Kristallkugel der Zukunft: Käuferverhalten vorhersagen wie nie zuvor

Das Verständnis des Käuferverhaltens der Verbraucher ist entscheidend für die Verbesserung des Einkaufserlebnisses. Wir sprechen sowohl vom Online-Shopping als auch vom regulären Einzelhandel. Was ist noch besser? Vorhersagen.

Sie wissen, wie Sie Anzeigen und Produktempfehlungen erhalten, die so relevant sind, dass Sie Ihren eigenen Augen nicht trauen? Ähnlich wie persönliche Einkaufsassistenten in Einzelhandelsgeschäften kann fortschrittliche KI-gestützte Technologie Ihre Kunden überraschen und begeistern. Es ist fast so, als hätten Sie Ihre eigene kleine Kristallkugel der Zukunft und wissen genau, was Ihre Käufer heute, morgen und übermorgen wünschen.

Also, wie ist es möglich? Und was genau ist möglich? Lesen Sie weiter, um es herauszufinden.

• Käufer verstehen
• Vorhersage der Verbraucherbedürfnisse
• Auswahl der richtigen Daten
  • Daten zum Kaufverhalten
  • Recycelte Produktdaten
  • Produktnutzungsdaten
• Vorhersage des Kaufverhaltens

Käufer verstehen

Bevor wir das Käuferverhalten verstehen können, müssen wir ein grundlegendes Verständnis davon bekommen, wer sie sind. Während es offensichtlich ist, wer etwas kauft, kann es manchmal verwirrend sein, genau zu erkennen, mit welchen Arten von Verbrauchern Sie es zu tun haben. Es gibt verschiedene Arten von Käufern, von denen jede ihre eigenen speziellen Bedürfnisse hat. Hier ist es so wichtig, Ihre Käufer zu kennen. Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es, Algorithmen zu erstellen, die lernen und Entscheidungen auf der Grundlage dessen treffen können, was sie lernen. Eine bestimmte Personengruppe wird zu einer Bezugsgruppe und diese Entscheidungen werden zu Rückmeldungen an den Lernenden. Der Zyklus wiederholt sich dann.

Ohne diese tiefe Analyse greifen Sie nur auf eine eingeschränkte Entscheidungsfähigkeit zurück.

Während Marken wie Amazon und Apple für ihre KI berühmt sind, gibt es Hunderte von Unternehmen, die mit künstlicher Intelligenz experimentieren und in sie investieren. Von Gesundheitsunternehmen bis hin zu Einzelhandelsgiganten versucht jeder zu verstehen, was Kunden dazu bringt, das zu kaufen, was sie kaufen, und wie man sie besser bedienen kann.

Vorhersage der Verbraucherbedürfnisse

Sicherheit, Personalisierung und Vorhersage sind die drei wichtigsten Anforderungen auf dem KI-Markt und machen mehr als die Hälfte der US-Ausgaben für KI aus. Dies zwingt Marken dazu, jahrzehntealte Geschäftsmodelle wie verpackte Waren, Tagesangebote und Coupons sowie neue wie kostenlose Demotage und Pay-as-you-go-Optionen in Betracht zu ziehen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, bieten Verkäufer alle Arten von kostenlosen und kostenpflichtigen Dienstleistungen an, um dem Käuferverhalten einen Schritt voraus zu sein. Ziel ist es, Kunden dabei zu unterstützen, die beste Kaufentscheidung zu treffen.

Auswahl der richtigen Daten

Jeden Tag fließen riesige Datenmengen zwischen Marken und Verbrauchern. Einiges davon wird weiterverkauft, einiges wird für Marketingzwecke geteilt und einiges wird einfach für die zukünftige Verwendung gesammelt. Es ist ziemlich einfach für eine Marke, diese Daten selbst zu sammeln, aber wo soll man anfangen? Welche Art von Daten sollten Sie sammeln?

Die Art der Daten, die Sie benötigen, um auf dem Laufenden zu bleiben, ist von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich, aber hier sind einige Schlüsselelemente, die jede Marke sammeln sollte:

1. Daten zum Kaufverhalten

Erstens zeigen Daten zum Kaufverhalten, ob Verbraucher Ihr Produkt wahrscheinlich kaufen werden oder nicht. Diese Daten sollten während des Feedbackprozesses zur Kundenerfahrung erfasst werden. Stellen Sie sich Fragen wie „Wenn dieses Produkt zum angezeigten Preis erhältlich ist, würden Sie es kaufen?“ und „Auf einer Skala von 1 bis 10, wie wichtig ist Ihnen die Produktqualität?“ Sie können sie sogar in den sozialen Medien fragen – erstellen Sie eine Umfrage auf LinkedIn und sammeln Sie sofortiges Feedback über das gewohnheitsmäßige Kaufverhalten! Dies wird Ihnen helfen, Ihren Marketing-Mix zu verbessern und Ihre Botschaften viel besser auszurichten. Schließlich sind alle Entscheidungsprozesse unterschiedlich.

