Wpływ showroomingu na wyniki sprzedawców internetowych

Showrooming, czyli zjawisko polegające na tym, że klienci odwiedzają sklepy stacjonarne w celu obejrzenia produktów przed dokonaniem zakupu online, stało się poważnym wyzwaniem dla operatorów nieruchomości handlowych.

Footprints AI, jedna z najbardziej zaawansowanych na świecie platform Retail Media opartych na sztucznej inteligencji, oferuje podejście oparte na danych, które pozwala wykazać wpływ zjawiska showroomingu na ruch na stronie internetowej najemcy oraz wyniki sprzedaży. Poniższa prezentacja pokazuje, w jaki sposób Footprints AI radzi sobie z tym problemem, wykorzystując dane dotyczące zachowań klientów, modelowanie predykcyjne oraz połączoną infrastrukturę wewnątrz centrów handlowych i sklepów.

NASZA UNIKALNA TECHNOLOGIA AI DLA TRADYCYJNEJ HANDLU DETALICZNEGO I NIERUCHOMOŚCI HANDLOWYCH

Platforma wykorzystuje dane dotyczące intencji klientów w sklepach, aby skuteczniej przewidywać i wpływać na sprzedaż w sklepach stacjonarnych. Dzięki połączeniu pozycjonowania wewnątrz budynków, modeli predykcyjnych i targetowania wielokanałowego Footprints AI rejestruje pełną ścieżkę zakupową klientów w środowisku stacjonarnym. Umożliwia to markom kierowanie reklam do odbiorców w oparciu o przewidywane zachowania zakupowe i różne etapy ścieżki zakupowej.

Najnowocześniejsze oprogramowanie Footprints AI wykorzystuje zaawansowany model sztucznej inteligencji do zrozumienia i przewidywania zachowań zakupowych, pozyskując dane z sieci Wi-Fi, inteligentnych czujników i innej połączonej infrastruktury. Ta autorska technologia łączy dane klientów z kanałów offline i online, tworząc kompleksowy obraz zachowań klientów, co pozwala detalistom generować nowe źródła przychodów, poprawiać wydajność i zdobywać przewagę konkurencyjną na rynku sieci Retail Media.

KORZYŚCI Z POMIARU WPŁYWU ZJAWISKA SHOWROOMINGU

Efekt showroomingu to zjawisko, w którym klienci odwiedzają sklepy stacjonarne, aby osobiście obejrzeć produkty, a następnie kupują je online, często na stronach internetowych oferujących lepsze ceny. Takie zachowanie może negatywnie wpływać na sprzedaż detalistów stacjonarnych, zwłaszcza jeśli nie mają oni silnej obecności w Internecie. Z drugiej strony zachowanie to może podważyć model cenowy operatora nieruchomości handlowych w stosunku do najemców, ponieważ najemcy mogą mieć pośredni wpływ na sprzedaż, o którym operator nieruchomości handlowych nie będzie wiedział i nie będzie w stanie uwzględnić go w swoim modelu najmu.

Właściciele nieruchomości handlowych muszą zrozumieć efekt showroomingu z następujących powodów:

Zapewnienie sukcesu najemców: Właściciele nieruchomości chcą, aby najemcy odnosili sukcesy, ponieważ ma to wpływ na ogólne wyniki ich centrum handlowego. Dzięki zrozumieniu efektu showroomingu mogą oni zaoferować wsparcie i wskazówki, które pomogą detalistom zminimalizować jego negatywny wpływ.

Ocena dostarczanej wartości: Właściciele nieruchomości powinni zdawać sobie sprawę z efektu showroomingu, aby lepiej ocenić, w jaki sposób ich powierzchnie handlowe przyczyniają się do ruchu internetowego i sprzedaży najemców. Zrozumienie tego może prowadzić do bardziej świadomych negocjacji dotyczących najmu i pomóc w zaprezentowaniu wartości centrum handlowego potencjalnym najemcom.

Akceptacja zmian i innowacji: Świadomość efektu showroomingu pozwala właścicielom nieruchomości odpowiednio dostosować swoje modele biznesowe i centra handlowe. Mogą oni wprowadzić elementy doświadczalne lub technologie, które wypełniają lukę między zakupami online i offline, zachęcając klientów do zakupów w sklepach stacjonarnych.

Współpraca z detalistami: Właściciele nieruchomości mogą nawiązać współpracę z najemcami w celu opracowania strategii przeciwdziałających efektowi showroomingu. Może to obejmować oferowanie promocji dostępnych wyłącznie w sklepach stacjonarnych, poprawę obsługi klienta lub stworzenie płynnego doświadczenia wielokanałowego.

Tworzenie zróżnicowanego zestawu najemców: Aby złagodzić efekt showroomingu, właściciele nieruchomości handlowych powinni rozważyć wprowadzenie firm, które oferują usługi lub produkty trudne do odtworzenia w internecie, takich jak restauracje, salony fryzjerskie czy centra fitness.

