Marketing w sklepie to złożony biznes. Musisz wziąć pod uwagę zachowanie klientów, układ sklepu i rozmieszczenie produktów. A to tylko na początek! Aby udoskonalić strategie sprzedaży, musisz zrozumieć, w jaki sposób klienci poruszają się po Twoim sklepie i co wpływa na ich decyzje zakupowe. Może w tym pomóc sztuczna inteligencja. Łącząc ze sobą wiele kamer, sztuczna inteligencja może śledzić zachowanie klientów i analizować je w czasie rzeczywistym.
Pozwala to szybko reagować na wszelkie zmiany w przepływie klientów lub wzorcach zakupowych. Możesz na przykład zmienić swój plan marketingowy, aby wykorzystać wzorzec, jeśli sztuczna inteligencja wykryje, że produkt jest wystawiany częściej niż zwykle.
Oczywiście marketing w sklepie to nie tylko sprzedaż. Istotne jest również stworzenie przyjemnej obsługi klienta. Znając zachowania klientów, możesz zaprojektować układ sklepu i rozmieszczenie produktów.
Jak sztuczna inteligencja może poprawić doświadczenie w sklepie?
Istnieją cztery główne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie doświadczenia w sklepie:
- Po pierwsze, kierownicy sklepów mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do identyfikowania potrzeb klientów i reagowania na nie. Śledząc zachowania klientów, sztuczna inteligencja może dowiedzieć się, jakimi produktami są zainteresowani i odpowiednio rekomendować. To nie tylko poprawia jakość obsługi klienta, ale także pomaga skrócić czas zakupów.
- Po drugie, sztuczna inteligencja może pomóc zmniejszyć wąskie gardła w sklepach i poprawić ogólny przepływ ruchu. Analizując zachowania klientów w celu zidentyfikowania potencjalnych punktów zatoru (takich jak wystawa popularnych produktów), kierownicy sklepów mogą odpowiednio dostosować plany marketingowe lub odpowiednio zmienić ich układ. Pozwala im to zminimalizować czas oczekiwania i zmniejszyć prawdopodobieństwo przepełnienia. Amazon Go wyeliminował proces kasowania. Zamiast tego klienci skanują telefony wchodząc i wychodząc ze sklepu. Gdy tylko klient podniesie przedmiot z półki lub odłoży go z powrotem, Amazon Go automatycznie śledzi, co zostało zakupione, aby na koniec każdego dnia obciążyć go opłatą za zakupy. Rozpoznawanie wizualne jest korzystne, ponieważ może analizować zachowania klientów bez interwencji lub monitorowania człowieka. Innymi słowy, kierownicy sklepów nie muszą być fizycznie obecni w danej lokalizacji; zamiast tego sztuczna inteligencja może uczyć się na podstawie wcześniejszych wzorców ruchu klientów i rozpoznawać, kiedy coś się zmieniło (np. wystawiono nowy produkt).
- Po trzecie, handel detaliczny może wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia bardziej spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Śledząc preferencje klientów, sztuczna inteligencja może rekomendować produkty, które mogą im się spodobać. Poprawia to doświadczenie klienta i zwiększa szanse na dokonanie sprzedaży. Przykładem jest Starbucks, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do polecania napojów na podstawie wcześniejszych zamówień klienta. Aplikacja Starbucks może polecać alternatywy żywności i napojów oraz przesyłać spersonalizowane sugestie na podstawie pory dnia i częstotliwości, z jaką konsumenci odwiedzają kawiarnię na podstawie wcześniejszych zamówień i wzorców.
- Po czwarte, sztuczna inteligencja może pomóc znaleźć doskonałą lokalizację dla kolejnego sklepu. Sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce zachowań klientów i rekomendować lokalizacje dla nowych sklepów, które prawdopodobnie odniosą sukces. Eliminuje to zgadywanie lokalizacji sklepu, oszczędzając czas i pieniądze. Ponownie świetnym przykładem jest Starbucks. Kawowy gigant wykorzystał sztuczną inteligencję do zidentyfikowania najpopularniejszych lokalizacji dla nowych sklepów. Firma wykorzystuje dane i sztuczną inteligencję do generowania prognoz przychodów w oparciu o zmienne, takie jak poziom dochodów, ruch lub obecność konkurencji, oraz do określania, gdzie można znaleźć kolejną znaczącą szansę na przychody. To z kolei pozwala im zminimalizować kanibalizm i umieścić nowy sklep w lokalizacji, która jednocześnie obsługuje odrębną bazę konsumentów.
Jakie są obawy związane ze stosowaniem sztucznej inteligencji w sklepach stacjonarnych?
