Tekoäly vähittäiskaupan markkinoinnissa

Maailmassa, jossa asiakkaat ovat vuorovaikutuksessa tuotemerkkien kanssa lukemattomien kanavien kautta, vähittäiskauppiaiden on yhä tärkeämpää tarjota relevantteja ja yksilöllisiä kokemuksia – mieluiten reaaliaikaisesti.

Tekoäly (AI) muuttaa pelisääntöjä: Sen avulla yritykset voivat paitsi reagoida asiakkaiden käyttäytymiseen myös ennustaa sitä. Tämä luo täysin uusia mahdollisuuksia automatisoinnille ja yksilöllistämiselle. Näiden järjestelmien hyödyt riippuvat kuitenkin ratkaisevasti siitä, kuinka laadukkaita tietoja niihin syötetään. Vain tarkat, ajantasaiset ja merkitykselliset tiedot johtavat luotettaviin ennusteisiin – puutteelliset tai vääristyneet tiedot taas voivat johtaa virheelliseen yksilöllistämiseen tai syrjiviin malleihin. LLM:n ja geenitekoälyn myötä myös vastuu datan käsittelystä kasvaa.

Tee siitä henkilökohtaista: One-to-one-markkinointi uudelleenmääriteltynä

Perinteinen markkinointi kohdistui usein väestöryhmiin tai markkinasegmentteihin. Tekoälyn myötä painopiste siirtyy Behavioral Targeting: jokainen asiakas saa räätälöidyn viestin käyttäytymisensä, ostohistoriansa ja kiinnostuksen kohteidensa perusteella. Algoritmit analysoivat valtavia tietomääriä reaaliajassa ja luovat yksilöllisiä tuotesuosituksia, dynaamisia hintoja tai yksilöllistä uutiskirjesisältöä – mukaan lukien suosikkimerkit, hintatasot tai jopa ihanteellinen ajankohta uutiskirjeiden lähettämiselle. Tekoälyn avulla markkinointitiimit voivat automaattisesti personoida sisältöä useissa eri kontaktipisteissä. Tutkimukset osoittavat, että tällaiset toimenpiteet voivat nostaa konversiolukuja jopa 41 prosenttia.

Eräässä hiljattain tehdyssä tapaustutkimuksessa tekoäly paljasti ostomalleja, jotka, kun ne ilmaistiin kampanjatarjouksina LAGOssa, johtivat merkittävään myynnin kasvuun. Toisin sanoen tekoäly voi muuttaa olemassa olevat tietosi suoraksi, merkitykselliseksi viestinnäksi asiakkaidesi kanssa.

TTMS:n artikkelin mukaan tekoälyn avulla tapahtuvasta personoinnista on tullut välttämätöntä B2B-markkinoijille. Se mahdollistaa erittäin mukautuvan, dynaamisesti räätälöidyn sisällön ja viestien räätälöinnin, joka perustuu asiakkaiden käyttäytymiseen, yritystietoihin ja aikomussignaaleihin. Ennustava analytiikka ja tekoälypohjainen segmentointi auttavat tiimejä toimittamaan oikean viestin oikealle kohderyhmälle oikeaan aikaan. Tämä lähestymistapa lisää sitoutumista, parantaa liidien laatua ja tehostaa markkinointi- ja myyntitoimintoja. Tämä tehokkuus johtaa usein nopeampaan etenemiseen ja korkeampiin konversioasteisiin.

Kun Comosoft LAGOn tuotetiedonhallinta (PIM) on integroitu markkinointipinoon, valmistajat voivat varmistaa, että jokainen tuotetieto on tarkka ja että se voidaan syöttää tekoälyohjatuille personointimoottoreille, jotta voidaan toimittaa tarkkoja, kontekstisidonnaisia viestejä mittakaavassa.

Tee siitä monikanavainen: Tietoon perustuva personointi kaikissa kanavissa

Comosoft LAGOn avulla vähittäiskauppiaat voivat jo nyt suunnitella, hallita ja tuottaa poikkeuksellisia viikoittaisia esitteitä ja flyereita, mukaan lukien versiointi alueen, kielen ja väestörakenteen mukaan. Tietoautomaation lähestymistapa vähentää työvoimakustannuksia jopa kuudellakymmenellä prosentilla ja lyhentää markkinoille tuloaikaa jopa kolmellakymmenellä prosentilla. LAGO ei kuitenkaan rajoitu vain painettuihin materiaaleihin tai suppeaan ”yksi monelle” -viestintämalliin.

