未来の水晶玉：これまでにないような購入者の行動を予測する

公開: 2022-03-16

消費者の購入者の行動を理解することは、ショッピング体験を向上させるために重要です。私たちはオンラインショッピングと通常の小売の両方について話している。さらに良いことは何ですか？それを予測します。

自分の目を信じられないほど関連性の高い広告や製品の推奨事項を取得する方法を知っていますか？小売店のパーソナルショッピングアシスタントと同様に、高度なAIを利用したテクノロジーは、顧客を驚かせ、喜ばせることができます。それは、未来の小さな水晶玉を持っていて、買い物客が今日、明日、そしてそれ以降に何を望んでいるかを正確に知っているようなものです。

それで、どうしてそれは可能ですか？そして、正確には何が可能ですか？調べるために読んでください。

購入者を理解する
消費者のニーズの予測
適切なデータの選択
- 購入行動データ
- リサイクル製品データ
- 製品使用状況データ
購買行動の予測

購入者を理解する

購入者の行動を理解する前に、購入者が誰であるかについての基本的な理解を得る必要があります。誰が物を買うかは明らかですが、あなたが扱っている消費者のタイプを正確に特定することは時々混乱するかもしれません。購入者にはいくつかの異なるタイプがあり、それぞれが独自の専門的なニーズを持っています。これはあなたのバイヤーを知ることがとても重要なところです。人工知能（AI）を使用すると、学習した内容に基づいて学習し、意思決定を行うことができるアルゴリズムを作成できます。特定のグループの人々が参照グループになり、それらの決定が学習者へのフィードバックになります。その後、このサイクルが繰り返されます。

この詳細な分析がなければ、限られた意思決定能力に頼ることになります。

アマゾンやアップルのようなブランドはAIで有名ですが、人工知能を実験して投資している企業は何百もあります。ヘルスケア企業から小売大手まで、誰もが顧客が購入したものを購入する理由と、より良いサービスを提供する方法を理解しようとしています。

消費者のニーズの予測

セキュリティ、パーソナライズ、予測はAI市場でトレンドとなる上位3つのニーズであり、米国のAIへの支出の半分以上を占めています。これにより、ブランドは、パッケージ商品、日替わりセール、クーポンなどの数十年前のビジネスモデルに加えて、無料のデモ日などの新しいビジネスモデルを検討し、オプションに応じて支払う必要があります。

これらのニーズに対応するために、売り手は買い手の行動に先んじることを試みるためにあらゆる種類の無料および有料のサービスを提供しています。目標は、顧客が最良の購入決定を下せるようにすることです。

適切なデータの選択

ブランドと消費者の間には、毎日膨大な量のデータが流れています。一部は転売され、一部はマーケティング目的で共有され、一部は将来の使用のために単に収集されます。ブランドがこのデータを自分で収集するのはかなり簡単ですが、どこから始めればよいでしょうか。どのような種類のデータを収集する必要がありますか？

ゲームを常に把握するために必要なデータの種類は企業ごとに異なりますが、すべてのブランドが収集を検討する必要のある重要な要素をいくつか示します。

1.購入行動データ

まず、購入行動データは、消費者があなたの製品を購入する可能性が高いかどうかを示します。このデータは、カスタマーエクスペリエンスのフィードバックプロセス中に収集する必要があります。「この製品が表示価格で入手できる場合、購入しますか？」などの質問を検討してください。「1から10のスケールで、製品の品質はあなたにとってどのくらい重要ですか？」ソーシャルメディアでも質問できます。LinkedInで投票を作成し、習慣的な購入行動に関するフィードバックをすぐに収集してください。これにより、マーケティングミックスを強化し、メッセージングをより適切にターゲティングできます。結局のところ、処理されるすべての意思決定は異なります。

2.リサイクル製品データ

消費者は、販売時にさらに多くの製品やサービスを購入する可能性があります。この時期にも衝動買いが増えます。社会的要因も購入行動に影響を与えます–休日やさまざまな個人的なマイルストーンについて考えてみてください。

この機会を捉えるには、一時的なプロモーション（今すぐ購入、後で支払う）やアップセル（一部のアイテムのプロモーション、Xドル以上の注文で送料無料）を検討してください。

3.製品使用状況データ

あなたの顧客があなたの製品をどのように使うかもしれないかについて考えてください。製品の代替使用法を提供することもできます。クリエイティブになる時が来ました！重曹がどのようにしてすべての冷蔵庫の主な芳香剤になったのか覚えていますか？または、歯磨き粉はどのようにして洗浄液になりましたか？そのような例はたくさんあるので、あなたの製品の別の用途も考えてみてください。

購買行動の予測

集約された（パーソナライズされていない）高レベルの予測に関しては、いくつかの優れた予測が見られます。 NRFは、Prosper Insightsのデータを使用して、総支出（たとえば、母の日の支出は今年x％増加すると予想される）とカテゴリ支出（たとえば、花はy％増加し、キャンディーはz％減少すると予測される）の見通しを頻繁に公開します。。多くの小売業者は、カテゴリ/部門を予測でき、チェーン全体の選択レベルの売上を正確に予測できる場合もあります。しかし、これらは全体としては役立ちますが、小売業者がその聖杯に向かって前進するのには役立ちません。特定の顧客の計画された支出をカテゴリごとに、そして最終的には属性/選択ごとに予測します。

高レベルの、パーソナライズされていない予測は、いくつかの有望な結果を示しています。 NRFは、総支出（たとえば、父の日の支出は今年x％増加すると予測されています）とカテゴリ支出（たとえば、時計はY％増加し、シェービングキットはZ％減少すると予想されます）の予測を頻繁に公開します。小売業者は、カテゴリ/部門を予測することが多く、チェーン全体の選択レベルの売上を正確に予測することもあります。

それでも、手動で行う場合、確率を計算したり、剪定された決定木を構築したりすることは、未知数が非常に多い大きな課題の1つです。結局、ほとんどの顧客データベースは性別と郵便番号のみを表示します。しかし、適切なターゲティングにはそれ以上のものが必要であることは誰もが知っています。特定のターゲット市場にアピールすることは、これら2つの要素だけに依存することはできません。

だからこそ、高度な予測分析が未来です。そして、あなたがこの記事を読んでいる間、私たちはそれらの機能に取り組んでうれしいです！間もなく、これまでにないような購入者の行動を予測できるようになります。また、手動で計算する必要もありません。さらに、結果はより正確で信頼できるものになります。したがって、MaropostMarketingCloud内の新しい高度な分析機能にご注目ください。