Prata med kunden i appen – i butiken
För att kunna ha en dialog med kunden i butik via exempelvis en app behöver vi knyta samman intelligensen i produkten, utifrån kundinsikter och interna processer och skapa skräddarsydda tjänster för kunderna. Den AI-drivna butiken kommer att vara en helt avgörande datainsamlingspunkt där man på nya sätt kan samla unik data som skapar nya möjligheter för vad som kallas AI-driven hyperpersonalisering.
Vi ser detta hända nu, främst genom att man vill få kunder att logga in i appen i butik, exempelvis för att ta del av erbjudanden. Nästa steg är att kunder aktiverar ”in-store mode”, vilket finns hos klädkedjor som till exempel Zara och H&M. Det underlättar för att hämta upp beställda varor, förhandsbokning av provrum och hjälp att hitta varor i butiken. Ett annat exempel är att man ger belöningar till kunder i butik. Återförsäljare kan erbjuda incitament – såsom poäng, kuponger och märken – till exempel när man loggar in på ett lojalitetskonto eller lägger till vissa varor i kundvagnen. Den här typen av gamification ökar användarens engagemang, gör shoppingupplevelsen roligare och öppnar upp nya sätt för återförsäljare att skapa mer skräddarsydda kundupplevelser som ökar försäljningen i butik.
Data i realtid är det nya heta
Kunddata i realtid är en integrerad del av hyperpersonalisering eftersom AI använder denna information för att lära sig beteenden, förutsäga användarnas handlingar och tillgodose deras behov och preferenser. Detta är också en avgörande skillnad mellan hyperpersonalisering och personalisering – djupet och timingen för den data som används.
Medan personalisering använder historisk data, som kundernas köphistorik, använder hyperpersonalisering realtidsdata som extraherats under hela kundresan för att lära sig deras beteenden och behov. Till exempel skulle en kundresa som drivs utifrån hyperpersonalisering rikta in sig på varje kund med anpassad annonsering, unika målsidor, skräddarsydda produktrekommendationer och dynamiska priser, eller kampanjer baserade på deras geografiska data, tidigare besök, surfvanor och köphistorik.
Butiken blir ett nytt mecka för datainsamling och där har vi chansen att lära oss otroligt mycket mer om vad kunden vill ha, när den vill ha det, och på vilket sätt man vill ha det. Det kommer också hjälpa kunderna att göra bättre val. En förflyttning från att vara en försäljare till att bli en guide eller rådgivare.
Butikerna behöver ”kopplas upp”
De stora techbolagen har varit skickliga på att samla in data när vi rör oss i deras digitala lösningar – och många traditionella bolag har blivit beroende av att få både trafik och data från dessa spelare.
När kunder rör sig i uppkopplade fysiska miljöer uppstår en liknande möjlighet för butiker – men med ännu mer precis data än exempelvis i sociala medier.
Här kan man nu bygga upp en förmåga att samla in, analysera, strukturera och använda data för att verkligen kunna möta kunders behov och bedöma hur det i sin tur påverkar butiksdriften och leveranskedjan.
Vilken data saknar vi?
Seth Earley beskriver i sin bok ”The AI-powered enterprise” vilka grundkomponenter som är viktiga för att verkligen bygga ett företag som nyttjar AIs fulla potential. Nyckeln är att förstå hur man kombinerar intelligenta produkter, tjänster och affärsprocesser. Det är viktigare att definiera inom vilka områden man kan lyckas med detta än att försöka samla all data man har inom bara ett specifikt område.
Det innebär att man behöver tänka till kring vilken data som behövs för att göra produkter mer intelligenta och möta kundernas behov på ett mer exakt sätt. Det innebär också att man behöver ställa sig samma fråga kring vilken data som behövs för att skapa nya tjänster kopplade till produkterna och kundens kundresa – för att sedan kopplas ihop med de interna processerna, för att direkt kunna agera på nya insikter och på sikt utveckla sitt erbjudande till kund.
Källa: Seth Earley, The AI-powered enterprise
Denna förmåga beskrivs också i Jim Collins bok ”From Good to Great” där man beskriver denna process som en ”flywheel” där all data som tidigare varit silofierad kopplas samman och leder till förbättringar i alla led av kedjan. Förmågan att koppla samman alla delar av processen är långt viktigare än varje del i sig. Det är när man kontinuerligt lyckas förflytta kunden genom sin kundresa på ett systematiskt och strukturerat sätt, där erbjudande och interna processer byggs runt kundens behov, som man uppnår den typ av kundupplevelse som man ofta benämner som ”enkel” eller ”smidig”. Men som vi vet är det långt ifrån enkelt att åstadkomma. Särskilt inte när vi dessutom ska kombinera en fysisk och en digital miljö.
