Намера корисника: откривање и предвиђање у малопродаји

Ради се о разумевању зашто клијент тражи производ, прегледа категорију или се бави вашим брендом.

Разумевање и предвиђање намера корисника је кључно за побољшање корисничког искуства и повећање продаје у малопродаји из неколико разлога:

1. Персонализовано искуство куповине:
   • Када открију намеру корисника, продавци могу да обезбеде персонализоване препоруке, релевантан садржај и циљане понуде које су у складу са тренутним потребама и жељама корисника. Ова персонализација чини искуство куповине привлачнијим и задовољавајућим, повећавајући вероватноћу конверзије.
2. Побољшано задовољство купаца:
   • Када продавци схвате шта купац тражи, они могу да поједноставе процес куповине, чинећи купцу лакшим и бржим да пронађе оно што му је потребно. Ово смањује фрустрацију и побољшава опште задовољство, што доводи до поновног пословања и лојалности купаца.
3. Више Стопе конверзије:
   • Предвиђање намере трансакције омогућава продавцима да стратешки поставе позиве на акцију, промотивне понуде и подстицаје у правом тренутку на путу купца, значајно повећавајући шансе за продају.
4. Ефикасна маркетиншка потрошња:
   • Сегментирајући и циљајући купце на основу њихове намере, продавци могу да оптимизују своје маркетиншке напоре, обезбеђујући да се ресурси троше на праву публику у право време. Ово доводи до бољег повраћаја улагања на маркетиншке кампање и ефикаснијег коришћења буџета.
5. Конкурентска предност:
   • Продавци који се истичу у разумевању и поступању у складу са намерама корисника могу се разликовати на препуном тржишту. Они могу предвидети потребе купаца, понудити врхунску услугу и остати испред конкурената испоручујући управо оно што купци траже.
6. Побољшане одлуке засноване на подацима:
   • Предвиђање намере корисника помаже продавцима да донесу информисане одлуке на основу увида заснованих на подацима. Ово може утицати на све, од управљања залихама до развоја производа и стратегије одређивања цена, осигуравајући да је пословање усклађено са потражњом купаца.

Разумевање намере корисника у малопродаји

У малопродаји, намера корисника обично спада у три широке категорије:

1. Навигација: Купац жели да пронађе одређени производ, бренд или категорију. На пример, а схоппер сеарцхинг за „Нике патике за трчање“ вероватно намерава да пронађе одређени производ или бренд у тој категорији.
2. Информативна намера: Купац тражи информације или одговоре на питања. Ово може укључивати тражење рецензија производа, упоредних чланака или водича. На пример, корисник који тражи „најбоље патике за трчање за равна стопала“ вероватно прикупља информације пре него што донесе одлуку о куповини.
3. Трансакциона намера: Купац има намеру да изврши куповину. Ова намера је најдиректнија и указује на то да је клијент близу завршетка трансакције. На пример, претрага за „купи Нике патике за трчање величине 10“ показује јасну намеру да се обави куповина.

Примери у малопродајном контексту:

1. Навигација:

• Сценарио: Клијент тражи „Нике Аир Мак величина 10.“
• Разумевање намере: Корисник тачно зна шта жели и вероватно тражи тај конкретан производ.
• Побољшање резултата: Разумевањем ове јасне намере, продавац може да обезбеди да резултати претраге на уочљив начин приказују тачан производ, доступне величине и опције куповине. Нудећи брзи приступ доступности производа, локацијама продавница и неометаном процесу плаћања може повећати вероватноћу куповине.

2. Информативна намера:

• Сценарио: Клијент тражи „најбоље патике за трчање за равна стопала“.
• Разумевање намере: Корисник је у фази истраживања, прикупља информације пре куповине.
• Побољшање резултата: Продавац може побољшати резултате пружањем релевантног садржаја, као што је пост на блогу или водич за одабир најбољих патика за трчање за равна стопала. Поред тога, препоруке производа засноване на достављеним информацијама могу водити купца ка куповини са добрим информацијама.

3. Трансакциона намера:

• Сценарио: Клијент претражује „купите Нике патике за трчање величине 10.“
• Разумевање намере: Корисник је спреман за куповину и тражи најбоље место за куповину производа.
• Побољшање резултата: Препознајући ову снажну трансакцијску намеру, продавац може да представи опције директне куповине, јасне цене и промоције као што су попусти или бесплатна достава. Обезбеђивање лаког процеса наплате и пружање опција као што су дугмад „купи сада“ или веза за брзо плаћање може да запечати посао.

