Grafice ale identității de vânzare cu amănuntul: managementul identității este fundamentul unor informații precise despre clienți și al AI predictiv
Comercianții cu amănuntul se confruntă astăzi cu un peisaj în evoluție în care sunt așteptate experiențe personalizate pentru clienți în toate punctele de contact. Cu clienții care interacționează printr-o multitudine de canale, crearea și menținerea unei viziuni unificate asupra fiecărui individ reprezintă o provocare semnificativă. Aici an grafic de identitate intră în joc — un instrument conceput pentru a stoca și conecta identificatori și date comportamentale despre clienți, formând un profil coeziv care unește aceste diferite puncte de date.
Cu toate acestea, construirea și gestionarea unui grafic de identitate precis nu este simplă. Acest proces necesită tehnologii avansate precum Inteligență artificială (AI) și Învățare automată (ML), care sunt esențiale pentru a naviga în complexitatea identității clienților într-un mediu dinamic de retail. În special, AI și ML ajută la rezolvarea provocărilor comune de gestionare a identității în comerțul cu amănuntul, inclusiv probleme precum cifra de afaceri a e-mailurilor, modificările numărului de telefon și alți factori care contribuie la datele deconjuncte ale clienților.
Cuprins
Ce este un grafic de identitate?
An grafic de identitate este un cadru de date care unifică informațiile de identificare personală (PII) — cum ar fi nume, adrese de e-mail, numere de cont, numere de card de credit, numere de club de loialitate, numere de telefon și istoric de achiziții — într-un profil unic, captând o imagine cuprinzătoare a fiecărui client. Aceste date provin din diverse surse, inclusiv interacțiuni digitale, programe de loialitate și achiziții în magazin.
Prin conectarea punctelor de date disparate, un grafic de identitate permite comercianților cu amănuntul să-și înțeleagă clienții în mod holistic, permițând interacțiuni mai personalizate, campanii de marketing precise și o satisfacție îmbunătățită a clienților.
Istoricul rezultat al unui grafic de identitate complet oferă, de asemenea, detalii mult mai bogate pentru algoritmii de învățare automată pentru a recunoaște sezonalitatea, achizițiile între categorii, riscul de pierdere, sensibilitatea la preț, previziunile în magazin și alte oportunități pentru clienți.
Provocări în managementul identității retailului
Retailerii se confruntă cu o serie de provocări unice de gestionare a identității care pot afecta acuratețea datelor clienților. Iată câteva probleme comune și modul în care acestea afectează rezolvarea identității:
- Cifra de afaceri a adresei de e-mail: Clienții schimbă frecvent adresele de e-mail, ceea ce face dificilă urmărirea angajamentului în timp. Aceste modificări pot duce la profiluri fragmentate și la o vedere incompletă a comportamentului clienților fără algoritmi de potrivire avansati.
- Modificări ale numărului de telefon: Similar adreselor de e-mail, numerele de telefon sunt adesea actualizate sau înlocuite, în special pe măsură ce clienții schimbă dispozitive sau operatori. Dacă aceste actualizări nu sunt conectate corect, comercianții cu amănuntul pot pierde date istorice valoroase pentru acești clienți.
- Variabilitatea metodei de plată: Mulți clienți folosesc mai multe metode de plată, iar numerele cardurilor se pot modifica din cauza expirării, pierderii sau furtului. Un grafic de identitate echipat cu AI poate recunoaște aceste schimbări și le poate reconecta la profilurile corecte ale clienților.
- Complexitatea programului de loialitate: Numerele de loialitate sunt adesea împărțite între membrii familiei, adăugând un alt nivel de complexitate. Comercianții cu amănuntul au nevoie de grafice de identitate care să facă distincția între membrii gospodăriei, oferind în același timp o imagine cuprinzătoare asupra activității generale a gospodăriei.
- Schimbări de adresă și reședință: Clienții se mută sau folosesc frecvent mai multe adrese. Graficele de identitate bazate pe inteligență artificială pot urmări aceste schimbări în timp, prevenind fragmentarea datelor și menținând continuitatea în profilurile clienților.
Rolul AI și ML în rezoluția identității
AI și ML sunt componente critice în funcționalitatea graficelor de identitate. Aceste tehnologii oferă capabilități avansate de modelare a datelor și de recunoaștere a modelelor pentru a unifica cu precizie profilurile clienților. Iată cum AI și ML contribuie la rezolvarea eficientă a identității:
- Integrarea și potrivirea datelor: algoritmii bazați pe inteligență artificială analizează datele din diverse surse pentru a se potrivi cu identificatorii clienților, cum ar fi adresele de e-mail și numerele de telefon, asigurându-se că profilurile reflectă comportamentul corect al clienților.
