क्यों खुदरा राजस्व में एआई काम नहीं कर रहा है – अभी तक

एआई खुदरा में एक चर्चित शब्द बन गया है और इसके पीछे अच्छे कारण हैं। यह व्यवहार की भविष्यवाणी कर रहा है, ऑफ़र तैयार कर रहा है, और ब्रांडों को पहले से अधिक प्रतिक्रियाशील बना रहा है। लगभग 90% खुदरा विक्रेता कहते हैं कि एआई ने ग्राहक संतुष्टि में सुधार किया है।

लेकिन संतुष्टि हमेशा बिक्री के बराबर नहीं होती। वास्तव में, अधिक से अधिक आधे कहते हैं कि यह राजस्व पर प्रभाव नहीं डाला है।

तो क्या कमी है?

अक्सर, यह तकनीक नहीं है। यह रणनीति है। सबसे सफल खुदरा विक्रेता एआई का उपयोग वास्तविक कनेक्शन बनाने और वास्तव में खरीदारी को बढ़ावा देने वाली रणनीतियों को बारीक करने के लिए कर रहे हैं। वे समझते हैं कि आज के ग्राहक स्वचालन से प्रभावित नहीं होते हैं; वे देखे, समझे जाने और वास्तव में मदद महसूस करना चाहते हैं।

यहाँ क्या काम कर रहा है, क्या नहीं, और खुदरा विक्रेता एआई को एक वादा करने वाले उपकरण से वास्तविक विकास के चालक में कैसे बदल सकते हैं।

ग्राहक कनेक्शन को पुनः सोच

एआई बहुत कुछ कर सकता है: यह चेहरे पढ़ सकता है, व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है, और बड़े पैमाने पर अनुकूलित सुझाव दे सकता है। लेकिन इतनी शक्ति के साथ, कई एआई-चालित रणनीतियाँ अभी भी अपने अंतिम लक्ष्य से चूक जाती हैं: रूपांतरण।

उदाहरण के लिए, भावना एआई लें। कुछ खुदरा विक्रेता कैमरे और माइक्रोफोन का उपयोग करके अभिव्यक्तियों और स्वर का विश्लेषण कर रहे हैं, भ्रम, निराशा या रुचि जैसे संकेतों की तलाश में हैं। इससे कर्मचारी सही समय पर हस्तक्षेप कर सकते हैं या वास्तविक समय में स्वचालित रूप से ऑफ़र को समायोजित कर सकते हैं। लेकिन जब तक ये हस्तक्षेप अच्छी तरह से समयबद्ध और वास्तव में सहायक नहीं होते हैं, तो वे आक्रामक या अजीब महसूस कर सकते हैं, न कि प्रभावशाली।

अन्य एआई का उपयोग खरीदारी यात्रा को पहले से ही अनुकरण करने के लिए करते हैं, यह मॉडलिंग करते हैं कि लोग एक नए लेआउट, उत्पाद या प्रचार के प्रति कैसे प्रतिक्रिया दे सकते हैं। इस तरह के पूर्वानुमान अंतर्दृष्टि शक्तिशाली हो सकती है – लेकिन केवल तभी जब खुदरा विक्रेता वास्तविक ग्राहक प्रेरणा के साथ संरेखित करने के तरीकों में डेटा पर कार्रवाई करते हैं, न कि केवल कल्पनात्मक व्यवहार के साथ।

एक अधिक सीधा दृष्टिकोण शून्य-पार्टी डेटा के माध्यम से उभर रहा है, जिसमें ग्राहक स्वेच्छा से चैटबॉट, वर्चुअल सहायक या उत्पाद पृष्ठ सर्वेक्षण के माध्यम से पसंद को साझा करते हैं। यह विधि अधिक पारदर्शी है और विश्वास बनाने की क्षमता रखती है – लेकिन फिर से, यह केवल तभी काम करता है जब अनुवर्ती प्रासंगिक महसूस होता है। यदि एक ग्राहक कहता है कि उन्हें मिनिमलिस्ट होम डेकोर पसंद है, लेकिन साइट उन्हें जोरदार पैटर्न और ऑफ-ट्रेंड आइटम से भर देती है, तो वह विश्वास जल्दी से गायब हो जाता है।

इन उदाहरणों से पता चलता है कि खुदरा विक्रेताओं को उपकरणों की कमी नहीं है। जो कमी है, वह अक्सर उन उपकरणों का ग्राहक क्षणों में अनुवाद करना है जो वास्तव में परिवर्तित होते हैं – जिसमें प्रासंगिकता, समय और स्वर सभी बिक्री को बढ़ावा देने के लिए संरेखित होते हैं।

खुदरा को क्या रोक रहा है?

