Каждый бизнес начал раскрывать некоторые ключевые секреты своего успеха, как и индустрия розничной торговли. В чем ключ к розничной торговле? Персонализация. Это стало центральным направлением для предприятий, и они делают все возможное, чтобы предложить своим клиентам персонализированный опыт. Что-то, что просто говорит: «Все дело в тебе».
Это трудная задача, когда люди поддерживают все усилия по персонализации. Прогулки в персонализации на основе ИИ! Искусственный интеллект и машинное обучение (МО) открыли двери для предприятий, чтобы предоставить им опыт, который они всегда представляли. Этот блог подробно расскажет, как, почему и что из этого.
Растущее значение персонализации в розничной торговле
Люди — социальные существа, которые хотят чувствовать себя важными. Компании поддерживают это чувство важности с помощью персонализации, которая стала жизненно важным элементом в сфере розничной торговли. Каждое объявление, которое вы видите в своей ленте социальных сетей, — это то, что вы обсуждали или искали. Это уникальный и актуальный опыт сам по себе. Вся эта персонализация делается для того, чтобы способствовать более глубокой связи с клиентами, которые, в свою очередь, становятся лояльными и продолжают возвращаться.
По данным Epsilon, 80% потребителей с большей вероятностью совершат покупку у бренда, предлагающего персонализированный опыт. В мире, управляемом данными, именно благодаря этой статистике ритейлеры все больше инвестируют в персонализацию на основе ИИ в бизнесе, чтобы создать впечатление, которое восклицает: «Это для вас».
Влияние персонализации на клиентский опыт
ИИ адаптируется и учится быстрее, и поэтому персонализация на основе ИИ революционизирует опыт каждого клиента. Благодаря такому огромному количеству данных и идей розничные продавцы сегодня могут лучше понимать своих клиентов. От их предпочтений до их привычек и поведения. Вот лишь несколько чудес ИИ для розничной торговли:
Улучшенное обнаружение продукта и удовлетворенность клиентов
ИИ может использовать простую метрику того, сколько времени вы провели, зависая над продуктом, и немедленно начать создавать опыт, показывая вам больше того, что вам понравилось, и меньше того, что вам не понравилось. Теперь это очень персонализированный опыт.
Повышение вовлеченности и лояльности клиентов
Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, могут взаимодействовать с клиентами так, как будто они их знают! Корректируя свои ответы в режиме реального времени и отвечая, действительно зная что-то о человеке. Чат-боты были эффективны в прошлом. Но давайте будем честными; они являются одним из самых общих и роботизированных взаимодействий бренда со своими клиентами. Чат-боты с искусственным интеллектом могут отвечать как настоящий представитель службы поддержки клиентов, что приводит к лучшему взаимодействию с клиентами.
Повышение коэффициента конверсии и рост доходов
С ИИ клиент лучше вовлечен и получает более персонализированный опыт, что приводит к лучшим конверсиям. Как мы упоминали в начале, ключ в том, чтобы клиент почувствовал, что «это о вас», и вуаля, у вас есть конверсия, и она, вероятно, повторится.
Ключевые технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для персонализации
Есть много способов, которыми ритейлеры могут внедрить ИИ в свой бизнес. Для этого нужно знать, что они из себя представляют.
Прогнозная аналитика
Данные, собранные за эти годы, стали чрезвычайно полезными при использовании прогнозной аналитики. Анализируя исторические данные, предиктивная аналитика может прогнозировать поведение клиентов. Это, в свою очередь, ведет к более эффективному бизнесу и, в свою очередь, к более оптимизированному маркетингу. Розничные продавцы могут предвидеть потребности и предпочтения, оптимизировать запасы и предлагать более персонализированные предложения.
Обработка естественного языка (NLP)
Любая информация, которую предоставляет клиент, является формой данных, которые можно проанализировать. Именно это и делает НЛП. Данные из обзоров, социальных сетей и других источников могут лучше вооружить бизнес. Используя методы NLP на основе ИИ, розничные продавцы могут лучше понять потребности и предпочтения своих клиентов, точно настроить свои предложения и предоставить более персонализированный и целенаправленный опыт.
