[ad_1]
Satışa dönüşüm, çevrimiçi perakendeciler için nihai hedeftir. Alışveriş yapanların amacını öğrenmeye çalışmak, satıcıların daha iyi getiriler görmesine yardımcı olur.
TechRepublic’ten Karen Roby, Lucidworks CEO’su Will Hayes ile nasıl yapay zeka perakendecilerin çevrimiçi alışveriş yaparken müşteri amacını anlamalarına daha iyi yardımcı olabilir. Aşağıdaki, konuşmalarının düzenlenmiş bir dökümüdür.
Karen Roby: Hepimizin zaman zaman arabalarımızı terk etme eğilimimiz olduğunu düşünüyorum. Bir şey koyarız, çıkarırız veya orada bırakırız ve bir sonraki siteye gideriz. Alışveriş yapanlara tipik olarak ne olur, Will?
Will Hayes: Dediğin gibi, hepimiz oradaydık, değil mi? Alışverişe başlıyoruz. Sepetimizi toplamaya başlıyoruz. Ve sonra aradığımız şey, onu birbirine bağlayan tek şey, almayı umduğumuz aksesuar mevcut değil. Daha da önemlisi, keşfedilemez.
Ve böylece, alışveriş yapanların %35’i sadece başka bir yere gidecek. Dolayısıyla perakendeciler için büyük bir sorun olduğu açık ama biz bunu büyük bir fırsat olarak görme eğilimindeyiz. Ve bu, yapay zekanın terkedilmiş arabalar arasındaki bu açığı kapatmaya yardım etmede gerçekten büyük bir rol oynadığı bir fırsat.
GÖRMEK: Dijital dönüşüm şampiyonu olma rehberi (TechRepublic Premium)
Karen Roby: Will, yapay zeka söz konusu olduğunda, gerçekten olasılıkların sonsuz olduğunu biliyoruz ve biz hala yüzeyde duruyoruz. İnsanların daha verimli alışveriş yapmasına nasıl yardımcı olduğu konusunda AI ile neler olup bittiği hakkında biraz perde arkasından konuşun.
Will Hayes: Bu paradigma için gerçekten güçlü olan gelişen teknolojilerden birine anlamsal vektör araması denir. Ve bunun asıl konusu, alaka düzeyini bir sonraki bağlam düzeyine taşımaktır. Yaklaşık son 15 yıldır bu alaka düzeyi sorununun peşinden koşuyoruz. Ve bugüne kadar gerçekten manuel oldu, sadece hesaplamanın sınırlamaları nedeniyle. Ve FANG (Facebook, Amazon, Netflix ve Google) şirketlerinin konuşlandırdığını söyleyen bu yapay zeka teknolojisinin bir kısmına sadece ölümlülerin erişimi olmadığı gerçeği.
GÖRMEK: Dijital dönüşüm: Bir CXO’nun kılavuzu (ücretsiz PDF) (Teknik Cumhuriyet)
Ancak anlamsal vektör araması ile yapabileceğimiz şey, kavramsal olarak bir şeyleri anlamaya başlayabiliriz. Yani sadece “Tamam, Karen için bazı şeyleri kişiselleştirmeye çalışacağım ve o andaki davranışları anlamaya çalışacağım” demek yeterli değil. Kişiselleştirme, eski usul kişiselleştirme bununla ilgiliydi. Basitçe, sıralama. Vektörlerle, tüm deneyiminize bir bağlam oluşturmaya başlıyoruz.
Sepetinize bakmak, niyeti anlamak, sadece tek bir üründe değil, bütünsel olarak. Ve bu şeyleri kavramlarla eşleştirmek. Yani bir balık avı gezisi gibi bir şey düşünüyorsanız ve balık avı yolculuğunuz için hazırlanmaya başladığınızda, her türlü aksesuar, ekipman ve ihtiyacınız olacak şeyler var. Ve markalar için en önemlisi, bu güveni ve tüketiciyle bu ilişkiyi inşa etmek, sadece hızlı ve işlemsel olmakla ilgili değil.
Amacınız fiyat ve rahatlık ise… peki, tahmin edin ne oldu? Muhtemelen zaten Amazon’a, Walmart’a kaybediyorsunuz. Ancak markalar, sanki mağazaya geliyormuşsunuz gibi bütünsel bir deneyim sunma fırsatına sahiptir. Ve böylece yapay zeka, özellikle bu bağlamda, bir müşterinin amacını belirlememize yardımcı olabilir. Sadece tek bir boyut üzerinden değil, “Birinin en sevdiği rengi nasıl sıralarım?” Ancak tüm bu yolculuk boyunca niyeti anlamak.
Alışveriş sepetine bakmak, kavramsal olarak benzer görünen iki alışveriş sepetini karşılaştırmak ve neyin eksik olduğunu bulmak ve bu şekilde önerilerde bulunmak. İçeriği, yani kullanıcıyı anlama konusunda çok daha derine iniyoruz. Ve sadece işlemsel bir deneyim yerine çok daha bütünsel bir deneyimin haritasını çıkarıyoruz.
Karen Roby: Ve bence Will, perakendeciler için, işin bu ucundaki işletmeler için, bazen onlar için gerçekten sinir bozucu olmalı.
Will Hayes: Her şeyden önce kaçırılmış bir fırsat ve bu sinir bozucu. Birisi bir siteye girip o küçük kutuya yazmaya başladığı an, bu, yakalayabileceğiniz en ham kullanıcı amacı biçimidir. Sanki o an kaybedecekmişsin gibi.