एआई में बड़े निवेश के बावजूद, कई खुदरा विक्रेता अभी भी गंदे डेटा, व्यक्तिगत संबंधों और गलत प्रदर्शन मेट्रिक्स को मापने के साथ संघर्ष करते हैं। इन मुद्दों को ठीक किए बिना, सबसे उन्नत उपकरण भी राजस्व पर प्रभाव नहीं डालेंगे।

1. गंदा, पुराना डेटा

खुदरा विक्रेता बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा एकत्र करते हैं, लेकिन इसका अधिकांश भाग अधूरा, पुराना या विभिन्न प्रणालियों में बिखरा हुआ है। इससे एआई के लिए अर्थपूर्ण पैटर्न की पहचान करना या विश्वसनीय सिफारिशें देना मुश्किल हो जाता है। यदि एक ग्राहक के प्रोफाइल में महत्वपूर्ण जानकारी गायब है – जैसे कि हाल की खरीदारी, पसंदीदा मूल्य बिंदु या संपर्क प्राथमिकताएं – तो प्रणाली अप्रासंगिक उत्पादों का सुझाव दे सकती है या समय से पहले प्रस्ताव भेज सकती है जो अधिक नुकसान पहुंचा सकती है niż अच्छा।

इसे ठीक करने के लिए, खुदरा विक्रेताओं को नियमित रूप से अपने डेटा को साफ करने और इसे एक स्थान पर समेकित करने की आवश्यकता है। एक ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म (सीडीपी) ईमेल, बिक्री रजिस्टर, वफादारी कार्यक्रमों और सोशल मीडिया से जानकारी एकत्र करके एक ही स्थान पर ला सकता है। बेहतर डेटा के साथ, एआई व्यवहार की अधिक सटीक व्याख्या कर सकता है, सुझाव दे सकता है और अनुभवों का समर्थन कर सकता है जो मजबूत रूपांतरण और दीर्घकालिक वफादारी को बढ़ावा देते हैं।

2. रोबोटिक एआई इंटरैक्शन

साफ डेटा के साथ भी, एआई तब कम पड़ सकता है जब व्यक्तिगतकरण पर्याप्त व्यक्तिगत नहीं लगता। अक्सर, खुदरा विक्रेता एक ग्राहक के पहले नाम का उपयोग करके एक जेनेरिक बिक्री ईमेल में या एक विशिष्ट उत्पाद श्रेणी के लिए सभी को एक ही उत्पाद सिफारिश दिखाकर सतही-स्तर के प्रयासों के लिए बसते हैं। यह तरह का एक-आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण रोबोटिक महसूस कर सकता है, और यह शायद ही कभी अधिक बिक्री की ओर ले जाता है।

इसके बजाय, खुदरा विक्रेताओं को एआई का उपयोग बुनियादी जानकारी से परे जाने और उन चीजों पर विचार करने के लिए करना चाहिए जैसे कि ग्राहक हाल ही में क्या देख रहे थे, उन्होंने एक उत्पाद पृष्ठ पर कितना समय बिताया, या क्या उन्होंने अपने कार्ट में आइटम छोड़ दिए। उदाहरण के लिए, कोई जो उच्च-अंत वाले जूतों को देख रहा था और उन्हें नहीं खरीदा, वह उसी जोड़ी पर छूट या समान विशेषताओं वाली सस्ती जोड़ी पर प्रस्ताव के लिए बेहतर प्रतिक्रिया दे सकता है, न कि स्नीकर्स पर एक जेनेरिक प्रमOTION पर। जब प्रस्ताव और संदेश समय पर और प्रासंगिक महसूस होते हैं, तो ग्राहक अधिक संभावना के साथ क्लिक करते हैं, खरीदते हैं और वापस आते हैं।

3. गलत केपीआई का उपयोग

यदि खुदरा विक्रेता एआई को बिक्री बढ़ाने में चाहते हैं, तो उन्हें सही परिणामों को मापने की आवश्यकता है। तेज़ सेवा समय या कम विपणन लागत को ट्रैक करना उपयोगी हो सकता है – लेकिन यह दिखाने के लिए नहीं कि एआई वास्तव में बिक्री बढ़ा रहा है। इसके बजाय, खुदरा विक्रेताओं को ग्राहक यात्रा से जुड़े मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए: व्यक्तिगत प्रस्ताव प्राप्त करने के बाद ग्राहक कितनी बार खरीद पूरी करते हैं, वे कितना खर्च करते हैं, क्या वे वापस आते हैं, और कार्ट कितनी बार छोड़े जाते हैं। राजस्व-संचालित मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित करने से यह देखना आसान हो जाता है कि क्या काम कर रहा है – और एआई का उपयोग कैसे करना जारी रखना है।

खुदरा एआई के साथ आगे बढ़ना

यदि एक बात अब स्पष्ट होनी चाहिए, तो यह है कि खुदरा विक्रेताओं को आवश्यक रूप से अधिक एआई टूल की आवश्यकता नहीं है। उन्हें मौजूदा प्रौद्योगिकी का बेहतर उपयोग करने की आवश्यकता है। डेटा गुणवत्ता के मुद्दों को ठीक करने, व्यक्तिगतकरण को अर्थपूर्ण बनाने और सही केपीआई पर ध्यान केंद्रित करने से वे एआई को एक चमकदार ऐड-ऑन से वास्तविक विकास इंजन में बदल सकते हैं। लक्ष्य मजबूत ग्राहक संबंध बनाना होना चाहिए जो बिक्री को बढ़ावा देते हैं।