Signals

Analizele avansate de date permit comercianților cu amănuntul să creeze o conexiune mai profundă cu clienții

Personal

În mod tradițional, datele despre consumatori au fost extrase din surse precum date demografice, interogări de căutare, comportamentul de navigare și istoricul achizițiilor, rezultând recomandări și oferte generice de produse.

În viitor, brandurile de retail au potențialul de a utiliza inteligența artificială, învățarea automată și analiza big data pentru a obține informații mai aprofundate despre preferințele și comportamentele consumatorilor, prin analizarea unor informații mult mai bogate despre consumatori: postări și recenzii pe rețelele sociale, sesiuni de asistență pentru clienți cu chatbot-uri inteligente, interacțiuni cu produsele în medii AR/VR și chiar evaluări ale produselor în magazin.

Cu aceste informații, companiile pot obține o înțelegere mai profundă și mai detaliată a motivațiilor, valorilor și intențiilor consumatorilor. Inteligența artificială generativă poate apoi folosi aceste informații pentru a prezice interesele emergente și nevoile nesatisfăcute, informând mesajele, marketingul, recomandările, prețurile, promoțiile și stimulentele specifice clienților. Acestea pot fi livrate exact cum, unde și când preferă fiecare cumpărător, creând o experiență dinamică, potrivită pentru mine.

Accentul pus pe personalizare a dus la o concentrare sporită asupra gestionării responsabile a datelor. Având în vedere breșele sofisticate de date și utilizarea abuzivă raportată a datelor, încrederea a devenit o nouă monedă de schimb pentru branduri. Comercianții cu amănuntul care doresc să câștige o cotă de piață vor trebui să câștige încrederea consumatorilor respectând reglementările, ținând pasul cu așteptările privind modul în care datele ar trebui utilizate în mod responsabil.

(Citiți mai multe în numărul Mastercard despre semnale din trimestrul 1.)

Loialitate dinamică

O cunoaștere mai profundă a consumatorilor va permite comercianților cu amănuntul să treacă de la programele de fidelizare a mărcii de la sistemele tradiționale bazate pe puncte la puncte de contact dinamice, personalizate, bazate pe experiență. Pe baza obiceiurilor și istoricului individual al consumatorilor, tehnologii precum inteligența artificială și realitatea augmentată (RA) și noile rețele de fidelizare bazate pe blockchain vor permite noi interacțiuni client-brand, parteneriate care creează platforme de fidelizare inter-brand și recompense hiperpersonalizate.

Loialitatea decodificată

Programele cu performanțe ridicate pot crește veniturile clienților care valorifică puncte cu până la 25% prin creșterea frecvenței și a dimensiunii achizițiilor.²⁹

Consumatorul mediu din SUA este înscris în aproximativ 15 programe de fidelizare, dar este activ în mai puțin de jumătate dintre ele.

Două treimi dintre consumatori vor schimba mărcile de la care cumpără pentru recompense mai bune.³¹

Explorări de loialitate

Singapore Airlines a lansat un portofel de fidelitate bazat pe tehnologia blockchain, care permite călătorilor să își cheltuiască cu ușurință milele de zbor la numeroase puncte de vânzare cu amănuntul.³² Emirates Skyward are un program similar bazat pe blockchain.

Snow Peak, un comerciant japonez de echipamente pentru activități în aer liber, invită clienții să participe la ateliere personalizate, întâlniri comunitare și experiențe exclusive de camping în locații din Japonia și SUA. Scopul este de a construi afinitate cu brandul, de a culege informații și de a ajuta clienții „să experimenteze puterea revigorantă a activităților în aer liber”.³³Compania atribuie programului creșterea implicării clienților și a cotei de piață.

Primii utilizatori

Comercianți
ANTRENOR
STARUPS

Marii comercianți cu amănuntul sunt în frunte. Amazon, Walmart, Nike, Starbucks și Target utilizează inteligența artificială, învățarea automată (ML) și instrumente avansate de date pentru a analiza comportamentele și preferințele consumatorilor, permițându-le să personalizeze marketingul, experiențele de cumpărături și recomandările de produse.

Coach a folosit o segmentare mai profundă a consumatorilor pentru a identifica geanta Tabby ca un atractor cheie pentru tinerii cumpărători.35 Cu informații din analiza datelor, compania a valorificat implicarea directă a consumatorilor, iterațiile de produse și campaniile ^de marketing precum „Courage to Be Real” cu Lil Nas X și „In My Tabby”. Această abordare a dus la o creștere a căutărilor și a vânzărilor, Tabby devenind un succes semnificativ.

Și startup-urile oferă soluții inovatoare. Cea mai mare categorie din cel mai recent raport CB Insight privind startup-urile tehnologice din domeniul retailului este implicarea digitală a cumpărătorilor, care include companii care ajută comercianții cu amănuntul „să se conecteze cu cumpărătorii pe diverse platforme și canale, cu accent pe personalizare și loialitate”.³⁶

Outook

Se așteaptă ca cazurile de utilizare emergente, cum ar fi aplicațiile de încercare virtuală și de vizualizare la domiciliu, să fie adoptate pe scară largă datorită capacității lor de a spori încrederea clienților și de a reduce retururile.

Asigurarea unei tehnologii precise și ușor de utilizat pentru scanarea corporală și experiențele AR/VR este o provocare, iar costul actual al dispozitivelor MR reprezintă un impediment. Cu toate acestea, pe măsură ce tehnologia avansează și costurile scad, comercianții cu amănuntul care pot aborda preocupările legate de confidențialitate și pot oferi experiențe fluide, valoroase și captivante ar putea deschide calea în redefinirea peisajului comerțului electronic.

[24] https://www.salesforce.com/eu/blog/future-of-customer-service/

[25] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

[26] https://blogs.perficient.com/2023/03/01/customer-experience-trends-in-2023/

[27] https://explodingtopics.com/blog/personalization-stats

[28] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

[29] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/next-in-loyalty-eight-levers-to-turn-customers-into-fans

[31] https://info.bondbrandloyalty.com/the-2016-bond-loyalty-report-press-release-us

[32] https://www.ccn.com/singapore-airlines-will-launch-blockchain-loyalty-wallet-frequent-flyers/

[33] https://www.snowpeak.com/pages/campfield

[34] https://outdoorindustry.org/press-release/snow-peak-usa-announces-the-launch-of-its-global-loyalty-program/

[35] https://www.businessoffashion.com/articles/technology/how-coach-used-data-to-make-its-tabby-bag-a-hit/

[36] https://www.cbinsights.com/research/report/retail-technology-startups-2023/