4. Намера унакрсне продаје/више продаје:

• Сценарио: Купац додаје пар патика за трчање у своју колица.
• Разумевање намере: Корисник је у процесу куповине и може бити отворен за сродне производе.
• Побољшање резултата: Продавац може да предложи комплементарне производе као што су чарапе за трчање, улошци или атлетска одећа током процеса плаћања. Разумевањем намере клијента да купи, циљане понуде за унакрсну или додатну продају могу повећати просечну вредност поруџбине.

5. Намера посете продавници:

• Сценарио: Клијент претражује „Нике продавница близу мене“.
• Разумевање намере: Корисник жели да посети физичку продавницу, евентуално да испроба или купи производ.
• Побољшање резултата: Продавац може да пружи детаљне информације о продавници, укључујући радно време, упутства и промоције у продавници. Поред тога, понуда опција као што је онлајн резервација производа за преузимање у продавници може побољшати купчево искуство куповине и осигурати да посета резултира куповином.

6. Намера откривања бренда:

• Сценарио: Клијент претражује „еко-пријатељске модне брендове“.
• Разумевање намере: Корисник истражује брендове који су у складу са специфичним вредностима, као што је одрживост.
• Побољшање резултата: Продавац може да истакне своје еколошке линије производа, пружи информације о својим праксама одрживости и понуди подстицаје као што су попусти на прву куповину. Овај приступ може помоћи да се ухвати интерес купаца и претвори у лојалност бренду.

Технике за откривање намера корисника

Постоји више техника које трговци користе за откривање намере корисника. Најчешћи су:

Анализирање упита за претрагу

Како Сеарцх Бехавиор Открива намеру (кључне речи, фразе):

• Кључне речи и фразе: Када клијенти користе одређене кључне речи или фразе у својим упитима за претрагу, они дају директне назнаке о својој намери. На пример, неко ко тражи „јефтине патике за трчање“ је вероватно осетљив на цену и тражи опције за буџет, док претрага „премијум патике за трчање“ указује на спремност да потроши више за квалитет.
• Кључне речи дугог репа: Ово су конкретније фразе, често са већом намером куповине. Претрага попут „најбоље патике за трчање за маратонски тренинг“ показује јасну намеру да се пронађе производ који задовољава одређену потребу, што сугерише да је корисник даље у процесу доношења одлука.
• Контекстуално разумевање: Осим кључних речи, разумевање контекста претраге може да пружи дубљи увид. На пример, претрага „купите Нике ципеле“ у близини великог празника куповине може указивати на хитност и спремност за куповину.

Анализирајући кључне речи и фразе које купци користе, продавци могу да прилагоде своје резултате претраге, препоруке производа, па чак и промотивне понуде како би боље одговарали намерама корисника, чиме се повећава вероватноћа конверзије.

Анализа понашања

Праћење понашања корисника на веб локацији (кликови, време проведено на страницама, активност корпе):

• Обрасци клика: Анализа на које везе или производе кликну корисници пружа увид у њихова интересовања и преференције. Ако корисник кликне на више ставки у оквиру одређене категорије, то указује на велико интересовање за ту категорију.
• Време проведено на страницама: Количина времена коју корисник проведе на одређеној страници може да укаже на ниво интересовања или ангажовања. На пример, ако проведете неколико минута на страници са детаљима о производу, то може да укаже на већу намеру куповине тог производа.
• Активност корпе: Праћење радњи као што је додавање артикала у корпу, њихово уклањање или потпуно напуштање колица може открити намеру. Корисник који често напушта своју корпу може бити осетљив на цену, што указује да би циљани попусти или понуде бесплатне доставе могли да га претворе у купца.
• Стопа посете само једне странице и излазне странице: Високе стопе посете само једне странице или чести одласци са одређених страница могу указивати на то да садржај или производ не одговарају намери корисника, пружајући прилику за оптимизацију тих страница или понуда.

Пратећи и анализирајући ова понашања, трговци на мало могу да прилагоде изглед своје веб странице, садржај и маркетиншке стратегије како би се боље ускладили са оним што купци траже, чиме се побољшава искуство куповине и повећава продаја. Имајте на уму да вам је за праћење потребна платформа података.

