Menerapkan AI Untuk Membangun Profil Pembelian yang Sempurna dan Memberikan Pengalaman yang Dipersonalisasi

Membeli Profil Dan Personalisasi Dengan AI

Bisnis terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasi mereka. Dan ini hanya akan menjadi fokus yang lebih penting saat kami terus menavigasi iklim komersial yang dilanda COVID yang kompleks dan tidak stabil.

Untungnya, e-niaga berkembang pesat. Tidak seperti ritel fisik, yang secara signifikan dipengaruhi oleh pembatasan pandemi, penjualan online meningkat.

Selama musim perayaan 2020, yang biasanya merupakan periode belanja tersibuk setiap tahun, penjualan online Inggris naik 44.8% dengan hampir setengah (47.8%) dari semua penjualan ritel terjadi melalui sarana jarak jauh.

Penjualan Ritel BRC-KPMG Monito

Dengan pergeseran digital permanen di cakrawala, atau setidaknya satu yang akan melihat bisnis mengadopsi pendekatan omnichannel untuk mendapatkan keuntungan dari yang terbaik dari kedua dunia, lebih banyak akan mencari cara untuk merampingkan apa yang mungkin merupakan praktik asing untuk bisnis digital baru, seperti serta untuk mengurangi beban kerja yang lebih besar.

AI sudah menawarkan solusi untuk masalah ini. Melalui peluang pengumpulan data dan opsi otomatisasi, terdapat kemampuan untuk mengurangi tugas-tugas administratif dan sumber daya yang terbuang percuma, menghemat waktu dan uang bisnis, dan sebagai hasilnya, menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Namun di tahun 2021, ada kasus untuk mengambil satu langkah lebih jauh. Sekarang setelah kita menyadari manfaat AI dan dapat yakin bahwa AI akan tetap ada, bisnis seharusnya melihat lebih sedikit risiko yang terlibat dengan pendekatan terintegrasi.

Dengan menggunakan teknologi dan data yang tersedia untuk membangun profil pembelian yang lebih baik, perusahaan dapat benar-benar memanfaatkan kekuatan dan kemampuan AI untuk keuntungan mereka.

Pemahaman yang Lebih Baik Tentang Pelanggan Anda

AI dikenal karena kemampuannya mengumpulkan data untuk mendemonstrasikan dan memprediksi tren pelanggan dan pasar melalui analisis perilaku belanja, serta pengaruh di lingkungan mikro dan makro.

Hasilnya adalah gambaran holistik pasar Anda yang kemudian dapat digunakan untuk menginformasikan keputusan bisnis. Namun seiring kemajuannya, kualitas dan penggunaan data yang dapat dikumpulkan dan dianalisisnya telah berkembang pesat.

Saat ini, dan selanjutnya, data dan wawasan dapat digunakan untuk menghasilkan pemahaman yang rinci dan akurat tentang setiap pelanggan individu, bukan segmen konsumen umum. Misalnya, melalui pengumpulan dan penerimaan data cookie saat pelanggan mengunjungi situs web Anda, Anda dapat mulai membuat profil mereka, termasuk minat produk dan preferensi penelusuran.

Dengan informasi ini disimpan dengan aman di catatan Anda, Anda dapat menyesuaikan konten saat mereka mengunjungi kembali halaman untuk menciptakan pengalaman yang lebih pribadi dan menyenangkan. Dan jika disetujui dalam kebijakan Anda, Anda bahkan dapat menggunakan informasi ini untuk menyesuaikan iklan dan komunikasi yang ditargetkan.  

Sekarang, ada perbedaan pandangan tentang etika praktik ini. Meski dengan pengetatan regulasi dan langkah kepatuhan, kontrol pendataan tetap berada di tangan konsumen. Bagi mereka yang menerima, itu adalah tanggung jawab pengecer, dan untuk kepentingan terbaik mereka, bahwa mereka menggunakannya dengan bijaksana.

Biasanya, konsumen ingin preferensi penjelajahan mereka diingat. Itu membuat pengalaman berbelanja lebih nyaman dan menghemat waktu mereka dalam mengatur ulang dan memfilter ulang opsi. Faktanya:

90% konsumen bersedia membagikan informasi perilaku pribadi dengan merek untuk pengalaman yang lebih mudah. Jadi, merek yang mampu melakukan ini akan dipandang lebih disukai, mendorong kunjungan ulang dan pembelian berulang.

Forrester dan RetailMeNot

Namun, yang tidak mereka inginkan adalah merek menyalahgunakan pengetahuan yang mereka miliki dengan mengirim spam kepada mereka dengan komunikasi tanpa akhir dan iklan bertarget ulang. Faktanya, ini sebenarnya dapat merusak reputasi merek, daripada menawarkannya bantuan.

Tetapi data yang Anda kumpulkan dapat membantu Anda memprediksi itu juga. Anda dapat menemukan jenis iklan mana yang paling direspons oleh setiap pelanggan, dan bahkan merinci waktu responsnya, dalam bentuk apa, pada perangkat atau saluran apa, untuk berapa lama, dan apakah itu benar-benar mendorong klik atau konversi.

Informasi ini sangat berharga untuk membangun profil pembelian. Dengan itu, Anda dapat membuat kampanye dan penawaran yang lebih sukses saat Anda memberikan pelanggan Anda apa yang mereka inginkan.

Dan sementara di masa lalu, profil individu cenderung dikelompokkan bersama menjadi beberapa segmen berdasarkan kesamaan, kemampuan otomatisasi sistem terintegrasi AI berarti setiap konsumen individu dapat diberikan pengalaman pribadi dan disesuaikan.

Keberhasilan dan hasil penjualan berbicara sendiri. Konten yang dipersonalisasi sudah menerima tingkat keterlibatan yang lebih baik daripada alternatif yang lebih umum:

Email yang dipersonalisasi dapat mencapai peningkatan tarif terbuka hingga 55%. 

Deloitte

Dan

91% konsumen lebih cenderung berbelanja dengan merek yang memberikan penawaran dan rekomendasi yang relevan.

Survei Denyut Accenture

Sekarang, pikirkan saja seberapa sukses aktivitas ini jika kita mengambil langkah lebih jauh dalam menargetkan dan menginformasikan keputusan kita dengan informasi yang telah kita kumpulkan melalui kemajuan AI, untuk membuat profil pembelian yang rinci dan akurat.

Secara pribadi, saya yakin ini adalah kesempatan yang tidak bisa dilewatkan.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.