Les détaillants, la saison des fêtes et l'IA et le Big Data

Les vacances approchent déjà, promettant près de 731 milliards de dollars de ventes au détail en novembre et décembre. C’est le moment le plus critique pour les marques de profiter du comportement des acheteurs saisonniers et de promouvoir des campagnes qui concurrencent, capturent et convertissent efficacement les clients en grandes quantités.

Mais de nombreux détaillants perdent la marque parce qu’ils ne le font pas. Découvrez une façon clé de garantir une saison à venir réussie: changez votre stratégie d’apprentissage automatique.

Le comportement de l’acheteur est fondamentalement différent à cette période de l’année, ce qui signifie que les spécialistes du marketing ne peuvent pas bénéficier des mêmes données et algorithmes qu’ils ont fait en août, voire en octobre.

Le manque de préparation et d’ajustement pourrait coûter aux grandes marques pendant les vacances à moins qu’elles ne fassent trois changements.

1. Mettez à jour vos algorithmes pour tenir compte des changements de comportement

Je le répète encore et encore: l’IA en son cœur n’est que des mathématiques, parfois des mathématiques complexes, et c’est aux analystes d’utiliser les données correctes pour que cela en vaille la peine , surtout pendant la période des fêtes. Les algorithmes d’apprentissage automatique n’ont pas de bon sens; Sans hésitation, ils utilisent et croient aux données que vous leur fournissez.

Le comportement des clients est très différent pendant les vacances: vous obtiendrez un afflux d’acheteurs qui ne s’impliqueront à aucun autre moment de l’année, les clients rechercheront des marques et des catégories particulières qu’ils n’avaient pas auparavant, ils achèteront plus vite que la normale et La liste continue. De plus, tout ce qui concerne leur comportement est amplifié à ce moment: le nombre de fois qu’ils visitent et quittent votre site, le nombre de produits et catégories qu’ils consultent, le nombre d’articles qu’ils veulent lister et ajouter à votre panier, etc.

Ces changements d’engagement sont essentiels à comprendre et à aborder, mais les algorithmes ne connaissent pas mieux. La seule façon pour eux de savoir lire ces comportements est de leur dire. Cela nécessite un alignement étroit entre les équipes marketing et data science; ils doivent collaborer sur ce que les modèles devraient traiter cette saison et appliquer les modèles mis à jour aux plusieurs semaines qui composent la saison des vacances.