قادة الفكر
لماذا لا تقود الذكاء الاصطناعي إيرادات البيع بالتجزئة – بعد
أصبح الذكاء الاصطناعي كلمة شائعة في البيع بالتجزئة ولأسباب وجيهة. إنه يتنبأ بالسلوك ويتصرف ويساعد العلامات التجارية على الشعور بالاستجابة أكثر من أي وقت مضى. يقول ما يقرب من 90٪ من تجار التجزئة إن الذكاء الاصطناعي قد تحسن من رضا العملاء.
لكن الرضا لا يترجم دائمًا إلى مبيعات. في الواقع ، يقول أقل من نصفهم أنه نقل العصا على الإيرادات.
ماذا يفتقر إليه الأمر؟
في كثير من الأحيان ، ليس التكنولوجيا هي المشكلة. إنها الاستراتيجية. تجار التجزئة الأكثر نجاحًا يستفيدون من الذكاء الاصطناعي لبناء روابط حقيقية وتحسين الاستراتيجيات حول ما يدفع فعلاً الشراء. إنهم يفهمون أن المتسوقين اليوم لا يؤثرون بالتأتمرات ؛ إنهم يريدون الشعور بالرؤية والفهم والمساعدة الحقيقية.
هنا ما يعمل ، وما لا يعمل ، وكيف يمكن لتجار التجزئة تحويل الذكاء الاصطناعي من أداة واعدة إلى محرك حقيقي للنمو.
إعادة التفكير في الاتصال بالعملاء
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل الكثير: يمكنه قراءة الوجوه وتنبؤ السلوك وتوليد اقتراحات مخصصة بمقاييس كبيرة. ولكن حتى مع كل هذه القوة ، لا تزال العديد من الاستراتيجيات التي تديرها الذكاء الاصطناعي قصيرة عن هدفها النهائي: التحويل.
خذ على سبيل المثال عاطفة الذكاء الاصطناعي. يستخدم بعض تجار التجزئة الكاميرات والميكروفونات لتحليل التعبيرات والنبرة ، بحثًا عن إشارات مثل الارتباك أو الإحباط أو الاهتمام. هذا يسمح للموظفين بالتدخل في اللحظة المناسبة أو تعديل العروض تلقائيًا في الوقت الفعلي. ولكن ما لم تكن هذه التدخلات مدروسة جيدًا ومفيدة حقًا ، فإنها ت рисك أن تشعر بالغزو أو الغرابة بدلاً من الإقناع.
يستخدم آخرون الذكاء الاصطناعي لمحاكاة رحلات التسوق قبل حدوثها ، ونمذجة كيف قد يستجيب الناس لتصميم جديد أو منتج أو ترويج. يمكن أن يكون هذا النوع من الرؤية التنبؤية قويًا – ولكن فقط إذا عمل تجار التجزئة على البيانات بطريقة تتوافق مع دوافع العملاء الحقيقية ، وليس السلوك المفترض فقط.
تظهر طريقة مباشرة من خلال بيانات الحزب الصفر ، حيث يشارك المتسوقون تفضيلاتهم طواعية من خلال الدردشة أو المساعدين الافتراضيين أو استطلاعات صفحات المنتجات. هذه الطريقة أكثر شفافية وتمكن من بناء الثقة – ولكن مرة أخرى ، فقط إذا كان المتابعة يبدو ذا صلة. إذا قال العميل إنهم يحبون ديكور المنزل المتنقي ، ولكن الموقع يغمرهم بالأنماط الصاخبة والأشياء غير الموضة ، فإن هذه الثقة تختفي بسرعة.
تظهر هذه الأمثلة أن تجار التجزئة لا يفتقرون إلى الأدوات. ما يفتقر إليه ، في كثير من الحالات ، هو ترجمة هذه الأدوات إلى لحظات العملاء التي تترجم فعلاً – خلالها تتطابق الصلة والوقت والنبرة جميعًا لتحفيز البيع.
ما الذي يمنع البيع بالتجزئة؟
على الرغم من الاستثمارات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي ، لا يزال العديد من تجار التجزئة يعانون من مشاكل البيانات المتسخة والتفاعلات غير الشخصية وقياس معايير الأداء الخاطئة. بدون حل هذه القضايا ، لن تتحرك حتى الأدوات الأكثر تطورًا العصا على الإيرادات.
