كرة بلورية في المستقبل: توقع سلوك المشتري كما لم يحدث من قبل

يعد فهم سلوك المشتري الاستهلاكي أمرًا بالغ الأهمية لتحسين تجربة التسوق. نحن نتحدث عن التسوق عبر الإنترنت والبيع بالتجزئة المنتظم. ما هو أفضل؟ توقعها.

أنت تعرف كيف تحصل على إعلانات وتوصيات منتجات وثيقة الصلة بحيث لا تصدق عينيك؟ على غرار مساعدي التسوق الشخصيين في متاجر البيع بالتجزئة ، يمكن للتكنولوجيا المتقدمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تفاجئ عملائك وتسعدهم. إنه يشبه امتلاك كرة بلورية صغيرة خاصة بك في المستقبل ومعرفة بالضبط ما يريده المتسوقون لديك اليوم وغدًا وما بعده.

لذا كيف يكون ذلك ممكنا؟ وما هو بالضبط ممكن؟ تابع القراءة لمعرفة ذلك.

• فهم المشترين
• توقع احتياجات المستهلك
• اختيار البيانات الصحيحة
  • بيانات سلوك الشراء
  • بيانات المنتج المعاد تدويرها
  • بيانات استخدام المنتج
• توقع سلوك الشراء

فهم المشترين

قبل أن نتمكن من فهم سلوك المشتري ، نحتاج إلى فهم أساسي لمن هم. في حين أنه من الواضح من يشتري الأشياء ، قد يكون من المربك أحيانًا تحديد أنواع المستهلكين التي تتعامل معها بالضبط. هناك عدة أنواع مختلفة من المشترين ، لكل منها احتياجاته الخاصة. هذا هو المكان الذي تكون فيه معرفة المشترين أمرًا مهمًا للغاية. يتيح الذكاء الاصطناعي (AI) إمكانية إنشاء خوارزميات يمكنها التعلم واتخاذ القرارات بناءً على ما تعلموه. تصبح مجموعة معينة من الأشخاص مجموعة مرجعية وتصبح هذه القرارات بمثابة تعليقات للمتعلم. ثم تتكرر الدورة.

بدون هذا التحليل العميق ، فإنك تلجأ إلى قدرة محدودة فقط على اتخاذ القرار.

بينما تشتهر العلامات التجارية مثل Amazon و Apple بالذكاء الاصطناعي الخاص بها ، هناك المئات من الشركات التي تختبر وتستثمر في الذكاء الاصطناعي. من شركات الرعاية الصحية إلى عمالقة البيع بالتجزئة ، يحاول الجميع فهم ما الذي يجعل العملاء يشترون ما يشترونه وكيفية خدمتهم بشكل أفضل.

توقع احتياجات المستهلك

الأمان والتخصيص والتنبؤ هي أهم ثلاثة احتياجات شائعة في سوق الذكاء الاصطناعي ، وهي تمثل أكثر من نصف إنفاق الولايات المتحدة على الذكاء الاصطناعي. يؤدي هذا إلى إجبار العلامات التجارية على التفكير في نماذج الأعمال القديمة مثل السلع المعبأة والصفقات اليومية والقسائم ، جنبًا إلى جنب مع النماذج الجديدة مثل أيام العرض المجانية والدفع حسب خياراتك.

لتلبية هذه الاحتياجات ، يقدم البائعون جميع أنواع الخدمات المجانية والمدفوعة لمحاولة تجاوز سلوك المشتري. الهدف هو مساعدة العملاء على اتخاذ أفضل قرار شراء.

اختيار البيانات الصحيحة

تتدفق كمية هائلة من البيانات كل يوم بين العلامات التجارية والمستهلكين. يتم إعادة بيع بعضها ، ويتم مشاركة بعضها لأغراض التسويق ، ويتم جمع بعضها ببساطة للاستخدام في المستقبل. من السهل إلى حد ما على العلامة التجارية جمع هذه البيانات بنفسها ، ولكن من أين تبدأ؟ ما نوع البيانات التي يجب أن تجمعها؟

سيختلف نوع البيانات التي تحتاجها للبقاء في صدارة لعبتك من شركة إلى أخرى ، ولكن إليك بعض القطع الأساسية التي يجب على كل علامة تجارية التفكير في جمعها:

1. بيانات سلوك الشراء

أولاً ، توضح بيانات سلوك الشراء ما إذا كان من المرجح أن يشتري المستهلكون منتجك أم لا. يجب جمع هذه البيانات أثناء عملية ملاحظات تجربة العملاء. ضع في اعتبارك أسئلة مثل "إذا كان هذا المنتج متوفرًا بالسعر المعروض ، فهل ستشتريه؟" و "على مقياس من 1 إلى 10 ، ما مدى أهمية جودة المنتج بالنسبة لك؟" يمكنك أن تسألهم حتى على وسائل التواصل الاجتماعي - أنشئ استطلاعًا على LinkedIn واجمع تعليقات فورية حول سلوك الشراء المعتاد! سيساعدك هذا على تحسين المزيج التسويقي واستهداف رسائلك بشكل أفضل. بعد كل شيء ، كل عملية صنع القرار مختلفة.

