Comment les meilleurs détaillants utilisent l'IA pour engager leurs précieux clients
Les détaillants sont constamment confrontés au défi de capturer un trafic de qualité sur tous les canaux tout en éliminant le bruit et en augmentant les profits. Pour relever ce défi, de nombreux leaders de l'industrie investissent dans des campagnes basées sur l'IA qui captent les rafales d'intérêt des grands dépensiers lorsqu'ils se déplacent entre les points de contact. Comment les meilleurs détaillants utilisent l'IA pour engager leurs précieux clients
Exemples
Scotch & Marques Soda et Deckers. Selon Leon Wharton Hallen, directeur des médias et de la publicité chez Scotch & Soda, AI permet d'identifier et d'atteindre les acheteurs désireux d'acheter plutôt que de parcourir. Pendant ce temps, Michelle Hernandez, directrice du marketing numérique omnicanal chez Deckers Brands, affirme qu'ils ont doublé leurs campagnes axées sur l'IA pour attirer les gros dépensiers, où qu'ils se trouvent.
Les recherches de McKinsey confirment que la valeur de résultat obtenue grâce à l'IA reste solide et globalement cohérente. Cependant, pour libérer tout le potentiel de l'IA, les entreprises doivent repenser leurs modèles commerciaux et perturber la façon dont le travail est effectué. Cela met au défi les spécialistes du marketing de détail qui sont invités à expérimenter de nouvelles façons de générer de la valeur commerciale tout en maintenant une rentabilité stable.
Pour aider à décomposer ce défi en étapes gérables, 12 leaders de l'industrie ont été invités à partager comment ils ont progressivement testé des campagnes basées sur l'IA pour se préparer à une saison des fêtes réussie. Quatre phases distinctes et des conseils et stratégies critiques pour réussir ont été identifiés.
Explorez et engagez-vous à un point de départ.
Le service de livraison français Chronopost a décidé de tester soigneusement les publicités basées sur l'IA avant les fêtes de fin d'année, lorsque ses clients B2B expédient des volumes plus importants de colis, ce qui se traduit par une augmentation du chiffre d'affaires et une amélioration de la rentabilité. Le détaillant en ligne Fragrance.com a d'abord hésité à laisser l'IA façonner ses marques de luxe’ sur tous les canaux, car ils faisaient déjà de la publicité via des campagnes Shopping standard réussies et rentables. Cependant, les vents contraires économiques et la concurrence accrue ont fait comprendre à l'équipe marketing que les publicités alimentées par l'IA pourraient leur donner un avantage, ce qui se traduirait par une augmentation des revenus. La chaîne de magasins nord-américaine Michael's a fondé ses hypothèses sur des apprentissages antérieurs et a extrait des informations de solutions éprouvées pour attirer de précieux clients en temps réel.
Expérimenter et favoriser une culture de test et d'apprentissage
scotch & Soda croit que l'expérimentation de l'innovation est la façon dont elle peut réussir et se différencier dans un environnement concurrentiel. En testant de nouvelles approches dans un environnement contrôlé, l'entreprise peut rapidement apprendre des échecs et doubler ce qui fonctionne tout en se concentrant sur les paramètres qui comptent. Coco, marque de beauté basée à Singapour & Eve a commencé petit et a optimisé ses campagnes pour apaiser les inquiétudes concernant la dilution de la rentabilité, ce qui a entraîné une augmentation des revenus et une baisse du coût par conversion. Bol.com, une place de marché en ligne populaire aux Pays-Bas et en Belgique, a utilisé la fonctionnalité Experiments de Google pour éclairer sa décision de faire passer ses campagnes Shopping standard à une solution basée sur l'IA.
Affiner et mettre à l'échelle.
Le détaillant d'articles de plein air nord-américain REI a affiné ses campagnes cross-canal en analysant les données et les informations de la saison des fêtes précédente. En comprenant ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné, l'entreprise a pu affiner son ciblage et son message pour attirer les gros dépensiers sur tous les canaux. Le détaillant français de produits de beauté Sephora a intensifié ses campagnes basées sur l'IA en introduisant des recommandations de produits plus personnalisées en fonction des préférences des clients et des achats antérieurs.
Optimiser et mesurer
Le détaillant de vêtements australien City Beach a utilisé les stratégies d'enchères intelligentes de Google pour optimiser ses campagnes et mesurer son succès. En définissant les revenus comme indicateur de réussite principal et en utilisant les stratégies d'enchères intelligentes pour ajuster automatiquement les enchères en fonction de la valeur de conversion attendue, l'entreprise a pu augmenter ses revenus tout en maintenant sa rentabilité.
En conclusion, les détaillants qui cherchent à augmenter leurs profits et à capturer un trafic de qualité devraient envisager d'investir dans des campagnes basées sur l'IA. En s'engageant sur un point de départ, en expérimentant, en affinant et en optimisant leurs campagnes, les détaillants peuvent se préparer à une saison des fêtes réussie et rester compétitifs dans un paysage de vente au détail en évolution rapide.
