Как искусственный интеллект помогает в работе с Customer Decision Journey, который с каждым днем становится сложнее

Потребители постоянно переключаются между устройствами, мигрируют между онлайн и оффлайн, в связи с чем маркетологам необходимо быстро создавать новые персонализированные точки взаимодействия.
Customer Decision Journey (или процесс принятия решения потребителем, CDJ) никогда еще не был таким сложным, как сегодня.
У среднестатистического покупателя теперь есть не менее трех-четырех электронных устройств, также он пользуется несколькими онлайн- и офлайн-каналами во время шопинга. Правила игры меняются, когда маркетологи обращаются за помощью к искусственному интеллекту, агентствам и данным, чтобы разобраться в изменившемся поведении потребителей. Каждый маркетолог сегодня должен решать эти задачи, так как сам CDJ серьезно препятствует работе в цифровом ландшафте.
Например, потребители все чаще обращаются к мобильным устройствам во время своего покупательского путешествия, чтобы скачивать купоны, сравнивать цены и читать отзывы о товарах. Почти 60% покупателей, находясь в магазине, изучают товары и узнают цены на них с помощью мобильных устройств, при этом 87% потребителей считают, что брендам необходимо делать пользовательский опыт более органичным, «бесшовным».
Современные покупатели, как правило, сначала изучают информацию об интересующих их продуктах в сети, затем идут в магазин. Согласно недавнему исследованию Harvard Business Review, 73% опрошенных потребителей использовали несколько каналов в процессе принятия решения о покупке.
Рассмотрим статистику:
- 50% покупателей рассчитывают совершить покупку онлайн и забрать ее в магазине,
- 71% покупателей согласны с тем, что крайне важно иметь возможность просматривать информацию о наличии тех или иных товаров в магазине в Интернете,
- 45% потребителей, совершающих покупки в магазинах, считают, что им должны быть доступны сведения о товарах, которые есть в продаже только онлайн,
- 87% клиентов хотят получить «бесшовный» опыт и считают, что бренды должны приложить больше усилий для его реализации,
- почти 60% покупателей используют свои мобильные телефоны для поиска информации о товарах и ценах в магазинах.
Анализируя приведенные данные, можно сделать следующий вывод: так как пользователь все время переключается между устройствами и проявляет активность то онлайн, то в оффлайне, маркетологам необходимо соблюдать основные принципы омниканальности. Им следует избегать ситуаций, в которых потребитель может находиться на грани конверсии на одном устройстве и при этом получать достаточно общие рекламные сообщения на другом. При этом они не должны забывать о предоставлении возможности самостоятельно забрать заказ, оформленный в интернет-магазине, и оптимизировать рекламные кампании для мобильных устройств для достижения различных KPI, таких как загрузки и просмотры.
Зарождение новой формы CDJ
Ранним маркетинговым усилиям и моделям атрибуции (first-click/last-click/линейная атрибуция/time decay) было свойственно чрезмерно упрощать CDJ. Сейчас дела обстоят иначе. Новый CDJ эволюционировал. Если прежде его можно было сравнить с прямой линией, то теперь он выглядит скорее как множество пересекающихся между собой тропинок.
Из вышесказанного следует, что использование искусственного интеллекта для успешной работы с CDJ – это не просто способ выделиться среди коллег-маркетологов, дающий конкурентное преимущество. Это обязательное требование сегодняшних реалий.
Вот несколько советов по созданию гипер-персонализированных точек взаимодействия в современных Customer Journeys:
- используйте облачные платформы и обмен данными между всеми отделами для лучшего понимания клиентов,
- соберите вместе собственные и сторонние данные, чтобы создать целостное представление о клиенте,
- используйте технологические решения и рекламные платформы, способные анализировать влияние онлайн-рекламы на офлайн конверсии,
- сосредоточьте свое внимание не на том, какие шаги совершает пользователь, чтобы принять решение о покупке, а на его меняющемся «цифровом портрете»,
- сделайте так, чтобы пользователь мог совершить покупку в каждой точке взаимодействия (например, Stories в Instagram/чат-боты/реклама товаров из местных магазинов).

Решение для автоматизации маркетинга и управления лояльностью. Зарегистрировано в реестре Российского ПО.
Другие публикации
к автоматизации
Начните автоматизировать ваш маркетинг уже сейчас.
Отправьте заявку на демонстрацию платформы и мы поможем разобраться в
деталях.
