Хрустальный шар будущего: прогнозируйте поведение покупателей как никогда раньше

Понимание потребительского поведения покупателей имеет решающее значение для улучшения покупательского опыта. Мы говорим как об онлайн-покупках, так и об обычной розничной торговле. Что еще лучше? Предсказание.

Вы знаете, как реклама и рекомендации по продуктам становятся настолько релевантными, что вы не можете поверить своим глазам? Подобно персональным помощникам по покупкам в розничных магазинах, передовые технологии на основе искусственного интеллекта могут удивить и порадовать ваших клиентов. Это почти как иметь свой собственный маленький хрустальный шар будущего и точно знать, чего хотят ваши покупатели сегодня, завтра и в будущем.

Итак, как это возможно? А что именно можно? Читай дальше что бы узнать.

• Понимание покупателей
• Прогнозирование потребностей потребителей
• Выбор правильных данных
  • Данные о покупательском поведении
  • Данные о переработанном продукте
  • Данные об использовании продукта
• Прогнозирование покупательского поведения

Понимание покупателей

Прежде чем мы сможем понять поведение покупателей, нам нужно получить общее представление о том, кто они. Хотя очевидно, кто что покупает, иногда бывает сложно определить, с какими именно типами потребителей вы имеете дело. Существует несколько различных типов покупателей, каждый со своими специфическими потребностями. Вот где так важно знать своих покупателей. Искусственный интеллект (ИИ) позволяет создавать алгоритмы, которые могут обучаться и принимать решения на основе того, чему они научились. Определенная группа людей становится референтной группой, и эти решения становятся обратной связью для ученика. Затем цикл повторяется.

Без такого глубокого анализа вы прибегаете лишь к ограниченным возможностям принятия решений.

В то время как такие бренды, как Amazon и Apple, славятся своим ИИ, существуют сотни компаний, которые экспериментируют с искусственным интеллектом и инвестируют в него. Все, от медицинских компаний до гигантов розничной торговли, пытаются понять, что заставляет клиентов покупать то, что они покупают, и как лучше их обслуживать.

Прогнозирование потребностей потребителей

Безопасность, персонализация и прогнозирование являются тремя основными потребностями на рынке ИИ, и на них приходится более половины расходов США на ИИ. Это заставляет бренды рассматривать старые бизнес-модели, такие как упакованные товары, ежедневные предложения и купоны, а также новые, такие как бесплатные демонстрационные дни и варианты оплаты по мере использования.

Чтобы удовлетворить эти потребности, продавцы предлагают всевозможные бесплатные и платные услуги, чтобы попытаться опередить поведение покупателей. Цель состоит в том, чтобы помочь клиентам принять наилучшее решение о покупке.

Выбор правильных данных

Ежедневно между брендами и потребителями проходит огромное количество данных. Некоторые из них перепродаются, некоторые используются в маркетинговых целях, а некоторые просто собираются для будущего использования. Бренду довольно легко собрать эти данные самостоятельно, но с чего начать? Какой тип данных следует собирать?

Тип данных, которые вам нужны, чтобы оставаться на вершине своей игры, зависит от бизнеса, но вот несколько ключевых элементов, которые каждый бренд должен собирать:

1. Данные о покупательском поведении

Во-первых, данные о покупательском поведении показывают, будут ли потребители покупать ваш продукт. Эти данные должны быть собраны в процессе обратной связи с клиентами. Рассмотрите такие вопросы, как «Если этот продукт доступен по указанной цене, вы бы его купили?» и «По шкале от 1 до 10, насколько для вас важно качество продукта?» Вы можете спросить их даже в социальных сетях — создайте опрос в LinkedIn и немедленно соберите отзывы о привычном покупательском поведении! Это поможет вам улучшить маркетинговый комплекс и лучше ориентировать ваши сообщения. Ведь все процессы принятия решений различны.

2. Данные о переработанных продуктах

Потребители, вероятно, купят больше товаров или услуг, когда они продаются по акции. В это время также происходит больше импульсивных покупок. Социальные факторы также влияют на покупательское поведение — подумайте о праздниках и различных личных вехах.

Чтобы воспользоваться этой возможностью, рассмотрите временные акции (купите сейчас, заплатите позже) и/или дополнительные продажи (реклама на отдельные товары, бесплатная доставка при заказе на сумму более X долларов).

3. Данные об использовании продукта

Подумайте о том, как ваши клиенты могут использовать ваш продукт. Вы даже можете предложить альтернативное использование для ваших продуктов. Пришло время заняться творчеством! Помните, как пищевая сода стала основным освежителем воздуха в каждом холодильнике? Или как зубная паста стала очищающим раствором? Таких примеров множество, поэтому постарайтесь придумать и альтернативные варианты использования вашего продукта.

Прогнозирование покупательского поведения

С точки зрения агрегированных (неперсонализированных) прогнозов высокого уровня мы видим несколько хороших прогнозов. Используя данные Prosper Insights, NRF часто публикует свой прогноз общих расходов (например, ожидается, что расходы на День матери увеличатся на x% в этом году), а также расходов по категориям (например, ожидается, что цветы вырастут на y%, а конфеты сократятся на z%). . Многие розничные продавцы могут точно прогнозировать продажи по категориям/отделам, а иногда и на уровне выбора по всей сети. Но в то время как они полезны в совокупности, они не помогают розничным торговцам продвигаться к этому Святому Граалю — прогнозированию запланированных расходов конкретного покупателя по категориям и, в конечном счете, по атрибутам/выборам.

Неперсонализированные прогнозы высокого уровня показывают многообещающие результаты. NRF часто публикует свой прогноз общих расходов (например, прогнозируется, что расходы на День отца в этом году увеличатся на x%), а также расходов по категориям (например, ожидается, что часы вырастут на Y%, а наборы для бритья снизятся на Z%). Розничные продавцы часто точно предсказывают продажи категории/отдела, а иногда и уровня выбора по всей сети.

Тем не менее, делать это вручную, пытаться вычислять вероятности или строить урезанные деревья решений — одна большая проблема с таким количеством неизвестных. В конце концов, большинство клиентских баз данных показывают только пол и почтовый индекс. Но все мы знаем, что правильный таргетинг требует гораздо большего. При обращении к определенному целевому рынку нельзя полагаться исключительно на эти два фактора.

Вот почему за передовой прогностической аналитикой будущее. И мы рады работать над этими функциями, пока вы читаете эту статью! Очень скоро вы сможете предсказывать поведение покупателей, как никогда раньше. И вам даже не придется делать никаких ручных вычислений. Кроме того, результаты будут более точными и надежными. Так что следите за нашими новыми функциями расширенной аналитики в Maropost Marketing Cloud!