AIが小売業の収益を生み出していない理由

AIは小売業で注目されている言葉であり、正当な理由がある。顧客の行動を予測し、オファーをカスタマイズし、ブランドが以前よりも反応性の高いものになるのを支援している。ほぼ90％の小売業者は、AIが顧客満足度を向上させたと述べている。

しかし、満足度が常に売上に等しいわけではない。実際、半分以下の小売業者が、AIが収益に実際的な影響を与えていると述べている。

では、どのような点が欠けているのか。

多くの場合、欠けているのは技術ではなく、戦略である。最も成功した小売業者は、AIを利用して実際のつながりを築き、購入につながる戦略を微調整している。彼らは、今日のショッパーは自動化に感銘を受けないことを理解している。ショッパーは、見られ、理解され、真正に支援されたいと思っている。

ここでは、どのようなことが機能しているのか、どのようなことが機能していないのか、また小売業者がAIを成長の原動力に変えることができる方法について説明する。

顧客とのつながりを再考する

AIは多くのことができる。顔の表情を読み取り、行動を予測し、大規模なカスタマイズされた提案を生成することができる。しかしながら、多くのAI駆動の戦略は、最終的な目標であるコンバージョンに到達していない。

たとえば、エモーションAIを考えてみよう。いくつかの小売業者は、カメラとマイクを使用して表情や口調を分析し、混乱、苛立、または興味などのサインを探している。これにより、スタッフが適切なタイミングで介入したり、リアルタイムでオファーを自動的に調整したりすることができる。ただし、介入が適切なタイミングで行われ、真正に役立つものでない限り、押しつけがましいまたは不快に感じる可能性がある。

他の小売業者は、AIを使用してショッピングの旅をシミュレートする前に、どのように顧客が反応するかをモデル化している。この種の予測的な洞察は強力なものになる可能性があるが、実際の顧客の動機に沿った方法でデータに基づいて行動する場合にのみである。

より直接的なアプローチは、ゼロパーティーデータを通じて登場している。ここでは、ショッパーがチャットボット、仮想アシスタント、または製品ページのサーベイを通じて好みを自発的に共有する。 この方法はより透明性があり、信頼を築く可能性があるが、フォローアップが関連性がある場合にのみ機能する。

これらの例は、小売業者がツールを欠いているわけではないことを示している。多くの場合、欠けているのは、実際のコンバージョンにつながる顧客とのつながりを生み出すためのツールの翻訳である。

小売業を妨げているものは何か

多くの小売業者は、AIへの大きな投資を行っているにもかかわらず、まだ汚れたデータ、非個人的なやり取り、間違ったパフォーマンスメトリックの測定に苦労している。这些の問題を解決しない限り、最も高度なツールでも収益に影響を与えることはない。

1. 汚れた、古いデータ

小売業者は大量の顧客データを収集しているが、その多くは不完全、古い、または異なるシステムに散在している。これにより、AIが有意義なパターンを特定したり、信頼性の高い推奨事項を生成したりすることが困難になる。如果顧客のプロファイルに重要な情報が欠けている場合（最近の購入、希望価格帯、連絡先の好みなど）、システムは関連性のない製品を提案したり、時期尚早なオファーを送信したりする可能性がある。

これを解決するには、小売業者は定期的にデータをクリーンアップし、1つの場所に統合する必要がある。顧客データプラットフォーム（CDP）は、電子メール、販売レジ、ロイヤルティプログラム、ソーシャルメディアからの情報を1つの最新のビューにまとめることで役立つ。より良いデータにより、AIは顧客の行動をより正確に解釈し、提案をカスタマイズし、コンバージョンと長期的なロイヤルティにつながる体験をサポートすることができる。

2. ロボット的なAIのやり取り

クリーンダータを持っていても、AIが十分にパーソナライズされていない場合、効果が薄い。多くの小売業者は、顧客の名前を一般的なセールスメールに使用したり、特定の製品カテゴリを閲覧したすべての顧客に同じ製品の提案を表示したりするような表面的な努力に満足している。これらのアプローチは、ロボットのようなものと感じられ、ほとんどの場合、売上に繋がらない。

代わりに、小売業者はAIを使用して、顧客が最近閲覧したもの、製品ページで費やした時間、またはカートにアイテムを残したかどうかなど、基本的な情報を超えて考えるべきである。たとえば、高級シューズを見たが購入しなかった顧客は、同じペアの割引または同等の特徴を持つより安いペアではなく、汎用的なスニーカーのプロモーションに反応する可能性が高いでしょう。オファーとメッセージがタイムリーで関連性がある場合、ショッパーはクリック、購入、そして戻ってくる可能性が高くなります。

3. 間違ったKPIを使用する

小売業者がAIを売上の原動力にしたい場合、正しい結果を測定する必要がある。サービス時間の短縮やマーケティングコストの削減を追跡することは役立つが、AIが実際に売上を増やしているかどうかを示さない。代わりに、小売業者は、顧客の旅に直接関連するメトリクスに焦点を当てるべきである。パーソナライズされたオファーを受け取った後に購入を完了するショッパーの頻度、支出額、リターン率、カートの放棄率など。収益に直接関連するメトリクスに焦点を当てると、どのようなことが機能しているかをより簡単に判断でき、AIの使用方法をさらに洗練することができるようになる。

小売業のAIを前進させる

1つのことが明らかになったはずである。小売業者は必要なAIツールを持っていないのではない。既存のテクノロジーをより効果的に使用する必要があるのである。データの品質の問題を解決し、パーソナライゼーションを有意義なものにし、正しいKPIに焦点を当てると、小売業者はAIを成長の原動力に変えることができる。目標は、売上を生み出す強い顧客関係を築くことである。