Kodėl duomenų naudojimas iš naujo apibrėš vartotojo kelionę?

Skaitmeninė transformacija tapo viena pagrindinių šiandieninės mažmeninės prekybos varomųjų jėgų, reikalaujančių, kad įmonės ir prekių ženklai investuotų į sprendimus, skirtus efektyviam veikimui virtualioje aplinkoje. Skaitmeninimas, be produktų ir paslaugų matomumo stiprinimo ir išplėtimo, sukuria galimybes diegti inovacijas apsipirkimo patirties srityje ir, remiantis Pasaulio ekonomikos forumo duomenimis, iki 2025 m. prisidės prie prognozuojamos daugiau nei 100 trilijonų JAV dolerių vertės pasaulio ekonomikai.

Didelių duomenų (Big Data) pažanga yra aiškus šios transformacijos pavyzdys, leidžiantis nustatyti vartotojų elgesio modelius ir pageidavimus. Dėl masinio duomenų kryžminio susiejimo ir analizės tapo įmanoma suasmeninti pasiūlymus ir individualiai taikyti kampanijas, užtikrinant aktualesnę ir įdomesnę apsipirkimo patirtį. Verta paminėti, kad pagrindinis skirtumas tarp verslo analitikos ir didelių duomenų naudojimo, be duomenų kiekio, yra galimybė priimti sprendimus remiantis dabartiniais, o ne tik praeities duomenimis, atsižvelgiant į didelę didelių duomenų technologijų apdorojimo galią. 

Vienas žymiausių šio šaltinio pavyzdžių yra „Amazon“, kuri naudoja algoritmus, kad pasiūlytų produktus pagal ankstesnius pirkinius ir kiekvieno vartotojo profilį, kartais net kurdama rekomendacijas pagal krepšelyje jau esančius produktus. Nenuostabu, kad, anot analitiko „Mordor Intelligence“, didžiųjų duomenų rinka mažmeninės prekybos sektoriuje praėjusiais metais buvo įvertinta 1 400 000 JAV dolerių (6,38 mlrd. Tailando dolerių) ir prognozuojama, kad iki 2029 m. ji pasieks 1 400 000 JAV dolerių (16,68 mlrd. Tailando dolerių). Jei šis scenarijus pasitvirtins, ši suma reikštų vidutinį 21 210 000 JAV dolerių (3,38 mlrd. Tailando dolerių) metinį augimą.

Veiklos efektyvumas taip pat labai padidėja dėl išmanaus duomenų valdymo. Įrankiai, optimizuojantys atsargų kontrolę, paklausos prognozavimą ir logistiką, yra būtini norint numatyti vartojimo tendencijas ir palaikyti optimalų veiklos lygį, išvengiant atsargų pertekliaus ar trūkumo. Be to, svarbu pabrėžti kelių pardavimo kanalų integraciją – arba, kitaip tariant, daug diskutuojamą daugiakanalį požiūrį – kuris leidžia vartotojams sklandžiai pereiti iš internetinės parduotuvės į fizinę ar mobiliąją parduotuvę. Tai leidžia sklandžiai pirkti ir palengvina sandorio užbaigimą ar net perpardavimą. 

Kai kurie didžiausi pasaulio mažmenininkai naudoja nuspėjamąjį logistikos algoritmą, kuris sujungia naudotojų vietos duomenis, konkrečių produktų puslapio srautą, pirkinių krepšelio duomenis ir numatomus konversijų rodiklius, kad paspartintų užsakymų vykdymo procesą (logistikos operacijų rinkinį nuo kliento užsakymo iki produkto pristatymo). Tai leidžia rūšiuoti produktus logistikos sandėlyje dar prieš juos įsigyjant.

Tačiau, be poveikio veiklai, kaip galime padidinti klientų lojalumą pasitelkdami duomenis? Pirma, užfiksuojant klientus, kurie linkę būti lojalesni. Galima išanalizuoti įmonės istorinę užsakymų bazę ir suprasti, kurios prekės pritraukė klientus, kurie dažniausiai perka pakartotinai. Įgyvendinkite šių prekių kainų elastingumo strategiją, suprasdami idealią kainodarą. prieš esamą konkurenciją, siekiant padidinti šių lojalių vartotojų konversiją. 

Antras aspektas – suprasti, kas motyvuoja klientus pasitelkiant duomenis. Tai galima padaryti atliekant klientų apklausas ir naudojant žaidimo principu pagrįstus sprendimus su pasiūlymais, pagrįstais šio tyrimo rezultatais. Labiausiai rekomenduojamas šios apklausos naudojimo metodas yra Oktalizė, užduodant tokius klausimus kaip: Kokie mano kliento tikslai? Kas tenkina mano klientą? Kas įgalina mano klientą? Kas sukuria atsakomybės jausmą? Kas daro įtaką mano klientui? Kas žadina smalsumą? Kokios naudos ir pranašumų mano klientas niekada nenorėtų praleisti? Surinkus šiuos duomenis ir sukūrus klientų išlaikymo strategiją, lojalumo rezultatai neabejotinai padidės.  

Tačiau didieji duomenys šios revoliucijos varo ne vieni ar izoliuotai. Kiti ištekliai – ir čia, žinoma, turime pabrėžti dirbtinio intelekto (DI) pagrindinį vaidmenį – imasi esminio konkurencinio diferencialo vaidmens prekių ženklams. DI pagrįstas optimizavimas gali sumažinti sąnaudas, pagerinti veiklos efektyvumą ir suteikti daugybę kitų privalumų, tačiau iš tikrųjų verslo modelių revoliuciją gali sukelti skaitmeninis optimizavimas, kurį skatina sudėtingesni asistentai. 

Šiuo metu svarbu atskirti tai, ką vadiname dirbtinio intelekto optimizavimu ir skaitmenine transformacija. Pirmasis orientuojasi į veiklos efektyvumo didinimą, sąnaudų mažinimą ir pajamų maksimizavimą per mastą, tačiau nedarant įtakos pagrindinėms operacijoms. Dabar skaitmeninė transformacija reiškia visišką įmonės verslo modelio pakeitimą, kuris daro įtaką produktams ir... pagrindinė veikla įmonės. Kitaip tariant, kalbant apie mažmeninę prekybą, svarbu suprasti, kad technologijos, ypač dirbtinis intelektas, turi revoliucinę galią. Todėl, norėdami kuo geriau išnaudoti šią galią, turime žengti toliau ir ieškoti interaktyvesnių bei suasmenintų įrankių.

Tačiau technologinė pažanga turi būti neatsiejama nuo investicijų į duomenų saugumą ir privatumą. Neskelbtinos informacijos apsauga naudojant biometrinį autentifikavimą, šifravimą ir automatines sukčiavimo aptikimo sistemas bus labai svarbi siekiant išlaikyti vartotojų pasitikėjimą ir duomenis, taip pat apsaugoti prekės ženklo reputaciją.

Faktas yra tas, kad įmonės, kurios efektyviai integruoja nuolatinius tyrimus, didžiuosius duomenis ir naujausius technologinius išteklius, bus geriau pasirengusios patenkinti didelius vartotojų lūkesčius. Nuolat besikeičiančioje rinkoje skaitmeninimas yra geriausias būdas iššūkius paversti verslo galimybėmis.