Коришћење вештачке интелигенције и машинског учења

Коришћење вештачке интелигенције за откривање образаца и закључивање намере из сложених података:

• Препознавање шаблона: АИ може анализирати огромне количине података како би открио обрасце који нису одмах очигледни. На пример, алгоритми машинског учења могу да идентификују корелације између упита за претрагу, понашања при прегледању и историје куповине како би предвидели шта би клијента следеће могло занимати.
• Мотори за персонализацију: Персонализација вођена вештачком интелигенцијом алати могу да испоруче прилагођен садржај и препоруке производа на основу анализе понашања корисника у реалном времену. На пример, ако корисник често тражи еколошки прихватљиве производе, систем може дати приоритет приказивању зелених или одрживих производа том кориснику.
• Предиктивна аналитика: Модели машинског учења могу се обучити да предвиде будуће понашање на основу прошлих радњи. На пример, ако клијент обично обави куповину након што три пута посети страницу производа, АИ може препознати овај образац и покренути циљане огласе или е-поруке након друге посете како би подстакао конверзију.
• Обрада природног језика (НЛП): АИ може анализирати језик који се користи у упитима за претрагу и рецензијама купаца како би открио расположење и намеру. НЛП омогућава систему да разуме не само шта корисник тражи, већ и како се осећа у вези са тим, што може бити критично за персонализацију корисничког искуства.

АИ и машинско учење много помажу у томе. У Вибетраце-у користимо МЛ више од 10 година да бисмо направили наш механизам за препоруке.

Коришћење ових продаваца може да пређе даље од основне анализе података до софистициранијих предвиђања намера корисника у реалном времену, омогућавајући им да понуде високо персонализоване и релевантна искуства куповине.

Коришћење историјских података

• Историја куповине: Прегледање онога што је купац купио у прошлости може дати назнаке о њиховим будућим потребама. На пример, купац који често купује опрему за трчање може бити заинтересован за најновију спортску одећу, што омогућава правовремени, циљани маркетинг.
• Обрасци прегледања: Анализирање страница или производа које је клијент прегледао током времена може помоћи да се предвиди шта би могло следеће да тражи. Ако корисник доследно прегледа одређену категорију без куповине, то може да укаже на интересовање, али оклевање, вероватно због цене или неизвесности, што се може решити циљаним понудама или додатним информацијама.
• Историја претраге: Купца историја претраге пружа директан увид у њихове потребе и интересовања у развоју. Анализом претходних претрага, продавци могу предвидети шта би корисник могао следеће да тражи и унапред понуде сродне производе или садржај.
• Сегментација купаца: Историјски подаци се могу користити за сегментирање купаца у различите групе на основу њиховог понашања, преференција и образаца куповине. Ова сегментација омогућава прецизније циљање и персонализоване маркетиншке стратегије које су у складу са предвиђеном намером сваког сегмента.

Коришћење историјских података омогућава продавцима да разумеју дугорочно понашање и преференције својих купаца, омогућавајући им да предвиде потребе и обезбеде персонализована искуства која одговарају сваком појединачном кориснику. Овај проактивни приступ не само да повећава задовољство купаца, већ и подстиче веће стопе конверзије и лојалност.

Предвиђање намера корисника у малопродаји

• Коришћење алгоритама и модела података за предвиђање будућег понашања:
  • Предиктивна аналитика користи историјске податке, алгоритме машинског учења и статистичке моделе за предвиђање будућег понашања купаца. У малопродаји, ово може укључивати предвиђање које ће производе купац вероватно следеће купити, када би могао да обави куповину или како ће реаговати на одређене промоције.

Мотори за персонализацију:

Како Персонализоване препоруке На основу предвиђене намере побољшати корисничко искуство:

Механизми за персонализацију користе увиде стечене из предиктивне аналитике како би пружили прилагођена искуства сваком купцу. Разумевањем намере корисника – било да је вероватно да ће купити, истражити или само прегледати – ови алати могу да предложе производе, садржај или понуде који су за њих најрелевантнији.

Сегментација купаца:

Груписање корисника на основу сличног понашања или намера за циљани маркетинг

Сегментација купаца укључује поделу базе корисника у различите групе на основу заједничких карактеристика, понашања или намера. На пример, један сегмент може да обухвата купце осетљиве на цену, док други укључује купце који траже врхунске производе.

Аналитика у реалном времену:

Коришћење података у реалном времену за предвиђања и прилагођавања на лицу места:

Аналитика у реалном времену омогућава продавцима да анализирају понашање купаца како се оно дешава, омогућавајући тренутна предвиђања и одговоре. На пример, ако купац прегледа артикле са високим ценама, аналитика у реалном времену може да покрене специјалну понуду попуста или да их повеже са агентом за продају уживо.

