Showrooming, zjawisko, w którym klienci odwiedzają sklepy fizyczne, aby sprawdzić produkty przed zakupem ich online, stało się poważnym wyzwaniem dla operatorów nieruchomości detalicznych.

Ślady stóp AI, jedna z najbardziej zaawansowanych platform Retail Media opartych na sztucznej inteligencji na całym świecie, oferuje podejście oparte na danych, aby zademonstrować wpływ showroomingu na ruch na stronie najemcy i wydajność sprzedaży. Poniższa prezentacja pokazuje, jak Ślady stóp AI rozwiązuje ten problem, wykorzystując dane dotyczące zachowań klientów, modelowanie predykcyjne i połączoną infrastrukturę w centrach handlowych i sklepach.

NASZA UNIKALNA TECHNOLOGIA AI DLA FIZYCZNYCH NIERUCHOMOŚCI HANDLOWYCH I DETALICZNYCH

Platforma wykorzystuje dane o zamiarach klientów w sklepie, aby skuteczniej przewidywać i wpływać na fizyczną sprzedaż detaliczną. Wykorzystując kombinację pozycjonowania wewnętrznego, modeli predykcyjnych i kierowania wielokanałowego, Ślady stóp AI rejestruje pełną ścieżkę zakupu dla klientów w fizycznym środowisku detalicznym. Umożliwia to markom kierowanie odbiorców medialnych na podstawie przewidywanych zachowań zakupowych i różnych etapów podróży zakupowej.

Ślady stóp AINajnowocześniejsze oprogramowanie wykorzystuje wyrafinowany model sztucznej inteligencji do zrozumienia i przewidywania zachowań zakupowych, pozyskiwania danych z Wi-Fi, inteligentnych czujników i innej połączonej infrastruktury. Ta zastrzeżona technologia łączy dane klientów offline i online, aby stworzyć kompleksowy obraz zachowania klientów, umożliwiając detalistom generowanie nowych strumieni przychodów, poprawę wydajności i zdobywanie przewagi konkurencyjnej na rynku Retail Media Network.

KORZYŚCI PŁYNĄCE Z POMIARU WPŁYWU SHOWROOMINGU

Efekt showrooming to zjawisko, w którym klienci odwiedzają sklepy fizyczne, aby sprawdzić produkty z pierwszej ręki, tylko po to, aby je kupić online, często z witryn o lepszych cenach. Takie zachowanie może zaszkodzić sprzedaży detalistów fizycznych, zwłaszcza jeśli brakuje im silnej obecności w Internecie. Z drugiej strony takie zachowanie może podważyć model cenowy operatora nieruchomości detalicznych w stosunku do ich najemców, ponieważ najemcy mogą mieć pośredni wpływ na ich sprzedaż, o którym nieruchomość detaliczna nie będzie wiedziała i nie byliby w stanie zaliczyć go do swojego modelu leasingu.

Istotne jest, aby właściciele nieruchomości detalicznych zrozumieli efekt showroomingu z następujących powodów:

• Zapewnienie sukcesu najemcy: Właściciele nieruchomości chcą odnoszących sukcesy najemców, ponieważ wpływa to na ogólną wydajność ich centrum handlowego. Rozumiejąc efekt showrooming, mogą zaoferować wsparcie i wskazówki, aby pomóc detalistom zminimalizować jego negatywny wpływ.

‍

• Ocena dostarczonej wartości: Właściciele nieruchomości powinni rozpoznać efekt showroomingu, aby lepiej ocenić, w jaki sposób ich powierzchnie handlowe przyczyniają się do ruchu i sprzedaży online najemców. To zrozumienie może prowadzić do bardziej świadomych negocjacji najmu i pomóc zaprezentować wartość centrum handlowego potencjalnym najemcom.

‍

• Obejmowanie zmian i innowacji: Świadomość efektu showroomingu umożliwia właścicielom nieruchomości odpowiednie dostosowanie modeli biznesowych i centrów handlowych. Mogą dodawać elementy doświadczalne lub włączyć technologię, która wypełnia lukę między zakupami online i offline, zachęcając klientów do kupowania w sklepie.

‍

• Współpraca z detalistami: Właściciele nieruchomości mogą współpracować ze swoimi najemcami, aby opracować strategie przeciwdziałania efektowi showroomingu. Może to obejmować oferowanie ofert lub promocji tylko w sklepie, ulepszanie obsługi klienta lub tworzenie bezproblemowej obsługi wielokanałowej.

‍

• Kuracja zróżnicowanej mieszanki najemców: Aby złagodzić efekt showroomingu, właściciele nieruchomości detalicznych powinni rozważyć hosting firm świadczących usługi lub produkty, które nie są łatwe do powielenia w Internecie, takie jak restauracje, salony lub centra fitness.

