인공 지능CRM 및 데이터 플랫폼전자 상거래 및 소매

AI를 적용하여 완벽한 구매 프로필을 구축하고 개인화 된 경험 제공

기업은 운영의 효율성과 효과를 모두 개선 할 수있는 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 그리고 이것은 우리가 복잡하고 휘발성 COVID에 시달리는 상업 환경을 계속 탐색함에 따라 더 중요한 초점이 될 것입니다.

다행스럽게도 전자상거래가 성황을 이루고 있습니다. 팬데믹 제한으로 큰 영향을 받은 오프라인 소매점과 달리 온라인 판매는 증가했습니다.

매년 가장 바쁜 쇼핑 기간 인 2020 년 축제 시즌 동안 영국 온라인 판매는 44.8 % 증가했으며 전체 소매 판매의 거의 절반 (47.8 %)이 원격 수단을 통해 이루어졌습니다.

BRC-KPMG 소매 판매 Monito

영구적 인 디지털 전환이 다가오고 있거나 두 세계의 장점을 최대한 활용하기 위해 옴니 채널 접근 방식을 채택하는 기업을 볼 수있는 기업이있을 때 더 많은 사람들이 새로운 디지털 비즈니스에 익숙하지 않은 관행을 간소화하는 방법을 모색 할 것입니다. 더 큰 작업 부하를 줄일 수 있습니다.

AI는 이미 이러한 문제점에 대한 솔루션을 제공하고 있습니다. 데이터 수집 기회와 자동화 옵션을 통해 관리 작업과 낭비되는 리소스를 줄여 비즈니스 시간과 비용을 절약하고 결과적으로 더 나은 고객 경험을 창출 할 수 있습니다.

하지만 2021 년에는 한 단계 더 나아가 야 할 경우가 있습니다. 이제 우리는 AI의 이점을 인식하고 AI가 여기에 있다는 것을 확신 할 수 있으므로 기업은 통합 접근 방식과 관련된 위험을 훨씬 줄여야합니다.

더 나은 구매 프로필을 구축하는 데 사용할 수있는 기술과 데이터를 사용함으로써 기업은 AI의 힘과 능력을 진정으로 활용할 수 있습니다.

고객에 대한 더 나은 이해

AI는 쇼핑 행동 분석을 통해 고객 및 시장 동향을 입증하고 예측하기 위해 데이터를 수집하는 능력과 마이크로 및 매크로 환경 모두에 미치는 영향으로 유명합니다.

그 결과 시장에 대한 전체적인 그림이 생성되어 계속해서 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 발전함에 따라 수집하고 분석 할 수있는 데이터의 품질과 사용이 비약적으로 발전했습니다.

현재는 물론 앞으로도 데이터와 통찰력을 사용하여 일반 소비자 세그먼트가 아닌 각 개별 고객에 대한 상세하고 정확한 이해를 도출 할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 귀하의 웹 사이트를 방문 할 때 쿠키 데이터를 수집하고 수락함으로써 귀하는 제품 관심사 및 브라우징 선호도를 포함한 프로필 구축을 시작할 수 있습니다.

이 정보를 귀하의 기록에 안전하게 저장하면 페이지를 다시 방문 할 때 콘텐츠를 맞춤화하여보다 개인적이고 호의적 인 경험을 만들 수 있습니다. 또한 정책에 동의하면이 정보를 사용하여 타겟 광고 및 커뮤니케이션을 맞춤화 할 수도 있습니다.  

이제이 관행의 윤리에 대해 서로 다른 견해가 있습니다. 엄격한 규정 및 규정 준수 조치로 인해 데이터 수집 제어는 소비자의 손에 남아 있습니다. 수락하는 사람들은 그것을 현명하게 사용하는 것이 소매업 자의 책임이며 최선의 이익이됩니다.

일반적으로 소비자는 자신의 검색 기본 설정을 기억하기를 원할 것입니다. 보다 편리한 쇼핑 경험을 제공하고 옵션을 재설정하고 다시 필터링하는 시간을 절약합니다. 사실로:

소비자의 90 %는 더 쉬운 경험을 위해 개인 행동 정보를 브랜드와 기꺼이 공유합니다. 따라서이를 수행 할 수있는 브랜드는 훨씬 더 호의적으로 보이며 재 방문 및 반복 구매를 장려합니다.

Forrester 및 RetailMeNot

그러나 그들이 원하지 않는 것은 브랜드가 끝없는 커뮤니케이션과 리 타겟팅 된 광고로 스팸을 보내서 보유한 지식을 남용하는 것입니다. 사실, 이것들은 브랜드에게 호의를 베풀기보다 브랜드의 명성을 실제로 손상시킬 수 있습니다.

하지만 수집 한 데이터는이를 예측하는데도 도움이 될 수 있습니다. 각 고객이 어떤 유형의 광고에 가장 잘 반응하는지 파악할 수 있으며, 어떤 형식으로 어떤 기기 나 채널에서 어떤 유형의 광고에 반응했는지, 얼마나 오랫동안 반응했는지, 실제로 클릭을 유도했는지 또는 변환.

이 정보는 구매 프로필을 구축하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 고객이 원하는 것을 정확하게 제공하면서보다 성공적인 캠페인과 제품을 만들 수 있습니다.

과거에는 개별 프로필이 유사성에 따라 세그먼트로 그룹화되는 경향이 있었지만 AI 통합 시스템의 자동화 기능은 모든 개별 소비자에게 개인 맞춤형 경험을 제공 할 수 있음을 의미합니다.

성공과 판매 결과는 스스로를 대변합니다. 개인화 된 콘텐츠는 이미 일반적인 대안보다 더 나은 참여율을 받고 있습니다.

개인화 된 이메일은 오픈 율을 최대 55 %까지 높일 수 있습니다. 

딜로이트

Audiencegain과

소비자의 91 %는 관련 제안 및 권장 사항을 제공하는 브랜드로 쇼핑 할 가능성이 더 높습니다.

Accenture Pulse 설문 조사

이제 세부적이고 정확한 구매 프로필을 만들기 위해 AI 발전을 통해 수집 한 정보로 우리가 한 단계 더 목표를 달성하고 결정을 내리면 이러한 활동이 얼마나 더 성공적 일 수 있는지 생각해보십시오.

개인적으로 놓칠 수없는 기회라고 생각합니다.

네이트 버크

Nate Burke는 2011 년에 Diginius를 설립했습니다. 그는 초기 전자 상거래 개척자이자 기업가로 알려져 있습니다. 그는 1997 년에 첫 번째 인터넷 사업을 시작했으며 Ernst & Young Entrepreneur of the Year를 두 번이나 지명했습니다. 그는 컴퓨터 과학 학사와 앨라배마 대학교에서 MBA를 취득했습니다.

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