Персонализация омниканального взаимодействия — путь к легким продажам для ритейлеров

Число многоканальных покупателей растет и предоставляет выгодную возможность для опытных ритейлеров. Согласно последним статистическим данным от World Pay, многоканальные покупатели тратят от 50% до 300% больше, чем одноканальные покупатели. Решение о покупке больше не является эксклюзивным для одного канала, поэтому ритейлеры не должны ограничиваться только этим.
Теперь, перед принятием решения о покупке потребители получают доступ к информации о товарах и их сравнению, через несколько точек взаимодействия, в том числе через сайт, мобильные и социальные сети, магазин, по почте и через контактные центры. Сколько раз вы были в магазине и были свидетелями того, как покупатели через свои мобильные телефоны сканировали штрих-коды и просматривали информацию о продуктах? Сколько раз вы делали это сами?

Исследование продуктов, демонстрация и поиск предложений до совершения сделки — это часть современного процесса покупки. Более того, поскольку покупатели переходят с канала на канал, как онлайн, так и в автономном режиме, они ожидают получить такой же персонализированный и привлекательный опыт. Теперь для ритейлеров более важно, чем когда-либо, обеспечить, чтобы каждое взаимодействие с покупателем было максимально индивидуальным и последовательным на всех каналах взаимодействия.

Ритейлеры уже много лет экспериментируют с персонализацией, но многие относятся к этому довольно поверхностно. Вот арсенал методов, которые помогут внедрить омниканальную персонализацию в современную эпоху розничной торговли.

Выход за пределы совместного фильтрования

Каждый покупатель уникален, независимо от того, являются ли он постоянным посетителем или лояльным клиентом, необходимость того, чтобы ритейлеры предоставляли соответствующее и персонализированное качество обслуживания, одинакова. Однако демонстрация знаний о предпочтениях покупателей при первом их обращении может быть сложной задачей, учитывая отсутствие данных, доступных ритейлерам.

Также известная, как “Мудрость толпы” совместная фильтрация — это метод персонализации, который собирает информацию о поведении других покупателей и использует эту информацию в качестве источника для определения интересов и предпочтений новых клиентов. Примером могут служить клиенты Amazon, которые покупают товары методом рекомендации похожего продукта. Хотя это полезно для предложения смежных или бесплатных товаров, предложенных исходя из предыдущих покупок аналогичных товаров другими покупателями, такой подход далеко не индивидуален, а значит, не достигает целей персонализации.

Чтобы добиться подлинной персонализации в реальном времени, ритейлерам необходимо выйти за рамки этого базового подхода и объединить несколько источников данных, включая сегментацию, поведенческое профилирование, историю покупок и социальные данные, чтобы создать более полный профиль для каждого уникального покупателя.

Этот метод обеспечивает более персонализированный подход при условии, что профили покупателей обновляются в режиме реального времени. Применение глубокого профилирования клиентов в режиме реального времени позволяет ритейлерам предоставлять наиболее релевантные предложения на основе активных сеансов деятельности покупателей, а не только на основе исторических данных или группового поведения.

Данные, как основа персонализации

Стратегии персонализации всегда будут такими же хорошими, как и данные, на которых они основаны. Поэтому, чем больше качественных данных у продавца, тем лучше покупатель. Более персонализированный опыт работы с клиентами положительно скажется на бизнесе в целом.

Чтобы сформировать полноценный образ каждого покупателя и обеспечить бесшовный персонализированный подход, данные должны быть взаимосвязаны между собой через различные каналы. Например, данные, собранные через POS терминалы в магазине или через карты вознаграждения, должны быть доступны для онлайн профилей и наоборот. Эти данные затем могут использоваться в реальном времени для обновления профиля покупателя. Представьте себе, что вы присматривали себе рубашку в онлайн ритейлере, а затем пошли в его обычный магазин, померили там эту рубашку и, в конце концов, приобрели ее. Но ритейлер продолжает вам отправлять сообщения и уведомления на почту, с предложениями и напоминаниями о той же рубашке, которую вы купили. В этом случае ясно, что между каналами ритейлера взаимодействие налажено очень плохо или же вовсе отсутствует. Плохое использование данных (или же вовсе не использование их) может привести к потере лояльности покупателя. Хорошее использование данных, с другой стороны, может выявить массу полезной информации, чтобы лучше направить, перенаправить и персонализировать будущие предложения о покупке.

Опережая игру с искусственным интеллектом

Даже самая хорошо спланированная омниканальная стратегия не может создать уникальный опыт покупок без персонализации. Анализ данных, разрушение преград для обмена данными, а затем использование этих данных для предоставления индивидуализированного подхода к клиентам — это задача персонализации. Однако без правильной технологии и ресурсов для поддержки омниканального видения ритейлерам может быть сложно, создать действительно мощные и значимые персонализированные предложения.

Прогнозное моделирование использует множество методов, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект, для обработки данных покупателей, совершающих покупки онлайн, с целью прогнозирования их будущего поведения. Сложность знаний, полученных от интеллектуального моделирования, говорит о том, что ритейлеры могут предоставить соответствующее качество обслуживания, даже для покупателя, обратившегося к ним впервые. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения сфокусировано на том, как покупатели думают о вещах с точки зрения эмоций или с точки зрения эстетики, понимают их реакции и поведение, а затем применяют эти идеи для лучшего и наиболее соответствующего предложения о покупке на всех точках соприкосновения с клиентами. Информация генерируется в реальном времени, так что вся персонализация находится в актуальном состоянии и поэтому очень релевантная.

Используя машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы спрогнозировать реакции покупателя в данный момент, ритейлеры могут представить альтернативы для покупки, чтобы потребители покупали больше или конвертировали чаще. Затем в этом ключе технология оптимизирует результаты для бизнеса и потребностей покупателя, что является мощным двигателем для увеличения продаж.

Омниканальность уже здесь. Реальность заключается в том, что потребители уже ищут и совершают покупки через каждый канал, и они ожидают, что их опыт будет бесшовным и персонализированным. Ритейлеры должны воспринимать персонализацию как нечто большее, чем функцию, а скорее как долгосрочную стратегию к успеху в бизнесе и путь к лояльности клиентов. Омниканальная персонализация должна быть способом к легким продажам для ритейлеров, ведь еще проще продавать покупателям, которые ожидают, что их любимые бренды знают об их предпочтениях.