- Detectarea anomaliilor și setarea pragului: Pentru a evita identificarea excesivă și insuficientă, AI stabilește praguri de potrivire a datelor care se adaptează în funcție de comportamentul observat al clienților, minimizând cazurile în care profilurile neînrudite sunt combinate sau profilurile fragmentate sunt lăsate neconectate.
- Aplicarea regulilor personalizate: ML facilitează crearea de reguli personalizate care adaptează rezoluția identității la nevoile specifice ale afacerii. De exemplu, comercianții cu amănuntul pot stabili reguli pentru a conecta conturile numai dacă au cel puțin doi identificatori care se potrivesc, ceea ce îmbunătățește acuratețea graficelor de identitate.
- Recunoașterea modelelor comportamentale: Sistemele AI analizează tiparele comportamentului clienților pentru a recunoaște schimbările care pot afecta rezolvarea identității. De exemplu, dacă clienții își actualizează frecvent datele de contact, AI poate detecta dacă schimbarea se aliniază cu tiparele lor mai ample de cumpărături, reducând șansa de a conecta sau deconecta incorect profilurile.
- Învățare adaptativă: ML învață continuu din date noi pentru a-și îmbunătăți acuratețea. Pe măsură ce profilurile clienților evoluează, graficul de identitate se adaptează, asigurându-se că modelele predictive rămân fiabile.
Modelarea datelor pentru acuratețea predicțiilor
Pentru a susține predicții precise, graficele de identitate trebuie să consolideze datele clienților pentru a le reflecta pe cele ale fiecărui individ Completă comportament istoric. Iată cum rezoluția precisă a identității îmbunătățește modelarea predictivă în retail:
- Prognoza cererii : Cu date precise, modelele predictive pot prognoza în mod fiabil cererea, permițând comercianților să optimizeze stocul și să reducă suprastocurile și epuizările. Graficele de identitate bazate pe inteligență artificială oferă această acuratețe prin minimizarea potrivirilor false, asigurând astfel că modelele de achiziție ale clienților sunt clare și consecvente.
- Valoarea de viață a clientului (CLV): O vedere completă a activității unui client este esențială pentru estimarea CLV, o măsură cheie care ghidează investițiile de marketing. Graficele de identitate reduc fragmentarea datelor, oferind o imagine mai precisă a implicării clienților și maximizând eficacitatea eforturilor de marketing.
- Personalizare și retargeting: Graficele de identitate precise îi ajută pe comercianți să prezică preferințele clienților și să anticipeze comportamentul de cumpărare, care este esențial pentru crearea unor experiențe de cumpărături personalizate. Datorită capacității inteligenței artificiale de a lega activitatea pe mai multe canale de același profil de client, comercianții cu amănuntul pot livra oferte relevante, în timp util, care rezonează cu indivizii, generând rate de conversie.
- Prevenirea cedării: Modelele predictive urmăresc adesea să identifice clienții expuși riscului de apariție. Un grafic de identitate precis reunește toate interacțiunile cu clienții, permițând algoritmilor AI să identifice semnele de avertizare timpurie și permițând retailerilor să intervină înainte ca un client să se dezactiveze complet.
Impactul asupra publicității și asupra publicului asemănător
Pe lângă implicarea clienților, graficele de identitate joacă un rol esențial în publicitate, în special în generarea de audiențe exacte asemănătoare. Iată cum:
- Direcționarea clienților existenți: Graficele de identitate le permit comercianților să își vizeze clienții cu precizie pe canale. Fie prin redirecționarea vizitatorilor site-ului cu oferte personalizate sau prin contactarea membrilor programului de fidelizare cu campanii personalizate, precizia acestor eforturi depinde de fiabilitatea profilurilor clienților. Graficele de identitate inexacte pot duce la mesaje redundante sau irelevante, irosirea bugetelor de marketing și riscând dezactivarea clienților.
- Crearea de audiențe asemănătoare: audiențele precise generate din profiluri de clienți fiabile generează creșteri cu două cifre în campaniile de achiziții. Segmentele de public asemănătoare sunt create prin analizarea caracteristicilor clienților de mare valoare și prin identificarea profilurilor similare în seturi de date mai largi. Un grafic de identitate bazat pe inteligență artificială asigură că publicurile asemănătoare reflectă atributele autentice ale clienților, ceea ce duce la o direcționare mai eficientă și un ROI mai mare al eforturilor de publicitate.
