6 AI sử dụng để tạo mặt tiền cửa hàng tùy chỉnh và tăng chuyển đổi trong doanh số cuối năm

Doanh số cuối năm luôn là một nhiệt kế bán lẻ, nhưng trong những năm gần đây, giai đoạn này đã trải qua một sự chuyển đổi sâu sắc được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo.Thay vì các mặt tiền cửa hàng tĩnh và các chiến dịch đại chúng, thị trường đã bước vào kỷ nguyên siêu cá nhân hóa, trong đó mỗi người tiêu dùng nhận được một trải nghiệm độc đáo dựa trên dữ liệu, bối cảnh và hành vi thời gian thực.Đối với các nhà bán lẻ tìm kiếm chuyển đổi, khác biệt hóa và hiệu quả, AI đã không còn là xu hướng và đã trở thành động cơ trung tâm của hành trình mua hàng.

Đối với Thiago Hortolan, Giám đốc điều hành của Tech Rocket, phụ trách Doanh thu Công nghệ của Sales Rocket, với các giải pháp AI để mở rộng toàn bộ hành trình bán hàng, các giới thiệu tùy chỉnh thể hiện một bước tiến quyết định trong việc đưa dữ liệu và trải nghiệm của người tiêu dùng đến gần nhau hơn. “Việc sử dụng AI chiến lược cho phép các thương hiệu tạo ra các điểm tiếp xúc thông minh hơn, phù hợp hơn và điều chỉnh theo thời gian cho mỗi người dùng, tận dụng cả sự tham gia và chuyển đổi”.

Tiếp theo, chuyên gia nhấn mạnh sáu trụ cột củng cố biên giới công nghệ mới này áp dụng cho doanh thu:

1. hiển thị động trong thời gian thực
AI xác định các mẫu điều hướng, thời gian dừng và tín hiệu ý định để sắp xếp lại ngay lập tức mặt tiền cửa hàng.Trong những ngày có nhu cầu cao, sự thích ứng liên tục này giúp giảm ma sát, giữ cho người tiêu dùng tham gia và tăng khả năng mua hàng bằng cách hiển thị các sản phẩm tương thích với thời gian của cuộc hành trình.

2. Khuyến nghị dự đoán và bối cảnh tiêu dùng
Mô hình dự đoán kết hợp lịch sử mua hàng, tìm kiếm gần đây, tính thời vụ và xu hướng để hiển thị các đề xuất có ý nghĩa cho từng hồ sơ. điều này tự nhiên có liên quan hơn custom curation có thể tăng tỷ lệ nhấp chuột vào các sản phẩm được đề xuất trong các chiến dịch kỳ nghỉ lên đến 20%, khi ý định mua hàng đạt đỉnh.

3. tự động tạo ra các cửa sổ cửa hàng bởi hồ sơ người tiêu dùng
AI phân loại người dùng trong vài giây (chưa quyết định, so sánh, nhà thám hiểm, người mua nhanh) và điều chỉnh giới thiệu dựa trên behavior.This này bao gồm đánh dấu các đánh giá, tổ chức các bộ sưu tập theo chủ đề, chỉ đạo cung cấp hoặc đơn giản hóa đường dẫn mua hàng.Mỗi hồ sơ nhận được một luồng được thiết kế để giảm nghi ngờ và tăng tốc độ chuyển đổi.

4. tùy chỉnh theo kênh, thiết bị và vi khí hậu của mua hàng
Trải nghiệm được điều chỉnh theo vị trí điều hướng: ứng dụng, di động, máy tính để bàn hoặc thị trường.Ngoài ra, AI xem xét các biến số như thời gian, địa điểm, nhu cầu hậu cần, khí hậu và các mô hình văn hóa khu vực.Như vậy, showcase không còn chỉ là một không gian trực quan và trở thành một môi trường chiến lược, kết nối với bối cảnh thực tế của người tiêu dùng.

5. kiểm tra tự động và tiến hóa liên tục
AI tiến hành hàng trăm thử nghiệm vi mô đồng thời để xác định sự kết hợp hình ảnh, sản phẩm hoặc trình kích hoạt nào hoạt động cho từng đối tượng. Mặc dù các nhóm con người sẽ mất nhiều ngày để phân tích kết quả nhưng nó tối ưu hóa buổi giới thiệu trong vài phút, cho phép điều chỉnh chính xác trong suốt chiến dịch cuối năm.

6. tích hợp với các mô hình xu hướng mua và từ bỏ
Bằng cách phát hiện các dấu hiệu do dự hoặc có thể bị bỏ rơi, chẳng hạn như điều hướng chậm, hoán đổi tab hoặc cuộn không đều, AI tổ chức lại mặt tiền cửa hàng để giữ chân người dùng với các sản phẩm hấp dẫn hơn, bằng chứng xã hội hoặc lợi ích bổ sung.Tương tự, khi xác định ý định mua hàng mạnh mẽ, nó làm nổi bật các yếu tố đẩy nhanh quyết định, chẳng hạn như tính khẩn cấp, hàng tồn kho hạn chế hoặc ưu đãi được cá nhân hóa.