Экосистема розничной торговли переживает сложнейшую и крупнейшую трансформацию в сфере клиентского опыта. С устройствами, каналами и торговыми площадками конкуренция беспрецедентна, и накал страстей растет. Мы видели социальные и мобильные сбои. День за днем цифровые платформы меняются и создают новые средства для увеличения посещаемости и конверсий.
Новым прорывом в этой отрасли является применение искусственного интеллекта в розничной торговле для цифрового определения требований потребителя, интеллектуального формирования его профиля и предоставления ему в режиме реального времени опыта личного погружения.
Озеро розничной торговли: контекст важнее количества
Данные стали ключевым ингредиентом в этом, и они могут иметь любой размер или форму. Ранее ритейлеры получили возможность общаться со своими покупателями только в физических магазинах. Это не давало особых возможностей для сбора данных о клиентах, понимания их требований и предоставления им индивидуальных рекламных предложений. Однако с приходом революции в области электронной коммерции и связанной с ней цифровой трансформации в розничной торговле происходит смена парадигмы в сфере розничной торговли.
Схемы покупок клиентов начали радикально меняться, и они начали использовать омниканальность, включая мобильные, интернет-магазины и физические магазины, и стали полагаться на социальные сети, форумы, блоги и т. д., чтобы получать обзоры и рейтинги продуктов в режиме реального времени. они хотят делать покупки. Все эти конечные точки начали собирать большие объемы данных о клиентах и аналитическую информацию, которая может изменить ландшафт розничного бизнеса. Ритейлеры признали этот сбой и лихорадочно собирают данные из всех источников, включая сторонние, торговые площадки, торговые терминалы, маяки, социальные сети, CRM, поток кликов, управление заказами, чтобы получить ценную информацию и оптимизировать свой бизнес.
Однако, с другой стороны, эти данные из нескольких источников загнали все предприятие в тупик со слишком большим объемом данных и единственным моментом истины.
Озера данных переполнены данными, но конвейеры преобразования по-прежнему пусты. Исследование озер данных дает два очень важных вывода:
- Более 75 % данных не связаны с клиентским опытом
- Количество ложных срабатываний увеличивается с озером, и информация теряет свою актуальность
Путь вперед заключается не в агрегировании данных и затоплении озер, а вразумном объединении информации и соединении ее с контекстным словарем, который улучшает качество обслуживания клиентов.
Этот словарь опыта меняется в зависимости от предметной области и обогащается со временем.
Опыт клиента - «Искажение с помощью линзы»или«Дифракция с призмой»
Давайте теперь посмотрим на использование этого интеллекта, который мы выбрали и подключили. Этот взаимосвязанный интеллект формируетфундамент для стимулирования рекомендаций, персонализации и релевантности.
Давайте начнем с рекомендаций и персонализацииОба эти слова использовались и злоупотреблялись друг против друга и вместе.
Они служат разному контексту. Персонализация - это намерение клиента, а в рекомендациях учитывается контекст. Рекомендации в основном основаны на причинах и обоснованиях, тогда как персонализация является прямым результатом отношений. Оба требуют, чтобы клиент был распознан и сформирован в цифровом виде. Рекомендации используют данные, пересекающие экосистему клиента и предприятия, персонализация использует небольшую экосистему клиента.
Клиент 360 в большинстве розничных продавцов дает объективное представление о покупателе, увеличивая его профиль и искажая его изображение.
Речь идет не об увеличении, а о расширении спектра поведений и расширении оттенков посредством призматической дифракции.
Релевантность обеспечивает более 43% конверсий. Ритейлеры, спешащие к конверсии, полностью концентрируются на покупателях, игнорируя при этом свои продукты и сайты. Путь к конверсии на сайте происходит через поиск и просмотр. Если метаданные продуктов не пополняются и не обновляются, результаты поиска нулевые, что приводит к падению конверсии.
Метаданные бывают в основном двух типов
- Связь с предметной областью - например, цвет, точность, качество звука и т. д.
- Связанные с фольксономией - разговоры связаны, например, «лучший семейный автомобиль», «Соотношение цена/качество» и т. д.
Пополнение данных о содержании продукта за счет разговоров само по себе может сократить количество поисковых запросов на 75 % и повысить релевантность на 28-35 %.
Разговоры с каналов и сайта могут расширить словарный запас сайта и улучшить впечатления
В условиях нестабильной экономики, растущей конкуренции и меняющихся требований клиентов ритейлерам нужны не только данные из нескольких источников, но и правильные данные и правильная стратегия, которая сопоставляет правильные показатели с интеллектуальными процессами принятия решений и помогает им трансформировать бизнес. FIRE (Federatedinsights inRetailExperience) - это новая платформа, которая соединяет клиента и предприятие в каждой точке взаимодействия, улавливая сигналы, объединяя разговоры и создавая беспрепятственный опыт. Платформа, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении, извлекает бизнес-аналитику, а также добавляет семантику и обработку естественного языка, чтобы придать эмоциональный оттенок опыту розничных клиентов.
В розничном бизнесе нас ждут еще более захватывающие времена, и давайте следить за интересными обновлениями.