В популярния дискурс изглежда, че няма ограничение за потенциалните приложения на изкуствения интелект, нито за неговото въздействие върху бизнеса. Generative AI изпълнява творчески задачи и предефинира обслужването на клиентите. Предсказуемият AI ускорява вземането на решения и добавя нова дълбочина и точност към прогнозирането. В секторите на хранителни стоки и търговия на дребно, дискусиите относно AI обикновено се фокусират върху това как технологията може да помогне на търговците на дребно да преценят търсенето, да оптимизират местоположението на запасите и да стимулират импулсивните покупки.

Вярваме обаче, че изкуственият интелект ще има най-значително въздействие в областта на персонализирането на дребно и лоялността. Вече използван или експериментиран от някои от най-големите търговци на дребно в света, включително известни вериги супермаркети, AI може да създаде по-лично клиентско изживяване по множество начини, включително съпоставяне на правилния продукт или оферта с правилния клиент и улесняване на едно към едно връзки, които търговците на дребно търсят отдавна. Способността на AI да използва исторически данни за проектиране на бъдещи резултати и персонализиране на преживяванията води до нови услуги, интерактивни пазаруващи преживявания, по-голяма ангажираност на клиентите и повишена лоялност към марката.

Въпреки потенциала си, магазините за хранителни стоки са само в началото на това, което AI и машинното обучение могат да предложат. Възможностите все още се появяват, като AI предлага на ранните осиновители значителни възможности и стратегически предимства. McKinsey вярва, че пазарът на AI на дребно е настроен за „експлозивен растеж“ и ще се увеличава с повече от 30% годишно от 2023 до 2032 г.

Хиперперсонализирани пазаруващи преживявания в мащаб? Възможно е с AI

Този растеж ще зависи от качеството и количеството на данните, които търговците на дребно могат да използват със своите AI инструменти. За щастие данните за клиентите, които бакалниците вече имат на една ръка разстояние – включително поведението на клиентите и моделите на харчене, събрани от програма за лоялност – предоставят благоприятна почва за процъфтяване на AI приложения. Колкото по-голяма е дълбочината на данните, толкова по-близко е съвпадението между разбирането на търговеца за нуждите, желанията и предпочитанията на всеки клиент (и потенциалното бъдещо поведение) и толкова по-бързо AI системите могат да препоръчат подходящи нива на запасите, да генерират персонализирана оферта или автоматично внедряване на персонализирани комуникации.

Това ниво на персонализация ще се изплати, тъй като всички купувачи искат да спестят пари и да бъдат възнаградени и комуникирани по подходящ начин. Според доклада ни Grocery’s Great Loyalty Opportunity, 60% от купувачите намират персонализираните оферти за „много“ или „изключително“ важни, а 84% казват, че тези оферти им спестяват пари.

Персонализираните оферти значително повишават ангажираността и продажбите. Австралийският супермаркет Woolworths установи, че клиентите са пет пъти по-склонни да купят продукт, когато маркетингът е персонализиран за тях, според AI и Current State of Retail Marketing.

Съществува обаче разминаване между търговците на дребно и купувачите по отношение на това колко ефективно предоставят персонализирани оферти. Докато 71% от търговците на дребно, анкетирани за нашия доклад за хранителни стоки, смятат, че са отлични в тази област, само 34% от купувачите се чувстват същото. Допълнително проучване на McKinsey установи, че някои програми за лоялност разочароват купувачите, тъй като не персонализират достатъчно.

AI помага да се намали това несъответствие, позволявайки индивидуално насочени, хиперперсонализирани оферти да се създават динамично, на момента, и да се обслужват чрез най-добрия канал за всеки клиент. AI организира това в рамките на лесно зададени бизнес правила, като гарантира, че офертите са в съответствие с KPI на бизнеса и създават стойност за марката и магазина за хранителни стоки, като същевременно помагат да се премахнат общите награди и да се ангажира по-ефективно с клиентите. Важното е, че всичко това може да се направи в мащаб, възможност, която преди беше недостижима, но необходима за бакалии, които трябва да предложат персонализирани изживявания на хиляди или десетки хиляди индивидуални клиенти, а не само на няколко подгрупи от тях.

Способността на Predictive AI да използва данните за купувачите и да се учи от резултата от своите прогнози надхвърля виждането на текущите модели на харчене до разбирането на нюансите защо купувачът се е държал по определен начин. Той може да предскаже какво ще накара клиента да промени поведението си. Той може също така да идентифицира марка или продукт, който клиентът не е купил и е вероятно да иска да опита, както и да създаде оферта, която най-вероятно ще го подтикне да направи покупка.

Геймифицираните награди стимулират ангажираността на лоялността, задвижвана от AI

Този задвижван от AI „подтик“ лесно се илюстрира в инициативи за геймификация, които далновидните бакалии са интегрирали в своите програми за лоялност. Геймификацията позволява на бакалниците да издигнат още повече изживяването на персонализираната лоялност, удължавайки ангажираността на купувачите и стимулирайки растежа на приходите чрез възнаграждаване на постепенни промени в поведението. Кампаниите, провеждани от европейските магазини за хранителни стоки Carrefour и Tesco, свидетелстват за мощните резултати от използването на AI анализи, вземане на решения и възможности за прогнозиране за управление на тези базирани на предизвикателства кампании за лоялност.

Във всеки случай машинното обучение и AI на Eagle Eye анализираха миналото поведение и модели на покупка на отделни клиенти и използваха това разбиране, за да създадат персонализирани предизвикателства с индивидуални прагове и награди. Тези предизвикателства подтикват клиентите да извършват конкретни действия, а именно консолидиране на разходите, за да увеличат своя дял от портфейла при тези търговци на дребно, което води до нарастване за търговеца на дребно и щедро възнаграждава клиента.

Съответните програми за лоялност предоставят необходимите данни и прозрения за поведението на отделните клиенти, докато AI прогнозира праговите ограничения за отключване на награди и задействанията под формата на действителни оферти. Геймификацията е лостът, който създава ангажираност – и го прави последователно и ефективно. Нашият доклад за хранителни стоки установи, че две трети от купувачите в световен мащаб биха участвали или вече участват в игри или предизвикателства, определени от програма или приложение за лоялност.

Тези инициативи на Carrefour и Tesco са завладяващи примери за това как персонализацията, лоялността и геймификацията могат да работят заедно, за да генерират стойност за клиентите, търговците на дребно и техните доставчици, които също жънат наградите от участието си в тези кампании. Те подчертават способността на AI да създава персонализирани цели за отделни клиенти сред стотици хиляди или дори милиони членове на програмата за лоялност, които участват в инициатива за лоялност към хранителни стоки.

Те също така са страхотни примери за това как AI помага на бакалиите да постигнат целта си за истинска ангажираност един към един, повишаване на удовлетвореността на клиентите и добавяне на стойност за бизнеса. Вашата търговска марка проучва ли приложения за изкуствен интелект и ако е така, вие също ли сте оптимисти за потенциалното му въздействие като нас?