Källa: Jim Collins, From Good to Great
Definition av AI-driven hyperpersonalisering
AI-driven hyperpersonalisering är en avancerad form av personanpassad marknadsföringsstrategi som använder realtidsdata och individuella kundresor tillsammans med AI, Big Data-analys och automatisering för att leverera mycket kontextualiserat och skräddarsytt innehåll, produkter eller tjänster till användare vid rätt tidpunkt genom rätt kanaler.
Framtidens fritidsgård och tonåringars attityd till rörelse
Så vad ger AI för värde och hur skapar man en konkurrensfördel med hjälp av AI? Det här beskriver Ash Fontana i sin bok ”The AI First Company, how to compete and win with Artificial Intelligence”. Hans resonemang bygger på några grundstenar:
Intelligens
Intelligens bestäms av hur snabbt du lär dig, och du lär dig snabbare med hjälp av AI.
Den automatiska sammansättningen
Den automatiska sammansättningen av data som AI ger skapar en datainlärningseffekt.
Datainlärningseffekter
Datainlärningseffekter accelererar snabbare än någon annan form av konkurrensfördel.
Datainlärningseffekter = stordriftsfördelar
Datainlärningseffekter = stordriftsfördelar till data + databehandlingsfunktioner + datanätverkseffekter.
Stordriftsfördelar till data
Stordriftsfördelar till data handlar om att man lyckas samla in och nyttja stora datamängder.
Databehandlingsfunktioner
Databehandlingsfunktioner handlar om att kunna kombinera och analysera stora mängder data.
Framtidens fritidsgård och tonåringars attityd till rörelse
Datanätverkseffekter når man när varje ny datapunkt ökar värdet av nätverket, till exempel ser vi denna effekt i sociala plattformar där varje användare bidrar med mer data och värde.
Samma logik som tidigare fast nu står data i centrum
Hur ska man då översätta dessa tankar till att bygga en intelligent butik? Det som är intressant är att man kan byta ut ordet data mot produkter – och då blir det tydligt att det egentligen är mycket av samma logik som varit viktig, fast då med fokus på att kunna erbjuda många olika produkter, skapa skalfördelar i inköp, positionera butiker i ett upptagningsområde där nätverket av kunder är så stort som möjligt. Men skillnaden är förstås att det nu handlar om att sätta data i centrum och att kraftigt öka precisionen i kunskapen om kunderna, produkter och interna arbetsprocesser.
Key take aways
En intelligent butik sammanför data om kundbeteenden, produktdata och interna processer, vilket suddar ut gränserna mellan fysisk butik och digitalt gränssnitt. Kunderna navigerar båda samtidigt, använder digitala verktyg för information och service på plats. Butiken blir allt mer digitaliserad med fler sensorer, kameror och till och med robotar.
AI ger oss en ökad precision och mer detaljerade insikter än vad vi haft tidigare. Det handlar om att imitera människans förmåga att fånga upp intryck, analysera och använda sig av dem På så vis är det en superkraft som förstärker våra förmågor och gör oss bättre. En AI-förstärkt butik anpassar utbud utifrån efterfrågan på ett mycket mer optimerat sätt.
Kundupplevelsen i butik kan lyftas till en helt ny nivå om vi nyttjar AI till att exakt förstå vilka behov kunden har – här och nu! Men för att det ska vara möjligt är det avgörande att samla in data även i fysiska miljöer som ger en bättre förståelse och insikter.
Artiklar
Kom in i framtidens intelligenta butik!
I en smart butik används avancerad teknik för att förstärka och förenkla hela shoppingupplevelsen. Det som kan kännas lite skrämmande idag kommer snart att skapa en mer personlig upplevelse och betydligt högre effektivitet.
Summering
AI ger en ökad precision och kunskapsbaserad försäljning
Med hjälp av AI har vi möjlighet att dramatiskt öka precisionen i vårt utbud. Exakt vad, hur mycket och när ska vi göra olika varor tillgängliga för att möta våra kunders behov och önskemål?
Ökad precision
AI bakom kulisserna & närhetsodling
Vid en första anblick så tycks AI:s frammarsch ske till stor del i våra digitala liv, men möjligheterna med AI är minst lika stora i den fysiska världen. Den fysiska butiken står inför en stor omvandling där AI kommer driva på ett tekniskt skifte för att sudda ut gränsen mellan det fysiska och digitala.
Närhetsodling
Robotarnas intåg i butikerna
Vi har redan sett en utveckling mot en allt högre automation av till exempel lager som specialbyggs för att kunna använda olika typer av robotar – och denna utveckling förväntas fortsätta.
Robot i butik
Alla bilder är skapade med AI. Eventuell likhet med verkliga personer, levande eller döda, är en ren tillfällighet.
