Знаете историю: после работы вы заходите в супермаркет, чтобы купить пакет молока. Следующее, что вы знаете, вы выходите из магазина с рюкзаком, полным продуктов, и на 20 долларов меньше на ваше имя. И самое странное, что ты на самом деле чувствуешь себя при этом хорошо. Как супермаркеты всегда заставляют вас покупать больше, чем вы планировали?

У бакалейщиков есть много хитростей в рукаве; от скрытого дизайна полок, который отдает предпочтение продуктам премиум-класса, до соблазнительных закусок, размещенных в очереди на кассу, чтобы соблазнить клиентов, ожидающих в очереди. Но есть кое-что, что побеждает их всех — стимулирование сбыта.

Есть что-то действительно непреодолимое в рекламных акциях. Большой символ процента, знак «специальное предложение», яркие ценники ярких цветов — все это создает ощущение срочности, которое заставляет вас купить эту коробку печенья, даже если вы этого не планировали.

Но давайте будем честными, мы все любим рекламные акции. Они помогают нам быстрее принимать решения, открывать для себя новые продукты, сокращать время покупок и находить любимые товары со скидкой.

Поиск многого похож на поиск золотого самородка, но может быть не менее трудным. Наше исследование показывает, что в среднем 97% того, что рекламируется, не имеет отношения ни к одному конкретному потребителю. Так что вам нужно перебрать сотни нерелевантных предложений, чтобы обнаружить те немногие, которые актуальны именно для вас.

А в современном мире, где такие компании, как Amazon, Spotify и Netflix, предоставляют нам высоко персонализированный контент одним касанием пальца, это вряд ли можно считать отличным качеством обслуживания клиентов.

Персонализация

Чтобы сделать охоту за скидками менее требовательной к покупателю, очевидным решением является персонализация. Но как предлагать эксклюзивные персонализированные предложения клиентам в мире, где все еще преобладают оффлайн?

Во-первых, давайте рассмотрим пример — Amazon. Блокбастерная сделка по покупке американской сети Whole Foods за 13,4 млрд долларов в 2017 году привела к тому, что гигант электронной коммерции оказался на вершине отрасли, обрушив стоимость акций многих ритейлеров буквально за одну ночь.

Причина, по которой Amazon так опасна для традиционных ритейлеров, заключается в том, что с ее членством в Prime у нее есть тонны данных о сотнях миллионов потребителей. Это позволяет Amazon ориентироваться на огромную часть населения с помощью персонализированных рекламных предложений, чтобы ежедневно привлекать их в магазины Whole Foods.

Роль ИИ в этом процессе

Выход Amazon на рынок стал тревожным звонком для многих ритейлеров. Внезапно они начали улучшать свои программы лояльности и внедрять новые цифровые каналы для улучшения качества обслуживания клиентов. Сегодня даже у дисконтной сети Lidl есть приложение.

Благодаря программам лояльности обычные ритейлеры уже могут собирать данные и ориентироваться на клиентов на индивидуальном уровне, но очень мало сделано с точки зрения персонализации. И здесь в игру вступает ИИ.

Огромное количество транзакционных данных, которые собирают ритейлеры, — это настоящий праздник для алгоритмов машинного обучения. Они могут анализировать сотни миллионов покупательских корзин и распознавать сложные рыночные структуры, покупательское поведение потребителей и общие реакции на внешние стимулы, такие как скидки и рекламные акции (включая их форму, время и место). Кроме того, алгоритмы могут проводить тысячи микроэкспериментов и оценивать их эффективность на ходу.

Как это работает

ИИ — это больше, чем просто набор правил «если, то», таких как «Если вы покупаете макароны, вы получаете купон на соус для макарон». Настоящий ИИ может порекомендовать очень релевантные товары, даже если вы никогда не покупали их раньше (или, по крайней мере, не в этом магазине). По сути, он может предсказать, понравится ли вам конкретный продукт, еще до того, как вы его попробуете.

Кроме того, ИИ также может точно предсказать, когда вам понадобится продукт и сколько вы готовы на него потратить. В результате вы получите правильные предложения по правильной цене и в нужное время. И вы получите их по современным цифровым каналам, таким как электронная почта, приложение или киоск с купонами на регистрацию (киоск у входа в магазин, где вы сканируете свою карту лояльности и мгновенно получаете распечатку эксклюзивных предложений).

Эти рекомендации и скидки также экономят время. Когда в среднем супермаркете доступно от 40 до 50 тысяч продуктов, кто не будет иногда мучиться, принимая решение? Получение персонализированных предложений может помочь вам решить, куда пойти за покупками и что там купить, что сделает ваши походы по магазинам более быстрыми и эффективными.

Так что там для ритейлеров

Они получают больше продаж, потому что благодаря отличному клиентскому опыту вы выбрали их, а не конкурентов. Кроме того, они также могут получать дополнительный доход от брендов потребительских товаров, если они вдохновляют вас попробовать новые продукты, которые могут вам понравиться. Подробнее о том, как устроен этот процесс, вы можете узнать из нашей статьи Как ритейл-медиа адаптируются к цифровому веку.

Выглядит футуристично?

Но это работает. В массовом сплит-тесте, который мы провели с некоторыми ведущими немецкими продуктовыми ритейлерами, наша система таргетинга с искусственным интеллектом — SO1 Engine — показала в 9 раз более высокий уровень принятия клиентами, чем обычные предложения. Это означает, что в 9 раз больше людей купили то, что им было предложено.

Можно возразить, что система могла схитрить, предложив большие скидки для стимулирования продаж, но на самом деле скидки были ниже, чем в контрольной группе магазинов — на 36,4% . Это показывает две вещи: люди ценят релевантность по самой низкой цене, и розничные продавцы могут улучшить качество обслуживания клиентов, а также увеличить прибыль.

Выучить больше!

В одной статье о такой сложной технологии можно рассказать не так много. То, как люди делают повседневный выбор продуктов, действительно является настоящей наукой.

Если вам интересна эта тема и вы хотели бы работать в этой сфере, ознакомьтесь с нашими текущими вакансиями — мы постоянно ищем талантливых людей для расширения нашей команды!

Автор: Милан Тибенски