Globul de cristal al viitorului: preziceți comportamentul cumpărătorului ca niciodată

Înțelegerea comportamentului cumpărătorului este esențială pentru îmbunătățirea experienței de cumpărături. Vorbim atât de cumpărături online, cât și de vânzare cu amănuntul obișnuită. Ce este chiar mai bine? Previzându-l.

Știți cum obțineți reclame și recomandări de produse atât de relevante încât nu vă puteți crede propriilor ochi? Similar cu asistenții personali de cumpărături din magazinele de vânzare cu amănuntul, tehnologia avansată bazată pe inteligență artificială vă poate surprinde și încânta clienții. Este aproape ca și cum ai avea propriul tău glob de cristal al viitorului și ai ști exact ce își vor dori cumpărătorii tăi astăzi, mâine și nu numai.

Deci, cum este posibil? Și ce este mai exact posibil? Citiți mai departe pentru a afla.

• Înțelegerea cumpărătorilor
• Prezicerea nevoilor consumatorilor
• Alegerea datelor potrivite
  • Date despre comportamentul de cumpărare
  • Date despre produse reciclate
  • Date de utilizare a produsului
• Prezicerea comportamentului de cumpărare

Înțelegerea cumpărătorilor

Înainte de a putea înțelege comportamentul cumpărătorului, trebuie să înțelegem de bază cine sunt aceștia. Deși este evident cine cumpără lucrurile, uneori poate fi confuz să identifici exact cu ce tipuri de consumatori ai de-a face. Există mai multe tipuri diferite de cumpărători, fiecare având propriile nevoi specializate. Aici este atât de important să vă cunoașteți cumpărătorii. Inteligența artificială (AI) face posibilă crearea de algoritmi care pot învăța și pot lua decizii pe baza a ceea ce învață. Un anumit grup de oameni devine un grup de referință și acele decizii devin feedback pentru cursant. Ciclul se repetă apoi.

Fără această analiză profundă, recurgi doar la o capacitate limitată de luare a deciziilor.

În timp ce mărci precum Amazon și Apple sunt renumite pentru inteligența lor artificială, există sute de companii care experimentează și investesc în inteligența artificială. De la companiile din domeniul sănătății până la giganții de retail, toată lumea încearcă să înțeleagă ce îi face pe clienți să cumpere ceea ce cumpără și cum să le servească mai bine.

Prezicerea nevoilor consumatorilor

Securitatea, personalizarea și predicția sunt primele trei nevoi în tendințe pe piața AI și reprezintă mai mult de jumătate din cheltuielile SUA pentru AI. Acest lucru obligă mărcile să ia în considerare modele de afaceri vechi de zeci de ani, cum ar fi bunurile ambalate, ofertele zilnice și cupoanele, împreună cu altele noi, cum ar fi zilele demonstrative gratuite și opțiunile cu plata pe măsură.

Pentru a răspunde acestor nevoi, vânzătorii oferă tot felul de servicii gratuite și plătite pentru a încerca să devanseze comportamentul cumpărătorului. Scopul este de a ajuta clienții să ia cea mai bună decizie de cumpărare.

Alegerea datelor potrivite

O cantitate imensă de date circulă în fiecare zi între mărci și consumatori. Unele dintre ele sunt revândute, altele sunt partajate în scopuri de marketing, iar unele sunt pur și simplu colectate pentru utilizare ulterioară. Este destul de ușor pentru o marcă să colecteze singur aceste date, dar de unde să începi? Ce tip de date ar trebui să colectați?

