Два питання, які повинен ставити собі успішний маркетолог: «чого насправді хоче клієнт?» і «який з продуктів або послуг найкраще відповідає потребам клієнта?». Штучний інтелект в маркетингу – кращий спосіб швидко знайти відповіді на ці питання. Перш за все, тому, що він може створювати унікальні персоналізовані пропозиції, що виходять за рамки звичайного продажу товару, і підтримувати купівельну лояльність протягом максимально тривалого періоду.

Отже, якими способами штучний інтелект у продажах впливає на лояльність клієнта?

Надання максимально повної інформації про товар/послугу
Технологія обробки природної мови (NLP) і машинне навчання дадуть нейромережі можливість прорахувати ваші ймовірні придбання через півроку або рік, нададуть список магазинів техніки або меблів, сервіс покупки авіаквитків (у тому випадку, якщо відпустка вже запланована) і т.д. Будь-які комерційні системи, що використовують методи ML, NLG, NLU і Text-to-Speech, адаптуються для створення пропозицій з перехресних продажів або перепродажів, що підвищує коефіцієнт конверсії та загальну вартість товару. А у довгостроковій перспективі такі системи підсилюють лояльність клієнта до бренду.

NLP і ML – два найбільш відомих інструмента штучного інтелекту, які маркетолог може використовувати для підвищення якості обслуговування, поліпшення взаємодії продавця і клієнта та створення іміджу товару/послуги. Крім NLP популярними, але поки не дуже широко відомими інструментами ШІ є: розуміння природної мови (NLU), генерування природної мови (NLG) і Text-to-Speech. Наприклад, Siri, Google Assistant і Alexa взаємодіють з користувачами саме за допомогою зазначених технологій. Для реклами і просування вони вкрай важливі, оскільки дозволяють користувачам безпосередньо задавати питання системі, а не спілкуватися через призначений для користувача інтерфейс з консультантом. Не потрібно нічого друкувати, просто запитайте у роботизованої системи в торговому центрі або у віртуального помічника про те, що вас цікавить.

Завдяки технології NLP, нейронна мережа розпізнає намір користувача навіть у контексті непрямого питання. Наприклад, якщо запитати у Siri, холодно сьогодні на вулиці, вона не просто відповість «так/ні», а надасть точну відповідь на питання на підставі GPS координат і даних метеоцентру. Інший приклад – синхронізація смартфона з робочим графіком і календарем. Якщо ви летите в іншу країну, помічник заздалегідь нагадає про те, що потрібно взяти теплі речі або засоби для захисту від ультрафіолету, прокладе маршрут від будинку до аеропорту, з аеропорту до готелю і т.д.

Ідеальні персональні пропозиції
Маркетологи вже використовують big data і прогнозну аналітику для персоналізації. Проводячи аналіз купівельної поведінки, фахівці виявляють закономірності і аномалії, властиві окремо взятому клієнту. Чим більшим буде масив даних і точність алгоритму ШІ, тим вище ймовірність того, що рекомендації нейронної мережі співпадуть з істинними бажаннями клієнта. Наприклад, якщо група клієнтів купила лижні черевики і ракетки для настільного тенісу, то в подальшому їм будуть пропонувати ці два види товарів. Нейронна мережа, що використовує прогнозну аналітику, проаналізує купівельні звички і попередні покупки кожного клієнта окремо, і точно визначить, кому який товар запропонувати. Так ймовірність покупки збільшиться у кілька разів.

Механізми персоналізації працюють за принципом аналізу індивідуальної купівельної поведінки з макроінформацію (запам’ятовуванням попереднього вибору). ШІ відстежує поведінку клієнта при кожному контакті з брендом, пропонує товари на основі попереднього вибору. Таким чином, вже відома інформація про клієнтів об’єднується з даними про передбачуваний (найймовірніший за версією ШІ) вибір При цьому AI аналізує час, витрачений на перегляд товару в інтернет-магазині, кліки, прокрутку, активність або її відсутність на сторінці магазину та інші параметри для визначення рівня інтересу клієнта. Якщо у вас скоро день народження, віртуальний асистент запропонує купон зі знижкою на придбання товару, оформить заявку на участь у промо-акції, підкаже, що на бонусній картці є сума, яку можна витратити на покупки і т.д.

Формування динамічної вартості товару
Одна з найбільших проблем, з якими стикаються фахівці з ціноутворення – щоденні динамічні коливання ціни, такі як, наприклад, в Uber у години пік. Для компаній, що займаються електронною торгівлею, є ідеальне рішення: ШІ здатний управляти попитом і пропозицією, формуючи сегменти клієнтів. Так можна визначити ціну, яку готовий платити учасник кожного сегмента за дану послугу у будь-який час доби. Звичайно, потрібно враховувати різні фактори, такі як інформація про продукт, технічні можливості і т.д, але в цілому застосування штучного інтелекту в eCommerce і роздробі для формування динамічної вартості товару виправдано і ефективно. Клієнти, які отримують глибоко персоналізовані пропозиції за оптимальними цінами, ніколи не підуть до конкурентів, оскільки рівень їх лояльності буде підтримуватися автоматично.

 

Читайте також:

Застосування штучного інтелекту в рітейл та eCommerce: очікування і реальність

Автор: Олена Семенчук


Коментарi