Dlaczego wykorzystanie danych zresetuje podróż konsumenta?

Transformacja cyfrowa została skonfigurowana jako jeden z głównych silników detalicznych, wymagająca od firm i marek inwestowania w rozwiązania mające na celu skuteczne działanie w środowisku wirtualnym. Cyfryzacja, oprócz wzmocnienia i zwiększenia widoczności produktów i usług, stwarza możliwości innowacji w doświadczeniu zakupowym, przyczyniając się do prognozowania ponad US$100 bilionów na światową gospodarkę w 2025 r., według danych Światowego Forum Ekonomicznego,

Rozwój Big Data jest wyraźnym przykładem tej transformacji, umożliwiającej identyfikację wzorców zachowań i preferencji konsumentów. Dzięki przekroczeniu i ogromnej analizie danych możliwe stało się indywidualne dostosowywanie ofert i kierowanie kampanii, zapewniając bardziej odpowiednie i atrakcyjne wrażenia zakupowe. Warto zauważyć, że ważnym punktem zwrotnym między wykorzystaniem Business Intelligence a danymi big data, oprócz ilości danych, jest możliwość podejmowania decyzji na podstawie danych z teraźniejszości, a nie tylko z przeszłości, biorąc pod uwagę wysoką moc obliczeniową technologii wykorzystywanych w Big Data. 

Jednym z najbardziej godnych uwagi przykładów korzystania z tej funkcji jest Amazon, który stosuje algorytmy do sugerowania produktów opartych na poprzednich zakupach i profilu każdego użytkownika – czasami nawet przygotowując wskazania zgodnie z produktami, które są już w Twoim koszyku. Nic dziwnego, według analityka Mordora Intelligence, rynek Big Data w sektorze komercyjnym został oszacowany na 6,38 mld USD w zeszłym roku i przewiduje się, że do 2029 r. osiągnie US$16,68 mld. W przypadku potwierdzenia scenariusza kwota ta stanowi średni roczny wzrost 21,2%.

Efektywność operacyjna również korzysta z inteligentnego zarządzania danymi. Narzędzia, które optymalizują kontrolę zapasów, prognozy popytu i logistykę, są niezbędne do przewidywania trendów konsumpcyjnych i utrzymania idealnego poziomu działania, unikania nadużyć lub braku nakładów. Ponadto należy również podkreślić integrację różnych kanałów sprzedaży – lub innymi słowy szeroko dyskutowanego omnichannel – w którym konsument może bez przerw przenosić się ze sklepu internetowego na fizykę lub mobilność. W ten sposób możliwe jest skonsolidowanie płynnej podróży zakupowej i ułatwienie operacji do zakończenia lub nawet powtórzenia. 

Niektórzy z największych na świecie sprzedawców detalicznych mają algorytm predykcyjny logistyki, który przecina dane o lokalizacji użytkownika, ilość dostępu do strony niektórych produktów, dane koszyka i szacunkową konwersję w celu przyspieszenia procesu realizacji (tzn. zestaw operacji logistycznych, które obejmują żądanie klienta, dopóki produkt nie zostanie dostarczony). W ten sposób można oddzielić produkty w szopie logistycznej przed faktycznym zakupem przedmiotów.

Ale oprócz wpływu na operację, jak zwiększyć lojalność klientów poprzez dane? Po pierwsze, chwytanie klientów, którzy są bardziej lojalni. Możliwe jest przeanalizowanie historycznej podstawy zamówień firmy i zrozumienie, które pozycje przyniosły klientom największy nawrót zakupów i przeprowadzenie strategii elastyczności cenowej w tych pozycjach, zrozumienie, która cena jest idealna przeciwko Istniejąca konkurencja o zwiększenie konwersji tych lojalnych konsumentów. 

Drugą kwestią jest zrozumienie, co motywuje klienta poprzez dane, co można zrobić podczas prowadzenia badań z bazą klientów i korzystania z rozwiązań grywalowanych z ofertami opartymi na wynikach tego badania. Najczęściej zalecaną metodą korzystania z tej ankiety jest oktaliza, Z pytaniami typu: Jakie są cele mojego klienta? Co robi mój klient? Co wzmacnia mojego klienta? Co generuje poczucie własności? Jaki wpływ na mojego klienta? Co wzbudza ciekawość? Jakie korzyści i zalety mój klient nigdy nie chciałby stracić? Zbierając te dane i budując strategię retencji, wyniki lojalności z pewnością wzrosną.  

Jednak Big Data nie generuje tej rewolucji samodzielnie ani w odosobnieniu. Inne zasoby – i tutaj oczywiście musimy wzmocnić protagonizm sztucznej inteligencji (AI) – przyjmuj rolę jako fundamentalny wyróżnik konkurencyjny dla marek. Optymalizacja generowana przez sztuczną inteligencję może reprezentować redukcję kosztów, poprawę wydajności operacyjnej i kolejną serię korzyści, ale to optymalizacja cyfrowa napędzana przez bardziej wyrafinowanych asystentów naprawdę może zrewolucjonizować modele biznesowe. 

W tym momencie ważne jest, aby odróżnić to, co nazywamy optymalizacją AI i transformacją cyfrową. Pierwsza skupia się na zwiększeniu efektywności operacyjnej, redukcji kosztów i maksymalizacji przychodów poprzez skalę, ale bez wpływu na centrum operacji. Obecnie transformacja cyfrowa oznacza całkowitą zmianę w modelu biznesowym firmy, wpływając na produkty i podstawowa działalność firmy. Oznacza to, że kiedy mówimy o handlu detalicznym, konieczne jest zrozumienie, że technologia, zwłaszcza sztuczna inteligencja, ma rewolucyjną moc. Dlatego, aby jak najlepiej go wykorzystać, konieczne jest pójście dalej i poszukiwanie bardziej interaktywnych i spersonalizowanych narzędzi.

Jednak postęp technologiczny musi iść w parze z inwestycjami w bezpieczeństwo i prywatność danych. Ochrona informacji wrażliwych poprzez uwierzytelnianie biometryczne, szyfrowanie i zautomatyzowane systemy wykrywania oszustw będą niezbędne do utrzymania zaufania konsumentów i danych, a także ochrony reputacji marek.

Faktem jest, że firmy, które wiedzą, jak skutecznie zintegrować ciągłe badania, duże zbiory danych i najnowsze zasoby technologiczne, będą lepiej przygotowane do spełnienia wysokich oczekiwań konsumentów. Na rynku w ciągłym ruchu cyfryzacja jest najbardziej odpowiednim sposobem przekształcenia wyzwań w możliwości dla biznesu.