Czy potrafisz sobie wyobrazić, jak wyglądałoby kino, gdyby zaprojektowało je i zbudowało Netflix?
Czy potrafisz sobie wyobrazić, jak wyglądałby salon samochodowy, gdyby został zbudowany i zaprojektowany przez Ubera?
Wykorzystanie technik takich jak gromadzenie danych, eksploracja danych, wzbogacanie danych, uczenie maszynowe i wizualizacja danych w celu znalezienia wzorców lub trendów w danych na poziomie poszczególnych klientów związanych z ich fizycznymi zachowaniami zakupowymi. Te wzorce lub trendy są wykorzystywane do prognozowania przyszłych fizycznych zachowań zakupowych w oparciu o bieżące lub przeszłe zachowania lub segment behawioralny, do którego należą.
KONTEKST
Usługi online i produkty cyfrowe zasadniczo zmieniły sposób, w jaki wyszukujemy, kupujemy lub sprzedajemy. To właśnie cyfrowa wygoda.
Dlatego lokalny sklepik już nie wystarcza. Teraz oczekujemy dostawy wszystkiego pod same drzwi i to natychmiast.
Te nowe oczekiwania powodują frustrację u nas wszystkich w tradycyjnym handlu detalicznym, a w pewnym stopniu także w całym świecie rzeczywistym.
Wysoki poziom wygody zapewniany przez technologie cyfrowe napędzające handel internetowy opiera się na danych i zautomatyzowanych rekomendacjach, które starają się jak najdokładniej odgadnąć, czego potrzebujemy, czego chcemy i kiedy tego chcemy. Pomyśl o doświadczeniu z serwisem Netflix, który proponuje rekomendacje filmów, w porównaniu z programem telewizyjnym. Pomyśl o doświadczeniu z serwisem Amazon.com, który sugeruje inne produkty, w porównaniu z asystentem w sklepie.
Najcenniejszymi danymi wykorzystywanymi przez te systemy, aby jak najdokładniej odgadnąć nasze potrzeby, są dane dotyczące zachowań konsumentów oparte na intencjach, co wiąże się z pewnymi kompromisami w zakresie prywatności i postrzegania przez użytkowników.
Tego typu dane są gromadzone nie na podstawie tego, co bezpośrednio przekazujemy tym aplikacjom, ale głównie na podstawie tego, co robimy w ramach tych aplikacji. Tak więc nasze zachowanie jest dla tych systemów najważniejsze.
Wiemy już bowiem, że istnieje różnica między tym, co mówimy, a tym, co robimy. A to, co robimy, jest zdecydowanie ważniejsze niż to, co mówimy.
Świat handlu detalicznego dzieli się w proporcji 85/15: 85% wszystkich zakupów nadal odbywa się w sklepach stacjonarnych. Natomiast 15% zakupów odbywa się w Internecie. W większości krajów proporcja ta jest jeszcze bardziej korzystna dla handlu stacjonarnego.
ZMIANA
Jeśli więc mielibyśmy zastanowić się, ile danych behawioralnych opartych na intencjach jest obecnie dostępnych do wykorzystania, możemy stwierdzić, że zdecydowana większość danych znajduje się w środowisku stacjonarnym.
Dzięki najnowszym technologiom możemy gromadzić, anonimizować, wzbogacać, przewidywać, klasyfikować i wizualizować klientów oraz ich zachowania w sklepach stacjonarnych.
Oznacza to, że możemy zacząć zapewniać taki sam poziom wygody w zakresie wyszukiwania, zakupów lub sprzedaży w sklepach stacjonarnych, do jakiego jesteśmy przyzwyczajeni i który zachwyca nas w najbardziej innowacyjnych aplikacjach cyfrowych.
MOŻLIWOŚCI
Z biznesowego punktu widzenia przekłada się to na:
- Grupy docelowe oparte na przewidywaniach dotyczących zachowań klientów podczas zakupów w sklepach stacjonarnych.
- Reklamy przygotowujące klientów, które są dostarczane tuż przed ich wyjściem na zakupy.
- Personalizację na dużą skalę i w wielu punktach kontaktu w ramach doświadczenia zakupowego w sklepie.
- Rekomendacje oparte na lokalizacji i intencjach, zastępujące wyszukiwanie sklepów i produktów w pobliżu.
- Retail Media, które są prawdziwie wielokanałowe i pomagają markom wysyłać komunikaty marketingowe do właściwych klientów we właściwym czasie i we właściwym kanale w oparciu o ich aktywność fizyczną.
- Atrybucja marketingowa do sprzedaży, która jest prawdziwie wielokanałowa i z powodzeniem zapewnia kompleksowe zrozumienie, jaka dokładnie kwota wydana na marketing doprowadziła do każdego indywidualnego zakupu w sklepie stacjonarnym i online.
Źródło: Amazon Go
Wspieranie Retail Media dzięki modelowaniu predykcyjnemu zachowań
Wnioski i możliwości opisane powyżej stanowią podstawę platformy Retail Media firmy Footprints AI. Wykorzystując najnowocześniejsze modele predykcyjne zachowań, Footprints AI umożliwia markom i detalistom lepsze zrozumienie i angażowanie klientów w środowisku handlu stacjonarnego i cyfrowego.
Na przykład funkcja „Predictive Audiences” pozwala kampaniom Retail Media kierować reklamy do klientów, którzy mają największe szanse na dokonanie zakupu, na podstawie przewidywanych zachowań i wzorców zakupowych w sklepach stacjonarnych. Funkcja „Shopping Occasion Forecasting” pozwala przewidzieć, kiedy i gdzie określone segmenty klientów najprawdopodobniej odwiedzą sklepy stacjonarne, umożliwiając markom tak zaplanowanie kampanii Retail Media, aby osiągnąć maksymalny efekt. Z kolei funkcja „Campaign Timing Optimization” wykorzystuje te modele predykcyjne do dynamicznego dostosowywania realizacji kampanii, zapewniając, że właściwy komunikat dotrze do właściwego klienta w optymalnym momencie.
Łącząc potęgę analityki behawioralnej z strategiami Retail Media, Footprints AI umożliwia markom osiągnięcie nowego poziomu trafności, precyzji i wydajności w marketingu stacjonarnym i wielokanałowym.
Powiązane artykuły
- Sztuczna inteligencja typu kategoryzacyjnego w handlu stacjonarnym
- Sztuczna inteligencja typu klasyfikacyjnego dla handlu stacjonarnego
- Sztuczna inteligencja typu prognostycznego dla handlu stacjonarnego
- Pomiar w obiegu zamkniętym: jak Retail Media potwierdzają wpływ na sprzedaż
- W jaki sposób zakupy oparte na odbiorcach definiują przyszłość Retail Media?
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.