Podsumowując, właściciele nieruchomości detalicznych muszą zrozumieć efekt showrooming, aby zapewnić długoterminowy sukces i rentowność swoich centrów handlowych. To zrozumienie pozwala im lepiej wspierać swoich najemców, mierzyć wpływ ich nieruchomości na ruch i sprzedaż online oraz dostosować modele biznesowe w odpowiedzi na zmieniający się krajobraz handlu detalicznego.

METODOLOGIA POMIARU WPŁYWU SHOWROOMINGU — HOMOMORFIZM

Ślady stóp AI wykorzystuje połączenie gromadzenia danych, analizy opartej na sztucznej inteligencji i modelowania predykcyjnego w celu ustalenia korelacji między zachowaniem klientów w sklepie a wzrostem ruchu na stronie najemcy i wydajności sprzedaży:

• Pozyskiwanie danych: Platforma gromadzi dane z Wi-Fi, inteligentnych czujników i innej połączonej infrastruktury już istniejącej w obiektach handlowych. Dane te obejmują informacje o zachowaniu klientów w sklepie, takie jak czas przebywania, interakcje z produktami i wzorce ruchu.

‍

• Analiza zachowań klientów oparta na sztucznej inteligencji: Ślady stóp AI wykorzystuje zastrzeżoną technologię AI do łączenia danych klientów offline i online, tworząc kompleksowy obraz zachowania klientów. Pozwala to platformie analizować nawyki zakupowe klientów, wyszukiwania, wizyty i zakupy zarówno w sklepach fizycznych, jak i platformach internetowych.

‍

• Modelowanie predykcyjne: Wykorzystując modele predykcyjne, Ślady stóp AIidentyfikuje odbiorców mediów na podstawie przewidywanych fizycznych zachowań zakupowych i różnych etapów podróży zakupowej. Umożliwia to markom detalicznym skuteczniejsze kierowanie kampanii medialnych, zwiększając ruch na ich stronach internetowych i ostatecznie zwiększając wydajność sprzedaży.

• Ustalenie korelacji: Ślady stóp AI wykorzystuje zaawansowaną analizę danych w celu ustalenia korelacji między ruchem w sklepie a wzrostem ruchu na stronie najemcy i wydajności sprzedaży. Poprzez zrozumienie wpływu showroomingu na wydajność online, operatorzy nieruchomości detalicznych i najemcy mogą odpowiednio dostosować swoje strategie, maksymalizując korzyści zarówno z kanałów fizycznych, jak i cyfrowych.

• Ciągła optymalizacja: Jako Ślady stóp AI stale aktualizuje swoje modele sztucznej inteligencji o nowe dane, platforma może udoskonalać swoje prognozy i korelacje, zapewniając operatorom nieruchomości detalicznych i najemcom możliwość wyprzedzania zmieniających się wzorców zachowań klientów.

HOMOMORFIZM — TECHNOLOGIE AI, KTÓRE MOGĄ NAPĘDZAĆ POMIAR WPŁYWU SHOWROOMINGU

Chociaż nie ma określonego modelu matematycznego ani techniki uczenia maszynowego poświęconego wyłącznie śledzeniu i przypisywaniu efektu showrooming, dostępne są różne technologie Ślady stóp AIunikalny zestaw wstępnie przeszkolonych modeli danych dopasowanych do fizycznych środowisk detalicznych, które można zastosować do zrozumienia korelacji między ruchem w sklepie a wzrostem sprzedaży online. Metodologie te można dostosować do opracowywania modeli lub algorytmów, które pasują do konkretnego przypadku użycia.

• Analiza regresji: Analiza regresji to technika statystyczna stosowana do modelowania zależności między zmienną zależną (np. sprzedaż online) a jedną lub większą liczbą zmiennych niezależnych (np. ruch w sklepie). Analizując tę relację, możesz zidentyfikować korelację między ruchem w sklepie a sprzedażą online i dostosować się do innych czynników, takich jak kampanie marketingowe lub trendy sezonowe.

• Analiza szeregów czasowych: Analiza szeregów czasowych obejmuje badanie punktów danych zebranych w czasie w celu zidentyfikowania wzorców lub trendów. Analizując dane o ruchu w sklepie i sprzedaży online jako szeregi czasowe, możesz odkryć związek między nimi i zidentyfikować jakąkolwiek przyczynowość lub korelację.

• Techniki uczenia maszynowego: Do modelowania relacji między ruchem w sklepie a wzrostem sprzedaży online można zastosować różne techniki uczenia maszynowego. Nadzorowane algorytmy uczenia się, takie jak regresja liniowa, maszyny wektorowe wsparcia lub losowe lasy, można przeszkolić w celu przewidywania sprzedaży online na podstawie ruchu w sklepie i innych istotnych funkcji.

