Традиционные триггеры продукта только усиливают то, что клиенты уже делают. Это может быстро стать повторяющимся, а не побуждать их к более глубокому взаимодействию с вашим каталогом продуктов.
Традиционные триггеры продуктов не вносят существенного вклада в долгосрочную лояльность, поскольку преследуют другую цель: закрыть уже почти распродажу и увеличить краткосрочный доход.
Таким образом, хотя традиционный поиск новых продуктов и является важной тактикой, его недостаточно для долгосрочной конкуренции за разделенное внимание клиентов.
Определение обнаружения продуктов с помощью ИИ
Благодаря обнаружению продуктов на основе ИИ , клиентам марокко список телефонных номеров часто показываются товары, которые они раньше не просматривали, а не те, с которыми они уже взаимодействовали — типичная рекомендация по продуктам. Благодаря силе машинного обучения, которая использует процесс поиска и тестирования, маркетологи могут отказаться от догадок и быть уверенными, что эти новые товары будут пользоваться успехом у клиентов.
Различные результаты этих двух подходов огромны. Чтобы проиллюстрировать контраст, представьте себе помощника по продажам и персонального шоппера.
Что касается продавцов-консультантов, то они будут полагаться на свой прошлый опыт работы с другими «похожими» клиентами, когда будут к вам обращаться. Часто это приведет к простому предложению самого популярного продукта или настойчивому упоминанию любого товара, к которому вы проявили хотя бы отдаленный интерес. Хотя эта продажа может быть закрыта, вы не продвинулись далеко на пути к лояльности, особенно если вы ассоциируете бренд только с узким набором продуктов.
Но в случае персональных шоперов они помогают более эффективно, потому что они хорошо вас знают. Задав ключевые вопросы (рыбалка), сделав мягкие предложения без давления на покупку (тестирование) и узнав о вас в течение определенного периода времени, они могут побудить вас попробовать что-то новое, что одновременно идеально подходит. Персональные шоперы способствуют длительной лояльности, потому что они действительно узнают своих клиентов и могут правильно предсказать, что им понравится.
Именно этого и добивается технология обнаружения продуктов с помощью искусственного интеллекта: она привносит человеческий фактор в процесс цифрового маркетинга.
