Розничная торговля

Розничная торговля — одна из отраслей, где внедрение решений на базе искусственного интеллекта в рамках стратегии многоканальной интеграции может открыть широчайшие возможности. ИИ позволит предприятиям создавать высоко персонализированные схемы взаимодействия между потребителем и розничным продавцом, предлагать клиентам положительный опыт совершения покупок и привлекать более широкую аудиторию.

Варианты использования

СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ, ВЫБОР КАНАЛОВ

Интеллектуальный анализ данных и прогнозную аналитику можно применять при использовании данных о клиентах, в том числе историй покупок и транзакций, для сегментирования покупателей. Это важное предварительное условие для дальнейшего анализа, например, при отборе потребителей для конкретных каналов продаж или маркетинга или при прогнозировании, какой именно канал будет для них оптимальным.

ПРЯМОЙ МАРКЕТИНГ

В розничной торговле очень важно выявить потенциальных клиентов с самой высокой вероятностью конверсии для конкретной маркетинговой кампании, чтобы контактировать только с наиболее вероятными покупателями и остановиться, когда затраты на взаимодействие перестанут приносить выручку, компенсирующую эти затраты. Даже с наступлением эпохи электронной почты прямой маркетинг по-прежнему необходим, а «затраты» могут состоять лишь в том, что получатели устанут от огромного количества спама и откажутся от подписки.

РЕКОМЕНДАЦИИ, ПЕРЕКРЕСТНЫЕ И ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПРОДАЖИ

«Покупатели, которые выбрали эту книгу, также приобретают...». Чтобы давать подобные рекомендации, необходимо проанализировать все возможные комбинации так называемых «частых сочетаний», поэтому нужно использовать алгоритм, который будет направлять наш поиск в наиболее многообещающих направлениях. Этот подход называется перекрестными продажами и может дополнить или даже заменить традиционные подходы, основанные на правилах, устанавливаемых вручную. Отдаленной аналогией перекрестных продаж являются дополнительные продажи — здесь мы пытаемся выявить потребителей, готовых приобрести более дорогой товар или большее количество товаров.

ЦЕННОСТЬ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА КЛИЕНТА

Вместо анализа ценности клиента в прошлом многие компании при планировании продаж и маркетинговых мероприятий начинают прогнозировать развитие клиента в будущем и определять его общую ценность на протяжении всего жизненного цикла. Методы прогнозной аналитики помогают выявлять типичные циклы ценности клиента, а также сопоставлять имеющихся и потенциальных клиентов с этими циклами, определяя, в какой точке цикла они находятся.

ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ РАЗРАБОТКА И ПРОИЗВОДСТВО

Одежду и потребительские товары можно производить не стандартными партиями, а персонализировать по требованию. Если в качестве примера взять производство одежды и модную индустрию, то со временем можно прийти к полностью интерактивному и персонализированному дизайну и поставке, когда модели одежды продаются через интернет, производятся мелкими партиями на автоматизированных производственных линиях, а затем в их дизайн вносятся изменения в соответствии с отзывами потребителей.

ЛОГИСТИКА И ПОСТАВКИ

Потребители хотят как можно более быстрой и дешевой поставки. Розничные продавцы и сами стремятся доставлять товары как можно быстрее, чтобы повысить свою конкурентоспособность, но им приходится поддерживать приемлемый уровень прибыли. Искусственный интеллект позволяет логистам ускорить доставку, сохранив соотношение цены и качества.

Преимущества

  • Стимулируйте рост продаж.
  • Улучшайте обслуживание клиентов, предлагая им именно то, что они хотят, и по лучшей цене.
  • Получайте ценные аналитические данные, позволяющие оптимизировать запасы и улучшить их оборачиваемость, а также прогнозировать будущие доходы.