Wpływ zjawiska „showroomingu” na wyniki sprzedawców detalicznych w handlu internetowym

„Showrooming”, 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, pozwalające 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 w centrach handlowych i sklepach.

NASZA WYJĄTKOWA TECHNOLOGIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI DLA HANDLU STACJONARNEGO I NIERUCHOMOŚCI HANDLOWYCH

Platforma wykorzystuje dane dotyczące intencji klientów w sklepach, aby skuteczniej przewidywać i wpływać na sprzedaż w handlu stacjonarnym. Dzięki połączeniu pozycjonowania wewnątrz budynków, modeli predykcyjnych oraz targetowania wielokanałowego Footprints AI rejestruje pełną ścieżkę zakupową klientów w środowisku handlu stacjonarnego. Umożliwia to markom kierowanie audiencji na podstawie przewidywanych zachowań zakupowych oraz różnych etapów ścieżki zakupowej.

Najnowocześniejsze oprogramowanie Footprints AI wykorzystuje zaawansowany model sztucznej inteligencji do analizy i prognozowania 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 ich zachowań, co pozwala detalistom generować nowe źródła przychodów, poprawiać wydajność oraz zdobywać przewagę konkurencyjną na rynku Retail Media Network.

KORZYŚCI Z POMIARU WPŁYWU ZJAWISKA „SHOWROOMINGU”

Efekt „showroomingu” to zjawisko, w ramach którego klienci odwiedzają sklepy stacjonarne, aby osobiście obejrzeć produkty, a następnie dokonują zakupu 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 handlowej w stosunku do najemców, ponieważ najemcy mogą pośrednio wpływać na sprzedaż w sposób, o którym operator nieruchomości handlowej nie będzie wiedział i którego nie będzie w stanie uwzględnić w swoim modelu wynajmu.

Zrozumienie zjawiska „showroomingu” jest kluczowe dla właścicieli nieruchomości handlowych 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 dostrzegać zjawisko „showroomingu”, aby lepiej oceniać, w jaki sposób ich powierzchnie handlowe przyczyniają się do ruchu internetowego i sprzedaży najemców. Zrozumienie tego zjawiska może prowadzić do bardziej świadomych negocjacji umów najmu i pomóc w zaprezentowaniu wartości centrum handlowego potencjalnym najemcom.

• Otwartość na zmiany i innowacje: Świadomość zjawiska „showroomingu” pozwala właścicielom nieruchomości odpowiednio dostosować swoje modele biznesowe i centra handlowe. Mogą oni wprowadzić elementy doświadczalne lub wykorzystać technologie, które wypełniają lukę między zakupami online a in-store, zachęcając klientów do dokonywania zakupów in-store.

• 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 in-store, poprawę obsługi klienta lub stworzenie płynnego doświadczenia wielokanałowego.

• Tworzenie zróżnicowanego zestawu najemców: Aby złagodzić efekt „showroomingu”, właściciele nieruchomości handlowych powinni rozważyć pozyskanie firm oferujących usługi lub produkty, których nie da się łatwo odtworzyć w internecie, takich jak restauracje, salony fryzjerskie czy centra fitness.

Podsumowując, właściciele nieruchomości handlowych muszą zrozumieć zjawisko „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 in-store a wzrostem ruchu na stronie internetowej najemcy oraz wynikami sprzedaży:

• Pozyskiwanie danych: Platforma gromadzi dane z sieci Wi-Fi, inteligentnych czujników i innej istniejącej już infrastruktury w obiektach handlowych. Dane te obejmują informacje o zachowaniach klientów in-store, takie jak czas przebywania, interakcje z produktami oraz 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 audiencje mediów na podstawie ich przewidywanych zachowań zakupowych w sklepach stacjonarnych oraz różnych etapów ścieżki zakupowej. Umożliwia to markom detalicznym skuteczniejsze kierowanie kampanii medialnych, zwiększając ruch na ich stronach internetowych i ostatecznie poprawiając wyniki sprzedaży.

