Կիրառել AI ՝ Գնումների կատարյալ պրոֆիլը ստեղծելու և անհատականացված փորձեր մատուցելու համար

Գնման պրոֆիլներ և անհատականացում AI- ի միջոցով

Բիզնեսներն անընդհատ ուղիներ են որոնում `իրենց գործունեության և՛ արդյունավետությունը, և՛ արդյունավետությունը բարելավելու համար: Եվ սա միայն կդառնա ավելի կարևոր ֆոկուս, երբ մենք շարունակենք կողմնորոշվել բարդ և անկայուն COVID- ով տուժած առևտրային կլիմայում:

Բարեբախտաբար, էլեկտրոնային առևտուրը ծաղկում է: Ի տարբերություն ֆիզիկական մանրածախի, որի վրա զգալի ազդեցություն են ունեցել համաճարակային սահմանափակումները, առցանց վաճառքներն աճում են:

2020 տոնական սեզոնի ընթացքում, որը սովորաբար ամենաշատ գնումների ժամանակաշրջանն է յուրաքանչյուր տարի, Մեծ Բրիտանիայի առցանց վաճառքներն աճել են 44.8% -ով, իսկ մանրածախ վաճառքների գրեթե կեսը (47.8%) տեղի է ունեցել հեռավոր միջոցներով:

BRC-KPMG մանրածախ վաճառքի մոնիտո

Հորիզոնում մշտական ​​թվային տեղաշարժով, կամ գոնե մեկը, որը կտեսնի բիզնեսների որդեգրումը համընդհանուր ալիք, որպեսզի օգուտ քաղեն երկու աշխարհների լավագույններից, ավելի շատ մարդիկ կփնտրեն նոր թվային բիզնեսի համար անծանոթ գործելակերպը պարզեցնելու ուղիներ, ինչպես նաև նվազեցնել ավելի մեծ ծանրաբեռնվածությունը:

AI- ն արդեն առաջարկում է լուծումներ ցավի այս կետերի համար: Տվյալների հավաքագրման հնարավորությունների և ավտոմատացման տարբերակների միջոցով կա ադմինիստրատիվ առաջադրանքները և ռեսուրսները վատնելու հնարավորությունը նվազեցնելու հնարավորություն, տնտեսելով ձեռնարկություններին ժամանակի և գումարի և արդյունքում ավելի լավ հաճախորդների փորձ ստեղծելու:

Բայց 2021 թ.-ին կա մի դեպք, որ այս քայլն առաջ գնա: Այժմ, երբ մենք տեղյակ ենք AI- ի օգուտների մասին և կարող ենք վստահ լինել, որ այն այստեղ է, որպեսզի մնա, բիզնեսը պետք է ավելի քիչ ռիսկ տեսնի `ներառյալ ինտեգրված մոտեցումը:

Գնման ավելի լավ պրոֆիլներ ստեղծելու համար մատչելի տեխնոլոգիան և տվյալներն օգտագործելով ՝ ընկերությունները կարող են իսկապես օգտագործել իրենց շահերի համար AI- ի ուժն ու կարողությունները:

Ավելի լավ հասկանալ ձեր հաճախորդներին

AI- ն հայտնի է իր տվյալների հավաքելու ունակությամբ `հաճախորդների և շուկայի միտումները ցուցադրելու և կանխատեսելու համար` վերլուծելով գնումների վարքագիծը, ինչպես նաև ազդեցությունները ինչպես միկրո, այնպես էլ մակրո միջավայրում:

Արդյունքը ձեր շուկայի ամբողջական պատկերն է, որն այնուհետև կարող է շարունակվել ՝ տեղեկացնելով բիզնեսի որոշումների մասին: Սակայն առաջընթացի հետ մեկտեղ, տվյալների որակը և օգտագործումը, որոնք ի վիճակի է հավաքել և վերլուծել, տեղափոխվել են թռիչքներով:

Այսօր, և առաջ գնալով, տվյալներն ու պատկերացումները կարող են օգտագործվել ոչ թե ընդհանուր սպառողական հատվածների, այլ յուրաքանչյուր առանձին հաճախորդի մանրամասն և ճշգրիտ ընկալման համար: Օրինակ, cookie- ի տվյալների հավաքագրման և ընդունման միջոցով, երբ հաճախորդը այցելում է ձեր կայք, դուք կարող եք սկսել կառուցել դրանց պրոֆիլները, ներառյալ ապրանքի հետաքրքրությունները և զննարկման նախապատվությունները:

Այս գրառումների մեջ անվտանգ պահված այս տեղեկատվության շնորհիվ դուք կարող եք հարմարեցնել բովանդակությունը, երբ նրանք նորից այցելեն էջ ՝ ավելի անձնական և բարենպաստ փորձ ստեղծելու համար: Եվ եթե համաձայն եք ձեր քաղաքականության մեջ, կարող եք նույնիսկ օգտագործել այս տեղեկատվությունը ՝ նպատակային գովազդներն ու հաղորդակցությունները հարմարեցնելու համար:  

Այժմ կան տարբեր տեսակետներ այս պրակտիկայի էթիկայի վերաբերյալ: Չնայած խստացման կանոնակարգերով և համապատասխանության միջոցներով տվյալների հավաքագրման վերահսկողությունը մնում է սպառողների ձեռքում: Նրանց համար, ովքեր ընդունում են, մանրածախ վաճառողի պարտականությունն է և, իրենց շահերից ելնելով, խելամտորեն օգտագործել այն:

Սովորաբար, սպառողը կցանկանա հիշել զննարկման իր նախասիրությունները: Դա հնարավորություն է տալիս գնումների ավելի հարմարավետ փորձ ձեռք բերել և նրանց ժամանակ է խնայում զրոյացման և զտման տարբերակները: Իրականում:

Սպառողների 90% -ը ավելի հեշտ փորձի համար պատրաստ է անձնական վարքագծի վերաբերյալ տեղեկատվություն կիսել ապրանքանիշերի հետ: Այսպիսով, ապրանքանիշը, որն ի վիճակի է դա անել, շատ ավելի բարենպաստ կդիտարկվի ՝ խրախուսելով վերանայումները և կրկնվող գնումները:

Forrester և RetailMeNot

Այն, ինչ նրանք չեն ցանկանում, այն է, որ ապրանքանիշերը չարաշահեն իրենց ունեցած գիտելիքները ՝ դրանք սպամ ուղարկելով անվերջ հաղորդակցությունների և նոր նպատակային գովազդների միջոցով: Փաստորեն, դրանք կարող են իրականում վնասել ապրանքանիշի հեղինակությանը, այլ ոչ թե նրան ինչ-որ լավություններ առաջարկել:

Բայց ձեր հավաքած տվյալները կօգնեն ձեզ նույնպես կանխատեսել դա: Դուք կարող եք պարզել, թե որ տեսակի գովազդներն են ավելի լավ արձագանքում յուրաքանչյուր հաճախորդի կողմից, և նույնիսկ մանրամասնում են այն ժամանակը, երբ նա արձագանքել է, ինչ ձևով, ինչ սարքի կամ ալիքի վրա, ինչքա՞ն ժամանակ է, և արդյոք դա իրոք խրախուսել է սեղմել կամ դարձի.

Այս տեղեկատվությունն անգնահատելի է պրոֆիլների գնման համար: Դրանով դուք կարող եք ստեղծել ավելի հաջող արշավներ և առաջարկներ, երբ ձեր հաճախորդներին տալիս եք հենց այն, ինչ ուզում են:

Եվ չնայած նախկինում անհատական ​​պրոֆիլները հակված էին խմբավորված լինել բաժինների ըստ նմանությունների, AI ինտեգրված համակարգերի ավտոմատացման ունակությունները նշանակում են, որ յուրաքանչյուր անհատ սպառողի կարող է տրվել անձնական և հարմարեցված փորձ:

Հաջողությունն ու վաճառքի արդյունքները խոսուն են: Անհատականացված բովանդակությունն արդեն ավելի լավ ներգրավվածության տոկոսներ է ստանում, քան ավելի ընդհանուր այլընտրանքները.

Անհատականացված էլ-նամակները կարող են հասնել բաց տոկոսադրույքների մինչև 55% աճի: 

Deloitte

Իսկ

Սպառողների 91% -ը ավելի հավանական է, որ գնումներ կատարի ապրանքանիշերի հետ, որոնք տալիս են համապատասխան առաջարկներ և առաջարկություններ:

Accenture Pulse Survey

Հիմա պարզապես մտածեք, թե որքանով կարող են ավելի հաջող լինել այս գործողությունները, եթե մենք թիրախավորումը կատարենք մեկ քայլ առաջ և մեր որոշումները տեղեկացնենք AI- ի առաջխաղացման միջոցով հավաքած տեղեկատվության միջոցով ՝ մանրամասն և ճշգրիտ գնման պրոֆիլներ ստեղծելու համար:

Անձամբ ես հավատում եմ, որ դա հնարավորություն է, որը հնարավոր չէ կորցնել:

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.