• Techniki głębokiego uczenia się: Sieci neuronowe, zwłaszcza sieci powtarzające się neuronowe (RNN) lub sieci pamięci długoterminowej (LSTM), mogą być używane do modelowania złożonych relacji i wzorców czasowych w danych. Modele te mogą uchwycić nieliniowe relacje między ruchem w sklepie a wzrostem sprzedaży online, uwzględniając efekt showroomingu i inne czynniki.

• Modele atrybucji Multi-Touch: Modele atrybucji wielodotykowych można wykorzystać do przydzielania kredytów na sprzedaż online do różnych punktów kontaktu w podróży klienta, w tym wizyt w sklepie. Stosując techniki uczenia maszynowego do tych modeli, możesz lepiej zrozumieć, w jaki sposób ruch w sklepie wpływa na sprzedaż online.

LOGICZNE WYJAŚNIENIE HOMOMORFIZMU

W kontekście showroomingu, Ślady stóp AI potrafi zastosować podejście matematyczne do identyfikacji wzorców i relacji między użytkownikami online a odwiedzającymi centra handlowe offline. Pomaga nam to zrozumieć, w jaki sposób niektóre zachowania offline wpływają na zachowania online.

Na przykład, możemy powiązać dużą grupę kupujących online przeglądających określoną stronę internetową z mniejszą grupą segmentów odwiedzających w centrum handlowym. Jeśli uda nam się ustanowić silny związek między dwiema grupami, wskazywałoby to, że pewne zachowania online mają znaczenie dla określania, jak zachowują się kupujący w fizycznym sklepie. I odwrotnie.

Znajdując te połączenia, możemy przenieść wiedzę o zachowaniach i preferencjach zidentyfikowanych w przestrzeni offline do domeny online. Pomaga to centrom handlowym lepiej wykorzystać efekt showrooming.

DOSTĘP DO INTERNETOWYCH DANYCH DOTYCZĄCYCH WYDAJNOŚCI NAJEMCÓW

Śledzenie i zrozumienie rozwoju na stronie najemcy bez bezpośredniego dostępu i kodów SDK może być wyzwaniem. Istnieje jednak kilka alternatywnych metod i środków proxy, które można zastosować do oszacowania wpływu ruchu w sklepie na stronę najemcy.

• Zbiorcze źródła danych: Publicznie dostępne źródła danych, takie jak Google Trends lub SimilarWeb, mogą zapewnić wgląd w ruch w witrynie i zachowania użytkowników. Chociaż dane te mogą nie być tak szczegółowe, jak dane uzyskane z bezpośredniego dostępu, nadal mogą pomóc Ślady stóp AI zaoferowanie wysokiego poziomu zrozumienia trendów w ruchu drogowym i potencjalnego wzrostu.

• Ankiety i opinie klientów: Pomocne może być zbieranie opinii od klientów za pomocą ankiet lub kwestionariuszy Ślady stóp AI uzyskać wgląd w ich zachowania związane z zakupami online po wizycie w sklepie fizycznym. Dane te można wykorzystać do oszacowania efektu showroomingu i jego wpływu na stronę internetową najemcy.

• Media społecznościowe i recenzje online: Monitorowanie aktywności w mediach społecznościowych i recenzji online związanych z fizycznym sklepem i stroną internetową najemcy może zapewnić wgląd w zaangażowanie i nastroje klientów. Wzrost zaangażowania w Internecie i pozytywne nastroje po wizycie w sklepie mogą wskazywać na wzrost ruchu w witrynie.

• Wi-Fi i dane lokalizacji: Ślady stóp AI może zbierać anonimowe dane o zachowaniu klientów w centrum handlowym, w tym wizyty w sklepie. Skorelowanie tych danych z trendami ruchu online na stronie najemcy, uzyskanymi z zagregowanych źródeł danych, może pomóc w oszacowaniu wpływu ruchu w sklepie na stronie internetowej.

• Partnerstwa oparte na współpracy: Nawiązanie partnerstwa z najemcą może zapewnić dostęp do bardziej szczegółowych danych dotyczących ruchu na stronie internetowej i wizytach w sklepie. Ta umowa o udostępnianiu danych może być korzystna dla wszystkich stron, ponieważ może prowadzić do lepszego zrozumienia efektu showroomingu i umożliwić opracowanie strategii optymalizacji obsługi klienta.

Niektóre z tych metod mogą obejmować gromadzenie i przetwarzanie danych osobowych. Zapewniamy zgodność z odpowiednimi przepisami o ochronie danych, takimi jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) i uzyskamy niezbędne zgody użytkowników przed zebraniem takich danych.

