年終銷售一直是零售溫度計,但近年來,這段時期在人工智慧的推動下經歷了深刻的轉變。市場不再是靜態的店面和大規模活動,而是進入了超個人化的時代,在這個時代,每個消費者都會根據數據、背景和即時行為獲得獨特的體驗。對於尋求轉換、差異化和效率的零售商來說,人工智慧已不再是一種趨勢,而是成為購買旅程的核心引擎。.
對於Tech Rocket 執行長Thiago Hortolan 來說,Sales Rocket 的Revenue Tech 分拆公司擁有人工智慧解決方案來擴大整個銷售旅程,客製化展示代表了將數據和消費者體驗更緊密地結合在一起的決定性進步。 “人工智慧的策略性使用使品牌能夠利用參與度和轉換為每個用戶創建更聰明、更相關且經過時間調整的接觸點”。.
接下來,專家強調了支撐這項應用於收入的新技術前沿的六大支柱:
1。即時動態顯示
人工智慧識別導航模式、停留時間和意圖訊號,以立即重新排列店面。在高需求日期,這種持續的適應可以減少摩擦,讓消費者保持參與,並透過展示與店面時間相容的產品來增加購買的可能性。旅程。.
2。 預測建議和消費背景
預測模型結合了購買歷史、最近的搜尋、季節性和趨勢,以顯示對每個個人資料有意義的建議。這種自然更相關的客製化管理可以將假期活動期間推薦產品的點擊率提高最多 20%(當購買意圖達到高峰時)。.
3。 依消費者資料自動建立商店櫥窗
人工智慧以秒為單位對使用者進行分類(未決定、比較器、探索器、快速購買者),並根據此行為調整展示。這包括突出顯示評論、組織主題集合、指導報價或簡化購買路徑。每個設定檔都會收到一個旨在減少疑慮並加快轉換速度的流程。.
4。 依管道、設備和小氣候進行客製化購買
體驗會根據導航位置進行調整:應用程式、行動裝置、桌面或市場。此外,人工智慧還考慮時間、位置、物流需求、氣候和區域文化模式等變數。因此,展示不再只是一個視覺空間,而是一個與消費者的真實背景連結的策略環境。.
5。 自動化測試和持續演進
人工智慧同時進行數百次微觀測試,以確定哪些視覺組合、產品或觸發因素適合每個受眾。雖然人類團隊需要幾天的時間來分析結果,但它會在幾分鐘內優化展示,從而可以在整個年終活動中進行精確調整。.
6。 與購買和放棄傾向模型整合
透過偵測猶豫或可能放棄的跡象,例如緩慢導航、選項卡交換或不規則滾動,人工智慧重組店面,以更有吸引力的產品、社會證明或額外好處來留住用戶。同樣,當它識別出強烈的購買意圖時,它會突出顯示加速決策的因素,例如緊迫性、有限的庫存或個人化的報價。.
