Уявімо, що ви саме зараз обираєте різдвяні подарунки на Amazon. Дитячі іграшки, одяг, дрібна електроніка тощо. Зазвичай впродовж декількох секунд, ще до того, як ви придбали все, за чим прийшли, ви отримуєте повідомлення: “Інші покупці також цікавились такими продуктами”. Коли ви повернетесь наступного разу, то отримаєте ще більше рекомендацій. І вони будуть навіть більш точними.
Це стало можливим завдяки штучному інтелекту. Сьогодні ця технологія є надзвичайно популярною у сфері реклами роздрібної торгівлі, адже це дозволяє компаніям/підприємствам отримати значні переваги над тими, хто до подібних технологічних новинок ставиться скептично.
У цій статті ви знайдете лише декілька прикладів того, як рітейлери успішно використовували штучний інтелект у рекламних кампаніях.
Персоналізовані рекомендації та сегментація
Наведений вище приклад використання штучного інтелекту сервісом Amazon - це лише вершина айсберга. Також технологія ШІ необхідна для сегментації клієнтів відповідно до їх споживчої поведінки, соціально-демографічної приналежності тощо.
Якщо ви користуєтесь потоковим сервісом Netflix, ви отримуєте рекомендації фільмів; якщо ви переглядаєте товари, які рекламує Facebook, у вашій стрічці новин з'являється ще більше пропозицій схожих товарів.
Цим всім ми завдячуємо здатності штучного інтелекту сегментувати аудиторію набагато точніше і набагато швидше, ніж це можна робити вручну.
Аналітика даних
Штучний інтелект - це технологія, яка дозволяє бізнесу збирати дані з усієї мережі інтернет та організовувати їх відповідно до конкретних завдань компанії.
Наприклад, банки можуть збирати дані про кредитні продукти та споживачів, які ними користуються. Також штучний інтелект може займатись прогнозуванням видів продуктів та послуг, які будуть більш привабливими для тих чи інших клієнтів.
Штучний інтелект дозволяє розробляти нові кредитні продукти та продавати їх споживачам з урахуванням соціально-демографічної інформації та навіть пори року.
Пошук продуктів чи послуг
Персоналізовані рекомендації на Amazon - це далеко не все, на що здатен штучний інтелект. Кожен пошук, який користувачі здійснюють на Amazon, Google чи Bing, робить пошукові машини розумнішими. Навіть голосовий пошук стає кращим завдяки обробці природних мов та здатності до семантичного пошуку. Загалом машинне навчання - запорука постійного вдосконалення і текстового, і голосового пошуку.
Однією з доволі перспективних функцій пошукових систем є також пошук за зображенням. Так, під час шопінгу споживач може фотографувати одяг, що йому сподобався, та знайти схожі речі в інтернеті. Штучний інтелект допоможе підібрати подібні товари в різних рітейлерів та відсортує їх за ціною, що дозволить споживачам більш зважено підійти до вибору, а продавцям персоналізувати підхід до клієнтів.
Моніторинг суспільної думки
Штучний інтелект також може збирати в соціальних мережах дані про споживчий інтерес та настрої клієнтів щодо певних товарів. Після цього програма може обробляти зібрану інформацію та готувати звіти для компаній. Це допомагає створювати таргетовану рекламу та якнайшвидше розв’язувати проблеми, з якими стикаються клієнти.
Цінова політика
Як точніші демографічні дані споживачів та інформація про сезон чи місцепроживання можуть впливати на ціноутворення? Так, всі знають, що ціни на авіаквитки і готелі змінюються впродовж року. Але штучний інтелект дозволяє підходити до цього процесу розумніше. Наприклад, Airbnb використовує штучний інтелект для створення рекомендацій житла за найкращими цінами. Також технологія необхідна для прогнозування, в які моменти знижки або спеціальні пропозиції найімовірніше спрацюють. Знову ж таки, це є прикладом високоцільового маркетингу.
Прогнозування попиту
Штучний інтелект можна використовувати для збору та обробки даних про продажі компанії та компаній-конкурентів, а потім створення прогнозів щодо майбутніх продажів, попиту тощо. Це дозволяє компаніям приймати виважені рішення щодо виробництва, виробничих ресурсів та потужностей. Так клієнти рідше отримуватимуть повідомлення про відсутність товару на складі.
Штучний інтелект та доповнена реальність
Доповнена реальність - це одна з найважливіших на сьогодні технологій для сфери роздрібної торгівлі, адже це найкращий спосіб забезпечити покупців незабутніми враженнями. Основа доповненої реальності - технологія візуального розпізнавання навколишнього середовища. Наприклад, Home Depot дозволяє споживачам вибрати колір фарби та накласти цей колір на стіни, щоб побачити, чи пасує він інтер'єру. Магазин H&M дозволяє відвідувачам віртуально приміряти одяг перед покупкою. Роздрібні продавці окулярами пропонують споживачам спробувати оправу та зробити свій вибір перед тим, як прийти на перевірку зору та придбати товар.
Чатботи
Завдяки обробці природних мов та машинному навчанню штучний інтелект гарантує клієнтам більш швидкий та точний сервіс. Технологія дозволяє покупцям поставити питання щодо товару, розв’язати проблему та отримати рекомендації щодо інших або додаткових товарів/послуг. Наприклад, Tacobot приймає замовлення клієнтів, а також пропонує інші страви в залежності від того, що гості вже обрали.
Це ще не все
Вищезгадані варіанти застосування штучного інтелекту в роздрібній торгівлі - це лише невелика частина загального потенціалу технології, що активно розвивається та удосконалюється. І всім людям, які працюють у сфері роздрібної торгівлі та хочуть залишатись конкурентноспроможними, необхідно слідкувати за розвитком штучного інтелекту.