Intenția utilizatorului: Detectare și predicție în comerțul cu amănuntul

Este vorba despre înțelegere de ce un client caută un produs, răsfoiește o categorie sau interacționează cu marca dvs.

Înțelegerea și estimarea intenției utilizatorului este crucială pentru îmbunătățirea experienței clienților și pentru stimularea vânzărilor în retail din mai multe motive:

1. Experiență de cumpărături personalizată:
   • Atunci când detectează intenția utilizatorului, comercianții cu amănuntul pot oferi recomandari personalizate, conținut relevant și oferte direcționate care rezonează cu nevoile și dorințele actuale ale clientului. Această personalizare face experiența de cumpărare mai captivantă și mai satisfăcătoare, crescând probabilitatea de conversie.
2. Satisfacția clienților îmbunătățită:
   • Atunci când comercianții înțeleg ce caută un client, ei pot simplifica procesul de cumpărături, făcându-i mai ușor și mai rapid pentru client să găsească ceea ce are nevoie. Acest lucru reduce frustrarea și îmbunătățește satisfacția generală, ducând la afaceri repetate și la loialitatea clienților.
3. Superior Rate de conversie:
   • Predicția intenției tranzacționale permite retailerilor să plaseze strategic îndemnuri, oferte promoționale și stimulente la momentul potrivit în călătoria clientului, sporind semnificativ șansele unei vânzări.
4. Cheltuieli eficiente de marketing:
   • Segmentând și țințind clienții în funcție de intenția lor, comercianții cu amănuntul își pot optimiza eforturile de marketing, asigurându-se că resursele sunt cheltuite pentru publicul potrivit la momentul potrivit. Acest lucru duce la o mai bună rentabilitate a investiției în campaniile de marketing și la o utilizare mai eficientă a bugetelor.
5. Avantaj competitiv:
   • Comercianții cu amănuntul care excelează în înțelegerea și acționarea conform intenției utilizatorului se pot diferenția pe o piață aglomerată. Aceștia pot anticipa nevoile clienților, pot oferi servicii superioare și pot rămâne în fața concurenților, oferind exact ceea ce caută clienții.
6. Decizii îmbunătățite bazate pe date:
   • Predicția intenției utilizatorilor îi ajută pe comercianții să ia decizii în cunoștință de cauză, pe baza unor informații bazate pe date. Acest lucru poate influența totul, de la gestionarea stocurilor până la dezvoltarea produselor și strategiile de prețuri, asigurându-se că afacerea este aliniată la cererea clienților.

Înțelegerea intenției utilizatorului în retail

În comerțul cu amănuntul, intenția utilizatorului se încadrează de obicei în trei categorii mari:

1. Intenție de navigație: Clientul caută să găsească un anumit produs, marcă sau categorie. De exemplu, a cumpărător caută pentru „Pantofi de alergare Nike” probabil că intenționează să găsească un anumit produs sau marcă din categoria respectivă.
2. Intenție informativă: Clientul caută informații sau răspunsuri la întrebări. Acest lucru ar putea implica căutarea de recenzii de produse, articole de comparație sau ghiduri. De exemplu, un utilizator care caută „cei mai buni pantofi de alergare pentru picioare plate” probabil culege informații înainte de a lua o decizie de cumpărare.
3. Intenție tranzacțională: Clientul are intenția de a face o achiziție. Această intenție este cea mai directă și indică faptul că clientul este aproape de finalizarea unei tranzacții. De exemplu, o căutare pentru „cumpărați pantofi de alergare Nike mărimea 10” arată intenția clară de a face o achiziție.

Exemple în contextul comerțului cu amănuntul:

1. Intenție de navigație:

• Scenariu: Un client caută „Nike Air Max mărimea 10”.
• Înțelegerea intenției: Utilizatorul știe exact ce vrea și probabil că caută acel produs specific.
• Îmbunătățirea rezultatelor: Înțelegând această intenție clară, comerciantul se poate asigura că rezultatele căutării arată produsul exact, dimensiunile disponibile și opțiunile de cumpărare în mod vizibil. Oferirea de acces rapid la disponibilitatea produselor, locațiile magazinelor și un proces de finalizare a achiziției poate crește probabilitatea unei achiziții.

