Kecerdasan buatan lebih dari sekadar kata kunci di bidang ritel – ini adalah kekuatan pendorong di balik pengalaman pelanggan generasi berikutnya. Dari sentuhan pertama hingga penyelesaian (dan setelahnya), data yang kaya dan algoritme prediktif membantu memberikan pengalaman yang lebih dipersonalisasi dan menguntungkan di seluruh saluran belanja digital, fisik, dan hybrid.
Bagaimana merek dan pengecer terkemuka saat ini memanfaatkan teknologi AI modern?
Penemuan
Pengenalan gambar: Kombinasi visi komputer dan algoritme pencarian visual menciptakan kemungkinan yang kuat untuk penemuan produk berbasis kecerdasan buatan. Dari pelanggan yang mengambil foto dengan ponsel mereka untuk menemukan produk yang mirip secara visual hingga aplikasi interaktif yang menampilkan produk yang mirip dengan pembelian sebelumnya di profil pelanggan, AI menjadikan belanja digital dan fisik lebih “manusiawi”.
Pengenalan wajah dan lampu: Kemajuan dalam teknologi pengenalan wajah dapat mengukur emosi pelanggan saat mereka menelusuri dan berinteraksi dengan produk di dalam toko. Beacon dapat mengukur waktu yang dihabiskan pembeli di berbagai bagian dan berinteraksi dengan aplikasi seluler mereka.
Kemampuan untuk menautkan data di seluruh saluran keterlibatan memberikan banyak peluang untuk mempersonalisasi pengalaman di dalam toko. Tampilan digital dapat memberikan rekomendasi dan saran produk satu-ke-satu. Pada gilirannya, in-store insights dapat diterapkan pada perjalanan digital, termasuk e-store dan e-commerce.
Pengalaman
Karena semakin banyak perangkat seluler yang hadir dengan kemampuan AR asli, AR menjadi penawaran standar dalam vertikal seperti furnitur, mode, kecantikan, dan bahkan manufaktur B2B. Kemampuan untuk memvisualisasikan tampilan dan dimensi produk dalam ruang fisik, atau secara virtual “mencoba” produk, membantu menjembatani kesenjangan antara pengalaman digital dan fisik.
Saat AR dan AI bertemu, Anda mendapatkan kecerdasan tambahan. AR memungkinkan pembeli untuk mengubah gambar 2D menjadi 3D untuk memvisualisasikan produk dengan baik di rumah mereka, sementara AI menghadirkan produk serupa secara visual yang melengkapi gaya rumah mereka (dan menyesuaikan dengan dimensi ruang kosong mereka).
konversi
Pengindeksan yang kaya: Pembeli saat ini memiliki akses instan ke harga pesaing dari mana saja. Showrooming (mencoba produk di dalam toko dengan tujuan membeli secara online) dan browsing web (membandingkan belanja di antara peritel digital) adalah perilaku dasar – dan beberapa konsumen menunjukkan perilaku ini lebih dari yang lain.
Memperkaya profil pelanggan dengan data “genom konsumen” di seluruh saluran membantu retailer mengidentifikasi pelanggan mana yang paling mungkin berkonversi dengan harga penuh, dibandingkan dengan pelanggan yang paling menguntungkan dengan diskon dan tampilan saja. Meskipun penawaran cross-selling dan upselling dapat membantu membangun keranjang yang lebih besar, penawaran tersebut juga dapat mengalihkan perhatian pembeli yang kurang reseptif dan merusak konversi. Analitik prediktif dapat membantu pengecer menyesuaikan penjualan digital dan strategi penetapan harga mereka pada tingkat 1-1, bahkan mencocokkan pembeli baru dan tidak dikenal dengan “segmen serupa”.
realisasi
Manajemen Inventaris: Pengecer omnichannel dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk mendapatkan efisiensi dalam inventaris dan pemenuhan. AI dapat memilih stok dari lokasi terdekat ke alamat pengiriman atau dari lokasi terbaik untuk mengurangi pengiriman terpisah. Demikian pula, menggabungkan inventaris dengan data kecepatan penjualan di dalam toko juga dapat menghemat penjualan di dalam toko. Menempatkan pesanan online dari toko dengan persediaan berlebih dan perputaran yang lebih rendah memastikan bahwa produk panas tetap berada di lokasi toko yang paling populer.
Mendukung
Chatbots dan agen virtual: Kemajuan dalam pemrograman bahasa alami (NLP), pembelajaran mesin, dan visi komputer membantu chatbots menjadi asisten yang mendekati manusia. Studi terbaru oleh Juniper Research menemukan bahwa interaksi chatbot retail akan mencapai 22 miliar obrolan pada tahun 2023 dan menghemat $439 juta untuk biaya dukungan secara global pada tahun 2023. Pembeli saat ini tidak hanya nyaman dengan pesan berbasis obrolan, tetapi sebagian besar lebih memilihnya untuk dilihat 24/7. untuk memesan informasi pelacakan, saldo akun, proses pengembalian, dan lainnya.
menyimpan
Loyalitas Prediktif: Sebagian besar program loyalitas ritel bersifat one-to-many, artinya setiap peserta mengumpulkan poin dengan cara yang sama dan dapat menukarkan poin dengan hadiah yang sama. Beberapa program loyalitas disegmentasi secara efektif berdasarkan nilai seumur hidup pelanggan, “tingkat loyalitas”, atau faktor lainnya. Hanya sedikit yang menawarkan manfaat satu-ke-satu yang benar-benar dipersonalisasi.
Analitik prediktif dan data genom konsumen memungkinkan pengalaman loyalitas tingkat berikutnya. Pengecer tidak hanya dapat menawarkan insentif yang lebih menarik kepada orang-orang, tetapi mereka juga dapat melacak keterlibatan non-transaksional di seluruh perjalanan fisik dan digital, aplikasi sosial dan seluler pihak ketiga. Dan bahkan mitra ritel menghargai dolar yang dibelanjakan.
AI membuka masa depan ritel dengan data yang berfungsi sebagai pengalaman belanja generasi baru yang digerakkan oleh modal. Teknologi otomatis berbasis data terus meningkatkan setiap titik kontak dalam perjalanan pembeli, mengubah cara pembeli menelusuri, membeli, dan berperilaku sepanjang hidup mereka dengan merek dan pedagang.
Sangat penting bagi perusahaan di seluruh dunia untuk berinvestasi dalam teknologi generasi mendatang di seluruh jaringan perusahaan untuk memastikan bahwa konsumen terus menikmati pengalaman omnichannel yang mulus, berkesan, dan mulus, terlepas dari cara mereka berbelanja.
(Penulis adalah CEO Infosys Equinox)
Baca juga: Bagaimana perusahaan farmasi mempraktikkan ESG otentik untuk mencapai tujuan keberlanjutan mereka
#Bagaimana #pengecer #modern #menggunakan #kecerdasan #buatan #setiap #tahap #perjalanan #pembeli