Personalizacja w oparciu o sztuczną inteligencję zapewnia wzrost przychodów o ponad 10% dla tego czołowego sprzedawcy

Wielokrotnie nagradzana platforma personalizacji ZineOne oparta na sztucznej inteligencji wykorzystuje modelowanie predykcyjne, aby pomóc firmom zrozumieć i reagować na bieżące działania klientów.

Nazywana „inteligentną platformą angażującą klienta”, technologia ZineOne umożliwia sprzedawcom uzupełnianie istniejących przechowywanych danych klientów o dane dotyczące przeglądania stron trzecich i dane przeglądania w trakcie sesji, aby zapewnić odpowiednie i spersonalizowane doświadczenia w trakcie sesji za pośrednictwem ich strony internetowej, urządzenia mobilnego, kiosku lub dowolnego innego kanału .

Najnowsze studium przypadku ZineOne omawia wyzwania, z jakimi zmagała się jedna z 10 największych sieci domów towarowych w USA, dostarczając kontekstowo trafne i angażujące oferty dla swoich witryn internetowych i użytkowników mobilnych.

Studium przypadku ukazuje kluczowe przeszkody sprzedawcy, przedstawia szczegółowy przegląd tego, w jaki sposób ZineOne pomógł im stawić czoła wyzwaniom za pomocą sztucznej inteligencji i modelowania predykcyjnego, a także przedstawia naprawdę imponujące wyniki.

Studium przypadku „ Personalizacja oparta na sztucznej inteligencji zapewnia wzrost przychodów o ponad 10%” jest dostępne do pobrania tutaj.

Treści stworzone we współpracy z ZineOne .

Przebijanie się przez bałagan ofert detalicznych

Napływ wyskakujących okienek, powiadomień push, e-maili i innych ofert od sprzedawców detalicznych może być przytłaczający dla konsumentów. To przeciążenie prowadzi do niższych współczynników konwersji i większej liczby porzuconych koszyków.

Aby wyróżnić się wśród swoich klientów, jedna z 10 najlepszych sieci domów towarowych w USA wiedziała, że ​​potrzebuje technologii, która pomoże im wspierać odpowiednie, kontekstowe zaangażowanie klientów w czasie rzeczywistym.

Aby osiągnąć ten cel, sprzedawca nawiązał współpracę z ZineOne, platformą do personalizacji opartą na sztucznej inteligencji, która zapewnia wgląd w każdego odwiedzającego w kanałach cyfrowych i fizycznych.

Detalista ma ponad 100 000 pracowników i ponad 15 miliardów dolarów przychodów w ponad tysiącu sklepów.

Pisze ZineOne: „Aby wesprzeć odpowiednie, kontekstowe zaangażowanie klientów, jakie przewidywał, sprzedawca wiedział, że potrzebuje innego rozwiązania, takiego, które mogłoby wykorzystać postępy w nauce danych, aby pogłębić relacje z klientami, przynależność do marki i lojalność w czasie rzeczywistym. ”

Kluczowym wyzwaniem był brak dostępu do danych klientów w trakcie sesji

Detalista stanął przed kilkoma wyzwaniami związanymi z wdrożeniem solidniejszej strategii zaangażowania klientów — głównym z nich był brak dostępu do danych klientów w trakcie sesji, które mogłyby uzupełnić istniejące przechowywane dane klientów.

Podsumowanie wyzwań, jak zauważono w studium przypadku, jest następujące:

• Dostęp do zachowań użytkowników w trakcie sesji i kontekstu w czasie rzeczywistym
• Brak możliwości połączenia kontekstu wielokanałowego każdego klienta
• Nieoptymalne zaangażowanie klientów przy niskim współczynniku przyjmowania ofert

Pisze ZineOne: „Chociaż analiza przechowywanych danych klientów umożliwia tworzenie osobowości i segmentów, które prowadzą do podstawowych spersonalizowanych rekomendacji, nie uwzględnia ona bieżącego kanału, potrzeb i sposobu myślenia klientów. Dlatego marka nie może w znaczący sposób spersonalizować doświadczeń klienta w trakcie sesji, aby zapobiec porzucaniu witryny lub koszyka”.

Sprzedawca poprosił ZineOne o pomoc we wdrażaniu odpowiedniego, spersonalizowanego zaangażowania za pomocą zaleceń opartych na sztucznej inteligencji, które uwzględniały zachowania użytkowników w trakcie sesji.

Zintegrowali również dane klientów z różnych innych platform, ujednolicili dane w jednym widoku użytkownika w różnych kanałach i wykorzystali uczenie maszynowe (ML) do analizy danych w czasie rzeczywistym, porównując je z historycznymi punktami danych, aby uzyskać dokładniejsze prognozy (i pomóc wpłynąć ) zakupy w trakcie sesji.

Oparta na sztucznej inteligencji personalizacja w czasie rzeczywistym była rozwiązaniem dla tego sprzedawcy

Platforma Intelligent Customer Engagement (ICE) firmy ZineOne umożliwiła detalistom zautomatyzowanie interwencji w trakcie sesji, które opierały się na ciągłej, wielokanałowej analizie klientów.

Dokonano tego za pomocą zgłoszonej do opatentowania technologii „Customer DNA”, która zaleca działania mające na celu zachęcanie odwiedzających w oparciu o istotne informacje w czasie rzeczywistym, takie jak hiperspersonalizowane oferty dostarczane odwiedzającym podczas zakupów.

Niektóre szczegóły dotyczące zachowań kupujących DNA klienta:

• DNA klienta to stale zmieniający się strumień danych behawioralnych dla każdego kupującego
• Dane są uzupełniane przez wieloplatformowy wgląd w środowisko, który zapewnia ciągłą analizę każdego klienta
• Informacje o klientach są zoptymalizowane za pomocą modeli opartych na ML wbudowanych w platformę ZineOne ICE

Według ZineOne, Customer DNA, „Umożliwiło sprzedawcy znaczące reagowanie na aktywność użytkownika w momencie jej wystąpienia, w oparciu o to, co warstwy inteligencji przewidziały jako najbardziej odpowiednie dla każdego odwiedzającego”.

Wyniki

Źródło: ZineOne

Po wdrożeniu technologii ZineOne sprzedawca odnotował imponujące wyniki z dokładnością sięgającą 90% w modelach predykcyjnych opartych na zachowaniach użytkowników w trakcie sesji.

Firma odnotowała również 50-procentowy wskaźnik wykupów i 12% wzrost przychodów netto w przypadku spersonalizowanych ofert.

Aby uzyskać więcej informacji na temat podejścia tego czołowego sprzedawcy detalicznego do hiperpersonalizacji kontekstowej, pobierz studium przypadku ZineOne: Personalizacja oparta na sztucznej inteligencji zapewnia wzrost przychodów o 10%+.