2. Intenție informativă:

• Scenariu: Un client caută „cei mai buni pantofi de alergare pentru picioare plate”.
• Înțelegerea intenției: Utilizatorul se află în faza de cercetare, culegând informații înainte de a face o achiziție.
• Îmbunătățirea rezultatelor: Retailerul poate îmbunătăți rezultatele furnizând conținut relevant, cum ar fi o postare pe blog sau un ghid despre alegerea celor mai buni pantofi de alergare pentru picioare plate. În plus, recomandările de produse bazate pe informațiile furnizate pot ghida clientul spre efectuarea unei achiziții bine informate.

3. Intenție tranzacțională:

• Scenariu: Un client caută „cumpără pantofi de alergare Nike mărimea 10”.
• Înțelegerea intenției: Utilizatorul este gata să facă o achiziție și caută cel mai bun loc pentru a cumpăra produsul.
• Îmbunătățirea rezultatelor: Recunoscând această intenție tranzacțională puternică, comerciantul poate prezenta opțiuni de cumpărare directă, prețuri clare și promoții, cum ar fi reduceri sau transport gratuit. Asigurarea unui proces ușor de plată și oferirea de opțiuni precum butoanele „cumpără acum” sau un link de finalizare rapidă poate sigila afacerea.

4. Intenție de vânzare încrucișată/up-sell:

• Scenariu: Un client adaugă o pereche de pantofi de alergare în coșul său.
• Înțelegerea intenției: Utilizatorul se află în procesul de cumpărare și poate fi deschis către produse conexe.
• Îmbunătățirea rezultatelor: Retailerul poate sugera produse complementare, cum ar fi șosete de alergare, branțuri sau îmbrăcăminte sportivă în timpul procesului de achiziție. Înțelegând intenția clientului de a cumpăra, ofertele de vânzare încrucișată sau up-sell pot crește valoarea medie a comenzii.

5. Intenția de vizită în magazin:

• Scenariu: Un client caută „Magazin Nike lângă mine”.
• Înțelegerea intenției: Utilizatorul caută să viziteze un magazin fizic, eventual să încerce sau să cumpere un produs.
• Îmbunătățirea rezultatelor: Retailerul poate oferi informații detaliate despre magazin, inclusiv orele, indicațiile de orientare și promoțiile în magazin. În plus, oferirea de opțiuni precum rezervarea unui produs online pentru ridicarea din magazin poate îmbunătăți experiența de cumpărături a clientului și poate asigura că vizita are ca rezultat o achiziție.

6. Intenția de descoperire a mărcii:

• Scenariu: Un client caută „mărci de modă ecologice”.
• Înțelegerea intenției: Utilizatorul explorează mărci care se aliniază cu valori specifice, cum ar fi sustenabilitatea.
• Îmbunătățirea rezultatelor: Retailerul își poate evidenția liniile de produse ecologice, poate oferi informații despre practicile lor de durabilitate și poate oferi stimulente precum reduceri la prima achiziție. Această abordare poate ajuta la captarea interesului clientului și la transformarea acestuia în loialitate de marcă.

Tehnici de detectare a intenției utilizatorului

Există mai multe tehnici pe care marketerii le folosesc pentru a detecta intenția utilizatorului. Cele mai frecvente sunt:

Analizarea interogărilor de căutare

Cum Comportamentul de căutare Dezvăluie intenția (cuvinte cheie, expresii):

• Cuvinte cheie și expresii: Când clienții folosesc anumite cuvinte cheie sau expresii în interogările lor de căutare, ei oferă indicii directe despre intenția lor. De exemplu, cineva care caută „pantofi de alergat ieftini” este probabil sensibil la preț și caută opțiuni bugetare, în timp ce o căutare pentru „pantofi de alergat premium” indică dorința de a cheltui mai mult pentru calitate.
• Cuvinte cheie cu coadă lungă: Acestea sunt expresii mai specifice, adesea cu intenție de cumpărare mai mare. O căutare de genul „cei mai buni pantofi de alergare pentru antrenamentul de maraton” arată o intenție clară de a găsi un produs care să răspundă unei anumite nevoi, sugerând că utilizatorul este mai avansat în procesul de luare a deciziilor.
• Înțelegerea contextuală: Dincolo de cuvintele cheie, înțelegerea contextului căutării poate oferi informații mai profunde. De exemplu, o căutare pentru „cumpărați pantofi Nike” în apropierea unei sărbători majore de cumpărături poate indica urgența și disponibilitatea de a cumpăra.

Analizând cuvintele cheie și expresiile pe care clienții le folosesc, comercianții își pot adapta rezultatele căutării, recomandările de produse și chiar ofertele promoționale pentru a se potrivi mai bine cu intenția utilizatorului, crescând astfel probabilitatea de conversie.

