6 AI naudojimas kuriant pasirinktinius langus ir padidinant konversiją metų pabaigoje parduodant

Metų pabaigos pardavimai visada buvo mažmeninės prekybos termometras, tačiau pastaraisiais metais šis laikotarpis patyrė gilią transformaciją, kurią paskatino dirbtinis intelektas. Vietoj statinių vitrinų ir masinių kampanijų rinka įžengė į hiperasmeninimo erą, kurioje kiekvienas vartotojas gauna unikalią patirtį, pagrįstą duomenimis, kontekstu ir elgesiu realiuoju laiku. Mažmenininkams, siekiantiems konversijos, diferenciacijos ir efektyvumo, AI nustojo būti tendencija ir tapo pagrindiniu kelionių pirkimo varikliu.

Thiago Hortolan, Tech Rocket, Sales Rocket's Revenue Tech atskyrimo generaliniam direktoriui, su AI sprendimais, skirtais išplėsti visą pardavimo kelionę, pritaikytos vitrinos yra lemiama pažanga suartinant duomenis ir vartotojų patirtį. “ Strateginis AI naudojimas leidžia prekių ženklams sukurti išmanesnius, tinkamesnius ir pagal laiką pritaikytus kontaktinius taškus kiekvienam vartotojui, panaudojant ir įsitraukimą, ir konversiją.

Toliau ekspertas pabrėžia šešis ramsčius, kuriais grindžiama ši nauja pajamoms taikoma technologijų riba:

1. Dinaminiai ekranai realiuoju laiku
AI nustato navigacijos modelius, buvimo laiką ir ketinimų signalus, kad būtų galima akimirksniu pertvarkyti parduotuvės vitriną. Didelės paklausos datomis šis nuolatinis pritaikymas sumažina trintį, palaiko vartotojo įsitraukimą ir padidina pirkimo tikimybę, rodydamas produktus, kurie yra suderinami su kelionės laiku.

2. Prognozuojamos rekomendacijos ir vartojimo kontekstas
Nuspėjamieji modeliai sujungia pirkimo istoriją, naujausias paieškas, sezoniškumą ir tendencijas, kad būtų rodomi pasiūlymai, kurie yra prasmingi kiekvienam profiliui Šis natūraliai tinkamesnis pasirinktinis kuravimas gali padidinti rekomenduojamų produktų paspaudimų rodiklį atostogų kampanijų metu iki 20%, kai pirkimo ketinimai pasiekia aukščiausią tašką.

3. Automatizuotas vitrinų kūrimas pagal vartotojų profilį
AI suskirsto vartotoją į kategorijas per kelias sekundes (neapsisprendęs, lyginamasis, tyrinėtojas, greitas pirkėjas) ir pritaiko vitriną pagal tokį elgesį. Tai apima apžvalgų paryškinimą, teminių kolekcijų organizavimą, pasiūlymų nukreipimą arba pirkimo kelių supaprastinimą. Kiekvienas profilis gauna srautą, skirtą sumažinti abejones ir pagreitinti konversiją.

4. Pritaikymas pagal kanalą, įrenginį ir pirkimo mikroklimatą
Patirtis koreguojama pagal navigacijos vietą: programėlę, mobilųjį, darbalaukį ar prekyvietę Be to, DI atsižvelgia į tokius kintamuosius kaip laikas, vieta, logistikos paklausa, klimatas ir regioniniai kultūriniai modeliai Taigi vitrina nebėra tik vizualinė erdvė ir tampa strategine aplinka, susieta su realiu vartotojo kontekstu.

5. Automatizuotas testavimas ir nuolatinė evoliucija
AI vienu metu atlieka šimtus mikro testų, kad nustatytų, kurie vizualiniai deriniai, produktai ar trigeriai veikia kiekvienai auditorijai. Nors žmonių komandos užtruktų kelias dienas, kad analizuotų rezultatus, jis optimizuoja demonstraciją per kelias minutes, todėl galima tiksliai koreguoti visą metų pabaigos kampaniją.

6. Integracija su polinkio pirkti ir atsisakyti pirkimo modeliais
Aptikdamas dvejonių ar galimo atsisakymo požymius, pvz., lėtą naršymą, skirtukų keitimą ar nereguliarų slinkimą, AI pertvarko parduotuvės vitriną, kad vartotojas liktų patrauklesniais produktais, socialiniu įrodymu ar papildoma nauda Panašiai, kai nustato tvirtą pirkimo ketinimą, jis pabrėžia elementus, kurie pagreitina sprendimą, pvz., skubumą, ribotą inventorių ar asmeninius pasiūlymus.