ブラック フライデーとサイバー マンデー (BFCM) セールを心待ちにして高額商品を購入するバイヤーは、今や毎年恒例の儀式となっています。 少し前までは、ホリデーショッピングのほとんどは実店舗、ショッピングモール、スーパーマーケットで行われていました。 しかし、eコマースの急速なブームにより、状況は大きく変わりました。
BFCM はすでに 2020 年のオンライン ショッピングの新たなマイルストーンを設定しています。 22%の急上昇 (前年比)、9億ドルを占めます。 そして、実店舗が再開したにもかかわらず、2021 年もオンライン ショッピングに関しては何も変わらないようです。 74パーセント ピュブリシス・サピエントの世論調査によると、今年オンラインで購入すると予想している買い物客の割合。
ブラックフライデーのウェブサイトによる世論調査によると、 顧客の52％ この日のプロモーションや割引を積極的に利用したいと考えています。 さらに、サイバーマンデーのインターネット購入は今年 61% 増加すると予測されています。
AI は BFCM 中にゲームチェンジャーになる可能性があります
小売業は、特にパンデミックによるロックダウンの後、強力なデジタル変革を経験しています。 ビッグデータを活用した機械学習 (ML) は、企業が人工知能 (AI) を活用して需要を予測し、サービスをパーソナライズするのに役立ちます。
e コマース ビジネスとして、次のようなメリットがあります。 傾向モデル 過去の購入に関するデータに基づいて消費者の行動を予測するのに役立ちます。 ML エンジンは以下の上に構築されているため、 人工神経回路網 人間の脳の学習プロセスを模倣できるため、使用回数が増えるほど精度が向上します。
AI は、アップセルとクロスセルを考慮して「手元に」必要な製品と在庫の数を推定するのにも役立ちます。 さらに、BCFM 販売中の価格設定、物流、流通を効率的に計画および管理できます。
なぜ AI の使用の背後にあるものを明確に知る時が来ました の AI を活用して、この BFCM を e コマースの成功に役立てることができます。 AI を活用して競争を勝ち抜くための賢い方法をご覧ください。
パーソナライズされた推奨事項
オンラインストアは、 トラフィックが 220% 増加 Adthena のデータによると、ブラック フライデーに当たります。 それを最大限に活用する方法のXNUMXつが、コンバージョンを最適化するAIの活用です。 ここで、レコメンダー システムが効果を発揮します。
Amazonが開発したレコメンデーションアルゴリズム 現在、ほぼすべてのオンライン ストアが e コマース市場を使用しているため、e コマース市場が再定義されています。 多くの e コマース ビジネスでは、さまざまなサードパーティ リソースからのデータを使用して、顧客が最近の購入に基づいて次に何を購入するかを推定することが増えています。
顧客が最近何を購入したかがわかれば、製品のパーソナライズが可能になります。 たとえば、顧客がブラック フライデー セールで新しいスマートフォンを購入した場合、AI を活用して、「通常一緒に購入される」提案に基づいて延長保証と画面保護プランを提供します。 このようにして、製品の提案を通じて製品のアップセルとクロスセルの両方に AI を使用できます。
AIを活用したeコマースツール ような ダイアログ カスタマイズされたメッセージとともに、パーソナライズされた製品の推奨を提供できます。 その #Recommender は、製品ページ、コレクション ページ、およびホームページに関連製品の自動提案を表示します。
最終的には、何度もビジネスに戻ってくる顧客の購買行動を分析することでメリットが得られます。 機械学習ツールは、顧客の再購入の習慣や好みを予測するのに役立ちます。
さらに、適切に使用すると、 データラベリング テクニックと高品質の注釈を備えているため、AI モデルはそれを簡単に学習し、タスクを適切に完了できます。 これは、リマーケティングに適切なデータを使用して、よりカスタマイズされたエクスペリエンスを顧客に提供するのに役立ちます。
製品の推奨によるクロスセルを成功させる
顧客と XNUMX 対 XNUMX の関係を持つ都市の小さな店舗の場合、パーソナライズは簡単です。 しかし、ほとんどの e コマース小売業者はそのようには機能しておらず、多様な買い物客が多すぎるため、パーソナライズを効果的に行うことができません。
ほとんどの購入者は、ブラック フライデーとサイバー マンデー セール中に何を購入するかを決めています。 したがって、訪問者が探している商品をすぐに見つけられなかった場合、サイトを離れて別の場所に移動してしまいます。
AI を使用してユーザーが探しているものを理解することが、検索をより迅速に終了し、他の関連商品をクロスセルするための鍵となります。 多くの e コマース大手はこのことをよく認識しています。だからこそ、Amazon、eBay、Spotify、Netflix などでカスタマイズされた提案が表示されます。