2. Daten zu recycelten Produkten

Verbraucher kaufen wahrscheinlich mehr Produkte oder Dienstleistungen, wenn sie im Angebot sind. Zu dieser Zeit finden auch mehr Impulskäufe statt. Auch soziale Faktoren beeinflussen das Kaufverhalten – denken Sie an die Feiertage und verschiedene persönliche Meilensteine.

Um diese Gelegenheit zu nutzen, sollten Sie vorübergehende Werbeaktionen (Jetzt kaufen, später bezahlen) und/oder Upselling (Werbeaktion für ausgewählte Artikel, kostenloser Versand bei Bestellungen über X $) in Erwägung ziehen.

3. Produktnutzungsdaten

Denken Sie darüber nach, wie Ihre Kunden Ihr Produkt verwenden könnten. Sie können sogar alternative Nutzungsmöglichkeiten für Ihre Produkte anbieten. Es ist Zeit, kreativ zu werden! Erinnern Sie sich, wie Backpulver zum Hauptlufterfrischer für jeden Kühlschrank wurde? Oder wie aus Zahnpasta eine Reinigungslösung wurde? Es gibt viele Beispiele dieser Art, also versuchen Sie auch, alternative Verwendungen für Ihr Produkt zu finden.

Vorhersage des Kaufverhaltens

In Bezug auf aggregierte (nicht personalisierte) Vorhersagen auf hoher Ebene sehen wir einige gute Vorhersagen. Unter Verwendung von Daten von Prosper Insights veröffentlicht NRF häufig seine Prognosen zu den Gesamtausgaben (z. B. werden die Ausgaben zum Muttertag in diesem Jahr voraussichtlich um x % steigen) sowie zu den Kategorieausgaben (z. B. werden Blumen voraussichtlich um y % steigen und Süßigkeiten um z % sinken). . Viele Einzelhändler sind in der Lage, die Verkäufe auf Kategorie-/Abteilungs- und manchmal auf Auswahlebene in ihrer gesamten Kette genau vorherzusagen. Aber obwohl diese insgesamt hilfreich sind, helfen sie den Einzelhändlern nicht, Fortschritte in Richtung des heiligen Grals zu machen – die Vorhersage der geplanten Ausgaben eines bestimmten Kunden nach Kategorie und letztendlich nach Attribut/Auswahl.

Hochrangige, nicht personalisierte Vorhersagen zeigen einige vielversprechende Ergebnisse. NRF veröffentlicht häufig seine Prognosen für die Gesamtausgaben (z. B. werden die Ausgaben für den Vatertag in diesem Jahr voraussichtlich um x % steigen) sowie für die Kategorieausgaben (z. B. werden Uhren voraussichtlich um Y % steigen und Rasiersets um Z % sinken). Einzelhändler prognostizieren häufig Verkäufe auf Kategorie-/Abteilungs- und manchmal Auswahlebene in ihrer gesamten Kette genau.

Dennoch ist der Versuch, Wahrscheinlichkeiten manuell zu berechnen oder beschnittene Entscheidungsbäume zu erstellen, eine große Herausforderung mit so vielen Unbekannten. Am Ende zeigen die meisten Kundendatenbanken nur Geschlecht und Postleitzahl. Aber wir alle wissen, dass richtiges Targeting so viel mehr braucht. Die Ansprache eines bestimmten Zielmarktes kann sich nicht allein auf diese beiden Faktoren verlassen.

Aus diesem Grund ist Advanced Predictive Analytics die Zukunft. Und wir freuen uns, an diesen Funktionen zu arbeiten, während Sie diesen Artikel lesen! Sehr bald werden Sie in der Lage sein, das Käuferverhalten wie nie zuvor vorherzusagen. Und Sie müssen nicht einmal manuelle Berechnungen durchführen. Darüber hinaus werden die Ergebnisse genauer und zuverlässiger. Bleiben Sie also dran für unsere neuen erweiterten Analysefunktionen in der Maropost Marketing Cloud!