Czy potrafisz sobie wyobrazić, jak wyglądałoby kino, gdyby zostało zbudowane i zaprojektowane przez 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 wykrycia wzorców lub trendów w danych na poziomie poszczególnych klientów, związanych z ich zachowaniami podczas zakupów stacjonarnych. Wzorce te lub trendy są wykorzystywane do prognozowania przyszłych zachowań podczas zakupów stacjonarnych na podstawie bieżących lub przeszłych zachowań lub segmentu behawioralnego, do którego należą.
KONTEKST
Usługi internetowe i produkty cyfrowe zasadniczo zmieniły sposób, w jaki wyszukujemy, robimy zakupy lub sprzedajemy. Na tym polega cyfrowa wygoda.
Właśnie dlatego lokalny sklepik na rogu już nie wystarcza. Obecnie 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 oraz zautomatyzowanych rekomendacjach, które starają się jak najdokładniej odgadnąć, czego potrzebujemy, czego pragniemy i kiedy tego pragniemy. Pomyśl o doświadczeniu z serwisem Netflix, który proponuje rekomendacje filmów, w porównaniu z tradycyjnym programem telewizyjnym. Pomyśl o doświadczeniu z serwisem Amazon.com, który sugeruje inne produkty, w porównaniu z obsługą w sklepie stacjonarnym.
Najcenniejszymi danymi wykorzystywanymi przez te systemy, pozwalającymi bardzo trafnie 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. Dlatego nasze zachowanie jest dla tych systemów najważniejsze.
A dzieje się tak, ponieważ wiemy już, 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, podczas gdy 15% zakupów ma miejsce w sklepach internetowych. 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 pochodzi ze środowiska sklepów stacjonarnych.
Dzięki najnowszym technologiom możemy gromadzić, anonimizować, wzbogacać, przewidywać, grupować i wizualizować dane dotyczące klientów oraz ich zachowań w sklepach stacjonarnych.
Oznacza to, że możemy zacząć zapewniać taki sam poziom wygody podczas wyszukiwania, robienia zakupów czy sprzedaży w sklepach stacjonarnych, do jakiego jesteśmy przyzwyczajeni i który zachwyca nas w najbardziej innowacyjnych aplikacjach cyfrowych.
SZANSA
Z biznesowego punktu widzenia przekłada się to na:
- Audiencje oparte na przewidywaniach, tworzone na podstawie rzeczywistych zachowań zakupowych klientów.
- Reklamy przygotowujące klientów, które są im dostarczane tuż przed tym, jak udają się na zakupy.
- Personalizację na dużą skalę w wielu punktach kontaktu w ramach doświadczenia zakupowego in-store.
- Rekomendacje oparte na lokalizacji i intencjach, zastępujące wyszukiwanie pobliskich sklepów i produktów.
- Retail Media, które są prawdziwie wielokanałowe i pomagają markom kierować komunikaty marketingowe do właściwych klientów we właściwym czasie i we właściwym kanale w oparciu o ich aktywność w sklepach stacjonarnych.
- Atrybucja marketingu do sprzedaży, która jest prawdziwie wielokanałowa i pozwala w pełni zrozumieć, jaka konkretna kwota wydana na marketing przyczyniła się do każdego pojedynczego zakupu w sklepach stacjonarnych i internetowych.
Źródło: Amazon Go
Wspieranie Retail Media za pomocą predykcyjnych modeli behawioralnych
Przedstawione powyżej spostrzeżenia i możliwości stanowią podstawę Platformy Retail Media firmy Footprints AI. Wykorzystując najnowocześniejsze modele predykcyjne zachowań, Footprints AI umożliwia markom i detalistom lepsze zrozumienie i angażowanie shopperów zarówno w środowisku handlu stacjonarnego, jak i cyfrowego.
Na przykład funkcja „Predictive Audiences” pozwala kampaniom Retail Media kierować reklamy do shopperów, którzy z największym prawdopodobieństwem dokonają zakupu, na podstawie przewidywanych zachowań i wzorców in-store zakupowych. Funkcja „Shopping Occasion Forecasting” pozwala przewidzieć, kiedy i gdzie określone segmenty shopperów najprawdopodobniej odwiedzą sklepy stacjonarne, umożliwiając markom tak zaplanować kampanie 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 shoppersa w optymalnym momencie.
Łącząc potencjał predykcyjnej analizy behawioralnej ze strategiami Retail Media, Footprints AI umożliwia markom osiągnięcie nowego poziomu trafności, precyzji i skuteczności w marketingu stacjonarnym i wielokanałowym.
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.
