Retail

ให้คำแนะนำและข้อเสนอเฉพาะบุคคลกับผู้ซื้อ

  • เพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นกับลูกค้าผ่านประสบการณ์การช็อปปิ้งแบบส่วนตัวบนเว็บไซต์ของคุณ
  • สร้างประสบการณ์ทางการตลาดและการพาณิชย์แบบเฉพาะบุคคลด้วย AI ที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลของคุณ
  • นำเสนอเนื้อหาในบริบทที่ถูกต้อง ผ่านช่องทางที่ถูกต้อง ในเวลาที่ถูกต้อง

แหล่งข้อมูลที่ใช้

ข้อมูลประชากรและจิตวิเคราะห์
ข้อมูลเชิงลึกของกลุ่มเป้าหมายของ Google
ข้อมูลการทำธุรกรรม
ความคิดเห็นของลูกค้า
แนวโน้มตลาดและการแข่งขัน
สภาพอากาศและห่วงโซ่อุปทาน
ข้อมูลการมีส่วนร่วมทางการตลาดแบบเรียลไทม์
ข้อมูลความภักดี
ความเชี่ยวชาญด้านร้านค้าปลีก

ใช้ข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์

ด้วยการรวบรวมแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงในกรณีการใช้งานนี้ ทีมงานสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการคำนวณหรือรันโมเดลการทำนายด้วย Data Cloud ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นหรือขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติใหม่ๆ

ข้อมูลเชิงลึกที่คำนวณ ใช้พฤติกรรมการสืบค้นและการซื้อในอดีตเพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับการตั้งค่าการซื้อ รวบรวมการซื้อแบบออนไลน์และออฟไลน์เข้าด้วยกันเพื่อสร้างภาพรวมของมูลค่าตลอดอายุลูกค้า ใช้ประโยชน์จากการท่องเว็บและข้อมูลอีเมลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับระดับความสนใจโดยรวมสำหรับผลิตภัณฑ์บางประเภท
แบบจำลองเชิงทำนาย ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจกลุ่มที่มีมูลค่าสูงที่สุดของตน ซึ่งก็คือ แนวโน้มที่ลูกค้าจะตอบสนองต่อโปรโมชันเฉพาะเมื่อกำหนดลำดับความสำคัญและจัดอันดับกลุ่มต่างๆ ให้คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI แก่ตัวแทนและพนักงานของคุณเกี่ยวกับการดำเนินการที่ดีที่สุดถัดไปในการดึงดูดลูกค้าหรือสร้างช่วงเวลาพิเศษระหว่างการให้บริการ

ผลกระทบเป็นอย่างไรบ้าง?

อัปเดตสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์
การเพิ่มขึ้นของการสร้างมูลค่าตลอดระยะเวลาการเป็นลูกค้า (CLV)
เพิ่มอัตราการแปลง
การเพิ่มช่องทางการสร้างรายได้