1. بيانات قديمة ومبعثرة
يجمع تجار التجزئة كميات هائلة من بيانات العملاء ، ولكن معظمها غير مكتمل أو قديم أو منتشرة عبر أنظمة مختلفة. هذا يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي تحديد أنماط ذات معنى أو توليد توصيات موثوقة. إذا كان ملف العميل يفتقر إلى معلومات رئيسية – مثل المشتريات الحديثة أو نقاط السعر المفضلة أو تفضيلات الاتصال – قد يُقترح النظام منتجات غير ذات صلة أو يرسل عروض غير موقوتة تفعل أكثر ضررًا من الخير.
لتصحيح هذا ، يحتاج تجار التجزئة إلى تنظيف بياناتهم بانتظام ودمجها في مكان واحد. يمكن لمشغل بيانات العملاء (CDP) أن يساعد من خلال سحب المعلومات من البريد الإلكتروني وسجلات المبيعات وبرامج الولاء ووسائل التواصل الاجتماعي إلى عرض واحد محدث. مع بيانات أفضل ، يمكن للذكاء الاصطناعي تفسير السلوك بدقة أكبر وتailor الاقتراحات ودعم الخبرات التي تؤدي إلى تحويلات أقوى وولاء طويل الأمد.
2. تفاعلات الذكاء الاصطناعي الروبوتية
حتى مع بيانات نظيفة ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفشل إذا لم تشعر بالشخصية الكافية. في كثير من الأحيان ، يعتمد تجار التجزئة على جهود سطحية مثل استخدام اسم العميل في رسالة بيع عامة أو عرض نفس التوصيات للمستخدمين الذين تصفحوا فئة منتج معينة. هذا النوع من النهج الواحد يناسب الجميع ويمكن أن يشعر بالروبوتية ، ونادرًا ما يؤدي إلى المزيد من المبيعات.
بدلاً من ذلك ، يجب على تجار التجزئة استخدام الذكاء الاصطناعي للوصول إلى ما هو أبعد من المعلومات الأساسية واعتبار أشياء مثل ما قام العملاء بمشاهدته مؤخرًا أو كيف قضو وقتًا على صفحة المنتج أو ما إذا كانوا تركو أشياء في عربة التسوق. على سبيل المثال ، قد يستجيب شخص نظر إلى أحذية فاخرة ولم يشترها بشكل أفضل لخصم متابعة على نفس الزوج أو زوج أقل تكلفة مع سمات مماثلة ، وليس ترويجًا عامًا على الأحذية الرياضية. عندما تشعر العروض والرسائل بالصلة والوقت المناسب ، فإن المتسوقين أكثر احتمالًا للنقر والشراء والعودة.
3. استخدام معايير الأداء الخاطئة
إذا أراد تجار التجزئة أن يقود الذكاء الاصطناعي المبيعات ، فإنهم يحتاجون إلى قياس النتائج الصحيحة. تتبع أوقات الخدمة الأسرع أو تكاليف التسويق الأقل مفيد – ولكنها لا تظهر ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يزيد فعلاً من المبيعات. بدلاً من ذلك ، يجب على تجار التجزئة التركيز على معايير الأداء المرتبطة مباشرة برحلة العميل: كيف كثيرًا ما يكمل المتسوقون عمليات الشراء بعد استلام العروض المخصصة ، وما مقدار ما ينفقونه ، وما إذا كانوا يعودون ، وكيف كثيرًا ما يتم التخلي عن العربات. يسهل chuyển التركيز على هذه المعايير المرتبطة بالإيرادات رؤية ما يعمل – وما يبقى من تحسين كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي.
التحرك إلى الأمام مع الذكاء الاصطناعي بالتجزئة
إذا كان هناك شيء واضح الآن ، فيجب أن يكون أن تجار التجزئة لا يحتاجون بالضرورة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر. إنهم يحتاجون إلى استخدام التكنولوجيا الحالية بشكل أفضل. من خلال تصحيح مشاكل جودة البيانات وجعل التخصيص ذا معنى والتركيز على معايير الأداء الصحيحة ، يمكنهم تحويل الذكاء الاصطناعي من إضافة لامعة إلى محرك حقيقي للنمو. يجب أن يكون الهدف هو بناء علاقات عملاء أقوى تدفع المبيعات.