Analiza Comportamentală

Urmărirea comportamentului utilizatorului pe site (clicuri, timp petrecut pe pagini, activitate în coș):

• Faceți clic pe Modele: Analizând linkurile sau produsele pe care utilizatorii dau clic, oferă informații despre interesele și preferințele lor. Dacă un utilizator face clic pe mai multe articole dintr-o anumită categorie, sugerează un interes puternic pentru acea categorie.
• Timp petrecut pe pagini: Cantitatea de timp petrecută de un utilizator pe o anumită pagină poate indica nivelul de interes sau implicare. De exemplu, petrecerea mai multor minute pe o pagină cu detalii despre produs ar putea sugera o intenție mai mare de a cumpăra acel produs.
• Activitate coș: Acțiunile de monitorizare precum adăugarea de articole în coș, eliminarea acestora sau abandonarea completă a coșului pot dezvălui intenția. Un utilizator care abandonează frecvent coșul de cumpărături poate fi sensibil la preț, ceea ce indică faptul că reducerile direcționate sau ofertele de livrare gratuită l-ar putea transforma într-un cumpărător.
• Rata de respingere și pagini de ieșire: Ratele ridicate de respingere sau ieșirile frecvente din anumite pagini pot indica faptul că conținutul sau produsul nu se potrivește cu intenția utilizatorului, oferind o oportunitate de a optimiza acele pagini sau oferte.

Urmărind și analizând aceste comportamente, comercianții cu amănuntul își pot ajusta aspectul site-ului, conținutul și strategiile de marketing pentru a se alinia mai bine cu ceea ce caută clienții, îmbunătățind astfel experiența de cumpărături și stimulând vânzările. Rețineți că pentru urmărire aveți nevoie de o platformă de date.

Utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate

Folosirea AI pentru a detecta modele și a deduce intenția din date complexe:

• Recunoaștere model: AI poate analiza cantități mari de date pentru a detecta tipare care nu sunt imediat evidente. De exemplu, algoritmii de învățare automată pot identifica corelațiile dintre interogările de căutare, comportamentul de navigare și istoricul achizițiilor pentru a prezice ce ar putea fi interesat în continuare un client.
• Motoare de personalizare: Personalizare bazată pe inteligență artificială instrumentele pot oferi conținut personalizat și recomandări de produse bazate pe analiza în timp real a comportamentului utilizatorilor. De exemplu, dacă un utilizator caută frecvent produse ecologice, sistemul poate prioritiza afișarea produselor ecologice sau durabile pentru acel utilizator.
• Analiza predictivă: Modelele de învățare automată pot fi antrenate pentru a prezice comportamentele viitoare pe baza acțiunilor trecute. De exemplu, dacă un client face de obicei o achiziție după ce a vizitat de trei ori pagina unui produs, AI poate recunoaște acest model și poate declanșa anunțuri sau e-mailuri direcționate după a doua vizită pentru a încuraja conversia.
• Procesarea limbajului natural (NLP): AI poate analiza limbajul folosit în interogările de căutare și recenziile clienților pentru a detecta sentimentele și intențiile. NLP permite sistemului să înțeleagă nu doar ceea ce caută utilizatorul, ci și cum se simte despre asta, ceea ce poate fi esențial pentru personalizarea experienței clientului.

AI și învățarea automată ajută foarte mult la acest lucru. La Vibetrace, folosim ML de mai bine de 10 ani pentru a construi motorul nostru de recomandare.

Utilizarea acelor comercianți cu amănuntul poate trece dincolo de analiza de bază a datelor la previziuni mai sofisticate, în timp real, ale intenției utilizatorului, permițându-le să ofere personalizate și experiențe relevante de cumpărături.