• Ustalanie korelacji: Footprints AI wykorzystuje zaawansowaną analitykę danych do ustalenia korelacji między ruchem in-store a wzrostem ruchu na stronie internetowej najemcy oraz wynikami sprzedaży. Dzięki zrozumieniu wpływu zjawiska „showroomingu” na wyniki sprzedaży internetowej operatorzy nieruchomości handlowych i najemcy mogą odpowiednio dostosować swoje strategie, maksymalizując korzyści płynące zarówno z kanałów stacjonarnych, jak i cyfrowych.

• Ciągła optymalizacja: Ponieważ Footprints AI nieustannie aktualizuje swoje modele sztucznej inteligencji o nowe dane, platforma może udoskonalać swoje prognozy i korelacje, zapewniając operatorom nieruchomości handlowych i najemcom możliwość wyprzedzania zmieniających się wzorców zachowań klientów.

HOMOMORFIZM, TECHNOLOGIE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI, KTÓRE MOGĄ WSPOMÓC POMIAR WPŁYWU ZJAWISKA „SHOWROOMINGU”

Chociaż nie istnieje konkretny model matematyczny ani technika uczenia maszynowego przeznaczona wyłącznie do śledzenia i wykonywania atrybucji efektu „showroomingu”, w ramach unikalnego zestawu wstępnie wytrenowanych modeli danych platformy Footprints AI dostępne są różne technologie dostosowane do fizycznych środowisk handlu detalicznego, które można zastosować w celu zrozumienia korelacji między ruchem in-store a wzrostem sprzedaży internetowej. Metodologie te można dostosować do tworzenia modeli lub algorytmów odpowiadających konkretnym przypadkom użycia.

• Analiza regresji: Analiza regresji to technika statystyczna stosowana do modelowania zależności między zmienną zależną (np. sprzedażą internetową) a jedną lub kilkoma zmiennymi niezależnymi (np. ruchem in-store). Analizując tę zależność, można zidentyfikować korelację między ruchem in-store 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 in-store i sprzedaży internetowej jako szeregi czasowe, można odkryć zależność między nimi oraz zidentyfikować ewentualną przyczynowość lub korelację.

• Techniki uczenia maszynowego: Do modelowania zależności między ruchem in-store a wzrostem sprzedaży internetowej można wykorzystać różne techniki uczenia maszynowego. Algorytmy uczenia nadzorowanego, takie jak regresja liniowa, maszyny wektorów nośnych (SVM) czy lasy losowe, można wyszkolić w celu prognozowania sprzedaży internetowej na podstawie ruchu in-store i innych istotnych cech.

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

• Modele atrybucji wielokanałowej: Modele atrybucji wielokanałowej można wykorzystać do przypisania zasług za sprzedaż internetową różnym punktom styku w ścieżce klienta, w tym wizytom in-store. Dzięki zastosowaniu technik uczenia maszynowego w tych modelach można lepiej zrozumieć, w jaki sposób ruch in-store wpływa na sprzedaż internetową.

LOGICZNE WYJAŚNIENIE HOMOMORFIZMU

W kontekście zjawiska „showroomingu” Footprints AI może wykorzystać podejście matematyczne do identyfikacji wzorców i zależności między użytkownikami internetowymi a osobami odwiedzającymi centra handlowe w świecie rzeczywistym. Pomaga nam to zrozumieć, w jaki sposób określone zachowania w świecie rzeczywistym wpływają na zachowania w sieci.

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 istotne znaczenie dla określenia 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 środowiska internetowego. Pomaga to centrom handlowym lepiej wykorzystać efekt showroomingu.

DOSTĘP DO DANYCH DOTYCZĄCYCH WYNIKÓW DZIAŁALNOŚCI INTERNETOWEJ NAJEMCÓW

Śledzenie i zrozumienie wzrostu ruchu na stronie internetowej najemcy bez bezpośredniego dostępu i kodów SDK może stanowić wyzwanie. Istnieją jednak alternatywne metody i miary zastępcze, które można wykorzystać do oszacowania wpływu ruchu in-store na stronę internetową najemcy.