Podczas gdy sztuczna inteligencja przynosi kilka korzyści marketingowi w sklepie, menedżerowie muszą wziąć pod uwagę pewne obawy. Przede wszystkim kwestia prywatności. Śledząc zachowania klientów, sklepy mogą dowiedzieć się o nich niesamowitych ilości, w tym o tym, jakimi produktami są zainteresowani i ile pieniędzy prawdopodobnie wydadzą. Rodzi to poważne problemy z prywatnością, a sklepy muszą zachować ostrożność przy korzystaniu z tych informacji.
Istnieje również ryzyko, że sztuczna inteligencja będzie stronnicza w podejmowaniu decyzji. Jeśli algorytm jest szkolony na danych, które zawierają uprzedzenia związane z płcią lub rasą, przekaże te uprzedzenia podczas podejmowania decyzji (np. jakie produkty polecić). Może to prowadzić do sytuacji, w których sztuczna inteligencja podejmuje niesprawiedliwe i dyskryminujące decyzje.
Wreszcie istnieje ryzyko błędu technicznego. Jeśli system sztucznej inteligencji ulegnie awarii (na przykład utraci zasilanie, dane lub dostęp do danych), może to mieć poważne konsekwencje dla operacji sklepu. Aby zapobiec występowaniu tych błędów, sklepy muszą mieć pewność, że ich systemy są redundantne i dobrze utrzymane.
Sztuczna inteligencja może pomóc społecznościom w lepszym sposobie angażowania się w zakupy.
- Lululemon jest doskonałym przykładem firmy, która z powodzeniem zintegrowała innowacyjne technologie z technologią sklepową, aby poprawić wrażenia klientów i poczucie wspólnoty. Lululemon przejął amerykańskie firmy zajmujące się technologią transmisji na żywo Mirror za 500 milionów dolarów, mając na celu „przekształcenie dowolnej przestrzeni w osobiste studio fitness”. Aplikacja zapewnia aktualizacje harmonogramów zajęć w czasie rzeczywistym i umożliwia klientom rejestrację na zajęcia. Aplikacja umożliwia również współpracownikom sklepu dostęp do danych klientów i wydawanie rekomendacji na podstawie wcześniejszych zakupów lub preferencji.
- Obessar pomaga budować wirtualne sklepy. Technologia firmy pozwala detalistom wykorzystywać AR/VR do wyświetlania swoich produktów w widoku 360 stopni. Umożliwi to kupującym wizualizację produktu i ułatwi porównanie różnych opcji. Firma może tworzyć wirtualne sklepy i światy, sprzedając produkty fizyczne i cyfrowe w metaverse. Jeśli jesteś sklepem stacjonarnym, możesz zapewnić zupełnie nowe wrażenia. Marki muszą zaktualizować proces sprzedaży hurtowej z powodu koronawirusa, który spowodował anulowanie wielu spotkań z kupującymi. Obessar może pomóc, tworząc piękne wirtualne showroomy 360, które zanurzają kupujących w doświadczeniu marki – wizualnie prezentują temat kolekcji, wychodząc poza podstawowy widok katalogu na platformach zamówień B2B. Działa z każdym telefonem lub komputerem i nie wymaga podróży, pobierania oprogramowania ani zestawu słuchawkowego.
- Kolejnym doskonałym przykładem jest sposób, w jaki Walmart wykorzystuje sztuczną inteligencję do bardziej inteligentnych zastępstw w zamówieniach spożywczych online. Jeśli klient zamówi produkt, którego nie ma w magazynie, Walmart potrzebuje sposobu na wybór produktu zastępczego do zaoferowania. System AI analizuje dane historyczne dotyczące zastępstw zamówień i dostarcza rekomendacje alternatywnych pozycji, które z największym prawdopodobieństwem zadowolą klienta. Stworzona przez nich technologia wykorzystuje sztuczną inteligencję do głębokiego uczenia się, aby uwzględniać setki zmiennych w czasie rzeczywistym, w tym rozmiar, rodzaj, markę, cenę, zbiorcze dane kupujących, indywidualne preferencje klientów, aktualny stan zapasów i inne – w celu wybrania optymalnego kolejnego dostępnego produktu.
Walmart zadbał również o technologię, aby stale się doskonalić. Aplikacja prewencyjnie prosi klienta o zatwierdzenie zastępowanego elementu lub poinformowanie systemów firmy, że go nie chce, co jest ważnym sygnałem umożliwiającym algorytmom uczenia się, aby poprawić dokładność przyszłych rekomendacji.
Podsumowanie
Marketing w sklepie jest kluczowym aspektem każdej firmy, a sztuczna inteligencja może pomóc w lepszym zrozumieniu zachowań klientów. Jednak przed wdrożeniem tych systemów należy wziąć pod uwagę pewne zagrożenia. Należy wziąć pod uwagę obawy dotyczące prywatności, ryzyko stronniczości w podejmowaniu decyzji oraz ryzyko błędów technicznych. Dodatkowo sklepy powinny zadbać o to, aby ich systemy były dobrze utrzymane i redundantne. Na koniec należy zastanowić się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie obsługi klienta.