Tipul de date de care aveți nevoie pentru a rămâne la curent cu jocul dvs. va varia de la o afacere la alta, dar iată câteva elemente cheie pe care fiecare brand ar trebui să ia în considerare să le colecteze:

1. Date despre comportamentul de cumpărare

În primul rând, datele despre comportamentul de cumpărare arată dacă consumatorii sunt probabil să-ți cumpere produsul sau nu. Aceste date trebuie colectate în timpul procesului de feedback despre experiența clienților. Luați în considerare întrebări precum „Dacă acest produs este disponibil la prețul afișat, l-ați cumpăra?” și „Pe o scară de la 1 la 10, cât de mult contează calitatea produsului pentru tine?” Le poți întreba chiar și pe rețelele sociale – creează un sondaj pe LinkedIn și adună feedback imediat despre comportamentul obișnuit de cumpărare! Acest lucru vă va ajuta să vă îmbunătățiți mixul de marketing și să vă vizați mult mai bine mesajele. La urma urmei, toate luarea deciziilor procesate sunt diferite.

2. Date despre produse reciclate

Este posibil ca consumatorii să cumpere mai multe produse sau servicii atunci când sunt la reducere. Mai multe cumpărări impulsive au loc și în acest moment. Factorii sociali influențează și comportamentul de cumpărare – gândiți-vă la sărbători și la diferite repere personale.

Pentru a profita de această oportunitate, luați în considerare promoții temporare (cumpărați acum, plătiți mai târziu) și/sau vânzări suplimentare (promoție pentru articole selectate, livrare gratuită pentru comenzile de peste X USD).

3. Date de utilizare a produsului

Gândiți-vă la modul în care clienții dvs. ar putea folosi produsul dvs. Puteți chiar oferi o utilizare alternativă pentru produsele dvs. Este timpul să fii creativ! Îți amintești cum bicarbonatul de sodiu a devenit odorizantul de bază pentru fiecare frigider? Sau cum a devenit pasta de dinți o soluție de curățare? Există o mulțime de exemple de acest fel, așa că încercați să găsiți utilizări alternative și pentru produsul dvs.

Prezicerea comportamentului de cumpărare

În ceea ce privește predicțiile agregate (nepersonalizate), la nivel înalt, vedem câteva predicții bune. Folosind datele de la Prosper Insights, NRF își publică frecvent perspectivele asupra cheltuielilor totale (de exemplu, cheltuielile pentru Ziua Mamei se așteaptă să crească cu x% în acest an), precum și cheltuielile pe categorii (de exemplu, se prevede că florile vor crește cu y% și bomboane în scădere cu z%). . Mulți comercianți cu amănuntul sunt capabili să prezică cu exactitate vânzările de categorie/departament și, uneori, la nivel de alegere de-a lungul lanțului lor. Dar, deși acestea sunt utile în ansamblu, nu îi ajută pe comercianții cu amănuntul să facă progrese către acel Sfânt Graal - prezicerea cheltuielilor planificate pentru un anumit client pe categorie și, în cele din urmă, după atribut/alegere.

Predicțiile la nivel înalt, nepersonalizate, arată unele rezultate promițătoare. NRF își publică frecvent previziunile pentru cheltuielile totale (de exemplu, cheltuielile pentru Ziua Tatălui vor crește cu x% în acest an), precum și cheltuielile pe categorii (de exemplu, ceasurile se așteaptă să crească Y% și trusele de bărbierit în scădere cu Z%). Comercianții cu amănuntul prevăd adesea vânzările din categoria/departamentul și, uneori, la nivel de alegere, de-a lungul lanțului lor.

Totuși, făcând acest lucru manual, încercarea de a calcula probabilități sau de a construi arbori de decizie tăiați este o mare provocare cu atât de multe necunoscute. În cele din urmă, majoritatea bazelor de date cu clienți arată doar sexul și codul poștal. Dar știm cu toții că direcționarea adecvată necesită mult mai mult decât atât. Apelarea la o anumită piață țintă nu se poate baza doar pe acești doi factori.

De aceea, analiza predictivă avansată este viitorul. Și suntem bucuroși să lucrăm la aceste funcții în timp ce citiți acest articol! Foarte curând vei putea prezice comportamentul cumpărătorului ca niciodată. Și nici măcar nu va trebui să faci niciun calcul manual. În plus, rezultatele vor fi mai precise și mai fiabile. Așa că rămâneți pe fază pentru noile noastre funcții avansate de analiză din Maropost Marketing Cloud!