• Zagregowane źródła danych: Publicznie dostępne źródła danych, takie jak Google Trends czy 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, nadal mogą 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 w sieci po wizycie w sklepie stacjonarnym. Dane te można wykorzystać do oszacowania efektu „showroomingu” oraz jego wpływu na stronę internetową najemcy.

• Media społecznościowe i recenzje internetowe: Monitorowanie aktywności w mediach społecznościowych oraz recenzji internetowych 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 zanonimizowane 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 in-store ruchu na stronę internetową.

• Partnerstwa oparte na współpracy: Nawiązanie partnerstwa z najemcą może zapewnić dostęp do bardziej szczegółowych danych dotyczących ruchu na jego stronie internetowej oraz wizyt in-store. Taka umowa o wymianie danych może być korzystna dla wszystkich stron, ponieważ pozwala lepiej zrozumieć zjawisko „showroomingu” i umożliwia opracowanie strategii mających na celu optymalizację 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 PRZEPROWADZAĆ WALIDACJĘ, PRÓBKOWANIE I CIĄGŁE DOSKONALENIE Z WYKORZYSTANIEM KREATYWNYCH PODEJŚĆ

Aby poprawić jakość metody probabilistycznej przypisywania wzrostu ruchu internetowego i sprzedaży danego najemcy do zjawiska „showroomingu”, centrum handlowe może zastosować kilka kreatywnych podejść w celu zebrania większej ilości danych wysokiej jakości, a także weryfikacji modelu atrybucji generowanego przez technologie sztucznej inteligencji.

• Program lojalnościowy w centrum handlowym za zakupy online

Operatorzy nieruchomości handlowych mogą stworzyć program lojalnościowy, aby zachęcić shopperów dokonujących zakupów w sklepach internetowych najemców. Na przykład klienci mogliby otrzymywać kupony lub zniżki na zakupy in-store po okazaniu paragonu z niedawnego zakupu internetowego dokonanego na stronie internetowej najemcy. Zachęca to klientów do odwiedzania sklepów stacjonarnych i dokonywania dodatkowych zakupów, a jednocześnie pozwala zarządcy obiektu handlowego śledzić i potwierdzać wzrost ruchu internetowego oraz sprzedaży.

• Kompleksowa usługa zwrotów

Inną kreatywną metodą jest oferowanie kompleksowej usługi zwrotu produktów zakupionych online w sklepach internetowych najemców działających 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 obiektów handlowych mogą gromadzić dane dotyczące wielkości i wartości zakupów internetowych dokonanych w sklepach internetowych 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 internetowego. Takie podejście nie tylko zachęca klientów do odwiedzenia sklepu stacjonarnego, ale także pozwala operatorom nieruchomości handlowych śledzić korelację między sprzedażą internetową a ruchem in-store.

• Promocje krzyżowe z innymi sprzedawcami

Obiekty handlowe mogą nawiązywać współpracę z innymi sprzedawcami detalicznymi lub dostawcami usług działającymi w centrum handlowym, aby oferować promocje krzyżowe klientom, którzy dokonali zakupów online u ich najemców. Na przykład klienci, którzy okażą paragon z zakupu internetowego, mogą otrzymać zniżkę lub bezpłatną usługę od partnerującego 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 nieruchomości handlowych umożliwia gromadzenie danych dotyczących wzrostu sprzedaży internetowej oraz zachowań klientów.

• Wspólne programy lojalnościowe

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

Wdrażając te kreatywne metody, operatorzy nieruchomości handlowych mogą aktywnie angażować shoppers, 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 pozwalające wykazać wpływ zjawiska „showroomingu” na ruch na stronie internetowej najemcy oraz wyniki sprzedaży. Wykorzystując gromadzenie danych, analizę zachowań klientów opartą na sztucznej inteligencji oraz modelowanie predykcyjne, Footprints AI skutecznie ustala korelację między ruchem in-store a wynikami online. Te cenne informacje umożliwiają operatorom nieruchomości handlowych i najemcom dostosowanie swoich strategii, maksymalizując korzyści płynące zarówno z kanałów stacjonarnych, jak i cyfrowych oraz przekształcając efekt „showroomingu” w szansę na rozwój.

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 Retail Media.