Kryształowa Kula Przyszłości: Przewiduj zachowania kupujących jak nigdy dotąd

Zrozumienie zachowań kupujących konsumentów ma kluczowe znaczenie dla poprawy doświadczeń zakupowych. Mowa tu zarówno o zakupach online, jak i o regularnej sprzedaży detalicznej. Co jest jeszcze lepsze? Przewidywanie tego.

Wiesz, w jaki sposób otrzymujesz reklamy i rekomendacje produktów tak trafne, że nie możesz uwierzyć własnym oczom? Podobnie jak w przypadku osobistych asystentów zakupowych w sklepach detalicznych, zaawansowana technologia oparta na sztucznej inteligencji może zaskoczyć i zachwycić Twoich klientów. To prawie jak posiadanie własnej małej kryształowej kuli przyszłości i dokładne poznanie tego, czego Twoi klienci będą pragnąć dziś, jutro i nie tylko.

Więc jak to możliwe? A co dokładnie jest możliwe? Czytaj dalej, aby się dowiedzieć.

• Zrozumienie kupujących
• Przewidywanie potrzeb konsumentów
• Wybór właściwych danych
  • Dane dotyczące zachowań zakupowych
  • Dane produktów z recyklingu
  • Dane dotyczące użytkowania produktu
• Przewidywanie zachowań zakupowych

Zrozumienie kupujących

Zanim zrozumiemy zachowanie kupujących, musimy uzyskać podstawową wiedzę na temat tego, kim są. Chociaż jest oczywiste, kto kupuje, czasami może być mylące, aby dokładnie określić, z jakimi typami konsumentów masz do czynienia. Istnieje kilka różnych typów nabywców, z których każdy ma własne, wyspecjalizowane potrzeby. W tym miejscu tak ważna jest znajomość kupujących. Sztuczna inteligencja (AI) umożliwia tworzenie algorytmów, które mogą się uczyć i podejmować decyzje na podstawie tego, czego się nauczą. Pewna grupa ludzi staje się grupą odniesienia, a te decyzje stają się informacją zwrotną dla ucznia. Cykl następnie się powtarza.

Bez tej głębokiej analizy uciekasz się do ograniczonej zdolności podejmowania decyzji.

Podczas gdy marki takie jak Amazon i Apple słyną ze swojej sztucznej inteligencji, istnieją setki firm eksperymentujących i inwestujących w sztuczną inteligencję. Od firm opieki zdrowotnej po gigantów handlu detalicznego, wszyscy starają się zrozumieć, co sprawia, że ​​klienci kupują to, co kupują i jak lepiej im służyć.

Przewidywanie potrzeb konsumentów

Bezpieczeństwo, personalizacja i przewidywanie to trzy najważniejsze potrzeby na rynku sztucznej inteligencji, które odpowiadają za ponad połowę amerykańskich wydatków na sztuczną inteligencję. Zmusza to marki do rozważenia kilkudziesięcioletnich modeli biznesowych, takich jak towary paczkowane, codzienne oferty i kupony, a także nowych, takich jak bezpłatne dni demonstracyjne i opcje płatności na bieżąco.

Aby sprostać tym potrzebom, sprzedawcy oferują wszelkiego rodzaju bezpłatne i płatne usługi, aby wyprzedzić zachowania kupujących. Celem jest pomoc klientom w podjęciu najlepszej decyzji zakupowej.

Wybór właściwych danych

Codziennie między markami a konsumentami przepływa ogromna ilość danych. Część jest odsprzedawana, część udostępniana w celach marketingowych, a część jest po prostu zbierana do wykorzystania w przyszłości. Marce dość łatwo jest zbierać te dane samodzielnie, ale od czego zacząć? Jakie dane należy zbierać?

