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零售业者使用人工智能可能是其业务复苏的决定性因素

零售业者使用人工智能可能是其业务复苏的决定性因素

Advalo 的联合创始人兼首席执行官 Olivier Marc 展示了 AI 如何帮助零售商在 COVID-19 大流行后恢复业务。...

30秒总结:

  • 营销可能是这场危机的首批附带经济受害者之一,有义务大幅调整所有支出(媒体、代理、平台等),并优先关注商业效率。
  • 预测营销是革命性的,因为它可以统计预测营销活动的最佳可疑客户。 然后营销人员将能够只关注“投资回报率运营”,投资回报率只是活动的固定和可变成本与该活动产生的增量收入之间的差额。
  • 从库存管理到客户体验,人工智能使人们几乎不可能大规模执行的任务自动化,并使他们能够更高效地开展核心业务,从而增加最大价值。
  • 在人工智能的帮助下,简化全渠道活动的执行(数据传输、变化测试、选项的自动管理、自动产品推荐、设置控制组、性能测量……),促进了团队的日常工作。
  • 依靠人工智能,零售商可以在整合后立即产生投资回报并长期保持。 一个真正的跳板,以确保最有效的恢复。

尽管自实施隔离措施以来电子商务活动有所增加,但处于经济紧急状态的零售商的销售额仍面临急剧下降。 在成本控制的全球背景下,当今的营销面临着在降低成本的同时快速产生流量和店内销售的压力。 人工智能 (AI) 在这些过程中的贡献现在是保持商业效率同时显着提高生产力的关键杠杆。

利用预测模型识别最佳嫌疑人

由于危机,商店关闭以及在供应链中难以确保工作站的安全,导致商店和电子商务的销售额下降。

由于没有销售或现金流,品牌别无选择,只能根据两个优先的绩效杠杆采取行动。 零售商必须首先在中短期内降低运营成本,并严格控制其营运资金需求。

因此,营销很可能成为这场危机的首批附带经济受害者之一,有义务大幅调整所有支出(媒体、代理、平台等),并优先关注商业效率。

为此,品牌必须进行仲裁并选择将资源分配到能够获得快速且可持续的投资回报的地方。

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所谓的帕累托定律表明,20% 的原因导致 80% 的结果。 这种理论显然是一种误导性的简化,甚至可能导致战略错误,例如只关注非常好的客户的忠诚度。

然而,该理论提醒我们,对于营销活动而言,所有嫌疑人,即行动的所有接受者,都没有相同的潜力。 显然,根据行动的目标(晋升、清除、新奇事物等),正确的嫌疑人并不总是相同的。

因此,营销团队面临的挑战将是根据精确的目标识别可能产生更高投资回报率的嫌疑人,以便在保持高水平绩效的同时显着降低邮寄成本。

这就是预测营销发挥作用的地方。 利用客户数据(离线和在线),预测模型现在可以根据营销目标快速检测最佳嫌疑人。

预测营销是革命性的,因为它可以统计预测营销活动的最佳可疑客户。 然后营销人员将能够只关注“投资回报率操作”,投资回报率只是活动的固定和可变成本与该活动产生的增量收入之间的差额。

一方面,我们大幅减少了数量和费用,另一方面,我们保持了业绩,这是对营销人员服务的真正贡献。

整合新的人工智能辅助实践以提高生产力

在销售预测、物流甚至售后服务中,人工智能是整个价值链中绩效和生产力的载体,现在对任何公司来说都是不可否认的竞争优势。

从库存管理到客户体验,人工智能使人们几乎不可能大规模执行的任务自动化,并使他们能够更高效地开展核心业务,从而增加最大价值。

营销也不例外这个生产力问题。 目前,大多数团队在结构上都受到限制,无法考虑扩大运营规模。

流程完全依赖于人,团队分散,资源稀缺,技术专长和数据科学没有或几乎没有为业务服务,并且组织中尚未找到所需的多学科技能和敏捷性。

例如,营销绩效的关键要素之一是能够与合适的人以及他们最有可能从嫌疑人那里获得反馈的地方进行沟通。

换句话说,建立全渠道计划(电子邮件、短信、Facebook、谷歌、显示……)是成功的关键因素。 但在当前状态下,部署全渠道计划需要太多时间和协调,而产业化虽然至关重要,但不可预见。

今天,人工智能开始为这些生产力挑战提供答案。

在人工智能的帮助下,简化全渠道活动的执行(数据传输、变化测试、选项的自动管理、自动产品推荐、设置控制组、性能测量……),促进了团队的日常工作。

然后他们逐渐摆脱运营限制,可以专注于高附加值的主题。

世界在变化,消费者在变化,营销必须随着这些变化而发展。 昨天的营销人员不再是今天的营销人员,他或她现在必须整合技术(r)进化,使他或她能够应对当前和未来的社会变化。

当前的危机背景正在推动公司重塑自我并整合他们没有勇气经历的技术。

依靠人工智能,零售商可以在整合后立即产生投资回报并长期保持。 一个真正的跳板,以确保最有效的恢复。

Olivier Marc 是 Advalo 的创始人兼总裁。 在此之前,Olivier 是被 WPP 集团收购的共享数据库领导者 Conexance 的联合创始人兼 CTO。 在开始创业之前,他在谷歌工作了 7 年,以激发他对数字和技术的好奇心。 Olivier 拥有计算机科学硕士学位和金融硕士学位。

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