Costul managementului incomplet al identității
Gestionarea inexactă sau incompletă a identității implică riscuri financiare și operaționale substanțiale pentru retaileri. În timp ce mulți furnizori de AI și ML oferă soluții de grafice de identitate, este obișnuit ca aceste grafice să se concentreze exclusiv pe canalele digitale în care ID-urile clienților sunt legate de tranzacțiile online. Deși sunt eficiente în urmărirea anumitor comportamente online, aceste grafice de identitate parțiale nu reușesc să surprindă întreaga călătorie a clienților, ceea ce duce la repercusiuni grave pentru predicțiile din aval. Iată câteva dintre modurile în care supra sau subidentificarea, precum și captarea incompletă a datelor, pot afecta rezultatele afacerii cu amănuntul:
Oportunități de vânzări ratate
Retailerii riscă să piardă oportunități critice de vânzări fără un grafic de identitate omnicanal precis. De exemplu, este posibil ca un grafic de identitate pur digital să nu surprindă întreaga călătorie a vânzărilor dacă un client navighează online, dar își finalizează achiziția în magazin. Această deconectare poate împiedica comercianții să ofere promoții relevante sau urmăriri pe baza acelei achiziții din magazin. Fără o viziune holistică a clientului, retailerul poate rata, de asemenea, oportunitățile de vânzare încrucișată și upselling, deoarece nu reușesc să vadă întregul spectru de preferințe și comportamente ale clienților.
Creșterea deșeurilor de marketing
Atunci când profilurile clienților sunt îmbinate sau fragmentate incorect, consecințele pentru marketingul direcționat pot fi costisitoare. Un grafic de identitate inexact poate supraestima sau subestima numărul de clienți de mare valoare, ceea ce duce la irosirea resurselor de marketing în campanii ineficiente. De exemplu, direcționarea excesivă a clienților cu reclame redundante sau irelevante din cauza identificării excesive sau a nealinierii datelor de profil poate provoca frustrare, având un impact negativ asupra percepției mărcii și satisfacției clienților. În plus, bazându-se pe grafice de identitate pur digitale, comercianții cu amănuntul pot pierde comportamente importante ale clienților offline, ceea ce duce la o direcționare prea restrânsă care reduce rentabilitatea investiției și nu reușește să rezoneze cu clientul.
Ineficiențe operaționale
O vizualizare incompletă a clientului creează silozuri de date, ceea ce face dificilă colaborarea eficientă a echipelor de vânzări, marketing și servicii pentru clienți. De exemplu, reprezentanții serviciului pentru clienți ar putea să nu aibă acces la un istoric unificat al clienților care acoperă interacțiunile digitale și din magazin, ceea ce duce la experiențe de servicii neconexe și întârzieri în rezolvarea problemelor clienților. În mod similar, echipele de marketing și vânzări pot funcționa pe seturi de date separate, provocând planificarea campaniei, generarea de clienți potențiali și ineficiențe de urmărire. Prin integrarea graficelor de identitate bazate pe inteligență artificială, comercianții cu amănuntul pot elimina aceste silozuri, permițând o mai bună colaborare între departamente și operațiuni simplificate care îmbunătățesc serviciul general pentru clienți.
Riscuri de confidențialitate și conformitate
Gestionarea defectuoasă a identității nu numai că are ca rezultat ineficiențe operaționale, ci poate duce și la riscuri de confidențialitate și de conformitate. Atunci când profilurile sunt fuzionate sau fragmentate incorect, riscul expunerii datelor personale persoanelor neautorizate crește, ceea ce poate duce la încălcări ale reglementărilor privind confidențialitatea. De exemplu, să presupunem că două profiluri de clienți separate sunt combinate din greșeală. În acest caz, datele sensibile, cum ar fi istoricul achizițiilor, preferințele și informațiile de contact pot fi legate de persoana greșită, compromițând încrederea și conformitatea clienților.
