Miksi tekoäly ei ole lisääntynyt vähittäiskaupan myyntiä – vielä

Tekoäly on muodostunut vähittäiskaupassa kuuman aiheen ja hyvällä syyllä. Se ennustaa käyttäytymistä, räätälöi tarjouksia ja auttaa brändejä tuntumaan vastaanottavammilta kuin koskaan aiemmin. Lähes 90% vähittäiskaupan yrityksistä sanoo, että tekoäly on parantanut asiakastyytyväisyyttä.

Mutta tyytyväisyydestä ei välttämättä seuraa myyntiä. Todellisuudessa vain alle puolet sanoo, että se on lisännyt myyntiä.

Mitä siis puuttuu?

Usein se ei ole tekniikkaa. Se on strategia. Menestyneimmät vähittäiskaupan yritykset hyödyntävät tekoälyä luodakseen todellisia yhteyksiä ja hienosäätävät strategioita, jotka todella lisäävät myyntiä. He ymmärtävät, että nykyiset ostajat eivät ole vaikuttuneita automaatiosta; he haluavat tuntea itsensä nähdyn, ymmärretyksi ja aidosti autetuksi.

Tässä on, mitä toimii, mitä ei ja miten vähittäiskaupan yritykset voivat muuttaa tekoälyn lupaavan työkalun todelliseksi kasvumoottoriksi.

Uudelleenarviointi asiakasyhteydestä

Tekoäly voi tehdä paljon: se voi lukea kasvoja, ennustaa käyttäytymistä ja generoida räätälöityjä ehdotuksia suurella mittakaavalla. Mutta jopa kaiken tämän voiman kanssa, monet tekoälyyn perustuvat strategiat ovat edelleen epäonnistuneet lopullisessa tavoitteessaan: muunnoksessa.

Otetaan esimerkiksi emotion AI. Jotkut vähittäiskaupan yritykset käyttävät kamera- ja mikrofoniaalaa analyysiin ja etsimään vihjeitä, kuten hämmennystä, frustraatiota tai kiinnostusta. Tämä mahdollistaa henkilökunnan puuttua oikeaan aikaan tai muuttaa automaattisesti tarjouksia reaaliajassa. Mutta joskus puuttuminen voi tuntua häiritsevältä tai kömpelöltä, eikä välttämättä vaikuta vakuuttavasti.

Toiset käyttävät tekoälyä simuloimaan ostoretkiä ennen kuin ne tapahtuvat, mallintamalla, miten ihmiset voivat reagoida uuteen asetteluun, tuotteeseen tai kampanjaan. Tällainen ennustava näkemys voi olla voimakas – mutta vain, jos vähittäiskaupan yritykset toimivat datan perusteella tavalla, joka on lähellä todellisia asiakasmotivaatioita, eikä vain hypoteettista käyttäytymistä.

Yksi suorempi lähestymistapa on kehittynyt nollapuolueen datan kautta, jossa ostajat jakavat vapaaehtoisesti mieltymyksensä chatbottien, virtuaaliavustajien tai tuotesivujen kyselyjen kautta. Tämä menetelmä on läpinäkyvämpää ja voi luoda luottamusta – mutta se toimii vain, jos seuraamus tuntuu relevantilta. Jos asiakas sanoo, että hän rakastaa minimalistista kotidekoraatiota, mutta sivu tulvii häntä melkein ja epämuodikkailla tuotteilla, se luottamus katoaa nopeasti.

Nämä esimerkit osoittavat, että vähittäiskaupan yrityksillä ei ole välineiden puutetta. Mitä usein puuttuu, on näiden välineiden kääntäminen asiakastilanteisiin, jotka todella muuttavat – joissa relevanttius, ajoitus ja sävy kaikki kohtaavat myyntiä ajamaan.

Mikä pitää vähittäiskauppaa takana?

Huolimatta suurista sijoituksista tekoälyyn, monet vähittäiskaupan yritykset kamppailevat edelleen epäjärjestyksen, epähenkilökohtaisten vuorovaikutusten ja väärän suorituskykymittarin kanssa. Ilman näiden ongelmien korjaamista, edistyneimmätkin työkalut eivät lisää myyntiä.

