零售企业如何拒绝数字化焦虑,快速实现业务增长?

来源:创略科技 时间: 2021-12-16 关键词:细说零售行业智能营销落地

营销必然以最大化获取消费者注意力为基础目标,而随着消费者注意力碎片化、需求多元化,传统广告创意及传播方式失效,市场环境及媒介渠道也随之发生颠覆性变化,越来越多的零售品牌开始探索智能化营销之路,人工智能技术得以在诸多营销场景落地应用。

零售品牌往往拥有庞大数量的客户数据,但传统营销中的客户洞察及策略制定大多基于营销人员的主观经验判断结合部分历史数据分析,则多维度的数据未能得到有效应用,难以真正诠释客户不断迭代的变化的诉求,营销效率效果无法保障。

技术的发展使得海量数据的精确分析成为可能,在对多维度客户数据进行分析的基础上,还可以利用人工智能技术,如AI模型、机器学习、深度学习等,对客户偏好甚至即将产生的购买需求进行预测,为客户推荐匹配的产品内容。品牌就可以摒弃传统的“广撒网式营销”,通过更高效的方式洞察消费者,以更精准的内容触达消费者,甚至可以实现千人千面的广告推送,与消费者建立有效的、体验良好的沟通互动。

AI算法技术如何赋能营销应用

随着体验经济时代到来,品牌不能只着眼于售卖商品或服务本身,而是致力于为消费者提供购买过程中的“独特体验”,以产品/服务+体验的双重优势打动消费者,进行销售转化并实现留存和复购。越来越多的零售品牌已经认识到这一点,并且开始应用AI营销平台来实现:

• 深度整合客户数据,形成全维度标签画像

零售品牌的商品销售渠道繁多,所得客户数据独立存储于各门店系统,各渠道掌握客户的部分购买数据,都无法形成统一、全面的客户画像。而AI营销平台可以结合CDP,进行全渠道客户数据的深度整合打通,以构建360°客户标签画像体系。

比如,某顾客在品牌A门店填写了信息登记,知道她是一名29岁的已婚女性;在B门店购买过唇膏和粉底,B店知道她可能是女性且有化妆习惯;在C门店经常购买婴儿奶粉和纸尿裤,则C店推测其可能是一位爸爸或者妈妈。每个门店得到的信息不全面、推断也很难确定,但如果通过AI技术将3个门店的数据整合打通,首先形成ONE ID,知道这三个购买信息是属于同一位客户,则结合这些信息,可以推断这位顾客是一位29岁的年轻母亲,有化妆的偏好。这一推断相较于数据打通前各门店,在准确度和维度上必然具有较大提升。

• 精准数据分析,实现有效预测

AI营销平台可以对清洗整合后的客户数据进行深度分析,再通过机器学习等技术构建各种算法模型,对客户偏好及购买趋势形成精准预测,再有针对性进行产品/服务推荐,即精准营销。

在不同场景应用不同模型(如Look-alike模型、营销计分模型、客户生命周期价值模型、流失预警模型、沉睡客户识别模型等)后,得到的数据反馈还可以对模型不断进行训练和优化,致力于更深层次挖掘客户数据价值,助力品牌将数据沉淀为自有数据资产。

• 营销策略智能推荐,实现有效信息的精准触达

智能营销平台可以根据数据分析、预测的结果,基于算法技术进行营销内容、渠道,推送频次、时间段等营销策略的推荐。相较于单纯依靠营销人员凭借经验和主观创意打造的营销活动,AI算法智能推荐的营销策略更加具有精准性和时效性,可以实时洞悉消费者需求偏好,在其产生变化之前进行有效推荐,且更加精准的触达。

贯穿客户全生命周期每一触点的智能营销

AI驱动的智能营销在现阶段已经不是难点技术,品牌关键的发力点在于如何将其在实际场景应用中发挥最大效用。众所周知,客户运营已进入存量时代,对于老客户的全生命周期价值挖掘是运营重点。

国内领先的智能客户数据中台解决方案提供商创略科技已与众多零售行业头部企业达成智能营销服务合作,认为零售品牌应该从客户生命周期每一阶段切入营销及服务,实现AI驱动的客户全生命周期管理:

• 在获客阶段,基于Look-Alike算法精准拉新:

充分利用自有数据信息,基于客户画像和关系链识别种子人群特征,在内外部数据库中进行人群扩散,挖掘相似客户,快速扩充潜客体量,进行精准获客;

• 在转化阶段,进行客户购买意向度评级:

基于历史购买或者营销活动的各维度数据,训练客户意向模型,并基于该模型圈选购买/参与活动的高意向客群,进行精准信息推送,促进转化或者复购。在每一次的活动结束后,所取得的数据都将用于模型训练,形成完整的反馈循环,持续优化模型参数;

• 在老客维护阶段,根据客户购买金额、频次等,进行触发性优惠券推送,实现复购;依据客户流失预警模型进行沉睡唤醒或流失挽回:

基于已流失客户的订单、浏览、会员、活动等各维度数据构建流失预警模型,预测现有客户流失的概率,针对不同概率人群差异化营销,针对性挽回和维护流失客群。

创略科技自主研发的IQ平台是赋予全域营销的领先智能AI平台。助力企业最大化挖掘客户数据价值,针对客户全生命周期相关场景实现深入、预测性洞察。利用包括深度学习、联邦学习以及NLP等技术,助力包括零售行业在内的各领域企业进行客户全生命周期精细化运营,有效提升核心业务的KPI。

在消费升级,零售领域却增长乏力的现阶段,AI与数据驱动的智能营销,为品牌提供了实现增长的无限可能。创略科技认为,真正的智能营销服务不应局限于如IQ这样的营销平台,而是基于场景化、生态化的行业Know-how,挖掘AI技术在营销领域的无限潜能,助力企业切实提升自身营销能力,突破增长的天花板。

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