ทำไม AI จึงไม่ขับเคลื่อนรายได้ปลีก – ยัง

AI ได้กลายเป็นคำที่ถูกพูดถึงในวงการปลีกและเป็นเหตุผลที่ดี มันสามารถทำนายพฤติกรรม ปรับแต่งข้อเสนอ และช่วยให้แบรนด์รู้สึกมีปฏิกิริยามากกว่าที่เคยเป็น มากกว่า 90% ของผู้ค้าปลีก กล่าวว่า AI ได้ปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า

แต่ความพึงพอใจไม่จำเป็นต้องเท่ากับยอดขาย ในความเป็นจริง น้อยกว่าครึ่งหนึ่ง กล่าวว่ามันขยับเข็มทิศของรายได้

ดังนั้น สิ่งที่ขาดไปคืออะไร

บ่อยครั้ง มันไม่ใช่เทคโนโลยี มันเป็นกลยุทธ์ ผู้ค้าปลีกที่ประสบความสำเร็จสูงสุดกำลังใช้ AI เพื่อสร้างความเชื่อมโยงที่แท้จริงและปรับแต่งกลยุทธ์ xung quanhสิ่งที่ขับเคลื่อนการซื้อจริงๆ พวกเขารู้ว่าผู้ช้อปปิ้งในปัจจุบันไม่ประทับใจในระบบอัตโนมัติ พวกเขาต้องการรู้สึกว่าถูกมองเห็น ถูกเข้าใจ และได้รับการช่วยเหลืออย่างแท้จริง

ด้านล่างนี้คือสิ่งที่ได้ผล สิ่งที่ไม่ได้ผล และวิธีที่ผู้ค้าปลีกสามารถเปลี่ยน AI จากเครื่องมือที่มีแนวโน้มเป็นเครื่องมือขับเคลื่อนการเติบโตที่แท้จริง

การคิดใหม่เกี่ยวกับการเชื่อมต่อลูกค้า

AI สามารถทำได้มากมาย: มันสามารถอ่านใบหน้า ทำนายพฤติกรรม และสร้างคำแนะนำที่ปรับแต่งได้ที่ขนาดใหญ่ แต่แม้จะมีพลังงานนี้ สтратегี AI ที่ขับเคลื่อนด้วยหลายๆ อย่างยังคงไม่บรรลุเป้าหมายสูงสุด: การแปลง

ลองพิจารณา emotion AI ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกบางรายใช้กล้องและไมโครโฟนเพื่อวิเคราะห์น้ำเสียงและน้ำเสียง โดยค้นหาสัญญาณเช่น ความสับสน ความ沮เสีย หรือความสนใจ ซึ่งทำให้พนักงานสามารถเข้าแทรกแซงได้ในช่วงเวลาที่เหมาะสมหรือปรับแต่งข้อเสนอในเวลาจริง แต่ถ้าการแทรกแซงเหล่านั้นไม่ได้ถูกกำหนดเวลาและไม่ได้ให้ความช่วยเหลือที่แท้จริง มันจะรู้สึกก่อกวนหรือไม่เหมาะสมมากกว่าที่จะรู้สึกมีประสิทธิภาพ

ผู้อื่นใช้ AI เพื่อจำลองการเดินทางช้อปปิ้งก่อนที่จะเกิดขึ้น โดยสร้างแบบจำลองว่าคนอาจตอบสนองต่อการวางแผนใหม่ ผลิตภัณฑ์ใหม่ หรือการส่งเสริมการขาย แบบจำลองการคาดการณ์นี้สามารถมีพลังได้ แต่เฉพาะถ้าผู้ค้าปลีกดำเนินการตามข้อมูลที่สอดคล้องกับแรงจูงใจของลูกค้าจริงๆ ไม่ใช่แค่พฤติกรรมที่เป็นไปได้เท่านั้น

วิธีการที่ตรงไปตรงมา hơnที่กำลังเกิดขึ้นคือผ่านข้อมูลที่ไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง โดยที่ลูกค้าแบ่งปันความชอบโดยสมัครใจผ่านแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน หรือแบบสำรวจหน้าผลิตภัณฑ์ วิธีนี้มีความโปร่งใสและสามารถสร้างความไว้วางใจได้ แต่จะทำงานเฉพาะถ้าการติดตามมีความเกี่ยวข้อง หากลูกค้าบอกว่าพวกเขารักการตกแต่งบ้านแบบเรียบง่าย แต่เว็บไซต์นั้น洪เข้ากับลวดลายดังและของที่ไม่เหมาะสม ความไว้วางใจนั้นจะหายไปอย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าผู้ค้าปลีกไม่ขาดเครื่องมือ สิ่งที่ขาดไปในหลายกรณีคือการแปลเครื่องมือเหล่านั้นเป็นช่วงเวลาของลูกค้าที่แท้จริงที่แปลง – ในช่วงเวลาที่ความเกี่ยวข้อง การกำหนดเวลา และน้ำเสียงทั้งหมดสอดคล้องกันเพื่อขับเคลื่อนการขาย

สิ่งที่ทำให้ปลีกถดถอย

尽管มีการลงทุนขนาดใหญ่ใน AI ผู้ค้าปลีกหลายรายยังคงดิ้นรนกับข้อมูลที่ไม่เรียบร้อย การโต้ตอบที่ไม่มีคน และการวัดเมตริกการแสดงผลที่ไม่ถูกต้อง หากไม่แก้ไขปัญหาเหล่านี้ แม้เครื่องมือที่ทันสมัยที่สุดก็จะไม่ขยับเข็มทิศของรายได้