W JAKI SPOSÓB MOŻNA PRZEPROWADZIĆ WALIDACJĘ, PRÓBKOWANIE I CIĄGŁE DOSKONALENIE ZA POMOCĄ KREATYWNYCH PODEJŚĆ

Aby poprawić jakość probabilistycznej metody przypisywania showroomingu wzrostowi ruchu i sprzedaży online przez najemcę, istnieje kilka kreatywnych podejść, które centrum handlowe może zastosować, aby zebrać więcej danych jakościowych, a także uzyskać walidację modelu atrybucji generowanego przez technologie sztucznej inteligencji.

• Program nagród w centrum handlowym za zakupy online

Operatorzy nieruchomości detalicznych mogą stworzyć program nagród, aby zachęcić kupujących, którzy kupują w sklepach internetowych swoich najemców. Na przykład klienci mogą otrzymać kupony lub rabaty na zakupy w sklepie, jeśli przedstawią pokwitowanie z ostatniego zakupu online dokonanego na stronie najemcy. Zachęca to klientów do odwiedzania sklepu fizycznego i dokonywania dodatkowych zakupów, jednocześnie umożliwiając nieruchomościom detalicznym śledzenie i potwierdzanie wzrostu ruchu i sprzedaży online.

• Kompleksowa obsługa zwrotów

Inną kreatywną metodą jest oferowanie kompleksowej obsługi zwrotu produktów zakupionych online z e-sklepów najemców w centrum handlowym. Usługa ta pozwala klientom zwracać przedmioty w jednym miejscu, dzięki czemu proces jest dla nich wygodniejszy. Centralizując zwroty, operatorzy nieruchomości detalicznych mogą gromadzić dane dotyczące wielkości i wartości zakupów online dokonywanych w sklepach internetowych swoich najemców. Informacje te można następnie wykorzystać do potwierdzenia wzrostu ruchu i sprzedaży online.

• Ekskluzywne wydarzenia i promocje w centrum handlowym

Operatorzy nieruchomości detalicznych mogą współpracować ze swoimi najemcami w celu organizowania ekskluzywnych wydarzeń i promocji w centrum handlowym dla klientów, którzy dokonali zakupów online. Na przykład klienci mogą zostać zaproszeni na specjalne wydarzenie, takie jak premiera produktu lub warsztat, i otrzymać ekskluzywne oferty lub bezpłatne próbki po przedstawieniu pokwitowania zakupu online. Takie podejście nie tylko zachęca klientów do odwiedzania sklepu fizycznego, ale także pozwala operatorom nieruchomości detalicznych śledzić korelację między sprzedażą online a ruchem w sklepie.

• Promocje krzyżowe z innymi detalistami

Nieruchomości handlowe mogą współpracować z innymi detalistami lub dostawcami usług w centrum handlowym, aby oferować promocje krzyżowe dla klientów, którzy dokonali zakupów online od swoich najemców. Na przykład klienci, którzy przedstawią pokwitowanie zakupu online, mogą otrzymać zniżkę lub bezpłatną usługę od partnerskiego sprzedawcy, taką jak bezpłatna kawa, posiłek ze zniżką lub bezpłatny parking. Zachęca to klientów do spędzania większej ilości czasu w centrum handlowym i umożliwia operatorom nieruchomości detalicznych gromadzenie danych na temat wzrostu sprzedaży online i zachowań klientów.

• Wspólne programy lojalnościowe

Operatorzy nieruchomości detalicznych mogą współpracować z najemcami, aby stworzyć wspólne programy lojalnościowe, które nagradzają klientów zarówno za zakupy online, jak i w sklepie. Klienci mogli zdobywać punkty za każdy zakup dokonany w sklepie internetowym najemcy i wymieniać je na rabaty lub nagrody w sklepie. Strategia ta nie tylko zwiększa ruch do sklepów fizycznych, ale także pozwala operatorom nieruchomości detalicznych zbierać dane dotyczące związku między sprzedażą online a wizytami w sklepie.

Wdrażając te kreatywne metody, operatorzy nieruchomości detalicznych mogą aktywnie współpracować z kupującymi, zachęcać ich do odwiedzania sklepów fizycznych i zbierać cenne dane, aby potwierdzić wzrost ruchu i sprzedaży online ich najemców.

KONKLUZJA

Ślady stóp AI oferuje rozwiązanie oparte na danych, aby zademonstrować wpływ showroomingu na ruch na stronie najemcy i wydajność sprzedaży. Wykorzystując pozyskiwanie danych, analizę zachowań klientów opartą na sztucznej inteligencji i modelowanie predykcyjne, Ślady stóp AI skutecznie ustala korelację między ruchem w sklepie a wydajnością online. Ten cenny wgląd umożliwia operatorom nieruchomości detalicznych i najemcom dostosowanie ich strategii, maksymalizując korzyści płynące zarówno z kanałów fizycznych, jak i cyfrowych oraz przekształcając efekt showroomingu w szansę na rozwój.

‍