Применение ИИ для создания идеального профиля покупателя и предоставления персонализированного опыта

Покупка профилей и персонализация с помощью ИИ

Компании постоянно ищут способы повысить эффективность и результативность своей деятельности. И это станет еще более важным направлением, поскольку мы продолжаем ориентироваться в сложном и нестабильном коммерческом климате, пораженном COVID.

К счастью, электронная торговля процветает. В отличие от розничной торговли, на которую существенно повлияли ограничения пандемии, онлайн-продажи растут.

Во время праздничного сезона 2020 года, который обычно является самым загруженным периодом покупок каждый год, онлайн-продажи в Великобритании выросли на 44.8%, при этом почти половина (47.8%) всех розничных продаж происходит через удаленные средства.

BRC-KPMG Розничные продажи Monito

В связи с необратимым цифровым сдвигом на горизонте или, по крайней мере, с тем, что предприятия примут омниканальный подход, чтобы извлечь выгоду из обоих миров, все больше людей будут искать способы упорядочить то, что может быть незнакомым для нового цифрового бизнеса, поскольку а также уменьшить большую рабочую нагрузку.

ИИ уже предлагает решения для этих болевых точек. Благодаря своим возможностям сбора данных и опциям автоматизации существует возможность сократить административные задачи и потраченные впустую ресурсы, экономя время и деньги предприятий и в результате улучшая качество обслуживания клиентов.

Но в 2021 году есть основания сделать еще один шаг в этом направлении. Теперь, когда мы знаем о преимуществах искусственного интеллекта и можем быть уверены, что он никуда не денется, предприятия должны видеть гораздо меньше рисков, связанных с интегрированным подходом.

Используя доступные технологии и данные для создания более эффективных профилей покупок, компании могут действительно использовать возможности и возможности ИИ в своих интересах.

Лучшее понимание ваших клиентов

Искусственный интеллект известен своей способностью собирать данные, чтобы демонстрировать и прогнозировать тенденции клиентов и рынка путем анализа покупательского поведения, а также влияния как в микро-, так и в макро-среде.

В результате вы получаете целостную картину вашего рынка, которая затем может использоваться для принятия бизнес-решений. Но по мере его развития качество и использование данных, которые он может собирать и анализировать, стремительно меняются.

Сегодня и в будущем данные и идеи можно использовать для получения подробного и точного понимания каждого отдельного клиента, а не общих потребительских сегментов. Например, путем сбора и принятия данных cookie, когда клиент посещает ваш веб-сайт, вы можете начать создавать его профили, включая интересы продукта и предпочтения просмотра.

Благодаря тому, что эта информация надежно хранится в ваших записях, вы можете адаптировать контент при повторном посещении страницы, чтобы создать более личный и благоприятный опыт. И если это согласовано в вашей политике, вы даже можете использовать эту информацию для настройки целевой рекламы и сообщений.  

Сейчас существуют разные взгляды на этику этой практики. Хотя с ужесточением правил и соблюдением мер контроль за сбором данных остается в руках потребителей. Для тех, кто соглашается, розничный продавец обязан и в своих интересах, чтобы они использовали его разумно.

Обычно потребитель хочет, чтобы его предпочтения при просмотре веб-страниц запомнились. Это делает процесс покупок более удобным и экономит время при сбросе и повторной фильтрации параметров. По факту:

90% потребителей готовы делиться информацией о личном поведении с брендами для облегчения работы. Таким образом, к бренду, который может это сделать, будут относиться гораздо более благосклонно, что будет стимулировать повторные посещения и повторные покупки.

Forrester и RetailMeNot

Однако они не хотят, чтобы бренды злоупотребляли знаниями, которыми они владеют, рассылая им бесконечные сообщения и перенаправленную рекламу. Фактически, они могут навредить репутации бренда, а не предложить ему какие-либо услуги.

Но собранные вами данные также могут помочь вам предсказать это. Вы можете определить, на какой тип рекламы лучше всего реагирует каждый клиент, и даже подробно описать время, когда на нее откликнулись, в какой форме, на каком устройстве или канале, как долго и действительно ли она способствовала переходу по ссылкам или конверсия.

Эта информация бесценна для построения профилей покупки. С его помощью вы можете создавать более успешные кампании и предложения, поскольку вы даете своим клиентам именно то, что они хотят.

И хотя в прошлом отдельные профили, как правило, группировались в сегменты по сходству, возможности автоматизации интегрированных систем ИИ означают, что каждому отдельному потребителю может быть предоставлен индивидуальный и индивидуальный подход.

Успех и результаты продаж говорят сами за себя. Персонализированный контент уже получает более высокие показатели вовлеченности, чем более общие альтернативы:

Персонализированные электронные письма могут повысить открываемость до 55%. 

Deloitte

Разумеется,

91% потребителей с большей вероятностью будут делать покупки у брендов, которые предоставляют соответствующие предложения и рекомендации.

Обзор Accenture Pulse

А теперь просто подумайте, насколько более успешными могут быть эти действия, если мы сделаем еще один шаг вперед и будем информировать свои решения с помощью информации, которую мы собрали с помощью достижений искусственного интеллекта, чтобы создать подробные и точные профили покупателей.

Лично я считаю, что это возможность, которую нельзя упускать.

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.