Компьютерное зрение и визуальный поиск
Классифицируя визуальные данные, компьютерное зрение позволяет ритейлерам предлагать еще более персонализированные рекомендации. Анализируя, какие цвета, стили и тенденции больше интересуют клиента, аналитика на основе ИИ может предлагать продукты, к которым клиент, скорее всего, склонен.
Внедрение стратегий персонализации на основе ИИ
Не существует готовой формулы для внедрения ИИ и машинного обучения. Так что лучше всего вам прочитать о том, как ритейлеры могут использовать возможности персонализации.
- Сбор и анализ данных о клиентах. Собирайте данные из различных источников, например историю покупок, поведение в Интернете и отзывы клиентов, чтобы получить представление об индивидуальных предпочтениях и привычках. Чем больше у вас данных, тем лучше будет работать ваш ИИ.
- Анализ предпочтений и поведения клиентов. Получите глубокое понимание собранных данных, чтобы определить тенденции и шаблоны, которые могут сформировать стратегии персонализации.
- Интеграция инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения в розничную торговлю. Сегодня существует множество инструментов на выбор. После того, как вы определили свои приоритеты в отношении того, что вы ищете, внедрите соответствующие технологии на основе ИИ для поддержки процесса персонализации, такие как:
- Рекомендательные двигатели
- Инструменты оптимизации конверсии
- Инструменты визуального поиска
Есть гораздо больше компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, которые продолжают разрабатывать инструменты, чтобы дать бизнесу новые сверхспособности.
- Оптимизация усилий по персонализации на основе аналитических данных. Постоянно уточняйте и оценивайте эффективность стратегий персонализации и при необходимости вносите коррективы для обеспечения постоянного улучшения.
Реальные примеры персонализации на основе ИИ в розничной торговле
Ритейлеры наткнулись на золотую жилу с искусственным интеллектом, помогающим им увеличить продажи. Многие ритейлеры внедрили AI и ML для персонализации.
- Amazon. Amazon стала такой крупной компанией не просто так. Они начали использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по продуктам. Это привело к увеличению продаж и повышению удовлетворенности клиентов. Вы знаете, что это делает? Это делает лояльных клиентов, которые вернутся снова и снова!
- Sephora. Неудивительно, что этот магазин косметики использовал технологию компьютерного зрения в своем приложении Virtual Artist. Это позволяет клиентам виртуально примерять средства для макияжа и получать персональные рекомендации, основанные на их предпочтениях.
- Stitch Fix. Этот онлайн-сервис по стилю использует искусственный интеллект и машинное обучение для анализа предпочтений клиентов и создания индивидуального выбора одежды с учетом индивидуальных вкусов. Этот чрезвычайно персонализированный опыт приводит к более высокому уровню удовлетворенности клиентов и их удержанию.
Проблемы и этические аспекты персонализации на основе ИИ
Конечно, ИИ наделал много шума среди ритейлеров, но он также создает некоторые проблемы и этические соображения:
- Конфиденциальность и безопасность данных. Многие продавцы данных теперь должны обеспечить их защиту и ответственное использование, соблюдение правил конфиденциальности и поддержание доверия клиентов.
- Минимизация данных. Розничные продавцы должны сбалансировать предоставление персонализированного опыта и сбор минимально необходимого объема данных, соблюдая предпочтения клиентов в отношении конфиденциальности.
- Предубеждения в алгоритмах ИИ. В конце концов, это машина. Таким образом, розничные продавцы должны контролировать системы персонализации на основе ИИ, чтобы предотвратить предвзятость и дискриминацию и обеспечить справедливое и равное отношение ко всем покупателям.
Всем нравится чувствовать себя центром своего мира, и именно так розничные торговцы намерены заставить своих клиентов чувствовать себя. Благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению ритейлеры наконец-то получили ключ к тому, чтобы заставить клиентов чувствовать, что этот опыт предназначен для них. Такой индивидуальный опыт повышает лояльность к бренду, увеличивает количество повторных продаж и обеспечивает удовлетворенность клиентов. Компании день ото дня становятся конкурентоспособными, и персонализация в бизнесе на основе ИИ является ключом к сохранению преимущества на игровой площадке.
Автор сценария: Хафиз Усман и Шаафай Зия
