Miksi tekoäly ei ole lisäämässä vähittäiskaupan myyntiä – vielä

Tekoäly on muodostunut vähittäiskaupassa kuuman aiheen ja siihen on hyvä syy. Se ennustaa käyttäytymistä, räätälöi tarjouksia ja auttaa brändejä tuntumaan vastaanottavammilta kuin koskaan aiemmin. Lähes 90 % vähittäiskauppiailta sanoo, että tekoäly on parantanut asiakastyytyväisyyttä.

Mutta tyytyväisyyden ja myyntien välillä on ero. Itse asiassa vain alle puolet sanoo, että se on lisännyt myyntiä.

Mitä puuttuu?

Usein se ei ole teknologia. Se on strategia. Menestyneimmät vähittäiskauppiaat hyödyntävät tekoälyä luodakseen todellisia yhteyksiä ja hienosäätääkseen 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 vähittäiskauppiaat voivat muuttaa tekoälyn lupaavan työkalun todelliseksi kasvun moottoriksi.

Uudelleenarviointi asiakasyhteydestä

Tekoäly voi tehdä paljon: se voi lukea kasvoja, ennustaa käyttäytymistä ja generoida räätälöityjä ehdotuksia laajassa mittakaavassa. Mutta vaikka sillä on kaikki tämä valta, monet tekoälyllä ohjatut strategiat ovat edelleen jääneet lyhyiksi lopullisesta tavoitteestaan: muunnoksesta.

Ota esimerkiksi emotion AI. Jotkut vähittäiskauppiaat käyttävät kamera- ja mikrofoniaalaa analysoimaan ilmeitä ja sävyjä, etsimällä vihjeitä kuten hämmennystä, frustraatiota tai kiinnostusta. Tämä mahdollistaa henkilökunnan väliintulon juuri oikeaan aikaan tai automaattisen tarjousten mukauttamisen reaaliajassa. Mutta jos nämä väliintulot eivät ole hyvin ajoitettuja ja aidoasti avuliaita, ne voivat tuntua tunkeilevilta tai kömpelöiltä eikä vakuuttavilta.

Toiset käyttävät tekoälyä simuloimaan ostoretkiä ennen kuin ne tapahtuvat, mallintamalla, miten ihmiset voivat reagoida uuteen asetteluun, tuotteeseen tai kampanjaan. Tällainen ennustevaikutus voi olla voimakas – mutta vain, jos vähittäiskauppiaat toimivat tiedon mukaisesti tapoja, jotka ovat linjassa todellisten asiakasmotivaatioiden kanssa, eivät vain hypoteettisen käyttäytymisen.

Yksi suorempi lähestymistapa on nollapuolueen data, jossa ostajat vapaaehtoisesti jakavat mieltymyksensä chatboteilla, virtuaaliavustajilla tai tuotesivun kyselyillä. Tämä menetelmä on läpinäkyvämpi ja sillä on potentiaali luoda luottamusta – mutta se toimii vain, jos seuraus tuntuu relevantilta. Jos asiakas sanoo, että hän rakastaa minimalistista kotiin sisustusta, mutta sivu tulvii hänen kasvojaan melkoista kuviota ja epämuodikasta tavaraa, se luottamus katoaa nopeasti.

Nämä esimerkit osoittavat, että vähittäiskauppiailla ei ole välineiden puute. Se, mitä puuttuu useissa tapauksissa, on näiden välineiden kääntäminen asiakasmomenteiksi, jotka todella muuttavat – joissa relevanttius, ajoitus ja sävy kaikki ovat linjassa myyntien lisäämiseksi.

Mikä pitää vähittäiskauppaa takana?

Huolimatta suurista tekoälysijoituksista monet vähittäiskauppiaat kamppailevat edelleen epäsiistin datan, henkilökohtaisten vuorovaikutusten ja väärän suorituskykymittarin kanssa. Ilman näiden ongelmien korjaamista edistyneimmätkin työkalut eivät lisää myyntiä.