Извори података за откривање и предвиђање

Интерни подаци

• Евиденције активности корисника, историја куповине и ЦРМ подаци: Интерни подаци обухватају све информације генерисане из сопствених система продавца. Евиденције активности корисника бележе интеракције на веб локацијама или у апликацијама, као што су посећене странице, време проведено и кликови.
• Историја куповине пружа увид у то које је производе купац купио, њихову учесталост куповине и жељене начине плаћања. ЦРМ (Цустомер Релатионсхип Манагемент) подаци консолидују све интеракције и трансакције са клијентима, нудећи свеобухватан преглед преференција, понашања и прошлих интеракција купаца.

Екстерни подаци

• Сигнали друштвених медија, тржишни трендови и анализа конкуренције: Екстерни подаци долазе изван директне контроле продавца, али су подједнако вредни у разумевању понашања купаца. Сигнали друштвених медија, као што су лајкови, дељења и коментари, пружају увид у интересе и расположење купаца.
• Подаци о тржишним трендовима помажу продавцима да разумеју шире промене у индустрији и промене потражње купаца. Анализа конкуренције укључује праћење понуде конкурената, стратегије одређивања цена и тактике ангажовања купаца.

Интегрисање више извора података

• Комбиновање интерних и екстерних података за прецизнија предвиђања: Права моћ предвиђања заснованог на подацима лежи у интеграцији унутрашњих и екстерних извора података. Комбинујући евиденцију активности корисника и историју куповине са сигналима друштвених медија и тржишним трендовима, продавци могу створити холистичнију и тачнију слику о намерама купаца.
• На пример, изненадни пораст броја помињања категорије производа на друштвеним медијима, у комбинацији са порастом сродне активности претраге на сајту продавца, могао би да укаже на пораст потражње, што би навело продавца да прилагоди залихе или маркетиншке стратегије у реалном времену.

Да ли вам се свиђа овај чланак?

Придружите се нашем билтену посвећеном ЦКС за малопродају!

Останите повезани са оним што је заиста важно за оптимизацију ваших дигиталних прихода.

Претплатите се на мене

Кликом на дугме прихватате наше Услови коришћења. Такође ћете морати да потврдите своју адресу е-поште.

Изазови и разматрања

Приватност података

• Правила о приватности података: У контексту малопродаје, прикупљање и анализа података о клијентима мора да се врши у складу са законима о приватности података као што су ГДПР (Општа уредба о заштити података) у Европи и ЦЦПА (Калифорнијски закон о приватности потрошача) у Сједињеним Државама. Ови прописи су дизајнирани да заштите потрошаче тако што осигуравају да се њихови лични подаци прикупљају, обрађују и чувају безбедно и уз њихову сагласност.
• Етичка разматрања: Продавци морају успоставити равнотежу између прикупљања довољно података да би направили тачна предвиђања и поштовања приватности корисника. Ово укључује добијање изричитог пристанка од купаца пре прикупљања њихових података, транспарентност у погледу начина на који ће се подаци користити и давање клијентима контроле над њиховим подацима (нпр. омогућавање им да одустану од прикупљања података). Пракса етичких података не само да помаже продавцима да остану у складу са правилима, већ и да изграде поверење код својих купаца, што је кључно за дугорочну лојалност.

Тачност предвиђања

Руковање ограничењима и потенцијалним нетачностима у предвиђању намере

• Изазови у предвиђању: Иако предиктивна аналитика може бити моћна, није сигурна. Предвиђања се заснивају на историјским подацима и обрасцима, који можда не одражавају увек тачно будуће понашање. На пример, спољни фактори као што су изненадне промене на тржишту или личне околности могу изазвати одступања од предвиђених исхода.
• Управљање нетачностима: Продавци на мало треба да признају ограничења својих модела предвиђања и да их континуирано усавршавају на основу нових података. Ово може укључивати коришћење комбинације различитих модела, редовно ажурирање алгоритама и валидацију предвиђања у односу на стварне исходе. Такође је неопходно имати резервне стратегије када се предвиђања не поклапају са стварним понашањем купаца, као што је нуђење алтернативних препорука или прикупљање више података за прецизирање предвиђања.

