Di dunia yang serba digital, memahami perilaku pembeli sangat penting agar merek dapat memasarkan produknya secara efektif dan berkembang di toko. Untungnya, riset pembelanja telah berkembang secara signifikan selama bertahun-tahun, terutama didorong oleh munculnya analisis prediktif dan AI. Di bidang ritel, kecerdasan buatan (AI) diperkirakan akan memberikan dampak finansial terhadap ritel sebesar lebih dari $9 triliun pada tahun 2029. Meskipun kecerdasan buatan (AI) dimanfaatkan dalam berbagai aspek ritel, kekuatan AI prediktif sudah mulai merevolusi cara produk disusun. di rak-rak toko.
Apa perbedaan antara AI generatif dan AI prediktif?
AI generatif, seperti ChatGPT, adalah sejenis teknologi mesin pencari yang memanfaatkan algoritme dan kumpulan data besar untuk membuat konten, menafsirkan bahasa manusia, dan dapat menghasilkan hasil secara mandiri berdasarkan pola dan informasi yang dipelajari. Di sektor ritel, penggunaan AI generatif adalah teknik yang sering digunakan untuk menjawab pertanyaan pelanggan dengan cepat menggunakan chatbot online, atau untuk menghasilkan konten pemasaran yang dipersonalisasi. Metode ini mengandalkan algoritma kompleks yang memproses informasi dalam jumlah besar untuk meniru interaksi manusia.
AI prediktif memberikan gambaran sekilas kepada bisnis tentang masa depan, memungkinkan mereka mengantisipasi hasil dengan lebih akurat. Dengan menganalisis sejumlah besar data, termasuk riwayat pembelian di masa lalu, pola penelusuran, informasi demografis, dan interaksi media sosial, analisis prediktif dapat memperkirakan tren masa depan dan preferensi konsumen. Pandangan ke depan yang sangat berharga ini memberdayakan bisnis untuk membuat keputusan yang tepat, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan meningkatkan pengalaman berbelanja secara keseluruhan.
Mengapa AI untuk riset pembelanja?
Meskipun AI generatif telah terbukti bermanfaat dalam beberapa aspek perencanaan ritel, AI generatif menunjukkan keterbatasan dalam memperkirakan perilaku pelanggan di lingkungan toko. Tantangan utamanya terletak pada ketidakmampuannya untuk memberikan wawasan yang sangat tepat dan spesifik pada konteksnya. Model generatif yang didukung AI sering kali tidak memiliki kedalaman data yang diperlukan untuk memahami nuansa rumit perilaku pelanggan dalam lingkungan ritel tertentu.
Akibatnya, banyak pengecer yang berpikiran maju kini menjajaki pendekatan alternatif, seperti AI prediktif. Dengan model pembelajaran mesin yang tepat, merek dan pengecer dapat memanfaatkan kemampuan AI untuk mempelajari dengan cepat bagaimana pelanggan akan bereaksi dan berperilaku terhadap berbagai iterasi planogram. Artinya, tim dapat menguji lebih banyak konsep dalam waktu yang lebih singkat, dan lebih berulang dalam rencana pembelajaran.
Bagaimana cara menerapkan AI secara efektif di rak?
Efektif adalah kata kuncinya di sini. Hasil dari memanfaatkan analisis prediktif hanya akan sebaik data yang dimasukkan. Misalnya, metode penelitian pembeli tradisional sering kali menggunakan data dari perjalanan belanja sebelumnya untuk menyimpulkan bagaimana planogram harus ditetapkan. Kesimpulan berdasarkan data belanja sebelumnya idealnya didasarkan pada kondisi yang ada saat penjualan tersebut terjadi. Namun, variabel konteks tentang produk yang berdekatan, penempatan di rak, jumlah bagian depan, dan hal lain, seperti ukuran blok merek, tidak tercakup. Sumber data ini tidak memiliki informasi yang cukup untuk memahami sepenuhnya bagaimana pengaturan dan variasi mendorong perilaku pembeli.
Oleh karena itu, data yang dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin untuk riset pembelanja harus berjumlah banyak, akurat, dan terus diperbarui serta berkembang dengan data baru.
Di InContext, kumpulan data kami yang berisi lebih dari 2 juta aktivitas belanja virtual telah memungkinkan kami menciptakan Arrangement AI, sebuah alat untuk menghasilkan wawasan yang cepat dan berdampak terhadap pengaturan di rak. InContext memanfaatkan kembaran digital dari lingkungan ritel, memungkinkan tim menguji berbagai konsep di ruang bebas risiko, mengulangi, dan menangkap konteks rak untuk membantu memahami bagaimana pembeli akan berperilaku dalam skenario tertentu dengan akurasi sangat tinggi terhadap apa yang terjadi di toko sebenarnya. . Hal ini pada gilirannya membuat model pembelajaran mesin kami dapat diambil dari perpustakaan besar yang berisi hasil dunia nyata.
Analisis prediktif mewakili perubahan paradigma dalam bidang penelitian pembelanja, yang menawarkan wawasan yang belum pernah ada sebelumnya kepada bisnis mengenai perilaku konsumen. Dengan memanfaatkan teknik analisis data tingkat lanjut, merek dapat mengantisipasi preferensi pembeli, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan mendorong pertumbuhan berkelanjutan. Namun, keberhasilan dalam analisis prediktif memerlukan pendekatan strategis dan komitmen terhadap integritas data. Sebelum Anda terjun lebih dulu ke dunia AI, pikirkan tentang apa, mengapa, dan bagaimana kecerdasan buatan dapat mendorong keunggulan kompetitif bagi merek Anda di pasar.