Inexactitatea predicției în aval
Graficele de identitate parțiale - cele care captează doar date din anumite interacțiuni în care ID-urile clienților sunt ușor disponibile - pot introduce fluctuații care degradează calitatea modelelor predictive de vânzare cu amănuntul. În aceste cazuri, comportamentele critice offline, cum ar fi achizițiile în magazin, interacțiunile cu brandul la evenimente sau utilizarea cardului de fidelitate în locații fizice, rămân invizibile, influențând acuratețea predictivă. Modelele predictive pot accentua exagerat anumite tendințe online fără o vedere completă a comportamentului clienților, ignorând în același timp alte modele semnificative, offline. Acest lucru poate duce la:
- Previziune inexactă a cererii: Când previziunile se bazează exclusiv pe date digitale, ele trec adesea cu vederea activități semnificative ale clienților care au loc offline. Acest lucru are ca rezultat previziuni greșite ale cererii care fie supraestimează, fie subestimează nevoia anumitor produse. În astfel de cazuri, gestionarea stocurilor are de suferit, comercianții cu amănuntul se confruntă cu stocuri în exces sau epuizări, crescând costurile și scăzând satisfacția clienților.
- Crearea publicului asemănător greșit: audiențele asemănătoare sunt generate prin analiza clienților de mare valoare și identificarea profilurilor similare. Cu toate acestea, dacă aceste profiluri sunt derivate exclusiv din date digitale, este posibil să le lipsească informațiile complete necesare pentru a reflecta cu acuratețe comportamentele clienților, reducând eficacitatea campaniilor de achiziție. Drept urmare, comercianții cu amănuntul pot să nu ajungă la clienții potriviți, ceea ce duce la costuri de achiziție mai mari și la randamente mai mici.
- Predicții CLV reduse: Valoarea de viață a clientului (CLV) predicțiile se bazează pe o imagine completă a angajării clienților în timp. Un grafic de identitate care nu surprinde tranzacțiile offline poate subestima adevărata valoare a unui client, mai ales dacă efectuează frecvent achiziții în magazin sau interacționează cu marca prin canale non-digitale. Cu un grafic de identitate incomplet, comercianții riscă să aloce bugetele de marketing în mod ineficient, potențial subservirea clienților de mare valoare sau să evalueze greșit eficacitatea eforturilor de păstrare a clienților.
Atunci când graficele de identitate sunt limitate la date digitale, ele compromit fiabilitatea modelelor predictive prin prognoza cererii, segmentarea marketingului și evaluările valorii pe durata de viață a clienților. Comercianții cu amănuntul care nu reușesc să adopte o abordare omnicanal pentru construcția graficelor de identitate riscă să vadă aceste inexactități agravate în timp, reducând eficacitatea strategiilor bazate pe date și, în cele din urmă, impactând veniturile.
Investiția într-un grafic de identitate bazat pe inteligență artificială care surprinde și conectează interacțiunile online și offline este esențială pentru eliminarea acestor capcane. Un grafic cuprinzător de identitate le permite comercianților să facă predicții mai informate, să vizeze clienții mai precis și să ofere experiențe consistente și personalizate pe toate canalele. Prin construirea unei imagini unificate asupra fiecărui client, comercianții cu amănuntul pot genera rezultate semnificative în afaceri, de la oportunități de vânzări sporite până la o mai bună alocare a resurselor și satisfacția clienților.
Noțiuni introductive cu soluțiile Identity Graph
Comercianții cu amănuntul interesați să folosească graficele de identitate pot începe prin a-și evalua sursele actuale de date și prin a selecta o soluție bazată pe inteligență artificială care se potrivește nevoilor lor. Multe platforme de grafice de identitate ingerează date despre clienți de la diverse canale, aplicând algoritmi avansați pentru a stabili și menține profiluri unificate. Comercianții cu amănuntul pot să stabilească reguli personalizate, să perfecționeze praguri și să folosească în mod continuu instruirea AI pentru a-și optimiza graficele de identitate.
O soluție eficientă de grafic de identitate va oferi, de asemenea, capacități predictive, folosind AI pentru a identifica modele în comportamentul clienților și pentru a sprijini luarea deciziilor bazate pe date. Cu aceste informații, comercianții cu amănuntul își pot îmbunătăți eforturile de personalizare, pot îmbunătăți acuratețea direcționării și pot genera creșterea veniturilor prin strategii de implicare mai informate.
Comercianții gata să valorifice puterea graficelor de identitate bazate pe inteligență artificială pot explora soluții care oferă o rezoluție precisă și adaptabilă a identității. Contact OpenINSIGHTS astăzi pentru a descoperi modul în care un grafic de identitate precis poate spori implicarea clienților, poate optimiza cheltuielile publicitare și poate genera creșteri de două cifre în campaniile de achiziții cu audiențe asemănătoare cu performanțe ridicate.
Legate de Martech Zone Conţinut