Utilizarea datelor istorice

• Istoricul cumparaturilor: Revizuirea a ceea ce un client a cumpărat în trecut poate oferi indicii pentru nevoile sale viitoare. De exemplu, un client care cumpără frecvent echipament de alergare ar putea fi interesat de cele mai recente articole de îmbrăcăminte pentru atletism, permițând un marketing în timp util și direcționat.
• Modele de navigare: Analizarea paginilor sau produselor pe care un client le-a vizualizat de-a lungul timpului poate ajuta să prezică ce ar putea căuta în continuare. Dacă un utilizator navighează în mod constant într-o anumită categorie fără a cumpăra, acesta poate sugera interes, dar ezitare, posibil din cauza prețului sau incertitudinii, care poate fi abordată cu oferte vizate sau informații suplimentare.
• Istoricul căutărilor: Al unui client istoricul căutărilor oferă o perspectivă directă asupra nevoilor și intereselor lor în evoluție. Analizând căutările anterioare, comercianții cu amănuntul pot prezice ce ar putea căuta utilizatorul în continuare și pot oferi în mod preventiv produse sau conținut similar.
• Segmentarea clienților: Datele istorice pot fi folosite pentru a segmenta clienții în diferite grupuri în funcție de comportamentul, preferințele și modelele de cumpărare ale acestora. Această segmentare permite o direcționare mai precisă și strategii de marketing personalizate care se aliniază cu intenția prevăzută a fiecărui segment.

Utilizarea datelor istorice permite comercianților să înțeleagă comportamentul și preferințele pe termen lung ale clienților lor, permițându-le să anticipeze nevoile și să ofere experiențe personalizate care rezonează cu fiecare utilizator în parte. Această abordare proactivă nu numai că îmbunătățește satisfacția clienților, dar generează și rate de conversie și loialitate mai ridicate.

Predicția intenției utilizatorului în retail

• Utilizarea algoritmilor și modelelor de date pentru a anticipa comportamentul viitor:
  • Analiza predictivă folosește date istorice, algoritmi de învățare automată și modele statistice pentru a prognoza comportamentul viitor al clienților. În comerțul cu amănuntul, acest lucru ar putea implica prezicerea ce produse este probabil să cumpere un client în continuare, când ar putea face o achiziție sau cum va răspunde la anumite promoții.

Motoare de personalizare:

Cum Recomandări personalizate Pe baza intenției estimate, îmbunătățirea experienței clienților:

Motoarele de personalizare folosesc informațiile obținute din analiza predictivă pentru a oferi experiențe personalizate fiecărui client. Înțelegând intenția unui client – indiferent dacă este probabil să cumpere, să exploreze sau doar să răsfoiască – aceste motoare pot sugera produse, conținut sau oferte care sunt cele mai relevante pentru ei.

Segmentarea clienților:

Gruparea utilizatorilor pe baza comportamentelor sau intențiilor similare pentru marketing direcționat

Segmentarea clienților implică împărțirea bazei de clienți în grupuri distincte bazate pe caracteristici, comportamente sau intenții comune. De exemplu, un segment ar putea include cumpărători sensibili la preț, în timp ce altul include cei cu cheltuieli mari care caută produse premium.

Analize în timp real:

Utilizarea datelor în timp real pentru a face previziuni și ajustări la fața locului:

Analiză în timp real permite comercianților să analizeze comportamentul clienților așa cum se întâmplă, permițând predicții și răspunsuri imediate. De exemplu, dacă un client răsfoiește articole cu bilete mari, analizele în timp real ar putea declanșa o ofertă specială de reducere sau îl pot conecta cu un agent de vânzări live.

Surse de date pentru detectare și predicție

Date interne

• Jurnalele activității utilizatorului, istoricul achizițiilor și datele CRM: Datele interne includ toate informațiile generate din sistemele proprii ale unui retailer. Jurnalele de activitate ale utilizatorilor captează interacțiunile de pe site-uri web sau aplicații, cum ar fi paginile vizitate, timpul petrecut și clicurile.
• Istoricul achizițiilor oferă informații despre produsele cumpărate de un client, frecvența lor de achiziție și metodele de plată preferate. Datele CRM (Customer Relationship Management) consolidează toate interacțiunile și tranzacțiile cu clienții, oferind o imagine cuprinzătoare a preferințelor, comportamentelor și interacțiunilor anterioare ale clienților.

Date externe

• Semnale social media, tendințele pieței și analiza concurenței: Datele externe provin din afara controlului direct al retailerului, dar sunt la fel de valoroase pentru înțelegerea comportamentului clienților. Semnalele rețelelor sociale, cum ar fi aprecierile, distribuirile și comentariile, oferă informații despre interesele și sentimentele clienților.
• Datele privind tendințele pieței îi ajută pe comercianții să înțeleagă schimbările mai ample din industrie și schimbările cererii clienților. Analiza competitivă implică monitorizarea ofertelor concurenților, a strategiilor de prețuri și a tacticilor de implicare a clienților.