Podsumowując, właściciele nieruchomości handlowych muszą zrozumieć efekt showroomingu, aby zapewnić długoterminowy sukces i rentowność swoich centrów handlowych. Zrozumienie to pozwala im lepiej wspierać najemców, mierzyć wpływ ich nieruchomości na ruch internetowy i sprzedaż oraz dostosowywać modele biznesowe w odpowiedzi na zmieniający się krajobraz handlu detalicznego.

METODYKA POMIARU WPŁYWU ZJAWISKA SHOWROOMINGU – HOMOMORFIZM

Footprints AI wykorzystuje połączenie gromadzenia danych, analizy opartej na sztucznej inteligencji oraz modelowania predykcyjnego w celu ustalenia korelacji między zachowaniem klientów w sklepie a wzrostem ruchu na stronie internetowej najemcy oraz wynikami sprzedaży:

Pozyskiwanie danych: Platforma gromadzi dane z sieci Wi-Fi, inteligentnych czujników i innej infrastruktury sieciowej już zainstalowanej w obiektach handlowych. Dane te obejmują informacje o zachowaniach klientów w sklepie, takie jak czas przebywania, interakcje z produktami i wzorce przemieszczania się.

Analiza zachowań klientów oparta na sztucznej inteligencji: Footprints AI wykorzystuje autorską technologię sztucznej inteligencji do łączenia danych o klientach z kanałów offline i online, tworząc kompleksowy obraz ich zachowań. Dzięki temu platforma może analizować nawyki zakupowe klientów, wyszukiwania, wizyty i zakupy zarówno w sklepach stacjonarnych, jak i na platformach internetowych.

Modelowanie predykcyjne: Wykorzystując modele predykcyjne, Footprints AI identyfikuje odbiorców mediów na podstawie ich przewidywanych zachowań zakupowych w sklepach stacjonarnych oraz różnych etapów ścieżki zakupowej. Umożliwia to markom detalicznym skuteczniejsze kierowanie kampanii medialnych, generując ruch na ich stronach internetowych i ostatecznie zwiększając wyniki sprzedaży.

Ustalanie korelacji: Footprints AI wykorzystuje zaawansowaną analitykę danych do ustalenia korelacji między ruchem w sklepie a wzrostem ruchu na stronie internetowej najemcy oraz wynikami sprzedaży. Dzięki zrozumieniu wpływu efektu showroomingu na wyniki online operatorzy nieruchomości handlowych i najemcy mogą odpowiednio dostosować swoje strategie, maksymalizując korzyści zarówno z kanałów fizycznych, jak i cyfrowych.

Ciągła optymalizacja: Ponieważ Footprints AI nieustannie aktualizuje swoje modele AI o nowe dane, platforma może udoskonalać swoje prognozy i korelacje, zapewniając operatorom nieruchomości handlowych i najemcom przewagę nad zmieniającymi się wzorcami zachowań klientów.

HOMOMORFIZM – TECHNOLOGIE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI, KTÓRE MOGĄ WSPIERAĆ POMIAR WPŁYWU ZJAWISKA SHOWROOMINGU

Chociaż nie istnieje konkretny model matematyczny ani technika uczenia maszynowego przeznaczona wyłącznie do śledzenia i przypisywania efektu showroomingu, w unikalnym zestawie wstępnie wytrenowanych modeli danych Footprints AI dostępne są różne technologie dostosowane do fizycznych środowisk detalicznych, które można zastosować w celu zrozumienia korelacji między ruchem w sklepie a wzrostem sprzedaży online. Metodologie te można dostosować do tworzenia modeli lub algorytmów odpowiednich dla konkretnego przypadku użycia.

Analiza regresji: Analiza regresji to technika statystyczna stosowana do modelowania relacji między zmienną zależną (np. sprzedażą internetową) a jedną lub kilkoma zmiennymi niezależnymi (np. ruchem w sklepie). Analizując tę relację, można zidentyfikować korelację między ruchem w sklepie a sprzedażą internetową oraz uwzględnić inne czynniki, takie jak kampanie marketingowe czy trendy sezonowe.

Analiza szeregów czasowych: Analiza szeregów czasowych polega na badaniu punktów danych zebranych w czasie w celu zidentyfikowania wzorców lub trendów. Analizując dane dotyczące ruchu w sklepie i sprzedaży internetowej jako szeregi czasowe, można odkryć zależność między nimi oraz zidentyfikować wszelkie związki przyczynowo-skutkowe lub korelacje.