Rodzaj danych, których potrzebujesz, aby być na bieżąco ze swoją grą, będzie się różnić w zależności od firmy, ale oto kilka kluczowych elementów, które każda marka powinna rozważyć:

1. Kupuj dane dotyczące zachowań

Po pierwsze, dane dotyczące zachowań zakupowych pokazują, czy konsumenci są skłonni kupić Twój produkt. Dane te powinny być gromadzone podczas procesu zbierania opinii o doświadczeniach klienta. Zastanów się nad pytaniami typu „Jeśli ten produkt jest dostępny w podanej cenie, czy kupiłbyś go?” oraz „W skali od 1 do 10, jak bardzo liczy się dla Ciebie jakość produktu?” Możesz zapytać ich nawet w mediach społecznościowych – utwórz ankietę na LinkedIn i zbierz natychmiastową informację zwrotną na temat nawyków zakupowych! Pomoże Ci to ulepszyć mieszankę marketingową i znacznie lepiej ukierunkować komunikaty. W końcu wszystkie procesy decyzyjne są różne.

2. Dane produktu z recyklingu

Konsumenci prawdopodobnie kupią więcej produktów lub usług, gdy są w sprzedaży. W tym czasie zdarzają się również większe zakupy pod wpływem impulsu. Czynniki społeczne również wpływają na zachowania zakupowe – pomyśl o wakacjach i różnych osobistych kamieniach milowych.

Aby wykorzystać tę okazję, rozważ tymczasowe promocje (kup teraz, zapłać później) i/lub sprzedaż dodatkową (promocja na wybrane produkty, bezpłatna wysyłka przy zamówieniach powyżej X USD).

3. Dane dotyczące użytkowania produktu

Zastanów się, jak Twoi klienci mogą korzystać z Twojego produktu. Możesz nawet zaoferować alternatywne zastosowanie dla swoich produktów. Czas na kreatywność! Pamiętasz, jak soda oczyszczona stała się podstawowym odświeżaczem powietrza w każdej lodówce? Albo jak pasta do zębów stała się środkiem czyszczącym? Jest wiele takich przykładów, więc spróbuj wymyślić alternatywne zastosowania dla swojego produktu.

Przewidywanie zachowań zakupowych

Jeśli chodzi o zagregowane (niespersonalizowane), prognozy wysokiego poziomu, widzimy kilka dobrych prognoz. Korzystając z danych z Prosper Insights, NRF często publikuje swoje prognozy dotyczące całkowitych wydatków (np. wydatki na Dzień Matki mają wzrosnąć o x% w tym roku) oraz wydatków na kategorie (np. prognozy wzrostu kwiatów o y%, a spadku słodyczy z%) . Wielu sprzedawców detalicznych jest w stanie dokładnie przewidzieć sprzedaż według kategorii/działu, a czasem na poziomie wyboru w całej swojej sieci. Ale chociaż są one ogólnie przydatne, nie pomagają sprzedawcom w osiągnięciu tego świętego Graala – przewidywaniu planowanych wydatków konkretnego klienta według kategorii, a ostatecznie według atrybutu/wyboru.

Niespersonalizowane prognozy wysokiego poziomu przynoszą obiecujące wyniki. NRF często publikuje swoje prognozy dotyczące całkowitych wydatków (np. wydatki na Dzień Ojca mają wzrosnąć o x% w tym roku) oraz wydatków kategorii (np. zegarki mają wzrosnąć Y%, a zestawy do golenia o Z%). Sprzedawcy detaliczni często dokładnie przewidują sprzedaż według kategorii/działu, a czasem na poziomie wyboru w całej swojej sieci.

Mimo to, robienie tego ręcznie, próba obliczenia prawdopodobieństw lub zbudowanie przyciętych drzew decyzyjnych jest jednym wielkim wyzwaniem z tak wieloma niewiadomymi. Ostatecznie większość baz danych klientów pokazuje tylko płeć i kod pocztowy. Ale wszyscy wiemy, że właściwe kierowanie wymaga znacznie więcej. Odwołanie się do określonego rynku docelowego nie może polegać wyłącznie na tych dwóch czynnikach.

Dlatego zaawansowana analityka predykcyjna to przyszłość. Cieszymy się, że możemy pracować nad tymi funkcjami, gdy czytasz ten artykuł! Już niedługo będziesz w stanie przewidzieć zachowanie kupujących jak nigdy dotąd. I nie będziesz musiał nawet wykonywać żadnych ręcznych obliczeń. Co więcej, wyniki będą dokładniejsze i bardziej wiarygodne. Bądź na bieżąco z naszymi nowymi zaawansowanymi funkcjami analitycznymi w Maropost Marketing Cloud!