1. ข้อมูลที่ไม่เรียบร้อยและล้าสมัย

ผู้ค้าปลีกรวบรวมข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก แต่ส่วนใหญ่ไม่สมบูรณ์ ล้าสมัย หรือกระจายอยู่ทั่วระบบต่างๆ ซึ่งทำให้ AI มองเห็นรูปแบบที่มีความหมายหรือสร้างคำแนะนำที่เชื่อถือได้ยาก หากโปรไฟล์ลูกค้าขาดข้อมูลสำคัญ เช่น การซื้อ最近 ราคาโปรด หรือการตั้งค่าการติดต่อ ระบบอาจแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ไม่เกี่ยวข้องหรือส่งข้อเสนอที่ไม่เหมาะสมซึ่งอาจทำอันตรายมากกว่าผลดี
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ผู้ค้าปลีกต้องทำความสะอาดข้อมูลของตนอย่างสม่ำเสมอและรวมไว้ในที่เดียว แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) สามารถช่วยได้โดยดึงข้อมูลจากอีเมล จดทะเบียนการขาย โปรแกรมความภักดี และโซเชียลมีเดียเข้าสู่มุมมองที่สมบูรณ์และเป็นปัจจุบัน ด้วยข้อมูลที่ดีขึ้น AI สามารถตีความพฤติกรรมได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ปรับแต่งคำแนะนำ และสนับสนุนประสบการณ์ที่นำไปสู่การแปลงและความภักดีในระยะยาวที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

2. การโต้ตอบ AI ที่เหมือนหุ่นยนต์

แม้จะมีข้อมูลที่สะอาด AI ก็ยังตกอยู่ในความล้มเหลวหากการปรับแต่งไม่รู้สึกส่วนตัวพอ ผู้ค้าปลีกหลายรายยอมรับกับความพยายามระดับผิวเผิน เช่น การใช้ชื่อแรกของลูกค้าในอีเมลการขายทั่วไป หรือแสดงคำแนะนำผลิตภัณฑ์เดียวกันกับทุกคนที่เข้าชมหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์เดียวกัน วิธีการแบบหนึ่งขนาดนี้รู้สึกเหมือนหุ่นยนต์ และมักจะไม่นำไปสู่ยอดขายที่เพิ่มขึ้น

แทนผู้ค้าปลีกควรใช้ AI เพื่อไปไกลกว่าข้อมูลพื้นฐานและพิจารณาสิ่งต่างๆ เช่น สิ่งที่ลูกค้าดู最近 วิธีการใช้เวลาบนหน้าผลิตภัณฑ์ หรือว่าพวกเขาทิ้งสินค้าในรถเข็นหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ผู้ที่ดูรองเท้าหรูและไม่ซื้ออาจตอบสนองได้ดีกับการส่งเสริมการขายส่วนลดสำหรับคู่เดียวกันหรือคู่ที่มีลักษณะคล้ายกัน ไม่ใช่การส่งเสริมการขายทั่วไปเกี่ยวกับรองเท้าผ้าใบ เมื่อข้อเสนอและข้อความรู้สึกถึงเวลาและเกี่ยวข้อง ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะคลิก ซื้อ และกลับมา

3. การใช้ KPI ที่ไม่ถูกต้อง

หากผู้ค้าปลีกต้องการให้ AI ขับเคลื่อนยอดขาย พวกเขาต้องวัดผลลัพธ์ที่ถูกต้อง การติดตามเวลาการให้บริการที่เร็วขึ้นหรือต้นทุนการตลาดที่ลดลงมีประโยชน์ แต่ไม่ได้แสดงว่า AI จริงๆ แล้วเพิ่มยอดขายหรือไม่ แทนผู้ค้าปลีกควรเน้นไปที่เมตริกที่เชื่อมโยงโดยตรงกับการเดินทางของลูกค้า: บ่อยครั้งที่ลูกค้าเสร็จสิ้นการซื้อหลังจากได้รับข้อเสนอที่ปรับแต่งแล้ว พวกเขาจ่ายเงินเท่าใด พวกเขากลับมาหรือไม่ และบ่อยครั้งที่รถเข็นถูกทิ้ง การเปลี่ยนโฟกัสไปที่เมตริกที่ขับเคลื่อนรายได้เหล่านี้ทำให้เห็นได้ง่ายว่าอะไรที่ได้ผล – และเพื่อดำเนินการปรับแต่งวิธีการใช้ AI ต่อไป

การก้าวหน้าด้วย AI ในปลีก

หากสิ่งหนึ่งตอนนี้ชัดเจนแล้ว ควรจะชัดเจนว่าผู้ค้าปลีกไม่จำเป็นต้องมีเครื่องมือ AI มากขึ้น พวกเขาต้องใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่ให้ดีขึ้น โดยการแก้ไขปัญหาคุณภาพข้อมูล การทำให้การปรับแต่งมีความหมาย และการเน้นไปที่ KPI ที่ถูกต้อง พวกเขาสามารถเปลี่ยน AI จากเครื่องมือเสริมสวยให้เป็นเครื่องมือขับเคลื่อนการเติบโตที่แท้จริงได้ เป้าหมายต้องเป็นความสัมพันธ์ลูกค้าที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นที่ขับเคลื่อนยอดขาย