Sfera di cristallo del futuro: prevedi il comportamento dell'acquirente come mai prima d'ora

Comprendere il comportamento degli acquirenti dei consumatori è fondamentale per migliorare l'esperienza di acquisto. Stiamo parlando sia di acquisti online che di vendita al dettaglio regolare. Cosa c'è di meglio? Prevederlo.

Sai come si ottengono annunci e consigli sui prodotti così rilevanti da non credere ai propri occhi? Simile agli assistenti per gli acquisti personali nei negozi al dettaglio, la tecnologia avanzata basata sull'intelligenza artificiale può sorprendere e deliziare i tuoi clienti. È quasi come avere la tua piccola sfera di cristallo del futuro e sapere esattamente cosa desidereranno i tuoi clienti oggi, domani e oltre.

Allora, come è possibile? E cosa è esattamente possibile? Continuate a leggere per scoprirlo.

• Capire gli acquirenti
• Prevedere le esigenze dei consumatori
• Scegliere i dati giusti
  • Dati sul comportamento di acquisto
  • Dati sui prodotti riciclati
  • Dati sull'utilizzo del prodotto
• Prevedere il comportamento di acquisto

Capire gli acquirenti

Prima di poter comprendere il comportamento degli acquirenti, dobbiamo avere una comprensione di base di chi sono. Sebbene sia ovvio chi acquista le cose, a volte può essere fonte di confusione identificare esattamente con quali tipi di consumatori hai a che fare. Esistono diversi tipi di acquirenti, ognuno con le proprie esigenze specializzate. È qui che conoscere i tuoi acquirenti è così importante. L'intelligenza artificiale (AI) consente di creare algoritmi in grado di apprendere e prendere decisioni in base a ciò che apprendono. Un certo gruppo di persone diventa un gruppo di riferimento e quelle decisioni diventano feedback per lo studente. Il ciclo quindi si ripete.

Senza questa analisi approfondita, si ricorre solo a capacità decisionali limitate.

Mentre marchi come Amazon e Apple sono famosi per la loro intelligenza artificiale, ci sono centinaia di aziende che sperimentano e investono nell'intelligenza artificiale. Dalle aziende sanitarie ai giganti della vendita al dettaglio, tutti cercano di capire cosa spinge i clienti ad acquistare ciò che acquistano e come servirli meglio.

Prevedere le esigenze dei consumatori

Sicurezza, personalizzazione e previsione sono le tre principali esigenze di tendenza nel mercato dell'IA e rappresentano oltre la metà della spesa statunitense per l'IA. Ciò costringe i marchi a considerare modelli di business vecchi di decenni come beni confezionati, offerte giornaliere e coupon, insieme a nuovi come giorni demo gratuiti e opzioni con pagamento in base al consumo.

Per soddisfare queste esigenze, i venditori offrono tutti i tipi di servizi gratuiti ea pagamento per cercare di anticipare il comportamento degli acquirenti. L'obiettivo è aiutare i clienti a prendere la migliore decisione di acquisto.

Scegliere i dati giusti

Ogni giorno un'enorme quantità di dati scorre tra brand e consumatori. Alcuni di essi vengono rivenduti, altri condivisi per scopi di marketing e alcuni vengono semplicemente raccolti per un uso futuro. È abbastanza facile per un marchio raccogliere questi dati da solo, ma da dove cominciare? Che tipo di dati dovresti raccogliere?

Il tipo di dati di cui hai bisogno per rimanere al passo con il tuo gioco varia da azienda a azienda, ma ecco alcuni elementi chiave che ogni marchio dovrebbe considerare di raccogliere:

1. Dati sul comportamento di acquisto

In primo luogo, i dati sul comportamento di acquisto mostrano se è probabile che i consumatori acquistino il tuo prodotto. Questi dati dovrebbero essere raccolti durante il processo di feedback sull'esperienza del cliente. Considera domande come "Se questo prodotto è disponibile al prezzo indicato, lo compreresti?" e "Su una scala da 1 a 10, quanto conta per te la qualità del prodotto?" Puoi chiedere loro anche sui social: crea un sondaggio su LinkedIn e raccogli feedback immediati sul comportamento di acquisto abituale! Questo ti aiuterà a migliorare il tuo marketing mix e indirizzare i tuoi messaggi molto meglio. Dopotutto, tutti i processi decisionali elaborati sono diversi.

2. Dati sui prodotti riciclati

È probabile che i consumatori acquistino più prodotti o servizi quando sono in vendita. In questo momento si verificano anche più acquisti d'impulso. Anche i fattori sociali influenzano il comportamento di acquisto: pensa alle vacanze e ai vari traguardi personali.

Per cogliere questa opportunità, prendi in considerazione le promozioni temporanee (acquista ora, paga dopo) e/o l'upselling (promozione su articoli selezionati, spedizione gratuita per ordini superiori a $ X).

3. Dati sull'utilizzo del prodotto

Pensa a come i tuoi clienti potrebbero utilizzare il tuo prodotto. Puoi anche offrire un utilizzo alternativo per i tuoi prodotti. È tempo di essere creativi! Ricordi come il bicarbonato di sodio è diventato il deodorante per ambienti base per ogni frigorifero? O come il dentifricio è diventato una soluzione detergente? Ci sono molti esempi del genere, quindi prova a trovare anche usi alternativi per il tuo prodotto.

Prevedere il comportamento di acquisto

In termini di previsioni aggregate (non personalizzate) di alto livello, stiamo assistendo ad alcune buone previsioni. Utilizzando i dati di Prosper Insights, NRF pubblica spesso le proprie prospettive sulla spesa totale (ad esempio, la spesa per la festa della mamma dovrebbe aumentare del x% quest'anno) e sulla spesa per categoria (ad esempio si prevede che i fiori aumenteranno del y% e le caramelle diminuiranno dello z%) . Molti rivenditori sono in grado di prevedere con precisione le vendite per categoria/reparto e, talvolta, a livello di scelta all'interno della loro catena. Ma sebbene questi siano utili nel complesso, non aiutano i rivenditori a fare progressi verso quel Santo Graal, prevedendo la spesa pianificata di un cliente specifico per categoria e, in definitiva, per attributo/scelta.

Le previsioni di alto livello e non personalizzate stanno mostrando alcuni risultati promettenti. NRF pubblica spesso le sue previsioni per la spesa totale (ad es. Si prevede che la spesa per la festa del papà aumenterà del x% quest'anno) e per la spesa di categoria (ad es. gli orologi dovrebbero aumentare dell'Y% e i kit da barba in calo dello Z%). I rivenditori spesso prevedono accuratamente le vendite per categoria/reparto e, talvolta, a livello di scelta lungo la loro catena.

Tuttavia, farlo manualmente, provare a calcolare le probabilità o costruire alberi decisionali potati è una grande sfida con così tante incognite. Alla fine, la maggior parte dei database dei clienti mostra solo il sesso e il codice postale. Ma sappiamo tutti che un targeting adeguato richiede molto di più. Fare appello a un determinato mercato di riferimento non può fare affidamento esclusivamente su questi due fattori.

Ecco perché l'analisi predittiva avanzata è il futuro. E siamo felici di lavorare su queste funzionalità mentre stai leggendo questo articolo! Molto presto sarai in grado di prevedere il comportamento dell'acquirente come mai prima d'ora. E non dovrai nemmeno fare calcoli manuali. Inoltre, i risultati saranno più accurati e affidabili. Quindi resta sintonizzato per le nostre nuove funzionalità di analisi avanzate all'interno di Maropost Marketing Cloud!