Integrarea mai multor surse de date

• Combinarea datelor interne și externe pentru predicții mai precise: Adevărata putere a predicției bazate pe date constă în integrarea surselor de date interne și externe. Combinând jurnalele de activitate ale utilizatorilor și istoricul achizițiilor cu semnalele rețelelor sociale și tendințele pieței, comercianții cu amănuntul pot crea o imagine mai holistică și mai precisă a intenției clienților.
• De exemplu, o creștere bruscă a mențiunilor pe rețelele sociale ale unei categorii de produse, combinată cu o creștere a activității de căutare aferente pe site-ul retailerului, ar putea indica o creștere a cererii, determinându-l pe comerciant să ajusteze inventarul sau strategiile de marketing în timp real.

Iti place acest articol?

Alăturați-vă buletinului nostru informativ dedicat CX for Retail!

Rămâneți conectat la ceea ce este cu adevărat important pentru a vă optimiza veniturile digitale.

Abonați-mă

Făcând clic pe butonul, acceptați termeni si conditii. De asemenea, va trebui să vă confirmați adresa de e-mail.

Provocări și considerații

Confidențialitatea datelor

• Reglementări privind confidențialitatea datelor: În contextul comerțului cu amănuntul, colectarea și analiza datelor clienților trebuie să se facă în conformitate cu legile privind confidențialitatea datelor precum GDPR (General Data Protection Regulation) în Europa și CCPA (California Consumer Privacy Act) în Statele Unite. Aceste reglementări sunt concepute pentru a proteja consumatorii, asigurându-se că datele lor personale sunt colectate, procesate și stocate în siguranță și cu acordul lor.
• Considerații etice: Comercianții cu amănuntul trebuie să găsească un echilibru între colectarea de date suficiente pentru a face predicții precise și respectarea confidențialității utilizatorilor. Aceasta implică obținerea consimțământului explicit din partea clienților înainte de a colecta datele lor, a fi transparent cu privire la modul în care vor fi utilizate datele și a oferi clienților control asupra datelor lor (de exemplu, permițându-le să renunțe la colectarea datelor). Practicile etice în materie de date nu numai că îi ajută pe comercianții să rămână conformi, ci și să creeze încredere cu clienții lor, ceea ce este crucial pentru loialitatea pe termen lung.

Acuratețea predicțiilor

Gestionarea limitărilor și potențialelor inexactități în prezicerea intenției

• Provocări în predicție: Deși analiza predictivă poate fi puternică, nu este sigură. Predicțiile se bazează pe date și modele istorice, care ar putea să nu reflecte întotdeauna cu exactitate comportamentul viitor. De exemplu, factori externi, cum ar fi schimbările bruște ale pieței sau circumstanțele personale, pot cauza abateri de la rezultatele prognozate.
• Gestionarea inexactităților: Comercianții cu amănuntul ar trebui să recunoască limitările modelelor lor predictive și să le rafineze continuu pe baza unor date noi. Acest lucru ar putea implica utilizarea unei combinații de modele diferite, actualizarea regulată a algoritmilor și validarea predicțiilor față de rezultate reale. De asemenea, este esențial să existe strategii de rezervă atunci când predicțiile nu se aliniază cu comportamentul real al clienților, cum ar fi oferirea de recomandări alternative sau colectarea mai multor date pentru a perfecționa predicția.

Provocări tehnice

Integrarea diferitelor fluxuri de date și menținerea procesării în timp real

• Integrarea datelor: Una dintre cele mai mari provocări tehnice în anticiparea intenției utilizatorului este integrarea datelor din mai multe surse, atât interne (cum ar fi sistemele CRM și istoricul achizițiilor), cât și externe (cum ar fi rețelele sociale și tendințele pieței). Aceste surse de date au adesea formate, structuri și frecvențe de actualizare diferite, ceea ce face integrarea complexă.
• Procesare în timp real: Pentru a prezice intenția utilizatorului cu acuratețe și în timp util, comercianții trebuie să proceseze și să analizeze datele în timp real. Acest lucru necesită o infrastructură IT robustă, capabilă să gestioneze volume mari de date rapid și eficient. Provocările tehnice includ asigurarea unei latențe scăzute, gestionarea fluxului de date și menținerea fiabilității sistemului.
• Scalabilitate: Pe măsură ce baza de clienți a unui retailer crește, volumul de date crește, necesitând soluții scalabile care să poată găzdui mai multe date fără a compromite performanța. Asigurarea faptului că sistemul rămâne receptiv și precis pe măsură ce datele se scalează este o provocare semnificativă care necesită investiții continue în tehnologie și resurse.

