ลูกบอลคริสตัลแห่งอนาคต: ทำนายพฤติกรรมผู้ซื้ออย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

การทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้ซื้อของผู้บริโภคมีความสำคัญต่อการปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้ง เรากำลังพูดถึงทั้งการช็อปปิ้งออนไลน์และการขายปลีกปกติ อะไรจะดีไปกว่า ทำนายว่า.

คุณรู้วิธีที่คุณได้รับโฆษณาและคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องมากจนคุณแทบไม่เชื่อสายตาตัวเอง? เช่นเดียวกับผู้ช่วยช็อปปิ้งส่วนตัวในร้านค้าปลีก เทคโนโลยีขั้นสูงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำให้ลูกค้าของคุณประหลาดใจและพึงพอใจ เกือบจะเหมือนกับการมีลูกบอลคริสตัลเล็กๆ ของตัวเองแห่งอนาคต และรู้ว่าสิ่งที่นักช็อปของคุณปรารถนาในวันนี้ พรุ่งนี้ และต่อๆ ไป

แล้วมันเป็นไปได้ยังไง? และอะไรเป็นไปได้อย่างแน่นอน? การอ่านเพื่อหา.

• เข้าใจผู้ซื้อ
• คาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภค
• การเลือกข้อมูลที่ถูกต้อง
  • ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ
  • ข้อมูลผลิตภัณฑ์รีไซเคิล
  • ข้อมูลการใช้ผลิตภัณฑ์
• ทำนายพฤติกรรมการซื้อ

เข้าใจผู้ซื้อ

ก่อนที่เราจะสามารถเข้าใจพฤติกรรมของผู้ซื้อ เราต้องทำความเข้าใจพื้นฐานก่อนว่าพวกเขาเป็นใคร แม้ว่าจะเห็นได้ชัดว่าใครเป็นคนซื้อของ แต่บางครั้งอาจสร้างความสับสนในการระบุว่าคุณกำลังติดต่อกับผู้บริโภคประเภทใด ผู้ซื้อมีหลายประเภท โดยแต่ละประเภทมีความต้องการเฉพาะของตนเอง นี่คือจุดที่การรู้ว่าผู้ซื้อของคุณมีความสำคัญมาก ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้สามารถสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้และตัดสินใจตามสิ่งที่พวกเขาเรียนรู้ กลุ่มคนบางกลุ่มกลายเป็นกลุ่มอ้างอิงและการตัดสินใจเหล่านั้นกลายเป็นผลตอบรับต่อผู้เรียน วงจรจะทำซ้ำ

หากไม่มีการวิเคราะห์เชิงลึก คุณจะใช้ความสามารถในการตัดสินใจที่จำกัดเท่านั้น

แม้ว่าแบรนด์อย่าง Amazon และ Apple จะมีชื่อเสียงในด้าน AI แต่ก็มีบริษัทหลายร้อยแห่งที่ทดลองและลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่บริษัทด้านการดูแลสุขภาพไปจนถึงผู้ค้าปลีกยักษ์ใหญ่ ทุกคนพยายามทำความเข้าใจว่าอะไรที่ทำให้ลูกค้าซื้อสิ่งที่พวกเขาซื้อและจะให้บริการพวกเขาได้ดีขึ้นอย่างไร

คาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภค

การรักษาความปลอดภัย การปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และการคาดการณ์เป็นความต้องการหลักสามอันดับแรกในตลาด AI และคิดเป็นสัดส่วนมากกว่าครึ่งของการใช้จ่ายด้าน AI ของสหรัฐฯ สิ่งนี้ทำให้แบรนด์ต่างๆ พิจารณาโมเดลธุรกิจที่มีอายุหลายสิบปี เช่น สินค้าบรรจุหีบห่อ ดีลรายวัน และคูปอง ควบคู่ไปกับรูปแบบใหม่ เช่น วันสาธิตฟรีและตัวเลือกการชำระเงินตามการใช้งาน

เพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ ผู้ขายจึงเสนอบริการฟรีและมีค่าใช้จ่ายทุกประเภทเพื่อพยายามนำหน้าพฤติกรรมของผู้ซื้อ เป้าหมายคือการช่วยให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อได้ดีที่สุด

การเลือกข้อมูลที่ถูกต้อง

ข้อมูลจำนวนมหาศาลไหลผ่านทุกวันระหว่างแบรนด์และผู้บริโภค บางส่วนขายต่อ บางส่วนใช้ร่วมกันเพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาด และบางส่วนจะรวบรวมไว้เพื่อใช้ในอนาคต ค่อนข้างง่ายสำหรับแบรนด์ที่จะรวบรวมข้อมูลนี้ด้วยตนเอง แต่จะเริ่มจากตรงไหนดี คุณควรรวบรวมข้อมูลประเภทใด

ประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการเพื่อให้อยู่ในอันดับต้น ๆ ของเกมของคุณจะแตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจ แต่นี่เป็นส่วนสำคัญสองสามอย่างที่ทุกแบรนด์ควรพิจารณารวบรวม:

1. ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ

อันดับแรก ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อแสดงให้เห็นว่าผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณหรือไม่ ข้อมูลนี้ควรถูกเก็บรวบรวมในระหว่างกระบวนการตอบรับประสบการณ์ของลูกค้า พิจารณาคำถามเช่น “หากผลิตภัณฑ์นี้มีจำหน่ายในราคาที่แสดง คุณจะซื้อหรือไม่” และ “ในระดับ 1 ถึง 10 คุณภาพของผลิตภัณฑ์มีความสำคัญต่อคุณเพียงใด” คุณสามารถถามพวกเขาได้แม้กระทั่งบนโซเชียลมีเดีย - สร้างโพลบน LinkedIn และรวบรวมคำติชมทันทีเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อที่เป็นนิสัย! สิ่งนี้จะช่วยคุณปรับปรุงส่วนประสมทางการตลาดและกำหนดเป้าหมายข้อความของคุณให้ดีขึ้นมาก ท้ายที่สุดแล้ว การประมวลผลการตัดสินใจทั้งหมดนั้นแตกต่างกัน

2. ข้อมูลผลิตภัณฑ์รีไซเคิล

ผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้าหรือบริการมากขึ้นเมื่อมีการลดราคา แรงกระตุ้นซื้อเพิ่มขึ้นในเวลานี้เช่นกัน ปัจจัยทางสังคมมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการซื้อเช่นกัน ลองนึกถึงวันหยุดและเหตุการณ์สำคัญส่วนบุคคลต่างๆ

ในการคว้าโอกาสนี้ ให้พิจารณาโปรโมชันชั่วคราว (ซื้อตอนนี้ จ่ายทีหลัง) และ/หรือการเพิ่มยอดขาย (โปรโมชันสำหรับบางรายการ จัดส่งฟรีเมื่อสั่งซื้อเกิน $X)

3. ข้อมูลการใช้ผลิตภัณฑ์

ลองนึกถึงวิธีที่ลูกค้าใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณยังสามารถเสนอการใช้งานทางเลือกสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณได้อีกด้วย ได้เวลาสร้างสรรค์แล้ว! จำได้ไหมว่าเบกกิ้งโซดากลายเป็นสารให้ความสดชื่นในตู้เย็นทุกตู้ได้อย่างไร หรือยาสีฟันกลายเป็นน้ำยาทำความสะอาดได้อย่างไร? มีตัวอย่างมากมายเช่นนี้ ดังนั้นพยายามใช้ทางเลือกอื่นสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณด้วย

ทำนายพฤติกรรมการซื้อ

ในแง่ของการคาดการณ์โดยรวม (ไม่ใช่ส่วนบุคคล) ในระดับสูง เราเห็นการคาดคะเนที่ดีบางอย่าง การใช้ข้อมูลจาก Prosper Insights ทำให้ NRF เผยแพร่ภาพรวมเกี่ยวกับการใช้จ่ายทั้งหมด (เช่น การใช้จ่ายในวันแม่คาดว่าจะเพิ่มขึ้น x% ในปีนี้) รวมถึงการใช้จ่ายตามหมวด (เช่น คาดการณ์ว่าดอกไม้จะเพิ่มขึ้น y% และค่าขนมลดลง z%) . ผู้ค้าปลีกหลายรายสามารถคาดการณ์หมวดหมู่/แผนกได้ และบางครั้งอาจเลือกระดับยอดขายทั่วทั้งเครือข่ายได้อย่างแม่นยำ แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะมีประโยชน์โดยรวม แต่ก็ไม่ได้ช่วยให้ผู้ค้าปลีกก้าวหน้าไปสู่จอกศักดิ์สิทธิ์นั้น – คาดการณ์การใช้จ่ายที่วางแผนไว้ของลูกค้ารายใดรายหนึ่งตามหมวดหมู่ และท้ายที่สุดตามคุณสมบัติ/ตัวเลือก

การคาดคะเนระดับสูงที่ไม่ใช่ส่วนบุคคลกำลังแสดงผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ NRF มักเผยแพร่การคาดการณ์สำหรับการใช้จ่ายทั้งหมด (เช่น การใช้จ่ายวันพ่อคาดว่าจะเพิ่มขึ้น x% ในปีนี้) รวมถึงการใช้จ่ายตามหมวดหมู่ (เช่น นาฬิกาคาดว่าจะเพิ่มขึ้น Y% และชุดโกนหนวดลดลง Z%) ผู้ค้าปลีกมักคาดการณ์หมวดหมู่/แผนก และบางครั้งอาจเลือกระดับยอดขายทั่วทั้งเครือข่ายได้อย่างแม่นยำ

อย่างไรก็ตาม การทำด้วยตนเอง การพยายามคำนวณความน่าจะเป็นหรือสร้างแผนภูมิการตัดสินใจที่ถูกตัดออกไป ถือเป็นความท้าทายครั้งใหญ่กับสิ่งที่ไม่รู้มากมาย ในท้ายที่สุด ฐานข้อมูลลูกค้าส่วนใหญ่จะแสดงเฉพาะเพศและรหัสไปรษณีย์เท่านั้น แต่เราทุกคนทราบดีว่าการกำหนดเป้าหมายที่เหมาะสมต้องการมากกว่านั้นมาก การดึงดูดตลาดเป้าหมายบางแห่งไม่สามารถพึ่งพาปัจจัยทั้งสองนี้ได้เพียงอย่างเดียว

นั่นคือเหตุผลที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงคืออนาคต และเรายินดีที่จะทำงานเกี่ยวกับคุณสมบัติเหล่านั้นในขณะที่คุณอ่านบทความนี้! ในไม่ช้า คุณจะสามารถคาดการณ์พฤติกรรมของผู้ซื้อได้อย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน และคุณจะไม่ต้องทำการคำนวณด้วยตนเองด้วยซ้ำ นอกจากนี้ผลลัพธ์จะแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น ดังนั้นคอยติดตามคุณลักษณะการวิเคราะห์ขั้นสูงใหม่ของเราภายใน Maropost Marketing Cloud!