Viitorul cumpărăturilor online devine real cu inteligența artificială și învățarea automată

Soții Jetson au sugerat o viață de automatizare și ușurință pe care încă nu le-am stăpânit încă, dar utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate au potențialul de a apropia viitorul cumpărăturilor online – în special retailul – mai aproape de ideal.

Înainte de a sări în viitorul cumpărăturilor online și a modului în care comercianții cu amănuntul se înfățișează pe podiumul digital cu AI și ML, să le distingem pe cele două.

AI (Inteligenta Artificiala) este un sistem complet automatizat, inteligent, care poate ajuta cumparatorii sa gaseasca exact ceea ce au nevoie.

ML (Machine Learning) este cel mai des discutat în retail, deoarece preia nenumărate rânduri de date istorice și încearcă să găsească modele și tendințe, precum și să facă predicții precise.

Pandemia a luminat nevoia ambelor tehnologii, dovedind că ambele au putere de rezistență.

Viitorul cumpărăturilor online: Probe virtuale, mai puține returnări

Iată cum AI și ML revoluționează viitorul cumpărăturilor online:

1. Ajutați cumpărătorii să găsească dimensiunea și produsul potrivit pentru a reduce profiturile din comerțul electronic
2. Consolidarea lanțurilor de aprovizionare cu amănuntul
3. Creșterea personalizării pentru diferențierea mărcii

Restricțiile legate de COVID au închis rapid magazinele de pe tot globul la începutul anului 2020, iar comercianții cu amănuntul au trebuit să găsească rapid o nouă modalitate de a-și ajuta clienții să ia decizii informate. Cu puține experiențe în magazin, clienții au fost lăsați să ghicească dacă produsele de pe ecranele lor erau cele care le-ar plăcea. Cumpărarea a două mărimi ale aceleiași cămașă ar putea fi ușor pentru un client nesigur, dar face ravagii în inventarul de vânzare cu amănuntul.

Jason Goldberg, Chief Commerce Strategy Officer la Publicis Group, explică că trecerea la testele virtuale ajută la reducerea rentabilității și sporește sustenabilitatea.

Opt procente din achizițiile din magazin sunt returnate, în timp ce „în comerțul electronic, 20 până la 30% sunt returnate. Deci, acesta este un rezultat astronomic scump și dezastruos din punct de vedere ecologic”, spune el.

Pe măsură ce diverse segmente de retail își continuă creșterea fulgerătoare online, această nepotrivire trebuie abordată pentru a evita atingerea masivă a profitului și a veniturilor.

Luați o poziție: cum învățarea automată și inteligența artificială alimentează CX și loialitate

Antrenarea modelelor de învățare automată pentru a ajuta clienții să comande dimensiunea și tipul perfect de produs asigură că sunt mulțumiți de prima dată. Încercările virtuale s-au dovedit foarte utile în timpul pandemiei, când camerele de probă au fost închise. Nivelul lor ridicat de eficacitate dovedește că vor rămâne după pandemie.

Acest lucru este valabil mai ales în categorii precum produsele cosmetice. Încercarea unui tester pe care l-au folosit mai mulți alții nu a fost niciodată o practică foarte igienă și este posibil ca COVID-ul să fi pus capăt unor astfel de experiențe pline de germeni pentru totdeauna. Realitatea augmentată le permite clienților să încerce mai multe produse cosmetice fără a fi nevoiți să ștergă culoarea anterioară sau chiar să-și părăsească casele.

În mod similar, AI și ML au început să ajute consumatorii să ia decizii mai încrezătoare, ceea ce îi ajută pe comercianții să mențină nivelurile stocurilor și să reducă stresul asupra lanțurilor lor de aprovizionare în general.

Lanțurile de aprovizionare cu amănuntul devin mai inteligente pentru cumpărături online mai bune

Pandemia a dezvăluit cât de important este lanțul de aprovizionare pentru comerțul cu amănuntul. Cu tot tezaurizarea de hârtie igienică, mulți cumpărători au întâlnit pentru prima dată un raft complet gol.

