Два вопроса, которые должен задавать себе успешный маркетолог: «чего на самом деле хочет клиент?» и «какой из продуктов или услуг лучше всего соответствует потребностям клиента?». Искусственный интеллект в маркетинге – лучший способ быстро найти ответы на эти вопросы. Прежде всего, потому, что он может создавать уникальные персонализированные предложения, выходящие за рамки обычной продажи товара, и поддерживать покупательскую лояльность в течение максимально длительного периода.

Итак, какими способами искусственный интеллект в продажах влияет на лояльность клиента?

Предоставление максимально полной информации о товаре/услуге
Технология обработки естественной речи (NLP) и машинное обучение дадут нейросети возможность просчитать ваши вероятные приобретения через полгода или год, предоставят список магазинов техники или мебели, сервис покупки авиабилетов (в том случае, если отпуск уже запланирован) и т.д. Любые коммерческие системы, использующие методы ML, NLG, NLU и Text-to-Speech, адаптируются для создания предложений по перекрестным продажам или перепродажам, повышающим коэффициент конверсии и общую стоимость товара. А в долгосрочной перспективе такие системы усиливают лояльность клиента к бренду.

NLP и ML – два наиболее известных инструмента искусственного интеллекта, которые маркетолог может использовать для повышения качества обслуживания, улучшения взаимодействия продавца и клиента и создания имиджа товара/услуги. Кроме NLP популярными, но пока не слишком широко известными инструментами ИИ являются: понимание естественной речи (NLU), генерирование естественной речи (NLG) и Text-to-Speech. Например, Siri, Google Assistant и Alexa взаимодействуют с пользователями именно с помощью указанных технологий. Для рекламы и продвижения они крайне важны, поскольку позволяют пользователям напрямую задавать вопросы системе, а не общаться через пользовательский интерфейс с консультантом. Не нужно ничего печатать, просто спросите у роботизированной системы в торговом центре или у виртуального помощника о том, что вас интересует.

Благодаря технологии NLP, нейронная сеть распознает намерение пользователя даже в контексте непрямого вопроса. Например, если спросить у Siri, холодно ли сегодня на улице, она не просто ответит «да/нет», а предоставит точный ответ на вопрос на основании GPS координат и данных метеоцентра. Другой пример – синхронизация смартфона с рабочим графиком и календарем. Если вы летите в другую страну, помощник заранее напомнит о том, что нужно взять теплые вещи или средства для защиты от ультрафиолета, проложит маршрут от дома до аэропорта, из аэропорта до гостиницы и т.д.

Идеальные персональные предложения
Маркетологи уже используют big data и прогнозную аналитику для персонализации. Проводя анализ покупательского поведения, специалисты выявляют закономерности и аномалии, свойственные отдельно взятому клиенту. Чем большим будет массив данных и точность алгоритма ИИ, тем выше вероятность того, что рекомендации нейронной сети совпадут с истинными желаниями клиента. Например, если группа клиентов купила лыжные ботинки и ракетки для настольного тенниса, то в дальнейшем им будут предлагать эти два вида товаров. Нейронная сеть, использующая прогнозную аналитику, проанализирует покупательские привычки и предыдущие покупки каждого клиента по отдельности, и точно определит, кому какой товар предложить. Так вероятность покупки увеличится в несколько раз.

Механизмы персонализации работают по принципу анализа индивидуального покупательского поведения с макроинформацией (запоминанием предыдущего выбора). ИИ отслеживает поведения клиента при каждом контакте с брендом, предлагает товары на основе запомненного выбора. Таким образом, уже известная информация о клиентах объединяется с данными о предполагаемом (самом вероятном по версии ИИ) выборе. При этом AI анализирует время, потраченное на просмотр товара в интернет-магазине, клики, прокрутку, активность или ее отсутствие на странице магазина и прочие параметры для определения уровня интереса клиента. Если у вас скоро день рождения, виртуальный ассистент предложит купон со скидкой на приобретение товара, оформит заявку на участие в промо-акции, подскажет, что на бонусной карте есть сумма, которую можно потратить на покупки и т.д.

Формирование динамичной стоимости товара
Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются специалисты по ценообразованию – ежедневные динамические колебания цены, такие как, например, в Uber в часы пик. Для компаний, занимающихся электронной торговлей, есть идеальное решение: ИИ способен управлять спросом и предложением, формируя сегменты клиентов. Так можно определить цену, которую готов платить участник каждого сегмента за данную услугу в любое время суток. Конечно, нужно учитывать различные факторы, такие как информация о продукте, технические возможности и т.д, но в целом применение искусственного интеллекта в eCommerce и рознице для формирования динамической стоимости товара оправдано и эффективно. Клиенты, получающие глубоко персонализированные предложения по оптимальным ценам, никогда не уйдут к конкурентам, поскольку уровень их лояльности будет поддерживаться автоматически.

Автор: Елена Семенчук


Читайте також:

Применение искусственного интеллекта в ритейл и eCommerce: ожидания и реальность

Комментарии