2. بيانات المنتجات المعاد تدويرها

من المرجح أن يشتري المستهلكون المزيد من المنتجات أو الخدمات عندما يكونون معروضين للبيع. تحدث المزيد من عمليات الشراء الدافعة في هذا الوقت أيضًا. تؤثر العوامل الاجتماعية على سلوك الشراء أيضًا - فكر في الإجازات والمراحل الشخصية المختلفة.

لاغتنام هذه الفرصة ، ضع في اعتبارك العروض الترويجية المؤقتة (اشترِ الآن ، وادفع لاحقًا) و / أو زيادة المبيعات (ترويج على عناصر محددة ، وشحن مجاني للطلبات التي تزيد قيمتها عن X دولار).

3. بيانات استخدام المنتج

فكر في كيفية استخدام عملائك لمنتجك. يمكنك حتى تقديم استخدام بديل لمنتجاتك. حان وقت الإبداع! تذكر كيف أصبحت صودا الخبز معطر الهواء الأساسي لكل ثلاجة؟ أو كيف أصبح معجون الأسنان حلاً للتنظيف؟ هناك الكثير من الأمثلة من هذا القبيل ، لذا حاول إيجاد استخدامات بديلة لمنتجك أيضًا.

توقع سلوك الشراء

فيما يتعلق بالتنبؤات المجمعة (غير الشخصية) عالية المستوى ، فإننا نشهد بعض التوقعات الجيدة. باستخدام بيانات من Prosper Insights ، تنشر NRF بشكل متكرر توقعاتها بشأن إجمالي الإنفاق (على سبيل المثال ، من المتوقع أن يزيد الإنفاق في عيد الأم بنسبة x٪ هذا العام) بالإضافة إلى الإنفاق على الفئة (على سبيل المثال ، من المتوقع أن ترتفع الأزهار y٪ وتقلل الحلوى z٪) . يستطيع العديد من بائعي التجزئة توقع فئة / قسم ، وأحيانًا مبيعات على مستوى الاختيار عبر سلسلتهم بدقة. ولكن على الرغم من أنها مفيدة بشكل إجمالي ، إلا أنها لا تساعد تجار التجزئة على إحراز تقدم نحو تلك الكأس المقدسة - التنبؤ بالإنفاق المخطط له لعميل معين حسب الفئة ، وفي النهاية عن طريق السمة / الاختيار.

تظهر التوقعات عالية المستوى وغير الشخصية بعض النتائج الواعدة. تنشر NRF بشكل متكرر توقعاتها لإجمالي الإنفاق (على سبيل المثال ، من المتوقع أن يزداد الإنفاق في عيد الأب بنسبة x٪ هذا العام) بالإضافة إلى الإنفاق على الفئة (على سبيل المثال ، من المتوقع أن ترتفع الساعات بنسبة Y٪ وأن مجموعات الحلاقة تنخفض بنسبة Z٪). غالبًا ما يتوقع تجار التجزئة فئة / قسم ، وأحيانًا يختارون مستوى المبيعات عبر سلسلتهم بدقة.

ومع ذلك ، فإن القيام بذلك يدويًا ، ومحاولة حساب الاحتمالات أو بناء أشجار قرار مجردة هو أحد التحديات الكبيرة مع الكثير من الأشياء المجهولة. في النهاية ، تعرض معظم قواعد بيانات العملاء النوع والرمز البريدي فقط. لكننا نعلم جميعًا أن الاستهداف المناسب يحتاج إلى أكثر من ذلك بكثير. لا يمكن للجذب إلى سوق مستهدف معين الاعتماد فقط على هذين العاملين.

هذا هو السبب في أن التحليلات التنبؤية المتقدمة هي المستقبل. ويسعدنا أن نعمل على هذه الميزات وأنت تقرأ هذا المقال! قريبًا ستتمكن من توقع سلوك المشتري كما لم يحدث من قبل. ولن تضطر حتى إلى إجراء أي حسابات يدوية. علاوة على ذلك ، ستكون النتائج أكثر دقة وموثوقية. لذا ترقبوا ميزات التحليلات المتقدمة الجديدة الخاصة بنا داخل Maropost Marketing Cloud!