Planera smartare, inte hårdare: Hur AI driver framgång i flera kanaler
Prediktiva AI-modeller kan stärka detaljhandelns marknadsföringsteam, optimera deras flerkanalskampanjer och uppnå högre ROI.
Dagens nyheter är fulla av alarmerande rubriker och berättelser om artificiell intelligens (AI). Ofta handlar det om de stora teknikföretagens ansträngningar att överträffa varandra för att möta vår aptit på AI-genererade sammanfattningar, chatbots och nästan realistiska bilder. Aktiemarknaden går upp och ner för varje ny nyhet och många människor oroar sig för sina jobb eller sina företags överlevnad. Men även om bruset är öronbedövande tenderar vi att glömma att AI helt enkelt är ett verktyg – ett verktyg som kan gynna alla företag. Detta är i högsta grad fallet för detaljhandeln. Med rätt AI-aktiverade prediktiva verktyg kan marknads- och reklamchefer ”planera smartare” med sina flerkanaliga detaljhandelskampanjer och uppnå en bättre ROI än de skulle kunna göra med enbart intuition.
Hemligheten är att komma ihåg att AI och prediktiv analys inte är något nytt. De har funnits i flera år och analyserar tidigare data för att förutsäga sannolikheten för framtida affärstrender. Det nya är att dessa förutsägelser blir allt mer exakta och detaljerade, tack vare framsteg inom maskininlärning (ML) och den stora mängd data som finns tillgänglig för detaljhandeln. Effektiv AI för planering av kampanjerbjudanden behöver dock inte bearbeta hela internet – eller ens utvalda delar av det. Prediktiv AI för detaljhandlare behöver bara de data som de redan har.
Lojalitetsprogram som belönar kunder i detaljhandeln med rabatter och kuponger samlar till exempel in en mycket stor mängd individuella inköpsuppgifter. De samlar in inköpsdatum och kvantiteter för vissa produkter och varumärken och samma information för relaterade produkter. En kompetent produkthandlare vet sannolikt intuitivt att det är troligt att han eller hon köper mer mjölk när kunden har köpt flingor. Det finns dock en enorm mängd produktinköpsrelationer i data – alltför många för att produktteamen ska kunna identifiera dem. Endast ett robust, AI-aktiverat prediktivt system kan hitta mening i sådana stora datamängder i tid för att planera en effektiv kampanj.
Vi glömmer ofta att AI bara är ett verktyg – ett verktyg som kan gynna alla företag, eftersom det enda som behövs för att effektivt planera kampanjerbjudanden är de data som återförsäljarna redan har.
Data i dollar
För att bättre förstå AI:s potential att hjälpa detaljhandlare kan man tänka på de enorma utmaningar som chefer för kreativa tjänster, produktionschefer och deras upptagna team redan står inför. Under ledning av en detaljhandlares marknadsdirektörer och planerare har de till uppgift att skapa flera tryckta och digitala kampanjer enligt ett krävande schema. Detta kan till och med inkludera anpassade regionala och personliga versioner, men bara om de spenderar mycket mer på arbetskraft.
Naturligtvis kan mycket av det problemet lösas genom att använda en enhetlig, enda sanningskälla för en återförsäljares produktdata. Genom att använda Comosoft LAGO:s PIM-, DAM- och arbetsflödesverktyg kan de till exempel optimera sina flerkanalskampanjer utan onödiga arbetskostnader. Kostnadsbesparingar är dock bara en del av bilden. En återförsäljares produkt- och inköpsdata är potentiella källor till ökade intäkter, men bara om marknadsföringsteamen använder rätt verktyg för att omvandla dessa data till dollar.
Lyckligtvis är artificiell intelligens det perfekta verktyget för att göra allt detta och mer därtill – om det används på ett klokt sätt. I en nyligen genomförd fallstudie använde ett ledande regionalt livsmedelsföretag Comosoft LAGO och DecaSIMs AI-verktyg för att planera kampanjer med hänsyn till säsongsvariationer, unik prissättning samt produkt- och inköpsdata. Den AI-baserade planeringen resulterade i ökad veckoförsäljning och en vinsttillväxt på åtta procent (EBITDA).
Genom att använda AI på det här sättet kan kampanjplanerarna förutse hur kunderna kommer att reagera på kampanjer baserat på historiska data, trender och beteenden. De kan också modellera interaktioner mellan produkter på kundnivå, analysera prispunkter och identifiera vilken kampanj som kommer att locka flest kunder.
Yolk CoWorking – Krakow on Unsplash
Kommer AI att ta över mitt jobb?
Svaret är komplicerat, men för det mesta kommer AI inte att ersätta behovet av kreativitet, omdöme eller strategiskt tänkande. Faktum är att om cheferna för marknadsföring och reklam inom detaljhandeln – och deras team – befrias från de repetitiva uppgifterna med att gå igenom data ”för hand”, så kommer de att kunna göra bättre och mer effektiva kampanjer. De får möjlighet att ge bättre erbjudanden – oftare och i flera kanaler – vilket ökar deras strategiska värde för företaget.
Tekniken har alltid varit både en välsignelse och en förbannelse. Det är aldrig ett ”antingen-eller”, utan alltid ”både-och”. Utmaningen är naturligtvis att ta reda på hur AI – eller vilken teknik som helst för den delen – kan tillföra mest värde till ett team och samtidigt kompensera för dess negativa och ofta tillfälliga bieffekter.
En av de största utmaningarna för marknadsförare inom detaljhandeln är att förstå kundernas skiftande behov och beteenden. Att veta vad som får kunderna att ”ticka” är den heliga graalen, så att säga, och AI kan hjälpa kunniga marknadsförare att få den kunskapen mycket snabbare. Med dessa insikter kan de använda verktyg som Comosoft LAGO för att anpassa sina kampanjer till företagets affärsmål, hantera ett berg av kampanjtillgångar och se till att de använder rätt produkt- och kampanjstrategier.
I stället för att decimera en återförsäljares marknadsföringsteam kan AI frigöra dem så att de blir superstjärnor.
Upptäck hur LAGO, som drivs av prediktiv AI, kan förändra detaljhandelns flerkanaliga marknadsföring för att engagera kunder, öka försäljningen och öka vinsten. Eller boka en demo för att se själv.