en çok harekete geçme olasılığı olan belirli satışları veya promosyonları gösterebilir.

Ayrıca kategori listeleme sayfaları ve ürün arama sonuçları kişiden kişiye özelleştirilebilir. Ürün incelemeleri bile kişiselleştirilebilir, varsayılan olarak yeniliğe veya derecelendirmeye göre değil, bunun yerine onlara en çok benzeyen birinden bir kullanıcı geri bildirimi gösterilir.

Fırsatlar devam ediyor. Çapraz satış, yukarı satış ve anlık satın almalar, alışveriş yapan kişinin bu aşamada daha fazla satın alma eğilimini anlayan yapay zeka ile kasada kişiselleştirilebilir.

E-posta veya sosyal medya aracılığıyla sunulan pazarlama, bir alışveriş yapanın yeniden etkileşime geçmesini sağlamak için tam olarak hangi tekliflerin sunulacağını bilerek kişiselleştirilebilir. İmkanlar sonsuzdur.

E-ticaret yığınında yapay zekanın benimsenmesi için en iyi uygulamalar

Bugün benimsemeye değer doğru kişiselleştirme platformu, kendi içinde platformdan bağımsız olandır. Perakendecinin teknoloji yığınının diğer katmanlarıyla (perakendenin e-ticaret platformu, envanter yönetim sistemi, mobil, uygulama, mağaza içi POS, kiosklar, e-posta vb.) iyi çalışması gerekir.

Kişiselleştirme motorunu besleyen veri türünü tartışırken, aracın çeşitli veri kaynaklarıyla arayüz oluşturabilmesini sağlamak önemlidir.

API'ler veya bir mikro hizmet yapısı aracılığıyla bilgileri ileri geri iletme yeteneği, bir perakendecinin tüm verileri modellemesini ve alışveriş yapanın tek bir görünümünü oluşturmasını sağlayacaktır. Temeldeki algoritmalar sağlam olmalı ve aracın, temel metriklere ve KPI'lara hızlı raporlamayı etkinleştirmesi gerekir.

Perakende biçimindeki değişikliklerin öngörülemezliği ne olursa olsun, kuruluşların temas noktası veya kanaldan bağımsız olarak akıcı, sürtünmesiz ve kişiselleştirilmiş bir alışveriş yolculuğuna doğru çalışması hala inanılmaz derecede önemlidir.

Dijital olarak çevik olmak ve teknoloji harcamaları için en yüksek yatırım getirisini elde etmek için perakendecilerin kendi tarafında yapay zekaya ihtiyacı var, bu da kişiselleştirilmiş ticareti gerçeğe dönüştürecek.

Meyar Sheik, perakendeciler, üreticiler ve markalar için e-ticaret, Sipariş Yönetimi, Certona Kişiselleştirme, Parasal Kişiselleştirme ve Optimizasyon ve Mobil Satış Noktası dahil olmak üzere bulut ticaret yazılımı ve hizmetleri sağlayan Kibo'da başkan ve ticaret sorumlusudur. Kibo, Meyar'ın CEO ve kurucu olarak görev yaptığı Certona'yı 2019 yılında satın aldı.