Tekoäly mahdollistaa eri kosketuspisteistä saatavien tietojen yhdistämisen kokonaisvaltaiseksi asiakasprofiiliksi. Esimerkiksi käyttäjä, joka osoittaa kiinnostusta tuotetta kohtaan Instagramissa, voi saada kohdennettuja suosituksia tai eksklusiivisia alennuksia muutamaa tuntia myöhemmin, kun hän vierailee verkkosivustolla. Tämäntyyppinen kanavienvälinen personointi ei ainoastaan lisää relevanssia vaan myös asiakasuskollisuutta. McKinseyn tutkimuksen (2021) mukaan ostotodennäköisyys kasvaa 3-5-kertaiseksi, kun yritykset käyttävät datalähtöistä personointia useissa kanavissa.

Make it Respectful: tietojen käytön pimeä puoli

Niin tehokas kuin tekoäly onkin markkinoinnissa, se herättää myös kriittisiä kysymyksiä. Hyödyllisen personoinnin ja tunkeilevan tarkkailun välillä on hieno raja. Monet kuluttajat kokevat epämiellyttävänä sen, että brändit näyttävät tietävän heistä ”liikaa”.

Pennsylvanian yliopiston ja Center for Digital Democracy -järjestön (2020) tutkimus osoittaa, että useimmat vastaajat kokevat epämukavaksi sen, että yritykset analysoivat kattavasti heidän verkkokäyttäytymistään, vaikka se olisikin heidän omaksi hyödykseen. Erityisen ongelmalliseksi asia muuttuu silloin, kun henkilökohtainen mainonta perustuu arkaluonteisiin tietoihin, kuten terveystietoihin tai poliittisiin näkemyksiin.

Keskeistä on siis käyttää tietoja vastuullisesti. Avoimen viestinnän, aidon suostumuksen ja asiakkaan saaman selkeän hyödyn on oltava tekoälystrategian keskiössä. Vain näin voidaan rakentaa luottamusta ja pitkäaikaisia asiakassuhteita.

Make It Meaningful: merkityksellisyys aistien ylikuormituksen sijaan.

Henkilökohtaistaminen on tehokasta vain, jos se tarjoaa asiakkaalle todellista lisäarvoa. Liian monet tuotemerkit luottavat tekoälyn tukemaan personointiin, mutta eivät huomioi yksilöllistä kontekstia tai antavat epäolennaisia suosituksia. Tällöin asiakas tuntee itsensä pikemminkin ärsyyntyneeksi kuin ymmärretyksi.

”Merkityksellinen personointi” ei tarkoita vain datan perusteella toimimista vaan myös käyttäjäkeskeistä ajattelua: mikä tieto on todella hyödyllistä vuorovaikutushetkellä? Mikä sisältö sopii asiakkaan senhetkiseen elämäntilanteeseen? Joku, joka on esimerkiksi lomalla, ei halua tarjouksia myymäläkäynneistä – mutta ehkäpä sopivia matkatuotteita tai viivästyneen toimitusajan. On keskityttävä merkityksellisyyteen, ajoitukseen ja emotionaaliseen kontekstiin. Vain näin saadaan aikaan todellista vastakaikua.

Behavioral Targeting: pysytään askeleen edellä asiakkaiden tarpeita.

Yksi tekoälyn tehokkaimmista sovelluksista B2B-valmistuksessa on ennakoiva analytiikka. Analysoimalla aiempaa käyttäytymistä, ostohistoriaa ja markkinasignaaleja tekoäly voi ennustaa tulevia ostotottumuksia ja tunnistaa potentiaaliset potentiaaliset potentiaaliset asiakkaat jo ennen kuin he puhuvat.

Frontiers in AI:n vuonna 2024 tekemä tutkimus osoittaa, että B2B-yritykset, joilla on vahvat tekoälyominaisuudet, kuten kehittynyt analytiikka ja automaatio, ovat parantaneet markkinointiprosessejaan erityisesti tiedonhallinnan ja toteutuksen aloilla. Nämä parannukset lisäsivät merkittävästi asiakkaiden elinikäistä arvoa lisäämällä pitkäaikaista säilyttämistä ja sitoutumista.

Valmistajille, jotka hallinnoivat monimutkaisia tuoteluetteloita, kausivaihteluita tai alueellisia vaatimuksia, tämä ennakoinnin taso on uskomattoman arvokasta. Kun nämä ennusteet yhdistetään keskitettyyn järjestelmään, kuten LAGOn PIM-järjestelmään, ne voidaan ottaa nopeasti käyttöön ja varmistaa, että markkinointi- ja myyntiponnistelut ovat aina askeleen edellä.