Технички изазови

Интегрисање различитих токова података и одржавање обраде у реалном времену

• Интеграција података: Један од највећих техничких изазова у предвиђању намере корисника је интеграција података из више извора, како интерних (као што су ЦРМ системи и историја куповине) тако и екстерних (као што су друштвени медији и тржишни трендови). Ови извори података често имају различите формате, структуре и учесталости ажурирања, чинећи интеграцију сложеном.
• Обрада у реалном времену: Да би тачно и благовремено предвидели намеру корисника, продавци морају да обрађују и анализирају податке у реалном времену. Ово захтева робусну ИТ инфраструктуру способну да брзо и ефикасно рукује великим количинама података. Технички изазови укључују обезбеђивање ниске латенције, управљање протоком података и одржавање поузданости система.
• Скалабилност: Како база купаца малопродаје расте, обим података се повећава, што захтева скалабилна решења која могу да приме више података без угрожавања перформанси. Осигурати да систем и даље одговара и прецизан како се подаци размјере је значајан изазов који захтијева стална улагања у технологију и ресурсе.

Студије случаја и примери

Валмарт-ова предиктивна аналитика:

• Преглед: Валмарт користи предиктивну аналитику да би предвидео потребе купаца и оптимизовао залихе. Користећи податке из прошлих куповина, временске прилике, па чак и локалне догађаје, Валмарт може предвидети потражњу за одређеним производима и осигурати да се складишти у складу са тим. Овај приступ помаже Валмарту да смањи отпад, побољша задовољство купаца и повећа продају.
• Кључне карактеристике:
  • Интеграција различитих извора података, укључујући екстерне податке попут временске прогнозе.
  • Прилагођавања залиха и цена у реалном времену на основу предвиђене потражње.
  • Фокусирајте се на оперативну ефикасност уз побољшање корисничког искуства.

. Претерано ослањање на историјске податке:

• замка: Превелико ослањање на историјске податке може довести до нетачних предвиђања, посебно на тржиштима која се брзо мењају. Ако продавац не узме у обзир нове трендове или изненадне промене у понашању потрошача, могао би да пропусти нове прилике.
• Стратегија избегавања: Континуирано ажурирајте предиктивне моделе подацима у реалном времену и укључите спољне факторе као што су тржишни трендови, економске промене и друштвене промене. Ово осигурава да предвиђања остају релевантна и тачна.

2. Игнорисање забринутости за приватност података:

• замка: Прикупљање и коришћење података о клијентима без одговарајућег разматрања приватности може довести до правних проблема и губитка поверења корисника. Продавци који се не придржавају прописа о заштити података (као што су ГДПР или ЦЦПА) ризикују казне и штету по своју репутацију.
• Стратегија избегавања: Осигурајте да су све праксе прикупљања података транспарентне и у складу са прописима. Омогућите клијентима контролу над њиховим подацима, укључујући јасне опције за укључивање/искључивање, и саопштите како ће се њихови подаци користити за побољшање њиховог искуства.

3. Недостатак интеграције на свим каналима:

• замка: Неуспех да се интегришу подаци на свим тачкама контакта корисника (онлајн, у продавници, на мобилним уређајима, итд.) може довести до фрагментираног разумевања намере корисника. То доводи до недоследних искустава и пропуштених прилика за ефикасно ангажовање клијената.
• Стратегија избегавања: Инвестирајте у интеграцију више канала како бисте осигурали да подаци о клијентима са свих канала буду обједињени и доступни. Овај приступ омогућава свеобухватније разумевање намере корисника и омогућава беспрекорна, персонализована искуства у свим додирним тачкама.

4. Неадекватно тестирање и валидација:

• замка: Примена предиктивних модела без темељног тестирања може довести до погрешних препорука или пропуштених прилика, потенцијално фрустрирајући купце и штетити продаји.
• Стратегија избегавања: Спроведите ригорозан процес тестирања и валидације за све предиктивне моделе. Користите А/Б тестирање, континуирано праћење и итеративна побољшања да бисте осигурали да модели дају тачне и вредне увиде.

Закључак

Да бисте остали конкурентни у данашњем брзом малопродајном окружењу, разумевање намере корисника није само оно што је лепо имати – оно је од суштинског значаја.

Продавци који могу тачно да открију и предвиде шта њихови купци желе су у бољој позицији да пруже персонализована искуства, повећају продају и изграде дугорочну лојалност.

Улагање у напредне технологије попут вештачке интелигенције, машинског учења и аналитике у реалном времену омогућава вам да искористите богате увиде скривене у подацима о клијентима.

Ови алати помаже вам да предвидите потребе купаца, прилагодите своју понуду и ангажујете купце на начине који им лично одговарају.

Не дозволите да ваши конкуренти напредују.

Можете да испоручите праву поруку, у право време, правом клијенту – да ваш бренд буде на врхунцу ума и подстиче одрживи раст.

Сада је време да инвестирате у технологије и стратегије које ће обезбедити да ваше малопродајно пословање напредује на све конкурентнијем тржишту. Вибетраце може помоћи у томе!