为什么人工智能还没有推动零售收入

人工智能已经成为零售业的热门词汇，并且有充分的理由。它可以预测行为，量身定制优惠，并帮助品牌比以往任何时候都更具响应性。近90%的零售商表示，人工智能已经改善了客户满意度。

但是，满意度并不总是等同于销售额。事实上，少于一半的零售商表示，人工智能已经对收入产生了影响。

那么，问题出在哪里？

通常，问题不在于技术，而在于策略。最成功的零售商正在利用人工智能来建立真正的联系，并根据实际驱动购买行为的因素来调整策略。他们了解，今天的购物者不再被自动化所打动；他们希望感到被关注、被理解和真正被帮助。

以下是有效的方法、无效的方法以及零售商如何将人工智能从有前途的工具转变为真正的增长驱动力。

重新思考客户连接

人工智能可以做很多事情：它可以读取面部表情、预测行为，并生成量身定制的建议。但是，即使拥有如此强大的功能，许多人工智能驱动的策略仍然无法达到最终目标：转化。

例如，情感人工智能。一些零售商正在使用摄像头和麦克风来分析表情和语气，寻找困惑、沮丧或兴趣的线索。这使得员工可以在恰当的时刻介入或自动调整优惠。但是，除非这些介入是及时和真正有帮助的，否则它们可能会感觉到侵入性或尴尬，而不是说服力。

其他人使用人工智能来模拟购物旅程，在它们发生之前。这种预测性见解可以很强大，但只有当零售商根据实际客户动机而不是假设行为来使用数据时才会有效。

一种更直接的方法是通过零方数据实现的，顾客自愿通过聊天机器人、虚拟助手或产品页面调查分享偏好。这一方法更透明，并且可以建立信任，但只有当后续跟进感觉相关时才会有效。如果顾客表示他们喜欢极简主义家居装饰，但网站却用大胆的图案和不合时尚的商品淹没他们，那么信任就会迅速消失。

这些例子表明，零售商并不缺乏工具。问题在于，将这些工具转化为实际转化的客户时刻——在那里，相关性、时机和语气都齐心协力，推动销售。

什么阻碍了零售业?

尽管在人工智能方面进行了大量投资，许多零售商仍然难以应对混乱的数据、不够个性化的互动和错误的绩效指标。除非解决这些问题，否则即使是最先进的工具也无法推动收入。

1. 混乱、过时的数据

零售商收集了大量的客户数据，但其中很多都是不完整、过时或分散在不同的系统中。这使得人工智能很难识别有意义的模式或生成可靠的建议。如果客户的个人资料缺少关键信息——例如最近的购买、首选价格或联系方式——系统可能会建议不相关的产品或发送不合时宜的优惠，从而造成更多的伤害而不是带来好处。

为了解决这个问题，零售商需要定期清理数据并将其集中在一个地方。客户数据平台（CDP）可以通过将来自电子邮件、销售注册、忠诚度计划和社交媒体的信息集中在一个最新的视图中来帮助解决这个问题。有了更好的数据，人工智能可以更准确地解释行为、量身定制建议并支持带来更强转化率和长期忠诚度的体验。

2. 机器人式的人工智能互动

即使数据干净，人工智能也可能由于个性化不足而失败。零售商经常满足于表面上的努力，例如在通用销售电子邮件中使用顾客的名字，或向所有浏览特定产品类别的顾客展示相同的产品推荐。这种一刀切的方法可能会感觉机器人化，很少带来更多的销售额。

相反，零售商应该使用人工智能来超越基本信息，考虑诸如最近查看的内容、在产品页面上花费的时间或购物车中留下的物品等因素。例如，查看高端鞋子但未购买的人可能会对该确切的鞋子或具有类似属性的更便宜的鞋子进行后续折扣做出更好的反应，而不是对运动鞋进行通用促销。当优惠和信息感觉及时和相关时，购物者更有可能点击、购买并返回。

3. 使用错误的KPI

如果零售商希望人工智能推动销售，他们需要衡量正确的结果。跟踪更快的服务时间或更低的营销成本是有用的，但这并不能显示人工智能是否实际增加了销售额。相反，零售商应该关注直接与客户旅程相关的指标：购物者在接收到个性化优惠后完成购买的频率、他们花费的金额、他们是否返回以及购物车被放弃的频率。将焦点转移到这些收入驱动的指标上，使得更容易看到什么是有效的——以及如何继续完善人工智能的使用。

零售人工智能的未来

如果有一件事现在很明显，那就是零售商不需要更多的人工智能工具。他们需要更好地利用现有的技术。通过解决数据质量问题、使个性化更有意义以及关注正确的KPI，零售商可以将人工智能从一个闪亮的附加功能转变为真正的增长引擎。目标必须是建立更牢固的客户关系，这些关系可以推动销售。

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