Сезон отпусков — самое интересное время года для бизнеса

Сезон отпусков — самое интересное время года для бизнеса. Это всегда приводило к одним из самых высоких продаж года. В 2019 году праздничные онлайн-продажи только в США достигли 135,35 млрд долларов, а средняя стоимость заказа достигла 152,95 долларов. После беспрецедентного 2020 года ритейлеры предпринимают множество смелых маневров, чтобы переломить ситуацию в новом году.

Успешная праздничная стратегия в 2021 году требует гораздо большего, чем просто присутствие в Интернете. Чтобы конкурировать в течение одного из самых странных сезонов после самого странного года, бренды пытаются установить более значимые связи с потребителями, предлагая гиперперсонализированные онлайн-опыты и гарантируя, что праздничные покупатели испытают не что иное, как чистое удобство и душевное спокойствие.

В 2020 году ритейлеры столкнулись с новыми проблемами и множеством неизвестных. Для начала, вот несколько ключевых вещей, которые нельзя было игнорировать:

Поведение клиентов значительно изменилось во время пандемии, и теперь ожидания только выросли
Покупатели поколения Z и миллениалы, обладающие максимальной покупательной способностью, сосредоточились на устойчивости и душевном спокойствии.
Индустрия электронной коммерции пережила пять лет цифровой трансформации за два месяца благодаря пандемии. Иммерсивные передовые технологии, такие как голосовые покупки, просмотр с помощью ИИ и машинное обучение, больше не рассматривались как необязательные, они стали обязательными для обеспечения превосходного обслуживания клиентов.
Вот десять способов, как большие данные и технологии искусственного интеллекта помогают предприятиям ускорить продажи в электронной коммерции.

1. Гипер-персонализированные рекомендации по продуктам с помощью машинного обучения.
Предоставление людям именно того, что они хотят, — лучший способ привлечь новых клиентов и удержать существующих. Таким образом, наличие интеллектуальных систем для поиска продуктов или услуг, которые люди были бы склонны покупать, кажется вполне естественным. Для этого большую роль играют данные и машинное обучение. Они помогают компаниям предлагать правильные предложения нужным клиентам в нужное время. Исследования доказали, что предоставление релевантных рекомендаций по продуктам может оказать значительное влияние на продажи. Согласно исследованию,45 % покупателей сообщают, что они, скорее всего, сделают покупки на сайте, который опережает их выбор, а 56 % с большей вероятностью вернутся на такой сайт. Умные системы искусственного интеллекта позволяют глубже погрузиться в предпочтения и настроения покупателей и помогают розничным торговцам и компаниям электронной коммерции предоставлять своим клиентам именно то, что они могут искать.

2. Включение интеллектуального поиска с использованием НЛП
Весь смысл эффективного поиска заключается в том, чтобы правильно понять намерения пользователя и предоставить именно то, что он хочет. Все больше и больше компаний используют современный клиентоориентированный поиск на основе ИИ, который позволяет ему думать как люди. Он использует расширенные средства распознавания изображений и видео и обработки естественного языка, чтобы постоянно улучшать и контекстуализировать результаты для клиентов, что в конечном итоге помогает компаниям более тщательно закрывать потенциальных клиентов.

3. Индивидуальный маркетинг с использованием расширенной аналитики
При индивидуальном маркетинге розничные продавцы применяют более целенаправленный подход к предоставлению персонализированного опыта, чем при предоставлении персонализированных рекомендаций по продуктам или интеллектуальных поисковых системах. Такие данные, как просмотры страниц и поведение посещений, составляют основу индивидуального маркетинга. По мере сбора и обработки этих данных выявляются общие черты, соответствующие широким сегментам клиентов. По мере дальнейшего уточнения этих данных появляется более четкая картина индивидуальных предпочтений и профиля 360 °, который информирует о действиях продавца в реальном времени.

4. Оптимизированное ценообразование с использованием больших данных
Существует множество переменных, влияющих на решение потребителя о покупке чего-либо: сезонность продукта, доступность, размер, цвет и т. д. Но во многих исследованиях цена является фактором номер один, определяющим, будет ли покупатель покупать продукт.

Ценообразование — это область, которой традиционно занимается аналитик после глубокого изучения огромного количества данных. Но сегодня методы, основанные на больших данных и машинном обучении, помогают ритейлерам ускорить анализ и создать оптимизированную цену, часто несколько раз за один день. Это помогает удерживать цену на правильном уровне, чтобы не отпугивать потенциальных покупателей и даже не поглощать другие продукты, но при этом достаточно высокой, чтобы обеспечить приятную прибыль.

5. Прогнозирование спроса на продукцию и планирование запасов
В первые месяцы пандемии у многих ритейлеров запасы важнейших предметов, таких как лицевые покрытия и дезинфицирующие средства для рук, были преждевременно исчерпаны. В некоторых категориях продуктов цепочки поставок не смогли восстановиться достаточно быстро, а некоторые даже еще не восстановились. Никто не мог предсказать натиск коронавируса и его надвигающуюся тень на ритейлеров, но последовавший за этим катастрофический эпизод проливает свет на необходимость лучшей оптимизации запасов и планирования в цепочке поставок потребительских товаров.

