Sztuczna inteligencja w modelach predykcyjnych - sposób na lepsze wyniki?
W świecie e-commerce, przewidywanie trendów i podejmowanie świadomych decyzji ma kluczowe znaczenie. Modele predykcyjne sztucznej inteligencji oferują potężne narzędzia ułatwiające proces podejmowania decyzji. Optymalizacja cen, automatyzacja kampanii marketingowych, efektywne zarządzanie zapasami magazynowymi... Jak to może wpłynąć na strategie biznesowe?
Znalezienie odpowiedniej ceny
W obliczu coraz bardziej czujnych kupujących, sztuczna inteligencja oferuje wiele możliwości cenowych, które umożliwiają detalistom reagowanie w zmiennym środowisku i utrzymanie konkurencyjności. Te nowe rozwiązania mogą pomóc właścicielom sklepów internetowych w automatyzacji wdrażania ich strategii cenowych i zoptymalizowania cen zgodnie z wrażliwością konsumentów. Zaletą takiego podejścia jest szybsze dostosowywanie cen, adaptacja do zmian rynkowych i ochrona zysków poprzez uwzględnienie takich kryteriów, jak docelowa marża i wolumen, poziom zapasów, segmentacja produktów itp.
W liczbach:
- Do 2025 r. 30% komunikatów marketingowych dużych firm będzie generowanych przez sztuczną inteligencję, w porównaniu z 2% w 2022 r.[1]
- W branży modowej, 49% konsumentów uważa cenę za czynnik decydujący.
- Promocje wpływają na dokonanie zakupu w 39% przypadków - 34% w przypadku kosmetyków i 35% w branży sportowej i kulturalnej[2].
Korzystając z modeli predykcyjnych, sztuczna inteligencja może również zidentyfikować idealny czas na uruchomienie promocji lub rabatów, zwiększając konwersję sprzedaży przy jednoczesnym zminimalizowaniu utraconych przychodów.
Automatyzacja spersonalizowanych wiadomości
Zrozumienie swoich klientów, rekomendowanie produktów, które preferują, personalizowanie wymiany, dostosowywanie wiadomości w czasie rzeczywistym, docieranie do właściwej osoby we właściwym miejscu i czasie... to możliwe!
80% firm korzystających z rozwiązań do automatyzacji marketingu odnotowuje wzrost liczby generowanych leadów, a 77% obserwuje poprawę konwersji[3].
Automatyzacja marketingu pomaga segmentować odbiorców i wykonywać rutynowe zadania w całym procesie obsługi klienta, bez konieczności bezpośredniej interwencji.
Wykorzystując wszystkie zebrane dane klienta - historię przeglądania i zakupów, recenzje, kupony, punkty lojalnościowe, wizyty w sklepach stacjonarnych… - sztuczna inteligencja umożliwia projektowanie spersonalizowanych scenariuszy i automatyczne wysyłanie wiadomości na całej ścieżce klienta i we wszystkich kanałach (strona internetowa, e-mail, SMS, powiadomienia, media społecznościowe), w czasie, który najbardziej sprzyja zaangażowaniu. Oto kilka przykładów wiadomości, które mogą być zautomatyzowane:
- Powitanie.
- Potwierdzenie zamówienia.
- Potwierdzenie rejestracji do newslettera.
- Po odwiedzeniu witryny, pobraniu dokumentu (instrukcje, przewodnik użytkownika, arkusz przepisów itp.) lub użyciu modułu (kalkulator, pomoc w wyborze itp.).
- Porzucenie koszyka.
- Cross-selling.
- Up-selling (aktualizacje asortymentu, nowe wersje itp.).
- Lead-turning w celu podtrzymania rozmowy z potencjalnym klientem.
- Badanie satysfakcji.
- Wydarzenia: urodziny, Dzień Matki/Ojca/Babci, rok od rejestracji (lojalność).
„Automatyzacja marketingu pozwala nam zdefiniować i wdrożyć zwinną strategię sprzedaży, która idealnie pasuje do DNA naszej marki: spodnie z najwyższej półki, stworzone z myślą o trwałości, w odpowiedniej cenie. Każda informacja, którą zbieramy o naszych potencjalnych klientach, pozwala nam wysłać im idealnie spersonalizowaną wiadomość, maksymalizując współczynnik konwersji. Nasza platforma do automatyzacji marketingu, Klaviyo, wygenerowała 17% naszych przychodów od początku roku, co stanowi wzrost o 15% w stosunku do 2022 r. i 20% w ostatnim miesiącu. Potroiliśmy również nasze współczynniki otwarć i kliknięć w wiadomościach e-mail”.
Manon Hug, E-commerce & marketing manager, Le Pantalon
Optymalizacja zapasów magazynowych
Sztuczna inteligencja w modelu predykcyjnym może analizować dane dotyczące sprzedaży w przeszłości, sezonowości i okresów promocyjnych oraz przewidywać przyszły popyt i dokładnie zarządzać poziomami zapasów w celu zapewnienia dostępności produktów.
Samouczące się systemy oparte na sztucznej inteligencji zapewniają kompleksowe modelowanie działalności. Przemysłowe, skalowalne i interoperacyjne mogą dostosowywać informacje w czasie rzeczywistym, aby zoptymalizować koszty zakupów i magazynowania oraz uniknąć nadwyżek i zapasów.
W liczbach:
Globalny koszt zakłóceń zapasów (niedoborów i nadwyżek) wyniesie ponad 1,9 bln USD w 2022 r., co stanowi wzrost o 12,7% od 2020 r.[4]
Wycena produktów używanych
AI jest również obszarem zainteresowania rynków towarów używanych - prężnie rozwijającego się sektora, szacowanego na 86 miliardów w Europie[5]. Na całym świecie naukowcy i start-upy wprowadzają nowe rozwiązania, które mogą analizować przedmiot i przypisywać mu wartość na podstawie stopnia zużycia lub uszkodzenia. Narzędzia te upraszczają proces wystawiania przedmiotu na sprzedaż i zapewniają nabywców o realnej cenie produktu.
[1] Badanie Get App (Gartner), lipiec 2023.
[2] Akeneo, 2023.
[3] Invespcro.
[4] Prawdziwy koszt braku i nadmiernych zapasów, Grupa IHL, 2023 r.
Chcesz dowiedzieć się więcej o wykorzystaniu sztucznej inteligencji w e-commerce?