1.    Epäsiisti, vanhentunut data

Vähittäiskauppiaat keräävät valtavat määrät asiakastietoja, mutta suurin osa niistä on täydellistä, vanhentunutta tai hajallaan eri järjestelmissä. Se tekee vaikeaksi tekoälylle tunnistaa merkityksellisiä malleja tai generoida luotettavia suosituksia. Jos asiakkaan profiili puuttuu tärkeitä tietoja – kuten viimeaikaisia ostoja, mieltymyksiä tai yhteystietoja – järjestelmä saattaa ehdottaa epäolennaisia tuotteita tai lähettää väärään aikaan tarjouksia, jotka tekevät enemmän vahinkoa kuin hyötyä.

Tämän korjaamiseksi vähittäiskauppiaiden on puhdistettava dataa säännöllisesti ja konsolidoitava se yhteen paikkaan. Asiakastiedon hallintalaitteella (CDP) voidaan auttaa vetämällä tietoa sähköpostista, myyntirekistereistä, uskollisuusohjelmista ja sosiaalisesta mediasta yhteen, ajantasaiseen näkymään. Paremmalla datalla tekoäly voi tulkita käyttäytymistä tarkemmin, räätälöidä ehdotuksia ja tukea kokemuksia, jotka johtavat vahvempaan muunnokseen ja pitkäaikaiseen uskollisuuteen.

2.    Roboottinen tekoälyvuorovaikutus

Jopa puhdistetulla datalla tekoäly voi epäonnistua, jos henkilökohtaistaminen ei tunnu henkilökohtaiselta. Usein vähittäiskauppiaat tyytyvät pinta-alaiseen pyrkimykseen, kuten käyttämällä ostajan etunimeä geneerisessä myyntisähköpostissa tai näyttämällä samat tuotesuositukset kaikille, jotka ovat selailleet tiettyä tuoteryhmää. Tällainen yksi-koko-kaikille -lähestymistapa voi tuntua robottimaiselta, ja se harvoin johtaa enemmän myyntiin.

Sen sijaan vähittäiskauppiaiden on käytettävä tekoälyä perusinformaation ulkopuolella ja otettava huomioon seikkoja, kuten mitä asiakkaat ovat viimeksi katsoneet, kuinka kauan he ovat viettäneet tuotesivulla tai onko heillä tuotteita ostoskorissaan. Esimerkiksi joku, joka on katsellut korkealuokkaisia kenkiä ja ei ostanut, saattaa reagoida paremmin seuraavaan alennukseen juuri samasta parista tai edullisemmasta parista, jolla on samanlaisia ominaisuuksia, eikä geneeriseen kampanjaan urheilukenkäisiin. Kun tarjoukset ja viestit tuntuvat ajantasaisilta ja relevantilta, asiakkaat ovat todennäköisemmin ostamaan ja palaamaan.

3.    Väärän KPI:n käyttäminen

Jos vähittäiskauppiaat haluavat tekoälyn lisäävän myyntiä, heidän on mitattava oikeat tulokset. Palvelun nopeampien aikojen tai markkinointikustannusten seuraaminen on hyödyllistä – mutta se ei näytä, onko tekoäly todella lisäämässä myyntiä. Sen sijaan vähittäiskauppiaiden on keskityttävä mittareihin, jotka liittyvät suoraan asiakaspolkuun: kuinka usein asiakkaat suorittavat oston henkilökohtaisten tarjousten vastaanottamisen jälkeen, miten paljon he ostavat, onko heillä paluuta ja kuinka usein ostoskorit jätetään. Keskittymällä näihin myyntiin liittyviin mittareihin on helpompi nähdä, mitä toimii – ja jatkaa tekoälyn käytön hienosäätöä.

Etenevä vähittäiskaupan tekoäly

Jos yksi asia on nyt selvä, se on, että vähittäiskauppiailla ei välttämättä tarvitse enemmän tekoälytyökaluja. He tarvitsevat käyttää olemassa olevaa teknologiaa paremmin. Korjaamalla data-laadun ongelmat, tekemällä henkilökohtaistamisesta merkityksellistä ja keskittymällä oikeisiin KPI:iin, he voivat muuttaa tekoälyn lupaavan työkalun todelliseksi kasvumoottoriksi. Tavoitteena on vahvemmat asiakassuhteet, jotka lisäävät myyntiä.