個別化された購買経験の提供
個別化された購買経験の基本は、顧客の行動や選択を理解することにあり、そうすることで顧客に対し正しい商品を設定することができます。顧客の基盤や組織の規模により、顧客の好き嫌いについて知るためには数か月かかったり、毎年観察する必要があるかもしれません。
ビジネス成長や顧客基盤の拡大等の要因や他の要因は、既存の想定を作り直すのに主要な役割を担います。しかしこれらの要因は、手動で評価している際には気づかなかったり、情報のサイロをすり抜けてしまうことがあります。そのため、購買の動きや顧客データを保存し、計算を行うことができるZiaのようなシステムを持つことが必要です。
クロスセリングやアップセリングを通して、売上を増やす最善の方法の一つは、顧客が購入したい商品を提案することです。顧客の好き嫌いを推測する際には、最近の購買パターンや関心、過去の購買履歴といったような、複数の要因が働きます。
Ziaは、これらの要因を考慮し、該当の顧客に対し最適な商品を見極めることができます。
例えば、Ziaのレコメンドは以下の要因に基づいています:
・以前の購買履歴:ある商品を買った顧客は、似ている商品の購入を提案されます。これは、顧客がその商品に対してより関心を持つ可能性があるためです。
・顧客の関心:スパム対策のソフトウェアに関心を示している顧客は、似ているソフトウェアが提案されます。
・他の顧客の購買履歴:携帯電話を購入した顧客は、携帯ケースや画面保護フィルム、イヤホンも購入する傾向があります。これらの商品は、よく一緒に購入される商品として、携帯電話を購入するすべての顧客に提案されます。
ビジネスプランやマーケティング案を作成、売上を増やす戦略構築、特定の顧客グループをターゲットとする正しいキャンペーンの企画は、ビジネス全体の方向性を決定する手助けになります。Ziaの予測設定システムは、現在のビジネスパターンを分析し、異なる決定に関する成果を表示することができます。
Ziaは以下のように予測することができます:
顧客が特定の計画や商品に興味があった場合、
・収益増加の見込み(産業の種類別)
・給与予測、もしくは新規雇用や事前計画をするための、財務/人事チームに対する注意喚起
Ziaは現記録内のデータを使って自主学習できます。特定のものを予測するために学習データとして認識すべき記録の種類を指定することができます。