1.    Sotkuinen, vanhentunut data

Vähittäiskaupan yritykset keräävät valtavat määrät asiakastietoja, mutta paljon siitä on täydellistä, vanhentunutta tai hajallaan eri järjestelmissä. Se tekee vaikeaksi tekoälylle tunnistaa merkityksellisiä kuvioita tai generoida luotettavia suosituksia. Jos asiakkaan profiili puuttuu tärkeitä tietoja – kuten viimeaikaisia ostoja, suosittuja hintoja tai yhteystietoja – järjestelmä saattaa ehdottaa irrelevantteja tuotteita tai lähettää väärään aikaan tarjouksia, jotka tekevät enemmän vahinkoa kuin hyötyä.

Tämän korjaamiseksi vähittäiskaupan yritysten on puhdistettava dataa säännöllisesti ja konsolidoitava se yhteen paikkaan. Asiakastietojen hallintajärjestelmä (CDP) voi auttaa vetämällä tiedot sähköpostista, myyntirekistereistä, uskollisuusohjelmista ja sosiaalisesta mediasta yhteen, ajantasaisen näkymän. Paremmalla datalla tekoäly voi tulkita käyttäytymistä, räätälöidä ehdotuksia ja tukea kokemuksia, jotka johtavat vahvempiin muunnoksiin ja pitkäaikaiseen uskollisuuteen.

2.    Roboottinen tekoälyvuorovaikutus

Jopa puhdistetun datan kanssa tekoäly voi epäonnistua, jos henkilökohtaisuus ei tunnu henkilökohtaiselta. Usein vähittäiskaupan yritykset tyytyvät pinta-alaiseen pyrkimykseen, kuten käyttämällä ostajan etunimeä geneerisessä myyntisähköpostissa tai näyttämällä samat tuotesuositukset kaikille, jotka ovat selailleet tiettyä tuotekategoriaa. Tällainen yhden kokoa sopii kaikille -lähestymistapa voi tuntua robottimaiselta eikä usein johtaa enemmän myyntiin.

Sen sijaan vähittäiskaupan yritysten on käytettävä tekoälyä perustason tietojen ulkopuolella ja otettava huomioon seikkoja, kuten mitä asiakkaat ovat viimeksi katsoneet, kuinka kauan he ovat viipyneet tuotesivulla tai onko heillä tuotteita ostoskorissaan. Esimerkiksi joku, joka on katsellut korkealuokkaisia kenkiä eikä osta, voi reagoida paremmin seuraavasta alennuksesta juuri samalle parille tai halvemmalle parille, jolla on samanlaisia ominaisuuksia, eikä geneerisestä kampanjasta urheilukenkäille. Kun tarjoukset ja viestit tuntuvat ajantasaisilta ja relevanteilta, ostajat ovat todennäköisemmin klikkaamaan, ostamaan ja palaamaan.

3.    Väärät KPI:t

Jos vähittäiskaupan yritykset haluavat tekoälyn lisäävän myyntiä, heidän on mitattava oikeat tulokset. Seuranta nopeampia palveluaikoja tai alempia markkinointikustannuksia on hyödyllistä – mutta se ei näytä, onko tekoäly todella lisääntynyt myyntiä. Sen sijaan vähittäiskaupan yritysten on keskityttävä metriikoihin, jotka liittyvät suoraan asiakkaan matkaan: kuinka usein ostajat suorittavat ostoksia henkilökohtaisten tarjousten vastaanottamisen jälkeen, mitä he ostavat, palautuvatko he ja kuinka usein ostoskorit jäävät hylätyiksi. Keskittymällä näihin myyntiin liittyviin metriikoihin on helpompi nähdä, mitä toimii – ja jatkaa tekoälyn kehittämistä.

Etenevä vähittäiskaupan tekoäly

Jos yksi asia on nyt selvä, se on, että vähittäiskaupan yrityksillä ei välttämättä tarvitse enemmän tekoälytyökaluja. Heidän on käytettävä olemassa olevaa teknologiaa paremmin. Puhdistamalla dataan liittyvät laatuongelmat, tekemällä henkilökohtaisuudesta merkityksellistä ja keskittymällä oikeisiin KPI:ihin, he voivat muuttaa tekoälyn lupaavan työkalun todelliseksi kasvumoottoriksi. Tavoitteena on vahvemmat asiakassuhteet, jotka lisäävät myyntiä.