Pag-aplay sa AI Aron Maghimo Ang Hingpit nga Profile sa Pagpalit ug Paghatud sa Personal nga mga Kasinatian

Pagpalit sa Mga Profile ug Pag-personalize Uban sa AI

Ang mga negosyo padayon nga nangita mga paagi aron mapaayo ang pareho nga pagkaepisyente ug kaepektibo sa ilang mga operasyon. Ug kini mahimo lamang nga usa ka labi ka hinungdan nga pagpunting samtang kami nagpadayon sa pag-navigate sa komplikado ug dali moalisud nga klima sa komersyo nga COVID

Maayo na lang, mauswagon ang ecommerce. Dili sama sa pisikal nga pagpamaligya, nga naapektuhan pag-ayo sa mga pagdili sa pandemya, nahuman na ang pagpamaligya sa online.

Sa panahon sa piyesta sa 2020, nga sagad mao ang labing kadaghan nga panahon sa pagpamalit matag tuig, ang pagbaligya sa online sa UK miabut og 44.8% nga hapit katunga (47.8%) sa tanan nga pagpamaligya sa ting-init nga gihimo pinaagi sa hilit nga paagi.

Ang BRC-KPMG Retail Sales Monito

Uban sa usa ka permanente nga digital nga pagbag-o sa unahan, o labing menos usa nga makakita sa mga negosyo nga mosagup sa usa ka omnichannel nga pamaagi aron makapahimulos gikan sa labing kaayo sa parehas nga kalibutan, mas daghan ang magtan-aw sa mga paagi aron mapadali kung unsa ang mahimo nga dili pamilyar nga mga pamaagi alang sa bag-ong digital nga negosyo, ingon maingon man maminusan ang labi ka daghang trabaho.

Naghatag na ang AI og mga solusyon alang sa mga sakit nga punto. Pinaagi sa mga oportunidad sa pagkolekta sa datos ug mga kapilian nga awtomatiko, adunay katakus nga maibanan ang mga buluhaton sa pagdumala ug mausik nga kahinguhaan, makatipig sa oras ug salapi sa mga negosyo ug paghimo usa ka labi ka maayo nga kasinatian sa kostumer ingon usa ka sangputanan.

Apan sa 2021, adunay kaso nga himuon kini nga usa pa ka lakang. Karon nga nahibal-an namon ang mga kaayohan sa AI ug makasiguro nga ania na kini magpabilin, kinahanglan nga makita sa mga negosyo ang labi ka gamay nga peligro nga naapil sa usa ka integrated nga pamaagi.

Pinaagi sa paggamit sa teknolohiya ug datos nga magamit aron matukod ang labi ka maayo nga mga profile sa pagpalit, ang mga kompanya mahimo nga tinuud nga makagamit sa gahum ug katakus sa AI sa ilang kaayohan.

Mas Maayo nga Pagsabut Sa Imong Mga Kustomer

Nailhan ang AI sa iyang kaarang sa pagkolekta sa datos aron maipakita ug matag-an ang mga uso sa kustomer ug merkado pinaagi sa pag-analisar sa pamatasan sa pamalit, ingon man ug mga impluwensya sa parehas nga micro ug macro environment.

Ang sangputanan usa ka holistic nga hulagway sa imong merkado nga mahimo’g magpadayon aron ipahibalo ang mga desisyon sa negosyo. Apan sa pag-uswag niini, ang kalidad ug paggamit sa datos nga nakolekta ug pag-analisar niini nagpadayon sa paglukso.

Karon, ug sa pagpadayon, ang datos ug panan-aw mahimong magamit aron makamugna usa ka detalyado ug tukma nga pagsabut sa matag indibidwal nga kostumer, kaysa sa kinatibuk-ang mga bahin sa konsyumer. Pananglitan, pinaagi sa pagkolekta ug pagdawat sa datos sa cookie kung ang usa ka kostumer mobisita sa imong website, mahimo nimong masugdan ang paghimo sa ilang mga profile, lakip ang mga interes sa produkto ug mga gusto sa pag-browse.

