使用人工智能、零售商與完美的產品現在可以對網站訪問者的購買偏好的最佳時機。
結果呢?
增加收入,更好的銷售和營銷投資回報率。
這些好處AI平台Bluecore說這對零售業務產生,使用強大的人工智能和機器學習技術。我們采訪了Bluecore CEO Fayez Mohamood更多地了解產品。
在一個句子或聲明,描述Bluecore。
Bluecore零售營銷技術公司,與超過400個零售商客戶通信轉換成行動最好通過激活見解客戶身份,十字路口的現場行為,而且,最獨特的,零售商的產品集。
如何Bluecore使用人工智能(即機器學習、自然語言生成自然語言處理、深度學習,等等)?
我們使用人工智能發展零售營銷以外的任務和對戰略,推動高附加值的業務成果(如提高收入,降低利潤率,和最佳運行效率的產品級別)。
我們建立基礎的一個基本前提:客戶積極回應消息其特定利益相關的產品和購買周期內獨特的地位。能夠對某一特定客戶與他們獨特的一對一交互產品的精度水平並不簡單,但這是我們的專業。
我們的技術首先必須理解每個客戶是誰,什麼時候他或她是在他們的旅程。然後需要知道什麼產品他/她參與(如查看,點擊,搜索,添加到購物車)或購買。和它的規模:我們在我們的客戶基礎相結合,管理超過4億獨特的客戶和產品集比沃爾瑪和僅次於亞馬遜。
通過把一個零售商的行為和產品數據到特定的客戶,我們可以描述一個全麵的每個客戶和他們的曆史與零售商的產品之間的關係。我們的技術使用這種高度細致入微的了解每個客戶開始預測他或她的未來與特定的產品在一個非常高級的準確性。
我們平台的人工智能層可以識別,例如,客戶對某些產品具有親和性,即使他們從來沒有把這些產品。可以確定客戶有價格的敏感度,因此需要轉換一個折扣,如果客戶願意支付全價(因此我們應該驅動轉換不提供折扣)。了解誰是最有可能的轉換,可以直接廣告收入對這個非常特殊的觀眾而不是觸及廣泛的人購買的可能性較低。AI甚至深達確定如果一個客戶生產的風險,如果是這樣,製定最好的方法重燃,客戶的利益。
與任何合法的機器學習模型中,我們變得更聰明,因為它是美聯儲更多的數據,因此,更多的零售商可以吸引客戶和讓他們回到網站與產品進行互動,更精確的預測。我們信用高水平的可複製的成功精英和不同組數據科學家們有很深的體驗培訓模式和發展更好的可解釋性。
你認為今天人工智能的局限性,因為它存在嗎?
有很多談論一般的人工智能軟件能夠實現任何目標放在前麵,反映出一種潛在相信人工智能可以思考和推理。這並非如此。
AI公司限製自己當他們忘記了這一點,並試圖解決多個集同時或斷開連接的問題,像傳統的軟件公司和各行業廣泛或水平。很好的人工智能的關鍵是關注它調動培訓掌握一個非常具體的問題設置為一個特定的行業垂直,用例或用戶類型。
這個問題應該由多個變量的特點,每一個都是實時變化的,在規模,影響整體方程每一次。它還應該有明確定義的參數。AIs需要邊界。
這就是為什麼重要的是要選擇一個垂直行業,一個特定的用例或用戶類型。對我們來說,這是零售。我們理解在粒度級別的零售商正試圖實現增終身顧客價值,更高的收入,提高盈利能力,降低攪拌挑戰,站在他們的方式和眾多的路線來實現這些目標。這使得我們優化我們的機器學習算法來優化這些結果和繞過這些障礙。
我們處理的數據是非常不同的數據類型金融公司處理。客戶是不同的,以及他們如何購買是不同的。機器學習模型必須考慮所有這些。AI將會繼續被限製,如果AI開發者不認識需要專注於早期。
你認為人工智能的未來潛在的市場和銷售嗎?
有一個巨大的機會讓AI影響品牌大規模直接連接到個人消費者。not-nor從未將be-humanly零售商可以深入了解每一個的偏好和未來需求的客戶和訪客。然而,這是消費者所期望的。如果消費者跟品牌甚至一次,然後,品牌目標用一個無關緊要的信息或產品下次他們來到聯係消費者品牌問題的重要性。
AI也會使商業決策,營銷人員不能由於缺乏可見性的大規模數據集。例如:“這組產品不夠快速移動,但鑒於有限的預算和一個特定的郵件列表的顧客滿足X, Y, Z的資格,我們可以實現銷售目標,同時保持一個高水平的相關性與客戶。”
是什麼讓Bluecore不同於競爭或傳統解決方案?
首先,我們是世界上唯一的係統理解和可以激活每個產品在零售商的產品目錄,提供可見性與每個產品相關的所有客戶交互,並連接所有的個人電子郵件身份,在規模。
第二,我們是唯一的解決方案,就能將這些客戶交互實時分析,讓品牌響應客戶和特定於產品的事件在他們的網站上,根據數據預測best-next行動。
第三,我們集中在很大程度上使部署方便最終用戶(真正的)。零售營銷的第一個問題通常是,“什麼是快速贏得我可以在我的皮帶嗎?“所以有時很難賣出"輕鬆集成”作為主要的價值主張。但一旦沉迷於業務價值營銷人員,他們的第二個問題將不可避免地,“哦,我的上帝,這是將是一個總疼痛站起來嗎?”
我們公司建立在零售商能夠得到足夠的數據開始工作的大門。我們有一個團隊,我們稱之為“前進部署工程師”誰知道如何一個零售商的網站的結構映射到實際上是有用的東西。有很多很困難的東西,我們為你處理。我們知道如何範圍,我們知道如何在45至60天。
誰是你的原型客戶的公司規模和行業嗎?
從技術的角度來看,理想的Bluecore客戶是一個在線零售商至少有50000到100000每月獨立訪客,至少幾百產品在網站上。這將確保我們可以撿起足夠的數據使零售商的平台是有價值的。
從更多的定性的角度來看,營銷人員和團隊與我們合作的一些最敏捷和好奇的業內專業人士。這些團隊願意並渴望測試和迭代內的平台,他們與我們的客戶成功團隊緊密合作,確保他們為顧客提供最好的體驗,駕駛最收入業務,這樣做最直觀的和無縫的工作流。
的主要用例是什麼Bluecore營銷人員和銷售人員嗎?
一些主要的用例包括:獲取新增客戶(瀏覽器轉化為購買者),將一次性買家重複買家(駕駛第二購買),轉換lost-buyers,幫助客戶發現新產品。
人工智能在營銷上任何其他的想法,或者建議營銷者剛剛開始探索人工智能的可能性?
這些類型的設施使內部AI冠軍看起來良好的,那些讓人們花更多的時間在戰略思考而不是做任務。傳統上,企業軟件的目標是把東西存在,使之更為高效。人是錯誤的,當他們認為基於ai企業級軟件完全改變了一切。這不是關於新事物你可以做,而是做事情你已經做更有效率。