Techniki uczenia maszynowego: Do modelowania relacji między ruchem w sklepie a wzrostem sprzedaży internetowej można wykorzystać różne techniki uczenia maszynowego. Algorytmy uczenia nadzorowanego, takie jak regresja liniowa, maszyny wektorów nośnych lub lasy losowe, można wyszkolić w celu przewidywania sprzedaży internetowej na podstawie ruchu w sklepie i innych istotnych cech.

Techniki głębokiego uczenia: Sieci neuronowe, zwłaszcza sieci neuronowe rekurencyjne (RNN) lub sieci z długą pamięcią krótkotrwałą (LSTM), mogą być wykorzystywane do modelowania złożonych zależności i wzorców czasowych w danych. Modele te mogą uchwycić nieliniowe zależności między ruchem w sklepie a wzrostem sprzedaży online, uwzględniając efekt showroomingu i inne czynniki.

Modele atrybucji wielokanałowej: Modele atrybucji wielokanałowej mogą być wykorzystywane do przypisywania zasług za sprzedaż internetową różnym punktom styku w ścieżce klienta, w tym wizytom w sklepie stacjonarnym. Dzięki zastosowaniu technik uczenia maszynowego w tych modelach można lepiej zrozumieć, w jaki sposób ruch w sklepie stacjonarnym wpływa na sprzedaż internetową.

LOGICZNE WYJAŚNIENIE HOMOMORFIZMU

W kontekście showroomingu Footprints AI może wykorzystać podejście matematyczne do identyfikacji wzorców i relacji między użytkownikami online a odwiedzającymi centra handlowe offline. Pomaga nam to zrozumieć, w jaki sposób określone zachowania offline wpływają na zachowania online.

Na przykład możemy powiązać dużą grupę kupujących online przeglądających konkretną stronę internetową z mniejszą grupą segmentów odwiedzających w centrum handlowym. Jeśli uda nam się ustalić silny związek między tymi dwiema grupami, będzie to wskazywać, że pewne zachowania online mają znaczenie w określaniu tego, jak kupujący zachowują się w sklepie stacjonarnym. I odwrotnie.

Odkrywając te powiązania, możemy przenieść wiedzę na temat zachowań i preferencji zidentyfikowanych w przestrzeni stacjonarnej do świata online. Pomaga to centrom handlowym lepiej wykorzystać efekt showroomingu.

DOSTĘP DO DANYCH DOTYCZĄCYCH WYNIKÓW INTERNETOWYCH NAJEMCÓW

Śledzenie i zrozumienie wzrostu ruchu na stronie internetowej najemcy bez bezpośredniego dostępu i kodów SDK może być trudne. Istnieją jednak alternatywne metody i miary zastępcze, które można wykorzystać do oszacowania wpływu ruchu w sklepie na stronę internetową najemcy.

Zbiorcze źródła danych: Publicznie dostępne źródła danych, takie jak Google Trends lub SimilarWeb, mogą dostarczyć informacji na temat ruchu na stronie internetowej i zachowań użytkowników. Chociaż dane te mogą nie być tak szczegółowe jak dane uzyskane dzięki bezpośredniemu dostępowi, mogą one pomóc Footprints AI w uzyskaniu ogólnego zrozumienia trendów ruchu i potencjalnego wzrostu.

Ankiety i opinie klientów: Zbieranie opinii od klientów za pomocą ankiet lub kwestionariuszy może pomóc Footprints AI w uzyskaniu wglądu w ich zachowania zakupowe online po wizycie w sklepie stacjonarnym. 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 oraz recenzji online związanych ze sklepem stacjonarnym i stroną internetową najemcy może dostarczyć informacji na temat zaangażowania klientów i ich nastrojów. Wzrost zaangażowania online i pozytywnych nastrojów po wizycie w sklepie może wskazywać na wzrost ruchu na stronie internetowej.

Dane Wi-Fi i lokalizacyjne: Footprints AI może gromadzić anonimowe dane dotyczące zachowań klientów w centrum handlowym, w tym wizyt w sklepach. Korelacja tych danych z trendami ruchu internetowego na stronie internetowej najemcy, uzyskanymi ze zbiorczych źródeł danych, może pomóc w oszacowaniu wpływu ruchu w sklepie na stronę internetową.

Współpraca partnerska: Nawiązanie współpracy z najemcą może zapewnić dostęp do bardziej szczegółowych danych dotyczących ruchu na jego stronie internetowej oraz wizyt w sklepie. Umowa o wymianie danych może być korzystna dla wszystkich stron, ponieważ może prowadzić do lepszego zrozumienia efektu showroomingu i umożliwić opracowanie strategii optymalizacji doświadczeń klientów.

Niektóre z tych metod mogą wiązać się z gromadzeniem i przetwarzaniem danych osobowych. Zapewnimy zgodność z odpowiednimi przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO), oraz uzyskamy niezbędne zgody od użytkowników przed zebraniem takich danych.