Sa kini nga kasayuran nga luwas nga gitipig sa imong mga rekord, mahimo nimo ipahaum ang sulud kung susihon nila ang usa ka panid aron makahimo usa ka labi ka personal ug paborableng kasinatian. Ug kung gikasabutan sa imong patakaran, mahimo nimo gamiton ang kini nga kasayuran aron ipahaum ang gipuntirya nga mga ad ug komunikasyon.  

Karon, adunay lainlaing mga panan-aw sa pamatasan sa kini nga batasan. Bisan pa, sa paghugot sa mga regulasyon ug mga lakang sa pagsunod, ang pagpugong sa pagkolekta sa datos magpabilin sa mga kamot sa mga konsyumer. Alang sa mga modawat, responsibilidad sa tigbaligya, ug alang sa ilang kaayohan, nga gamiton nila kini sa husto nga paagi.

Kasagaran, gusto sa usa ka konsyumer nga mahinumduman ang ilang mga gusto sa pag-browse. Naghimo kini alang sa usa ka labi ka kombenyente nga kasinatian sa pagpamalit ug makatipig kanila panahon sa pag-reset ug pag-usab sa mga kapilian. Sa tinuud:

90% sa mga konsumedor andam nga ipaambit ang kasayuran sa personal nga pamatasan sa mga tatak alang sa usa ka dali nga kasinatian. Mao nga, ang usa ka tatak nga makahimo niini pagatan-awon nga labi ka kaayo, nga nagdasig sa pag-usab ug pag-usab sa pagpalit.

Forrester ug RetailMeNot

Hinuon, kung unsa ang dili nila gusto mao ang pag-abuso sa mga tatak sa nahibal-an nila nga kahibalo pinaagi sa pag-spam kanila sa wala’y katapusan nga mga komunikasyon ug mga retarget nga ad. Sa tinuud, mahimo nga makadaut kini sa dungog sa tatak, kaysa itanyag kini bisan unsang mga pabor.

Apan ang datos nga imong nakolekta makatabang kanimo nga matagna usab kana. Mahibal-an nimo kung unsang lahi sa mga ad ang labing niresponde sa matag kostumer, ug bisan ang detalye sa oras nga pagtubag niini, sa unsang porma, sa unsang aparato o channel, kung unsa katagal, ug kung tinuod nga kini gidasig sa usa ka pag-click pinaagi o pagkakabig

Kini nga kasayuran bililhon kaayo alang sa pagtukod og mga profile sa pagpalit. Uban niini, makahimo ka labi ka malampuson nga mga kampanya ug mga paghalad samtang imong gihatag ang imong mga kustomer sa eksakto nga gusto nila.

Ug samtang kaniadto, ang mga indibidwal nga profile adunay kigkaupod sa mga bahin sa mga pagkaparehas, ang mga katakus nga mag-awtomatiko sa mga integrated system sa AI nagpasabut nga ang matag indibidwal nga konsumante mahimong hatagan usa ka personal ug gipaangay nga kasinatian.

Ang mga sangputanan sa sangputanan ug pagpamaligya nagsulti alang sa ilang kaugalingon. Nakadawat na ang na-personalize nga sulud nga labi ka maayo nga mga rate sa pag-apil kaysa daghang mga kinatibuk-ang alternatibo:

Ang mga kaugalingon nga email mahimong makab-ot hangtod sa 55% nga pagtaas sa bukas nga presyo. 

Deloitte

ug

Ang 91% sa mga konsumedor labi nga adunay posibilidad nga mamalit uban ang mga tatak nga naghatag mga may kalabutan nga mga tanyag ug rekomendasyon.

Pag-survey sa Accenture Pulse

Karon, hunahunaa lang kung unsa ang labi ka daghang sangputanan kung mahimo kini nga kalihokan kung himuon namon ang pag-target sa dugang nga lakang ug ipahibalo ang among mga desisyon sa kasayuran nga nakolekta namon pinaagi sa mga pag-uswag sa AI, aron makahimo detalyado ug ensakto nga mga profile sa pagpalit.

Sa personal, nagtuo ako nga kini us aka higayon nga dili mamiya.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.