Studii de caz și exemple

Analiza predictivă Walmart:

• Prezentare generală: Walmart folosește analiza predictivă pentru a anticipa nevoile clienților și pentru a optimiza inventarul. Utilizând date din achizițiile anterioare, modele meteorologice și chiar evenimente locale, Walmart poate anticipa cererea pentru anumite produse și se poate asigura că acestea sunt stocate în consecință. Această abordare ajută Walmart să reducă risipa, să îmbunătățească satisfacția clienților și să maximizeze vânzările.
• Caracteristici cheie:
  • Integrarea diverselor surse de date, inclusiv date externe, cum ar fi prognozele meteo.
  • Ajustări în timp real ale inventarului și prețurilor pe baza cererii estimate.
  • Concentrați-vă pe eficiența operațională alături de îmbunătățirea experienței clienților.

. Încredere excesivă pe datele istorice:

• Capcană: Bazându-ne prea mult pe datele istorice poate duce la predicții inexacte, în special pe piețele în schimbare rapidă. Dacă un comerciant cu amănuntul nu ține cont de noile tendințe sau de schimbările bruște ale comportamentului consumatorilor, ar putea rata oportunitățile emergente.
• Strategia de evitare: Actualizați continuu modelele predictive cu date în timp real și încorporați factori externi, cum ar fi tendințele pieței, schimbările economice și schimbările sociale. Acest lucru asigură că predicțiile rămân relevante și precise.

2. Ignorarea preocupărilor privind confidențialitatea datelor:

• Capcană: Colectarea și utilizarea datelor clienților fără o luare în considerare adecvată a confidențialității poate duce la probleme juridice și la pierderea încrederii clienților. Comercianții cu amănuntul care nu respectă reglementările privind protecția datelor (cum ar fi GDPR sau CCPA) riscă penalități și prejudiciază reputația lor.
• Strategia de evitare: Asigurați-vă că toate practicile de colectare a datelor sunt transparente și conforme cu reglementările. Oferiți clienților control asupra datelor lor, inclusiv opțiuni clare de înscriere/renunțare și comunicați cum vor fi utilizate datele lor pentru a le îmbunătăți experiența.

3. Lipsa integrării între canale:

• Capcană: Eșecul integrării datelor în toate punctele de contact ale clienților (online, în magazin, mobil etc.) poate duce la o înțelegere fragmentată a intenției clientului. Acest lucru duce la experiențe inconsecvente și la oportunități ratate de a implica clienții în mod eficient.
• Strategia de evitare: Investește în integrarea omnicanal pentru a te asigura că datele clienților de pe toate canalele sunt unificate și accesibile. Această abordare permite o înțelegere mai cuprinzătoare a intenției clienților și permite experiențe perfecte, personalizate în toate punctele de contact.

4. Testare și validare inadecvate:

• Capcană: Implementarea modelelor predictive fără testare amănunțită poate duce la recomandări incorecte sau la oportunități ratate, potențial frustrând clienții și dăunând vânzărilor.
• Strategia de evitare: Implementați un proces riguros de testare și validare pentru toate modelele predictive. Utilizați testarea A/B, monitorizarea continuă și îmbunătățirile iterative pentru a vă asigura că modelele oferă informații precise și valoroase.

Concluzie

Pentru a rămâne competitiv în peisajul rapid al comerțului cu amănuntul de astăzi, înțelegerea intenției utilizatorului nu este doar un lucru plăcut, ci este esențial.

Comercianții cu amănuntul care pot detecta și prezice cu exactitate ceea ce își doresc clienții sunt mai bine poziționați pentru a oferi experiențe personalizate, pentru a crește vânzările și pentru a construi loialitate pe termen lung.

Investiția în tehnologii avansate precum inteligența artificială, învățarea automată și analiza în timp real vă permite să accesați informațiile bogate ascunse în datele clienților.

Aceste instrumente vă ajută să anticipați nevoile clienților, să vă adaptați ofertele și să implicați cumpărătorii în moduri care să rezoneze cu ei personal.

Nu-ți lăsa concurenții să treacă înainte.

Puteți transmite mesajul potrivit, la momentul potrivit, clientului potrivit - păstrând marca dvs. în prim-plan și stimulând o creștere susținută.

Acum este momentul să investiți în tehnologiile și strategiile care vă vor asigura ca afacerea dvs. de retail să prospere pe o piață din ce în ce mai competitivă. Vibetrace poate ajuta cu asta!