Как ИИ Меняет Розничную Торговлю: История Успеха и Примеры

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков. 💼➡️💥

ИИ в Розничной Торговле: Быстрые Изменения

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет мир розничной торговли. Бренды, которые очищают, унифицируют и используют данные о клиентах в реальном времени, будут доминировать к 2025 году. Предсказательный ИИ, гиперперсонализация и мгновенные аналитические данные становятся не просто опцией, а необходимостью. Подстраивайтесь под новые реалии или рискуйте остаться позади.

Золотой Квартал 2024: Уроки Успеха и Неудачи

Розничная торговля — это сложно. Золотой квартал 2024 года, обычно самый прибыльный период, не оправдал ожиданий многих брендов. Многие ритейлеры столкнулись со стагнацией офлайн-продаж, но в онлайне ситуация была совершенно иной. Вот тут и появляется возможность: каждое нажатие, покупка и брошенная корзина — это ценная информация. Бренды, которые используют эти данные для действий, выйдут на передовую. А те, кто этого не делает, будут испытывать трудности.

Преобразование Данных с Помощью ИИ

ИИ-управление данными позволяет преобразовать сырые данные о покупках, предпочтениях и поведении клиентов в четкое понимание их потребностей. Вместо того чтобы отправлять стандартные рекламные объявления, бренды могут предоставлять персонализированные предложения, которые заставляют клиентов чувствовать себя понятыми. Так можно повысить вовлеченность, увеличить лояльность и, что важнее всего, увеличить доход.

• Общие расходы на необязательные товары в Великобритании в 2024 году выросли всего на 1.5%.
• Расходы на развлечения увеличились почти на 6%.
• Электронная коммерция выросла на 2.6%, тогда как традиционная розничная торговля упала на 1.7%.

Тренды явно показывают: потребительские привычки меняются, и победят те, кто адаптируется быстрее.

Скорость — Ключ к Успеху

В бизнесе скорость имеет значение. Раньше ритейлерам требовалось 12–18 месяцев для интеграции и анализа данных о клиентах. Теперь этот процесс занимает часы или дни. Инструменты на базе ИИ и современные облачные архитектуры преобразовали цепочку поставок данных, что делает процесс сбора, очистки и использования информации о клиентах более эффективным, чем когда-либо.

Если ваш бизнес по-прежнему использует устаревшие системы, вы отстаете. Устаревшие технологии приводят к упущенным возможностям, медленному принятию решений и, в конечном итоге, к потерям в доходах. Сегодня ритейлерам нужна интеллектуальная информация в реальном времени, а не квартальные отчеты с устаревшими данными.

Омниканальные Операции: Пример Успеха

Если клиенты переходят из физических магазинов в онлайн, ваш бизнес должен мгновенно адаптироваться. С правильными инструментами на базе ИИ вы можете выявлять тренды по мере их возникновения, перенаправлять ресурсы и оптимизировать маркетинг на лету. Так вы сможете достичь двузначного роста, пока ваши конкуренты все еще изучают отчеты за прошлый месяц.

Как Устранить «Беспорядок» в Данных

Большинство компаний не сталкиваются с проблемой данных о клиентах, а скорее с беспорядком в данных. Что происходит? Клиент покупает онлайн с одной электронной почтой, посещает магазин с другой и использует прозвище в вашей программе лояльности. В результате один и тот же человек выглядит как три разных. Это происходит не только с единичными случаями, но и в масштабах. Ваши лучшие клиенты, которые тратят больше всего, часто остаются наименее понятными из-за фрагментации их данных.

ИИ для разрешения идентичности решает эту проблему. Он находит и объединяет дублирующиеся профили, предоставляя ясное представление о каждом клиенте. Один ритейлер обнаружил, что более 30% их топ-клиентов использовали несколько идентификаторов. После внедрения ИИ они определили на 24% больше высокоценных клиентов, что привело к значительному росту доходов.

Демократизация Данных: Новый Уровень Конкуренции

Данные не должны быть заперты в техническом отделе; они должны быть полезны для всех в вашей компании. Исторически только аналитики данных и IT-команды могли получать доступ к сложным наборам данных. Инструменты на базе генеративного ИИ позволяют всем — от маркетологов до менеджеров по продуктам — извлекать инсайты простым языком. Хотите узнать, какие продукты популярны в конкретном регионе? Просто спросите ИИ. Нужны данные о брошенных корзинах в реальном времени? ИИ предоставит их мгновенно.

Эта демократизация данных создает огромное конкурентное преимущество. Когда команды по маркетингу, продуктам, медиа и аналитике имеют мгновенный доступ к инсайтам о клиентах, они могут принимать более обоснованные и быстрые решения.

Предсказательный ИИ: Ваш Новый Партнер

Предсказательный ИИ анализирует прошлое поведение, чтобы предсказать будущие действия. Кто, вероятно, станет высокоценным клиентом? Что они купят в следующий раз? Какое маркетинговое сообщение приведет к наибольшей конверсии? Эти вопросы ИИ может ответить с невероятной точностью. Это и есть реальное конкурентное преимущество. Вместо того чтобы тратить деньги на широкие кампании, ИИ позволяет сосредоточиться на нужных клиентах с правильными предложениями в нужное время.

Подумайте об этом: если вы знаете, что клиент, вероятно, купит в течение следующих 48 часов, ваше сообщение изменится. Вы приоритизируете целевые акции, оптимизируете свои расходы на рекламу и получаете более высокий ROI. Тем временем ваши конкуренты по-прежнему гадают.

Персонализация: Требование Времени

Персонализация — не тренд, а необходимость. Клиенты ожидают, что бренды будут знать, чего они хотят, еще до того, как они это поймут. Сделайте это правильно — и вы создадите лояльность. Сделайте это неправильно — и они уйдут. Однако сделать это на масштабах — вот в чем сложность. Малый бизнес может запомнить своих лучших клиентов по имени. Глобальному ритейлеру без ИИ это не под силу.

ИИ, ориентированный на персонализацию, превращает сырые данные о клиентах в реальное время и гиперперсонализированные предложения. Вместо того чтобы предлагать случайные скидки, бренды могут рекомендовать продукты, которые действительно интересуют каждого клиента. Вместо того чтобы отправлять общие письма, они могут адаптировать сообщения на основе недавнего поведения. Правильно сделано — это ощущается как VIP-обслуживание без дополнительных затрат.

Заключение: Успех с ИИ

ИИ мощен, но не волшебен. Он работает только с качественными данными. Многие предприятия сидят на золотых жилах данных о клиентах, но они похоронены под устаревшими системами, дублирующимися записями и неполными данными. Если эти данные не очищены, ИИ не сможет вам помочь.

Очищение данных — первый шаг. Это включает в себя устранение дубликатов, исправление ошибок и объединение фрагментированных профилей в единый, точный вид клиента. Затем следует унификация данных, объединяющая данные о продажах, взаимодействия на сайте, записи CRM и другие источники в единую, готовую к работе с ИИ систему в реальном времени.

Почему это важно? Плохие данные приводят к плохим решениям. Представьте, что вы запускаете кампанию на основе ИИ, которая нацелена на клиентов, уже купивших продукт. Потраченные деньги, упущенные возможности и разочарованные клиенты.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/