JAK MOŻNA PRZEPROWADZAĆ WALIDACJĘ, PRÓBKOWANIE I CIĄGŁE ULEPSZANIE DZIĘKI KREATYWNYM PODEJŚCIOM

Aby poprawić jakość metody probabilistycznej przypisywania showroomingu do wzrostu ruchu internetowego i sprzedaży najemcy, istnieją pewne kreatywne podejścia, które centrum handlowe może zastosować w celu zebrania większej ilości danych wysokiej jakości, a także weryfikacji modelu atrybucji generowanego przez technologie AI.

Program nagród w centrum handlowym za zakupy online

Operatorzy nieruchomości handlowych mogą stworzyć program lojalnościowy, aby zachęcić klientów do zakupów w sklepach internetowych najemców. Na przykład klienci mogliby otrzymać kupony lub rabaty na zakupy w sklepie stacjonarnym, jeśli przedstawią paragon z ostatniego zakupu internetowego dokonanego na stronie internetowej najemcy. Zachęca to klientów do odwiedzenia sklepu stacjonarnego i dokonania dodatkowych zakupów, a jednocześnie pozwala operatorowi nieruchomości handlowej śledzić i potwierdzać wzrost ruchu internetowego i sprzedaży.

Kompleksowa usługa zwrotu towarów

Inną kreatywną metodą jest oferowanie kompleksowej usługi zwrotu produktów zakupionych online w sklepach internetowych najemców w centrum handlowym. Usługa ta pozwala klientom na zwrot towarów w jednym miejscu, co sprawia, że proces ten jest dla nich wygodniejszy. Dzięki scentralizowaniu zwrotów operatorzy nieruchomości handlowych mogą gromadzić dane dotyczące wielkości i wartości zakupów internetowych dokonanych w sklepach internetowych swoich najemców. Informacje te można następnie wykorzystać do potwierdzenia wzrostu ruchu internetowego i sprzedaży.

Ekskluzywne wydarzenia i promocje w centrum handlowym

Operatorzy nieruchomości handlowych 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 warsztaty, i otrzymać ekskluzywne oferty lub bezpłatne próbki po okazaniu paragonu z zakupu online. Takie podejście nie tylko zachęca klientów do odwiedzenia fizycznego sklepu, ale także pozwala operatorom nieruchomości handlowych śledzić korelację między sprzedażą online a ruchem w sklepie.

Promocje krzyżowe z innymi sprzedawcami

Obiekty handlowe mogą nawiązywać współpracę z innymi sprzedawcami detalicznymi lub dostawcami usług w centrum handlowym, aby oferować promocje krzyżowe klientom, którzy dokonali zakupów online u ich najemców. Na przykład klienci, którzy okażą paragon z zakupu online, mogą otrzymać zniżkę lub bezpłatną usługę od współpracującego sprzedawcy detalicznego, taką jak bezpłatna kawa, posiłek po obniżonej cenie lub bezpłatny parking. Zachęca to klientów do spędzania większej ilości czasu w centrum handlowym, a operatorom obiektów handlowych umożliwia gromadzenie danych dotyczących wzrostu sprzedaży online i zachowań klientów.

Wspólne programy lojalnościowe

Operatorzy nieruchomości handlowych mogą współpracować z najemcami w celu stworzenia wspólnych programów lojalnościowych, które nagradzają klientów zarówno za zakupy online, jak i w sklepach stacjonarnych. Klienci mogliby zdobywać punkty za każdy zakup dokonany w sklepie internetowym najemcy i wymieniać te punkty na zniżki lub nagrody w sklepie stacjonarnym. Strategia ta nie tylko zwiększa ruch w sklepach stacjonarnych, ale także pozwala operatorom nieruchomości handlowych gromadzić dane na temat związku między sprzedażą online a wizytami w sklepach stacjonarnych.

Wdrażając te kreatywne metody, operatorzy nieruchomości handlowych mogą aktywnie angażować się w interakcję z klientami, zachęcać ich do odwiedzania sklepów stacjonarnych oraz gromadzić cenne dane potwierdzające wzrost ruchu internetowego i sprzedaży swoich najemców.

WNIOSEK

Footprints AI oferuje oparte na danych rozwiązanie, które pozwala wykazać wpływ zjawiska showroomingu na ruch na stronie internetowej najemcy i wyniki sprzedaży. Wykorzystując gromadzenie danych, analizę zachowań klientów opartą na sztucznej inteligencji oraz modelowanie predykcyjne, Footprints AI skutecznie ustala korelację między ruchem w sklepach stacjonarnych a wynikami online. Te cenne informacje umożliwiają operatorom nieruchomości handlowych i najemcom dostosowanie swoich strategii, maksymalizując korzyści płynące zarówno z kanałów fizycznych, jak i cyfrowych oraz przekształcając efekt showroomingu w szansę na rozwój.

Powiązane artykuły

Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?

Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię w zakresie Retail Media.