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06/09/2021

通过自动化简化消费者体验

拿着手机的人

大数据和人工智能在我们的技术和最佳实践方面,我们如何做出这么多,而且还改变了我们的技术和最佳实践,也改变了客户的期望。

很自然地担心新技术只会增加客户和零售商之间的距离和异化,但实际上相反:通过自动化客户互动的细节,创新可以处理忙碌。这使员工可以自由地将其时间的价值和客户的投资最大化。

自动化小事情

数据挖掘和机器学习允许技术通过自定义剪裁建议急剧提高客户体验,以适应每个人。像Netflix这样的企业根据他们的口味和购物习惯为客户提出建议。而且这些数字高考明显了解他们在做什么,如80%的Netflix选择是由自动推荐驱动的。

人们不仅对现有的选择感到不知所措,他们乐于相信自动建议,而且他们也欣赏这些智能系统可靠地节省时间的方式。消费者会越来越多地依赖精心策划的建议来进行不重要或常规的购物,让公司去创造有意义的互动,而不是机械的互动。

当客户有零售经验时,客户最终最终正在寻找个人互动。挑选推荐的电影或产品很简单但是忘记忘记,而令人难忘和满足的销售遭遇与一个人一起停留并将它们变成了一个有利可图的重复客户。

幸运的是,机器学习也可以通过给员工提供算法用来推荐的相同信息来增强人与人之间的接触点。拥有客户偏好和数据挖掘信息的员工将能够为客户提供量身定制的个性化体验。这创造了一种联系和考虑的感觉,并帮助客户连接到他们购买的产品和销售他们的企业。

预约购物

个人和Datamined的信息可以很快被推到携手队的客户,但员工也可以预约购物准备。预约管理软件允许购物者注册特定时间才能到达商店,并与其选择的员工进行指定会面。

当客户签署预约时,他们可以与商店人员分享信息,例如他们购物的东西及其普遍偏好。这允许通过预约和设计,为个人提供更个性化和量身定制的体验 - 购物。虽然算法制定的推荐方便简单,但友好的员工与购物者一起使用他们的个人融洽的员工,凭借AI建议可以提高计算机的精确性,以这种无可效应的人类触摸。

数字排队技术可用于最大限度地提高商店出勤和客户参与。机器学习技术和物联网可以追踪一个人的购物习惯,并建议访问商店的理想时间,购物者可以选择哪些建议对他们最适合,从而创造一个机构和控制的感觉。

与此同时,该软件可以使用先到先得的系统,为每天安排购物预约,为员工创造一个有条理的一天,让他们有时间准备与每位客户进行有意义的互动。

数据建立在数据之上

关于机器学习的一个很大的好处是数据在数据上构建。客户越多与系统聘用,AI越多了解他们的参与,而且可以预测其未来的行为越好。商店所有者使用这一累积的信息来简化店内出勤,以减少拥塞和拥挤,并通过销售人员最大限度地最大限度地提高一次。智能算法可以预测客户何时能够获得活动选择,例如何时到达,哪些员工可以使用,以及他们对他们建议有兴趣的物品。

在一个越来越不正当的世界中,这些量身定制的互动是企业如何使购物体验到客户。零售商必须准备好利用AI和数据的力量使他们的购物者感到特别,享受与员工和企业的独特,难忘的互动。

一个男人穿着一件衬衫
Kevin Grauman.

依赖于自动化建议的企业被推入情感背景,在使用自动化的大品牌后面,但在Zeitgeist中占用了这么多的空间。不统治其零售空间的企业应利用新技术来提升人类因素,使客户的互动尽可能令人难忘。

凯文·格劳曼是总统的首席执行官qlest.,零售,教育和政府行业使用的线路管理系统。