Aici Goldberg vede o aplicație perfectă pentru învățarea automată. „Putem folosi învățarea automată pentru a analiza tot acel comportament istoric, pentru a prezice lanțul nostru de aprovizionare, pentru a prezice mai bine cât de eficiente vor fi fabricile noastre în fabricarea [produselor] și pentru a potrivi mai bine oferta cu cererea din magazin”, spune el. „Clientul nu trebuie să facă nimic diferit; nu știu și nu le pasă că învățarea automată a făcut acel magazin mai bun, ei știu doar că Walmart avea exact ceea ce își doreau.”

Această uniformitate este adevăratul obiectiv final: obținerea clientului ceea ce își dorește și are nevoie în timp util.

AI în viitorul cumpărăturilor online: atingerea unui echilibru

COVID a accelerat acceptarea de către consumatori a noilor moduri de a face cumpărături. Acesta este doar începutul utilizării AI și ML în retail. Pe măsură ce consumatorii încep să folosească și să se bucure de funcțiile deja existente pe piață, ei vor începe să se aștepte ca aceste funcții să funcționeze împreună.

De exemplu, un renovator de case ar putea dori să-și schimbe culoarea pereților și a mochetei. Capacitatea de a vizualiza schimbarea într-o viziune a realității complet augmentate îi ajută să ia decizii mai bune în funcție de modul în care produsele se completează sau nu. Trecând la îmbrăcăminte, un comerciant cu amănuntul ar putea dori ca clienții să încerce practic o întreagă ținută pentru o mai bună vânzare încrucișată și pentru a reduce randamentele.

Cu atât de multe date despre clienți colectate, comercianții cu amănuntul ar trebui să se grăbească să creeze experiențe personalizate. În același timp, comercianții cu amănuntul trebuie să atingă un echilibru cu AI; nu ar trebui folosit pentru procese care funcționează deja perfect. Nimeni nu are nevoie de tehnologie de dragul tehnologiei. În schimb, AI și ML ar trebui să fie valorificate pentru a îmbunătăți material experiența clienților.

ML alimentează personalizarea, diferențierea

Învățarea automată poate servi și ca diferențiere pentru comercianții cu amănuntul din categorii extrem de competitive. De exemplu, Amazon poate avea nenumărate ciocane de oferit clienților săi, dar un retailer mai mic poate oferi consumatorilor o experiență neprețuită, ajutându-i să aleagă ciocanul potrivit pentru proiectul lor specific.

Există avantaje distincte ale acestei colectări și agregare a datelor, deoarece, explică Goldberg, „știi mai multe despre modul în care clienții tăi folosesc produsul, știi mai multe despre calea pe care au urmat-o pentru a lua în considerare produsul, așa că există date pe care le poți colecta. .”

Datele sunt o mină de aur pentru comercianții cu amănuntul care sunt capabili să le folosească în mod corespunzător.

Pregătește-te pentru viitorul cumpărăturilor online

Pentru a utiliza AI și ML cel mai eficient, comercianții trebuie să introducă date unice în algoritmi și să le antreneze. Acest lucru necesită timp pentru a perfecționa, așa că, între timp, Goldberg sugerează retailerilor să se pregătească.

„Puneți-vă politicile de date, puneți în aplicare politicile de arhivare, puneți în aplicare declarațiile de confidențialitate, astfel încât să le spuneți clienților ce veți colecta și cum le utilizați, ceea ce vă oferă permisiunea de a le utiliza apoi antrenați aceste modele de învățare automată pentru a crea experiențe unice”, spune el.

Viitorul comerțului cu amănuntul va fi foarte personalizat și se va concentra pe aspectele care îmbunătățesc experiența clienților, minimizând în același timp frecarea și costurile backend. Pe măsură ce noi retaileri apar în fiecare zi, utilizarea eficientă a datelor îi va ajuta pe liderii categoriei să atingă și să-și mențină statutul de favoriți ai consumatorilor.