Tinjauan Umum Perilaku Konsumen
Perilaku konsumen adalah analisis bagaimana pelanggan memilih, menggunakan, dan membuang produk serta layanan, termasuk respons emosional dan perilaku. Dengan semakin banyaknya TouchPoints, menjaga konsistensi komunikasi pelanggan menjadi lebih sulit. AI di pasar ritel dapat menganalisis berbagai TouchPoints menggunakan statistik, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan NLP, serta menyajikannya melalui alat visualisasi data. Ini membantu pengunjung menemukan produk yang mereka butuhkan dengan lebih personal dan tepat waktu. Untuk mendapatkan pandangan 360 derajat pelanggan, analisis perjalanan, pola pembelian, dan perilaku pelanggan menggunakan data belanja daring, produk, dan merek dari situs E-Commerce sangat diperlukan.
Faktor-faktor yang memengaruhi perilaku konsumen dalam ritel meliputi:
- Pribadi: Minat dan pendapat individu yang dipengaruhi oleh demografi seperti usia, jenis kelamin, dan budaya.
- Psikologis: Respons konsumen terhadap pemasaran berdasarkan persepsi dan sikap mereka.
- Sosial: Pengaruh dari keluarga, teman, media sosial, dan pendapatan.
Bagaimana AI mengubah Industri Ritel?
AI mengubah industri ritel dalam beberapa cara, seperti:
- Rekomendasi Produk: AI menganalisis perilaku pelanggan untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, meningkatkan penjualan dan keterlibatan.
- Optimasi Harga: AI membantu pengecer menemukan harga terbaik berdasarkan musim, stok, dan pesaing, yang memaksimalkan laba.
- Penawaran Terbaik Berikutnya (NBO): AI menganalisis data pelanggan untuk menawarkan produk yang paling relevan, meningkatkan akurasi penjualan.
- Optimasi Layanan Pelanggan: AI mengotomatiskan layanan pelanggan melalui chatbot, mempercepat respons dan meningkatkan kepuasan.
- Pencarian Produk: AI mempersonalisasi hasil pencarian produk berdasarkan minat dan riwayat pelanggan, meningkatkan pembelian.
- Segmentasi Pelanggan: AI membuat segmentasi berdasarkan perilaku dan preferensi, memungkinkan pemasaran lebih tepat sasaran.
- Identifikasi Perjalanan Pelanggan: AI melacak perjalanan pelanggan di berbagai saluran, membantu pengecer memahami pengalaman pengguna.
- Prediksi CLV: AI memprediksi nilai seumur hidup pelanggan, memungkinkan pengecer mempertahankan pelanggan bernilai tinggi melalui pemasaran yang tepat.
Kasus Penggunaan AI dalam Industri Ritel
- Kategorisasi Produk
Untuk membantu pelanggan memilih produk dengan tepat, e-Commerce perlu mengotomatiskan pengelompokan produk. AI dalam ritel bisa secara otomatis mengkategorikan produk berdasarkan atribut, gambar, dan video, membuat pencarian lebih mudah bagi bisnis dan pelanggan.
- Peramalan Permintaan Cerdas
AI memungkinkan peramalan permintaan dengan menganalisis data seperti kunjungan, ulasan pelanggan, penjualan, dan stok. Ini membantu meningkatkan efisiensi rantai pasokan, meningkatkan penjualan, mengurangi biaya inventaris, dan memaksimalkan kepuasan pelanggan.