そのため、アップセルとクロスセルの機会に道を拓く製品の提案を調整するために、スマートな製品と顧客のセグメント化を提供することが重要です。 AI を使用して商品の提案をパーソナライズするオンライン ストアは、注文額と総収入を大幅に向上させる可能性があります。
顧客データに加えて正確な属性レベルの商品タグを含む嗜好プロファイルにより、Web サイトのすべてのページに提案が作成され、クロスセルの可能性が向上します。
サイト ユーザーの閲覧アクティビティが追跡され、ユーザーの好みのプロファイルに合った提案が表示されます。 再訪のゲストの推奨事項ははるかに重要です。
カスタムポップアップで躊躇する買い物客を変える
過去にすでに信頼してくれている顧客を、注文によって失うことは望ましくありません。 Shopify でストアを運営している場合は、その行動に基づいて関連性があり、興味深い、補足的な商品を特定して提示することで、ホリデーシーズンの収益を最大化できます。
たとえば、訪問者が製品を表示した後、製品詳細ページ (PDP) まで下にスクロールしたり、PDP 間を移動したりした場合、探しているものが見つからないことを示唆しており、最終的にはサイトを離れる可能性があります。
特に BFCM の販売が盛んな時期には、このようなドロップアウトを制御する方法を実装する必要があります。 そのような方法の XNUMX つは、訪問者がサイトを離れようとしているときに表示されるポップアップを表示することです。
この閲覧動作が発生した場合、次のことを行うことができます。 終了を目的としたスマート ポップアップ オファーを表示するようにプログラムされています。 助けになる：
- 潜在的な顧客を維持する
- カゴ落ち離脱を減らす
- コンバージョン率を向上させる
AI がこれらの業務を引き継ぐと、買い物客には、好みに合った割引や特典がすぐに提供されます。 ポップアップを何をカスタマイズするか決められますか? 顧客が興味を持っている製品の最新バージョンをアップセルするか、顧客の最近の興味に関連する関連製品をクロスセルします。
よく読んでください： 2021 年のブラック フライデー ポップアップの例を使用する
パーソナライズされたリマーケティング メールを送信する
機械学習は、データをマイニングし、好みのプロファイルを設計することで、実際の電子メール顧客タッチポイントにアクセスするという課題を克服できます。
AI を活用したソリューションを使用してデータ収集を自動化し、時間を節約し、顧客や Web サイト訪問者に関する有用な洞察を提供することもできます。
AI により、主要な顧客データへのアクセスが可能になり、電子メール マーケティング活動を何百もの社内サブ キャンペーンに分割できます。 ブランド想起の恩恵を受ける目的で、販売後のフォローアップ メールにこのデータを使用することを想像してみてください。
したがって、この BFCM に AI を実装すると、 メールの件名をより適切に作成するでは、「頻繁に購入する人」、「最近獲得した顧客」、「よくウィンドウで買い物をする人」などの定義されたカテゴリに基づいてユーザーをターゲットにします。次に、これらのデータセットを使用して開封率とクリックスルー率を高めるトピックを生成し、最終的にはより多くのユーザーを獲得します。収益。
これをよりよく理解するための簡単な例を次に示します。
買い物客が商品をバスケットに追加したが、購入せずに Web サイトを離れたとします。 しばらくしてから行動するよう促されると積極的に反応する人もいますが、無視することを選択する人もいます。
AI は、類似する顧客カテゴリーの行動データや過去のデータを統合することで、見込み客に再度アプローチする最適なタイミングの判断を支援します。 したがって、あなたの場合、 トリガーされた電子メールキャンペーン 自動化されているため、成功する可能性が高くなります。
したがって、顧客がブラック フライデー セールで新しいラップトップを購入した場合、AI は関連するラップトップ関連のアドオン製品をサイバー マンデーに販売するのに役立ちます。
買い物客が受け取る予定の優れたオファーについて知るための十分な時間を確保できるように、ブラック フライデーやサイバー マンデーのかなり前に電子メールの送信がスケジュールされることもあります。
販売をレベルアップする時期です
BFCM eコマース競争を「熾烈」と呼ぶのは控えめな表現でしょう。
AI はあなたの秘密兵器になりえます。 BFCM 中に AI を効果的に導入するには、複数のタッチポイントで買い物客を魅了して、買い物体験を快適なものにし、買い物の過程やその先まで買い物客を導くことが重要です。
AI はまだ初期のテクノロジーですが、今後も開発が続けられ、消費者の行動をより深く理解できるようになり、最終的には e コマースのパフォーマンスを向上させる戦略の実装に役立ちます。 しかし今は、前述の戦術で BFCM の販売を拡大する時期が来ています。
