Як машыннае навучанне можа павялічыць рознічныя продажу

У гэтым артыкуле Павел Хлюст, начальнік аддзела рашэнняў Omnichannel у ELEKS, вывучае, як рознічны гандаль выкарыстоўвае машыннае навучанне, штучны інтэлект і іншыя распрацоўкі для павелічэння продажаў.

Па меры таго, як досвед пакупак становіцца ўсё больш інтэграваным, рознічныя гандляры, як правіла, выкарыстоўваюць падыход да продажаў. Гэта азначае, што кліент можа бесперашкодна пераключацца паміж рознымі каналамі продажу, робячы пакупкі ў Інтэрнэце, выкарыстоўваючы працоўны стол або мабільную прыладу, па тэлефоне альбо ў краме цэглы.

Продажы ад Machina

Гэта не толькі дазваляе кліентам атрымаць максімальную аддачу ад сваіх пакупак, але і прадастаўляе рознічным гандлярам велізарную колькасць дадзеных, згенераваных кліентамі. Гэты лічбавы след, які застаецца ў выніку ўзаемадзеяння кліента з прадаўцом як у Інтэрнэце, так і ў аўтаномным рэжыме, забяспечвае маркетынгавых спецыялістаў шматлікімі дадзенымі. Толькі ў 2015 годзе маякі Bluetooth у крамах прадалі 4 мільярды долараў. У гэтым багацці інфармацыі напэўна ёсць шмат каштоўных ведаў. Але храбусценне - справа складаная. І вось дзе прыходзіць машыннае навучанне.

Гэты тэрмін часта выкарыстоўваецца сінонімам штучнага інтэлекту (AI), але яны не зусім супадаюць. AI ў асноўным машына, якая можа паводзіць сябе разумна. Як сцвярджае Стэнфардскі слоўнік, ML - гэта "навука прымушэння кампутараў дзейнічаць без яўнага запраграмавання". ML выкарыстоўвае алгарытмы, якія вучацца на дадзеных, і ствараюць прагнастычныя мадэлі, якія выбіраюць, дзе шукаць інфармацыю. Гэтая тэхналогія адкрывае шмат магчымасцей для кампаній.

Магчымае выкарыстанне ML у рознічным продажы амаль неабмежаванае. Аптымізацыя цэн на прадукцыю, прагнозы продажаў і абслугоўвання кліентаў, дакладнае таргетынг рэкламы, карэкціроўка змесціва сайта, сегментацыя перспектыў - гэта самыя відавочныя прыклады таго, як ML можа павялічыць вашыя продажу і зэканоміць свой маркетынгавы бюджэт.

Як заўсёды, лічбы лепш за ўсё кажуць пра поспех ML у рознічным гандлі. Пяцьдзесят пяць адсоткаў даходаў Amazon паступаюць з асабістых рэкамендацый, зробленых алгарытмамі машыннага навучання. Кампанія Target дасягнула 15-30% росту прыбытку з выкарыстаннем мадэляў машыннага навучання для прагназавання. Па меншай меры 40% кампаній, апытаных Інстытутам высокай прадукцыйнасці Accenture, ужо выкарыстоўваюць машыннае навучанне для паляпшэння сваіх продажаў і маркетынгавых паказчыкаў. І, шчыра кажучы, я не занадта аптымістычна ацэньваю будучыню астатніх 60%.

Мае ўласныя дадзеныя

Рашэнне, заснаванае на дадзеных, відавочна вызначыла поспех прадаўцоў задоўга да таго, як AI і ML былі нават прыдуманы. Выбар правільнага набору прадуктаў на аснове попыту кліента, устанаўлення коштаў і прадастаўлення зніжак на аснове рэкамендацый канкурэнта - гэтыя рэчы заўсёды ўключалі ўважлівы аналіз дадзеных.

Аднак вырашальным фактарам для працвітання ў наш час, калі мы хуткія ці мёртвыя, з'яўляецца хуткасць, з якой вы прымаеце рашэнні, і іх якасць. Кампаніі павінны не толькі азірацца і аналізаваць дадзеныя, якія яны атрымлівалі ў мінулым. Самая сучасная апрацоўка дадзеных адбываецца ў рэжыме рэальнага часу і змены ўносяцца падчас працы.