GÖRMEK: COVID-19 salgını e-ticaret patlamasını nasıl sağladı? (Teknik Cumhuriyet)
Ve böylece, bir seferde dört veya beş dakika harcayan ve siteye giren bir müşteriyi, sepete bir şeyler ekleyen, bu işlemi tamamlamayan bir müşteri görmek… acı verici. Çünkü tüm işinizi huninin en üstünde yaptınız. Farkındalık. Onları mülke aldın. Onları meşgul ettin. Bunlar ve web teknikleri, daha zorlu görevlerden bazıları olabilir. Onlara sahip olduğunuzda, dönüşüm gerçekten hedeftir.
Bu, yine geleneksel teknolojiyi kullanmaya geri döner. Bu terk etme sorununu gördük. Ortalama sipariş değerlerinin düz gittiğini gördük ve anlamsal vektörler gibi şeylerin hedefleri olan yapay zeka enjeksiyonu, müşteriler için bu sorunları neredeyse ortadan kaldırmamıza izin verdi. Sıfır sonuç aramalarının %90’ını ortadan kaldıran ve dokuz haneli bir getiri sağlayan ilk beş perakendeciyle çalışıyoruz. sana kızmıyorum. Bu, perakendeciler için bu kodu kırabilecekleri zaman önemlidir.
Karen Roby: Ve Will, o kadar uzun bir süre ki, sanırım birçok insan endişelendi ya da işlerin nasıl olacağı konusunda biraz korktu. yukarı, reklamlar, öyle görünüyor. Peki, bu duyguyu aşıyor muyuz, sence öyle mi?
Will Hayes: Kolaylık ve ürkütücülük arasında kesinlikle ince bir çizgi var. Perakende bağlamında, özellikle belirli bir mülk veya belirli bir markayla ilişki kurarken, bu ürperticiliği tek bir deneyimle sınırlayabiliriz. Sizi bilmem ama ben aslında kasıtlı olarak bir şey için alışveriş yapmaya çalıştığımda… Ve yine, sadece bir işlem değil. Sadece daha fazla yumurta ya da kağıt havlu almakla kalmıyorum, aynı zamanda bir kamp gezisine çıkıyorum. İlk yürüyüş gezime çıkıyorum. Sahile bir geziye gidiyoruz… Bunun içinde ve çevresinde bir deneyim var.
Ve bu nedenle, keşfe yardımcı olmak, içerdiği zaman çoğu kullanıcı için oldukça keyifli. Genelde görmek istemediğimiz şey, daha sonra internette gezinmeye ve ethere girmeye başlarız ve izlendiğimizi hissederiz. Bu nedenle, aynı yeteneklerden bazılarını kullanan reklam teknolojisi, çok daha istilacı olarak algılanma eğilimindedir. Ve açıkçası, neyin uygun ve neyin uygun olduğu konusunda pek çok konuşma yapılıyor.
GÖRMEK: Makine öğrenimi, küresel tedarik zincirinin hareket etmesine yardımcı olabilir (Teknik Cumhuriyet)
Tıpkı alışveriş deneyiminde olduğu gibi, reklamlar aracılığıyla sizinle bağlamsal olarak alakalı şeyleri keşfedebilmeniz genellikle güzeldir. Sadece yemekte onlar hakkında konuşurken ve daha sonra onları bir Facebook reklamı olarak gördüğünüzde, bu biraz rahatsızlık yaratma eğilimindedir.
Dolayısıyla perakendecilerin ve satıcıların kesinlikle dikkatli olmaları gerekiyor, ancak kullanıcılara sunabileceğimiz verimlilik ve zevk, bence bunu dikkatli bir şekilde yaptığınız sürece bunun bir kısmını geride bırakıyor.
Karen Roby: Sadece yola bakarak altı aydan bir yıla kadar diyelim. Alışveriş alışkanlıklarımız söz konusu olduğunda işler nasıl daha da gelişecek? Ve işlerin nasıl görüneceğini umuyorsun?
Will Hayes: Bence şu anda gerçekten ortaya çıkan şey bağlantı fikri. Bireysel işlemlere farklı insanlarmışız gibi davranırdık. Karen telefonda, Karen e-postada, Karen web sitesinde. Ve açıkçası, bu, müşteri olarak sizin gerçekten yük olmamanız gereken, perde arkasında gerçekleşen bir organizasyonel silo sorunudur.
Ve böylece, yalnızca işlemsel bir paradigma türüyle meşgul olmak için değil, aynı zamanda bu bağlamı her temas noktasında taşımak için bu yeteneklerin kullanılmasına giderek daha fazla vurgu yapılıyor. Yani her e-posta alakalı. Böylece müşteri hizmetleri ile telefonda görüştüğünüzde, ne satın aldığınızı biliyorlar. Sorunları önceden tahmin edebilirler. Hatta fiziksel mağazalara geri dönüp deneyimin bu kısmını dijital deneyimlere bağladığımız noktaya kadar.
Bu önemli olacak çünkü dediğim gibi, fiyat ve kolaylık, pencereden dışarı. Orada rekabet etmeye çalışmanın bir anlamı yok. Ama gerçekten deneyim üzerinde rekabet ediyor. Lululemon gibi markalara bakın, REI gibi… tüketicilerine keyif olarak sundukları şey, gerçek fırsat bu. Ve dijital deneyimi her kanaldan tutarlı bir şekilde geliştirmek bir sonraki hedefimiz.
Ayrıca bkz.
[ad_2]
Source link