Сигналы

Продвинутая аналитика данных позволяет ритейлерам укреплять связь с клиентами

Персональная

Традиционно потребительские данные собирались из таких источников, как демография, поисковые запросы, поведение при просмотре и история покупок, что даёт широкие общие рекомендации и предложения по продуктам.

В дальнейшем розничные бренды смогут использовать ИИ, машинное обучение и анализ больших данных для получения более глубокого понимания предпочтений и поведения потребителей путем обработки гораздо более полной информации о потребителях: сообщений и отзывов в социальных сетях, сеансов обслуживания клиентов с использованием интеллектуальных чат-ботов, взаимодействия с продуктами в средах дополненной и виртуальной реальности и даже оценок товаров в магазинах.

Благодаря этим данным компании могут получить более глубокое и детальное понимание мотивации, ценностей и намерений потребителей. Затем генеративный ИИ может использовать эти данные для прогнозирования возникающих интересов и неудовлетворенных потребностей, что позволит создавать персонализированные сообщения, маркетинговые стратегии, рекомендации, ценообразование, рекламные акции и программы поощрения для конкретных клиентов. Эти товары могут быть доставлены именно так, как, где и когда предпочитает каждый покупатель, создавая динамичный, идеально подходящий именно ему опыт.

40 %

Действительно, компании, которые уделяют приоритетное внимание персонализации, отмечают значительное повышение вовлеченности, конверсии и удержания клиентов.²⁷ Быстрорастущие компании получают на 40% больше дохода от персонализации, чем их более медленно растущие конкуренты.²⁸

3/4

Три из четырёх потребителей ожидают, что розничные компании поймут их уникальные потребности и ожидания²⁴ и обеспечат индивидуальные^{взаимодействия 25} — и останутся с брендами, которые это делают, и откажутся от тех, у кого нет.²⁶

Акцент на персонализации привёл к усилению ответственного управления данными. В свете сложных утечек данных и сообщений о злоупотреблении данными, доверие стало новой валютой для брендов. Ритейлерам, желающим получить долю кошелька, необходимо завоевать доверие потребителей, соблюдая нормативные требования и соответствующие ожиданиям относительно ответственного использования данных.

(Подробнее читайте в выпуске Mastercard Q1 Signals.)

Динамическая лояльность

Более глубокие потребительские инсайты позволят ритейлерам сместить программы лояльности бренда с традиционных систем на основе баллов на динамичные, персонализированные, ориентированные на опыт точки контакта. Исходя из привычек и истории отдельных потребителей, технологии, такие как ИИ и AR, а также новые сети лояльности на базе блокчейна, позволят новым взаимодействиям между клиентом и брендом, создавать партнёрства, создавающие платформы лояльности между брендами, и гиперперсонализированные вознаграждения.

Лояльность расшифрована

Лучшие программы могут увеличить доход клиентов, которые обменивают баллы до 25%, увеличивая частоту и объём покупок.²⁹

Средний потребитель в США участвует примерно в 15 программах лояльности, но активен менее чем в половине из них.

Две трети потребителей готовы сменить бренд, у которого они покупают, ради лучших бонусов.³¹

Взрывы лояльности

Singapore Airlines запустила кошелёк лояльности, построенный на блокчейн-технологии, который позволяет путешественникам легко использовать авиамили во множестве розничных точек.³² Emirates Skyward предлагает похожую программу на базе блокчейна.

Snow Peak, японский ритейлер снаряжения для активного отдыха, приглашает клиентов участвовать в персонализированных мастер-классах, общественных встречах и эксклюзивных кемпингах в Японии и США. Цель — укрепить привязанность к бренду, получить инсайты и помочь клиентам «почувствовать обновляющую силу природы».³³Компания отмечает, что программа способствовала увеличению вовлечённости клиентов и доли рынка

Ранние пользователи

РОЗНИЧНЫЕ ПРОДАВЦЫ
ТРЕНЕР
СТАРУПЫ

Крупные ритейлеры лидируют в этом направлении. Amazon, Walmart, Nike, Starbucks и Target используют искусственный интеллект, машинное обучение (ML) и передовые инструменты данных для анализа поведения и предпочтений потребителей, что позволяет персонализировать маркетинг, опыт покупок и рекомендации товаров.

Coach использовал более глубокую сегментацию потребителей, чтобы определить сумку Tabby как ключевого фактора для молодых покупателей.³⁵ Благодаря аналитике данных компания использовала прямое взаимодействие с потребителями, итерации продуктов и маркетинговые кампании, такие как «Courage to Be Real» с Lil Nas X и «In My Tabby». Такой подход привёл к росту поисковых запросов и продаж, и Табби стал значительным успехом.

Стартапы также предлагают инновационные решения. Самая крупная категория в последнем отчёте CB Insight о технологических стартапах в розничной торговле — цифровое вовлечение покупателей, в которое входят компании, помогающие ритейлерам «устанавливать связь с покупателями на разных платформах и каналах, уделяя особое внимание персонализации и лояльности».³⁶

Внешний вид

Ожидается, что новые сценарии использования, такие как виртуальные примерки и приложения для визуализации дома, получат широкое распространение благодаря своей способности повышать доверие клиентов и снижать возвраты.

Обеспечение точных и удобных технологий для сканирования тела и AR/VR является сложной задачей, а текущая стоимость MR-устройств является препятствием. Однако по мере развития технологий и снижения затрат ритейлеры, способные решать вопросы конфиденциальности и предлагать бесшовный, ценный и погружающий опыт, могут стать лидерами в переосмыслении ландшафта электронной коммерции.

[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/