Напрыклад, адаптыўная аналітыка перашкаджае кліентам пакідаць ваш сайт, распазнаючы першыя прыкметы, якія яны могуць распазнаць, і паказваючы вокны дапамогі ў чаце. Яны таксама добрыя ў продажы і паказваюць кліентам найбольш важныя прадукты з улікам іх цяперашніх паводзін. Як і ў многіх іншых выпадках, важнымі з'яўляюцца не памер вашых дадзеных, але спосаб іх выкарыстання - "дробныя дадзеныя" значна паляпшае маркетынгавую рэнтабельнасць.

Сіла персаналізацыі

У мінулым годзе ў некаторых амерыканскіх прадаўцоў адзення былі вялікія праблемы. True Religion быў унесены ў спіс сярод 2016 года сярод тых, хто рызыкуе атрымаць правал. Аднак гэты брэнд з джынсавай тканіны не пайшоў ціха ў ноч. Каб павялічыць продажы, маркетолагі кампаніі вырашылі выкарыстаць сілу штучнага інтэлекту. У цяперашні час Эйнштэйн, інструмент AI ад Salesforce, True Religion шукае новы, вельмі індывідуальны падыход для сваіх кліентаў. Сто сорак пяці брэндаў, якія выкарыстоўвалі інструменты Эйнштэйна ў бэта-фазе, прырост продажаў склаў 7-16% на наведвальніка.

Гэтая гісторыя старая, як і сусветная. Яго мараль даволі дарвінаўская: вам трэба развівацца, каб выжыць. І апошняя эвалюцыйная адаптацыя рознічнага гандлю - гэта максімальная індывідуалізацыя.

Як менавіта AI дапамагае рознічным гандлярам палепшыць свае паслугі ў сувязі з гэтым? Добры прыклад таго, як індывідуальна звяртацца да кліентаў з AI, можна знайсці ў раздзеле курткі і камізэлькі на сайце North Face. Проста націсніце "Крама ў IBM Watson" і атрымлівайце асалоду ад уражанняў, падобных на гандлёвага прадстаўніка чалавека, які дапаможа вам выбраць куртку, якую вы хочаце. ІІ пытаецца, дзе, калі і для якой дзейнасці вы будзеце выкарыстоўваць гэтую куртку. Затым вызначаецца, якім стылям, матэрыялам і колерам вы аддаеце перавагу. Пасля шэрагу пытанняў вы атрымаеце куртку, якая адпавядае як вашым эстэтычным патрабаванням, так і вашым практычным патрэбам.

Такі падыход прапануе рознічным гандлярам лёгка маштабаваць інструменты персаналізацыі, але і дапамагае кліентам пераадолець праклён сучаснасці: ён перапаўняецца занадта вялікай колькасцю выбараў і інфармацыі. Так, больш тавараў прыводзіць да больш варыянтаў. Аднак гэта можа прывесці да большай разгубленасці, калі кліент сутыкаецца з бясконцай сеткай прадуктаў на выбар на сайце. Ці, наадварот, для большага задавальнення, калі кліент атрымлівае добразычлівую падтрымку, якая памяншае яго пазнавальную нагрузку на парадак.

Выкарыстоўвайце імпульс

Што і казаць, усе вышэйпералічаныя тэхнікі трэба выкарыстоўваць з асцярожнасцю. Рэкамендацыі па машынным навучанні, якія ітэратыўна абапіраюцца на дадзеныя, створаныя самім алгарытмам ML, могуць быць занадта далёкімі ад жаданняў кліента і стварыць эфект, падобны на рэха-камеры Facebook. Менавіта таму нам трэба ўважліва сачыць і пастаянна аптымізаваць гэтыя інтэлектуальныя машыны, а не рабіць уражанне іх нечалавечай сілай.

Бо тэхналогія - гэта не помнік, а імпульс, і мы павінны выкарыстоўваць гэты імпульс у нашых інтарэсах. Спалучэнне штучнага інтэлекту, машыннага навучання, віртуальнай рэальнасці, такіх прыкладанняў, як агрэгатары купонаў і здзяйсненні здзелак з чалавечым вопытам, прынясе карысць і прадаўцам, і кліентам, і зробіць свет лепшым месцам для пакупкі і продажу.

Вам спадабаўся гэты артыкул? Дайце мне ведаць, што вы думаеце і якія прыкладання AI, ML і адаптыўнай аналітыкі вы выкарыстоўваеце альбо плануеце на будучыню.

Гэтая гісторыя была першапачаткова апублікаваная на http://www.insider-trends.com/.