В течение последних нескольких лет отрасль розничной торговли переживает технологический ураган, который изменил способ работы розничных продавцов и взаимодействия с клиентами. Мобильные приложения соединяют покупателей с программами лояльности, онлайн-заказами, рецептами и вдохновением. Технологии в магазине делают опыт покупателя более гладким и эффективным. Во многих отношениях отрасль выглядит совсем не так, как 20 лет назад.

ИИ также играет свою роль, и потребители с нетерпением ждут этого. Новые варианты использования имеют потенциал изменить способ покупок. Если покупатели делают фотографию рецепта, который они хотят приготовить, ИИ может сгенерировать цифровой список покупок для них. Исследование Lobyco 2024 года показало, что 70% покупателей были заинтересованы в использовании ИИ таким образом.

Если интерес потребителей является любым указанием, мы обязательно увидим более высокую степень интеграции ИИ в технологии розничной торговли в ближайшие несколько лет. Но это не все, что может сделать технология. Для розничных продавцов наиболее мощным применением ИИ является стимулирование персонализированного взаимодействия с клиентами. Но это применение еще не является нормой в Северной Америке.

Персонализация, основанная на ИИ, все еще является работой в процессе для Северной Америки.

По всему миру розничные продавцы полностью приняли ИИ в качестве ключевого партнера в своих стратегиях взаимодействия. Магазины отправляют потребителям высокоперсонализированные предложения и акции на основе их личных профилей покупок. Если, например, определенный покупатель всегда покупает Дайет-Коку с их еженедельными покупками, он может получить купон на бесплатную Дайет-Коку во время своего следующего визита. Покупатели ценят и ожидают такого уровня персонализации, будь то в их еженедельных цифровых акциях или в качестве призов от мини-игр в приложениях. Они чувствуют, что их местные магазины действительно знают их и предвидят их индивидуальные потребности в покупках.

Для многих потребителей в Северной Америке эта реальность может быть работой в процессе. Это связано с тем, что многие розничные продавцы в Северной Америке еще не приняли ИИ таким образом. Они не предлагают персонализированные акции, как их коллеги по всему миру. Вместо этого они выпускают массовые купоны – иногда в печатных вставках газет или почтовых отправлениях, а иногда в цифровом формате – и надеются, что несколько из них найдут отклик у покупателей, которые получают и изучают их.

Почему отрасль такая в Северной Америке?

Технология является препятствием, но это не единственное.

Большая часть пазла персонализации, конечно же, представляет собой логистическое достижение. Хотя многие розничные продавцы в Северной Америке уже имеют большое количество анонимных данных о клиентах (т.е. агрегированные записи о покупках), они могут не применять эти данные таким образом, чтобы облегчить анализ ИИ.

В настоящее время эти команды розничной торговли используют ручные, неэффективные процессы для создания, обновления и обмена таблицами среди себя. У них могут быть цифровые инструменты для анализа данных, но не таким образом, чтобы это имело смысл – не в масштабе.

Переход к персонализации, основанной на ИИ, означает создание и принятие единой истины; той, которая существует в облаке и обновляется в режиме реального времени. Оттуда это вопрос проверки и реализации решений ИИ и МО, которые могут проанализировать данные, выявить закономерности и создать ниши клиентов на основе профилей покупок. Например, может быть создана сегментация для клиентов, которые покупают только органические товары.

С сегментацией клиентов команда розничной торговли затем должна сотрудничать с ИИ и МО, чтобы разработать постоянные кампании акций, которые находят отклик у каждой сегментации. Это становится наукой; игрой точности. В отличие от традиционной модели купонов в Северной Америке, персонализация, основанная на ИИ, является вопросом качества, а не количества. Розничные продавцы могут предложить каждому клиенту только пять акций в неделю, но благодаря ИИ эти акции являются идеальными. Для многих покупателей это будет большим изменением, поскольку они могут регулярно просматривать десятки предложений, прежде чем найти одно, которое соответствует их предпочтениям.

Переход от “до” к “после” персонализации, основанной на ИИ, является большим мероприятием. Команды должны научиться новым инструментам, лидеры должны создать новые рабочие процессы, а команды маркетинга должны разработать клиентоориентированное сообщение, которое прозрачно сообщает, как данные теперь используются.

Получение правильной технологии будет значительной операцией для розничных продавцов в Северной Америке. Но это не все, что требуется для перехода к персонализации. То, что происходит дальше, фундаментально изменит способ, которым розничные продавцы сотрудничают со своими поставщиками.

Розничные продавцы также должны изменить свои деловые партнерства.

Чтобы реализовать ИИ в качестве ключевого драйвера акций клиентов, розничные продавцы также должны разобрать свою существующую стратегию акций.

Не уникально для розничных продавцов сотрудничать со своими поставщиками по акциям клиентов. Поставщики явно имеют большую ставку в игре; их продукты предлагаются со скидками или даже бесплатно. Что уникально, однако, является то, что многие поставщики в Северной Америке контролируют, какие товары продвигаются и когда.

Традиционно, когда магазины выпускают купоны, они делают это на основе маркетинговых стратегий и инициатив поставщиков. Продукты могут быть выбраны для соответствия сезонной маркетинговой кампании, запуска нового вкуса или показателя, который необходимо выполнить. Покупатели могут действительно оценить купоны, которые им предлагаются, но их предпочтения не являются главным приоритетом.

Это то, что должно измениться для персонализации, основанной на ИИ; с новыми технологиями приходят новые способы мышления. Те же возможности, которые стимулируют сегментацию клиентов (распознавание закономерностей и анализ данных), могут быть легко применены для стимулирования стратегий акций. Розничные продавцы могут легко узнать, какие продукты наиболее предпочтительны и когда, на основе внутренних и внешних факторов, таких как погода, предстоящие праздники, ценовая эластичность и многое другое. Эта информация может напрямую поддержать стратегии акций, ставя потребителей на первое место.

Даже если поставщики больше не будут контролировать акции, они все равно будут выигрывать. Перестройка стратегий акций приводит к более эффективному и резонансному использованию ресурсов. Покупатели будут предлагать только акции, которые они, вероятно, реализуют. Они все равно будут поощряться попробовать новые виды, вкусы и продукты, но таким образом, который основан на данных и, вероятно, будет успешным. Поставщики будут испытывать все преимущества лояльности бренда и маркетинга, но без расточительства ресурсов.

Технология уже существует. Это вопрос ее применения.

Переход к персонализации, основанной на ИИ, поможет даже большим супермаркетам создать ощущение небольшого города в их взаимодействии с клиентами. Ставя клиентов на первое место на индивидуальном уровне, розничные продавцы в Северной Америке могут совершить чудеса для лояльности магазина.

Этот подход используется по всему миру в течение многих лет, с огромным успехом. Теперь все зависит от поздних принимающих. Розничные продавцы, которые принимают персонализацию ИИ, быстро обгонят тех, кто не принимает. Это просто вопрос начала.