Розничные продавцы и дистрибьюторы, которые на раннем этапе использовали подходы, основанные на машинном обучении, для планирования цепочки поставок, добились большего успеха, чем их современники, которые продолжали полагаться исключительно на аналитиков. Имея работающую модель, данные приводили к более разумным решениям. Включение внешних модулей данных, таких как данные из социальных сетей (Twitter, Facebook), макроэкономические показатели, данные о состоянии рынка (акции, доходы и т. д.) в модель прогнозирования, в дополнение к прошлым образцам сезонных изменений данных запасов, помогает правильно определить модель спроса на продукт.

6. Смешение цифрового и офлайн-опыта с помощью многоканальных предложений электронной коммерции.
Пандемия подтолкнула многих людей, которые обычно делают покупки лично, делать покупки в Интернете. Ритейлеры рассматривают несколько вариантов доставки товаров в руки своих клиентов, включая бесконтактные транзакции и самовывоз. Нельзя сказать, что эти многоканальные модели выполнения не существовали до того, как разразился коронавирус, но они значительно ускорились в условиях COVID-19. ИИ помогает ритейлерам ускорять внедрение таких инноваций, как предложения электронной коммерции, сочетание цифрового и офлайн-впечатлений, самовывоз и более быстрая доставка, а также бесконтактная доставка и оплата.

7. Усиление кибербезопасности и борьба с мошенничеством с помощью ИИ
Мошенничество всегда является угрозой во время праздников. А учитывая пандемию COVID-19 и последующий переход ко всему онлайну, уровень мошенничества в этом сезоне подскочил на 60% . Увеличение числа транзакций без предъявления карты побуждает мошенников злоупотреблять картами, которые были скомпрометированы. Скимминг, утерянные и украденные карты, фишинг, захват учетных записей и мошенничество с приложениями представляют собой другие лазейки для гнусных эксплойтов. В двух словах, по прогнозам, в этом году мошенники будут вымогать у невиновных клиентов примерно на 5,5% больше. В этом случае эмитенты карт и продавцы, вооруженные машинным обучением и искусственным интеллектом, анализируют огромные объемы транзакций, выявляют случаи попыток мошенничества и автоматизируют реагирование на них.

8. Чат-боты с искусственным интеллектом для обслуживания клиентов
Чат-боты, которые могут автоматически реагировать на повторяющиеся и предсказуемые запросы клиентов, являются одним из самых быстрорастущих секторов больших данных и искусственного интеллекта. Благодаря достижениям в NLP и генерации естественного языка чат-боты теперь могут правильно понимать сложные письменные и устные запросы самого тонкого порядка. Эти умные помощники уже экономят компаниям миллионы долларов в год, дополняя представителей службы поддержки людей в решении проблем с покупками, облегчая возвраты, помогая найти магазины, отвечая на повторяющиеся запросы о часах работы и т. д.

9. Инструкции по искусственному интеллекту для безболезненной покупки подарков
Поскольку это самое загруженное время года, когда клиенты переполняют веб-сайты и рассказы о покупках подарков, пробелы в обслуживании клиентов могут серьезно сбить с толку и разубедить и без того нерешительного покупателя. В таком сценарии такие инструменты, как интерактивный поиск подарков на основе ИИ, вовлекают покупателей в разговор, задавая несколько вопросов о личности получателя подарка и немедленно предоставляя им идеи подарков, помогая даже самому неуверенному покупателю подарков найти идеальный подарок. с небольшим колебанием. Это помогает клиентам преодолеть паралич выбора и нерешительность, а также помогает компаниям повысить конверсию, принося пользу обеим сторонам таблицы транзакций.

10. Системы дополненной реальности для расширенного опыта покупок
AR выводит покупки и обслуживание клиентов в электронной коммерции на новый уровень. От визуального мерчандайзинга до гипер-персонализации дополненная реальность предлагает несколько преимуществ. Gartner указала в отчете о прогнозах на 2019 год, что к 2020 году ожидается, что до 100 миллионов потребителей будут использовать дополненную реальность в своих покупках, и это пророчество сбылось. Карантин и изоляция, вызванные Covid-19, быстро увеличили спрос на системы дополненной реальности.

Основанный на подходе «попробуй, прежде чем купить», расширенный шоппинг привлекает клиентов, позволяя им взаимодействовать с выбором продуктов в Интернете, прежде чем они приступят к покупке. Например, AR помогает покупателям визуализировать, как будет выглядеть их новая мебель, перемещая камеры своих смартфонов по комнате в режиме реального времени и получая представление о размере предмета и текстуре материала для более глубокого понимания перед покупкой. . В другом случае AR помогает женщинам покупать косметику, предоставляя им представление о различных взглядах на их собственное лицо одним нажатием кнопки.

Чтобы выжить в конкурентной среде электронной коммерции и достичь целей по праздничным доходам в этом году, продавцы и розничные продавцы действительно бросают вызов статусу-кво и внедряют технологии на основе ИИ для удовлетворения ожиданий клиентов. Искусственный интеллект — это действительно будущее розничной торговли, и если вы не используете возможности искусственного интеллекта, машинного обучения и связанных с ними технологий, вы теряете деньги.