Perakende Gelirini Neden Sürdürmüyor – Henüz

AI, perakende sektöründe bir moda haline geldi ve bunun iyi bir nedeni var. Müşteri davranışlarını öngörüyor, teklifler sunuyor ve markaları daha önce hiç olmadığı kadar duyarlı hale getiriyor. Perakendecilerin neredeyse %90’ı, AI’ın müşteri memnuniyetini artırdığını söylüyor.

Ancak memnuniyet her zaman satış anlamına gelmez. Aslında, yarısından azı, gelir üzerinde bir etki yaratmadığını söylüyor.

Öyleyse ne eksik?

Çoğu zaman, sorun teknoloji değil, stratejidir. En başarılı perakendeciler, gerçek bağlantılar kurmak ve satın almaları gerçekten neler droveğini anlamak için AI’ı kullanıyorlar. Bugünün müşterilerinin otomasyondan etkilenmediğini, görüldüklerini, anlaşıldıklarını ve gerçekten yardım edildiğini hissetmek istediklerini anlıyorlar.

Şimdi neler çalışıyor, neler çalışmıyor ve perakendecilerin AI’ı bir büyüme motoru haline getirmek için neler yapabileceği hakkında bilgi edineceğiz.

Müşteri Bağlantısını Yeniden Düşünmek

AI çok şey yapabilir: yüzleri okuyabilir, davranışları öngörebilir ve ölçeklenebilir şekilde kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir. Ancak tüm bu güçle birlikte, birçok AI destekli strateji vẫn nihai hedefine ulaşamıyor: dönüştürme.

Örneğin, duygu AI‘ını ele alalım. Bazı perakendeciler, müşterilerin yüz ifadelerini ve tonlarını analiz etmek için kameralar ve mikrofonlar kullanıyor. Bu, personel için doğru anda müdahale etmelerine veya otomatik olarak teklifleri ayarlamalarına olanak tanır. Ancak bu müdahaleler iyi zamanlanmış ve gerçekten yardımcı olmadıkça, müşteriler için müdahaleci veya garip yerine ikna edici gelmeyebilir.

Diğerleri, AI’ı kullanarak alışveriş yolculuklarını önceden simüle ediyor. Müşterilerin yeni bir düzen, ürün veya promosyonlara nasıl tepki verebileceğini modelleyerek, perakendecilere müşterilerin gerçek motivasyonlarına göre hareket etmeleri için değerli içgörüler sunuyor. Ancak bu tür öngörüler ancak perakendeciler verileri, müşterilerin gerçek davranışlarına göre hareket ettikleri şekilde kullanıyorsa güçlü oluyor.

Daha doğrudan bir yaklaşım, müşterilerin gönüllü olarak tercihlerini paylaşmalarına olanak tanıyan zero-party veri aracılığıyla ortaya çıkıyor. Müşteriler, sohbet botları, sanal asistanlar veya ürün sayfası anketleri aracılığıyla tercihlerini paylaşabilir. Bu yöntem daha şeffaf ve güven oluşturma potansiyeline sahip – ancak yalnızca takip eden mesajlar alakalı hissediyorsa işe yarıyor. Müşteri minimal ev dekorasyonuna aşık olduğunu söylediği halde, site onu gürültülü desenlerle ve modası geçmiş ürünlerle bombardıman ederse, güven hızla kayboluyor.

Bu örnekler, perakendecilerin araçlardan yoksun olmadığını gösteriyor. Eksik olan, genellikle bu araçların gerçekten dönüştürme sağlayan müşteri anlarına çevrilmesidir – burada alaka, zamanlama ve ton bir araya gelerek bir satışa yol açar.

Perakende Sektörünü Neler Engellemektedir?

Perakendeciler, AI’a büyük yatırımlar yapmalarına rağmen, hala kirli veriler, kişisel olmayan etkileşimler ve yanlış performans ölçümleri ile mücadele ediyor. Bu sorunları çözmeksizin, en gelişmiş araçlar bile geliri artırmayacaktır.

1. Kirli, Eski Veriler

Perakendeciler, müşteri verilerini topluyor, ancak bu verilerin çoğu eksik, eski veya farklı sistemler arasında dağılmış durumda. Bu, AI’ın anlamlı kalıpları tanımlamasını veya güvenilir öneriler sunmasını zorlaştırıyor. Müşteri profili önemli bilgiler içermediğinde – son satın almalar, tercih edilen fiyat noktaları veya iletişim tercihleri – sistem alakasız ürünler önerebilir veya zamanında olmayan teklifler sunabilir.

Bunu çözmek için perakendeciler, verilerini düzenli olarak temizlemeli ve bir araya getirmelidir. Müşteri veri platformu (CDP), bu verileri bir araya getirmeye yardımcı olabilir. Daha iyi verilerle, AI müşteri davranışlarını daha doğru bir şekilde yorumlayabilir, öneriler sunabilir ve güçlü dönüşümler ve uzun vadeli sadakat sağlayan deneyimleri destekleyebilir.

2. Robotic AI Etkileşimleri

Temiz verilerle bile, AI pessoal olmayan etkileşimlere yol açabilir. Perakendeciler, genellikle temel düzeyde çaba sarf eder – örneğin, bir müşterinin adını bir genel satış e-postasında kullanmak veya belirli bir ürün kategorisini gezinen herkese aynı ürün önerilerini sunmak. Bu tür bir yaklaşım pessoal gelmez ve nadiren satışa yol açar.

Perakendeciler, AI’ı kullanarak temel bilgilerin ötesine geçmeli ve müşterilerin yakın zamanda neler gördüklerini, bir ürün sayfasında ne kadar zaman geçirdiklerini veya sepetlerine neler bıraktıklarını düşünmelidir. Örneğin, yüksek kaliteli ayakkabıları gören ancak satın almayan bir müşteri, o ayakkabılara özel bir indirim veya benzer özelliklere sahip daha ucuz bir ayakkabıya karşı daha iyi bir tepki verebilir. Alakalı ve zamanında gelen teklifler ve mesajlar, müşterilerin tıklayıp satın almalarına ve geri dönmelerine daha fazla yol açar.

3. Yanlış KPI’lar Kullanmak

Perakendeciler, AI’ın satışları artırmak istiyorsa, doğru sonuçları ölçmelidir. Daha hızlı hizmet süreleri veya daha düşük pazarlama maliyetleri gibi ölçümler yararlıdır, ancak AI’ın gerçekten satışları artırdığını göstermez. Perakendeciler, müşteri yolculuğuna doğrudan bağlı olan ölçütlere odaklanmalıdır: müşterilerin kişiselleştirilmiş teklifler aldıklarında ne sıklıkla satın alma işlemlerini tamamladıkları, ne kadar harcadıkları, tekrar geri döndükleri ve sepetlerini ne sıklıkla terk ettikleri. Gelirle ilgili ölçümlere odaklanmak, perakendecilerin neler çalıştığını ve AI’ı nasıl kullanacaklarını daha iyi görmelerine yardımcı olur.

Perakende AI ile İlerlemek

Şimdi açık olmalı ki, perakendecilerin daha fazla AI aracıya ihtiyacı yok. Mevcut teknolojiyi daha iyi kullanmaları gerekiyor. Veri kalitesi sorunlarını çözmek, kişiselleştirmeyi anlamlı hale getirmek ve doğru KPI’lara odaklanmak, perakendecilerin AI’ı gerçek bir büyüme motoru haline getirmelerine yardımcı olabilir. Hedef, satışları artıran daha güçlü müşteri ilişkileri olmalıdır.