Как улучшить клиентский опыт в розничной торговле с помощью нейросетей и CustDev интервью

В современном мире розничная торговля стремительно эволюционирует, и ключ к успеху в этой отрасли - адаптация к новым технологиям. Одной из самых впечатляющих инноваций, внедряемых в розничную торговлю, является использование искусственного интеллекта (ИИ). Использование ИИ предоставляет компаниям уникальную возможность не только оптимизировать свои операции, но и улучшить клиентский опыт. Давайте рассмотрим, как искусственный интеллект и кастдев (customer development) интервью может помочь улучшить клиентский опыт в розничной торговле.

Поделиться своими комментариями к данной статье и ознакомиться с комментариями других можно будет здесь.

Согласно определению в Википедии, "розничная торговля или розница - это предпринимательская деятельность по продаже товаров или оказанию услуг непосредственно конечным потребителям для их личного некоммерческого использования. Также встречается варваризм «ретейл» — русская транскрипция английского слова «retail», синоним слова розница".

Одним из ключевых способов использования искусственного интеллекта для улучшения клиентского опыта является анализ покупательского поведения. С помощью алгоритмов машинного обучения компании могут анализировать данные о покупках, предпочтениях и поведении клиентов, чтобы лучше понять, что их клиенты ищут и какие товары или услуги наиболее популярны. Вот несколько практических советов о том, как это можно реализовать:

Давно известно, что не только зарубежные, но и российские онлайн-ритейлеры, такие как Ozon и Wildberries, активно используют рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта, чтобы предлагать клиентам товары, которые им могут понравиться. Эти системы анализируют покупательские предпочтения, историю заказов и поведение пользователей на сайте, для того чтобы дать персонализированные рекомендации, увеличивая тем самым удовлетворенность клиентов и объем продаж.

Используйте и вы алгоритмы машинного обучения для создания персонализированных рекомендаций для каждого клиента. Подобные системы рекомендаций могут значительно улучшить опыт покупателя, предлагая им товары или услуги, которые наиболее соответствуют их интересам. Например, если клиент приобрел костюм, система может автоматически рекомендовать соответствующие аксессуары, такие как галстук или ремень.

Ниже представлено несколько инструментов, которые могут быть использованы для настройки рекомендательных системам:

Amazon Personalize. Это управляемая служба от Amazon Web Services (AWS), которая предоставляет возможность создавать и разворачивать персонализированные рекомендательные системы с применением искусственного интеллекта. Она предоставляет простой интерфейс для построения моделей и интеграции с приложениями.

Microsoft Azure AI Personalizer. Это служба персонализации, предоставляемая Microsoft Azure, которая позволяет разработчикам создавать рекомендательные системы, используя алгоритмы машинного обучения. Она предлагает гибкие инструменты для анализа данных клиентов и предоставления персонализированных рекомендаций.

Google Cloud Recommendations AI. Это служба, предоставляемая Google Cloud, которая позволяет создавать рекомендательные системы с применением искусственного интеллекта. Она обеспечивает интеграцию с различными источниками данных и предлагает мощные алгоритмы для создания персонализированных рекомендаций.

Если вы решите их внедрять, то оставьте комментарий к этому посту в нашем сообществе по этой ссылке, чтобы найти единомышленников и будущих коллег или партнёров, и обменяться опытом.

Проводите интервью с клиентами для более глубокого понимания их потребностей и предпочтений. Customer Development (CustDev) интервью помогают выявить скрытые желания клиентов и понять, как именно ваш бизнес может удовлетворить их. Собранные данные затем могут быть использованы для настройки систем рекомендаций и предсказания поведения клиентов*.

*Мы подготовили список вопросов для проведения custdev интервью клиентов. Вы можете увидеть его здесь в нашем сообществе. Там же можно найти гайд о том, как провести интервью и специалистов которые помогут сделать первые шаги среди наших участников.

Искусственный интеллект также может значительно улучшить онлайн опыт покупок, что является важным аспектом в мире электронной коммерции. Вот несколько способов, как это можно сделать:

Внедрите виртуальные примерочные, которые позволят клиентам "примерить" одежду или аксессуары перед покупкой. Это не только улучшит опыт покупателя, но и уменьшит количество возвратов, так как клиенты смогут лучше представить, как будет выглядеть товар на них.

Ниже представлено решений, которые могут быть использованы для удалённой примерке одежды:

1. OutfitChanger
2. TexelGraphics
3. Revery
4. Zero10
5. ShopingGraph by Google

Если вы решите экспериментировать с ними, то оставьте комментарий к этому посту в нашем сообществе по этой ссылке, чтобы найти единомышленников и будущих коллег или партнёров, и обменяться опытом.

Используйте чат-ботов с функцией искусственного интеллекта для улучшения обслуживания клиентов. Чат-боты могут отвечать на вопросы покупателей в реальном времени, помогая им найти нужный товар или решить проблему, и это делает процесс покупки более легким и приятным. В 2023 и 2024 годах широкое применение для создания чат-ботов получила нейронная сеть ChatGPT.

Ниже представлено несколько решений на базе технологии GPT, которые достаточно просты в интеграции, не требуют навыков разработки и могут быть использованы для автоматического обслуживания клиентов. Они будут отвечать на вопросы пользователей, предоставлять информацию о продуктах и услугах, обрабатывать заказы и многое другое:

https://www.chatbase.co

https://www.secondbrain.fyi

https://www.trypika.com

https://yuma.ai

https://gptify.io

https://gptservice.app

https://supportbuddy.io

https://www.getbubblyai.com

https://knowbo.ai

Если вы решите экспериментировать с ними, то оставьте комментарий к этому посту в нашем сообществе по этой ссылке, чтобы найти единомышленников и будущих коллег или партнёров, и обменяться опытом.

Использование искусственного интеллекта в розничной торговле может принести значительные преимущества, помогая улучшить клиентский опыт и повысить конкурентоспособность вашего бренда. Путем анализа покупательского поведения, улучшения онлайн опыта покупок и прогнозирования спроса, вы можете создать более персонализированный и удобный опыт для ваших клиентов, что приведет к увеличению лояльности и прибыли для вашего бизнеса.

Надеемся, что наша статья послужит вам пищей для размышления для улучшения своего бизнеса в ретейле!

Если у вас есть идеи, что можно добавить к этой статье, чтобы она была ещё более информативной и полезной, пожалуйста, напишите это в комментарии к этой статье здесь.

Спасибо за внимание!