Sie gehen nicht verrückt - Sie möglicherweise zahlen höhere Preise als andere Leute
Dies wurde mir einige Wochen zurück zu der Zeit bewusst, als ein Freund mir textete, dass Starbucks ein Kaufen Sie einmal, bekommen Sie es kostenlos Getränke-Angebot laufen lässt. Aber wenn ich mich im App anmeldete, fand ich das Angebot überhaupt nicht.
Warum bekam mein Freund Sonderbehandlung?
Es ist wahrscheinlich, dass Starbucks künstliche Intelligenz verwendet hat, um zu ermitteln, dass mein Freund, wenn ihm ein Angebot zugesandt wurde, ein Kauf tätigen würde, das er sonst nicht getan hätte, während ich ein Kauf unabhängig von Angeboten tätigen würde, sagte Shikha Jain, Führungspartnerin der nordamerikanischen Verbraucher- und Retail-Abteilung der Beratungsfirma Simon-Kucher.
Das System hat es mir genau richtig getroffen — einfach das App öffnen, um zu überprüfen, ob ich das Angebot hatte, reichte aus, um zu bestellen und volle Preise zu zahlen.
Es ist unmöglich genau zu sagen, wie Starbucks’ System diese richtige Einschätzung über mich getroffen hat — vermutlich waren meine vorherigen Einkaufsverhalten und das Einkaufsverhalten ähnlicher Kunden wahrscheinlich Faktoren, erklärte sie.
Der Seattle-basierte Kaffeehändler lehnte es ab, seine AI-Modelle zu teilen, die er Deep Brew nennt. Ein Sprecher bestätigte jedoch, dass künstliche Intelligenz die persönlichen Angebote aus, die Kunden erhalten, antreibt.
Diese persönliche Preisstrategie ist nicht einmal an Starbucks beschränkt. Unternehmen nutzen zunehmend Kundendaten, oft abgeleitet aus Loyalitätsprogrammen, in Verbindung mit maschinenlernenden Modellen, um Waren und Dienstleistungen individuell nach der Bereitschaft der Einzelperson zu preisen.
Das Ziel: „Sie zu veranlasen, mehr Artikel zu kaufen, den gleichen Artikel erneut zu kaufen oder mehr Geld auf den gleichen Artikel zu verbringen“, sagte Jain.
Traditionelle Marketing-Taktiken auf Steroids
Unternehmen verwenden weiterhin die erprobten Marketing-101-Taktiken, wie die Kundengruppen mit ähnlichem Einkaufsverhalten und Vorlieben und Berücksichtigung, z.B. des Standorts und der Jahreszeit.
In der Vergangenheit haben sie diese Art von Informationen genutzt, um Preise für verschiedene Kundengruppen unterschiedlich zu berechnen. Das könnte sich auf das Versenden von Coupons an Haushalte in bestimmten Nachbarschaften oder Angebote an Personen, die bestimmte Artikel anzeigen oder bestimmte Online-Publikationen lesen, beziehen.
Unternehmen haben jahrelang versucht, Kunden nach ihren Vorlieben zu zielgruppieren.
Was sich jetzt mit den Fortschritten in der künstlichen Intelligenz geändert hat, ist die Art und Weise, auf welche diese Art von Vorhersagen genau und genau machen können, sagte Jim Presley, Senior Vice President US-Consumer Analytics bei NielsenIQ, einer Unternehmens-Erkenntnisse-Firma.
Mit der Hilfe von künstlicher Intelligenz können Unternehmen jetzt Fragen wie „Was wird dieses Person kaufen? Was glauben wir, dass sie bereit sind, zu zahlen? Von wem werden sie kaufen? Wann werden sie es kaufen?“ beantworten.
Matt Pavich, Senior Director of Strategy and Innovation bei Revionics, einer künstlichen Intelligenz-Firma, die sich spezialisiert auf die Hilfe von Händlern, Preise festzulegen, erklärte, dass sein Ziel nicht darin besteht, Retailern genau wie viel sie einzelnen Kunden verkaufen sollten. Vielmehr ist sein Kerngeschäft, Unternehmen mit „all den Analysen und vorhersagbaren Szenarien“ zu liefern, um Preise selbst zu berechnen.
Statt auf Kunden zu warten, um auf Preisänderungen reagieren zu müssen, erhalten Revionics’ Kunden ein Werkzeug, um Preise vorher auszuprobieren. Dann hilft Revionics Retailern, ihre Bestände zu verwalten, indem sie vorhersagen, wie viel Kunden Käufe an verschiedenen Preisen tätigen werden.
Die Persönalisierung geht auch jenseits von Preisen bis hin zu Zielgruppen. So kann z.B. eine Benachrichtigung, die Sie über eine Verkaufswoche informiert, völlig anders formuliert sein, als eine Benachrichtigung, die einem anderen Kunden über dieselbe Verkaufswoche gesendet wird.
Mary Winn Pilkington, Senior Vice President Investor Relations und Public Relations bei Tractor Supply Co., erzählte CNN, dass sie sich mit Revionics verbündet hat, weil sie mehr erfolgreich Preise an die „immer wandelbare Marktbedingungen“ anpassen wollte, um Kunden anzuziehen und zu binden.
Das Ziel der Zusammenarbeit mit Revionics war nicht, zu sehen, wie hoch sie die Preise anheben können, ohne zu viele Kunden abzuschrecken, sondern „spezielle Angebote individuell für Kunden zu kreieren“. Das führt oft zu niedrigeren Preisen und besserem Wert auf den Produkten und Dienstleistungen, die ihre Kunden benötigen.
Von course kann es auch sehr wohl dazu führen, dass Kunden identifiziert und keine Angebote benötigen, entgegenzutreten.
Die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Unternehmensstrategien ist deutlich erkennbar, wie z.B. Starbucks sie nutzt, um persönliche Angebote anhand des Einkaufsverhaltens und der Bereitschaft der Kunden anzubieten. Dieses Ziel hat den Absicht, Umsätze zu steigern, indem Kunden dazu veranlasst wird, mehr Artikel zu kaufen, den gleichen Artikel erneut zu kaufen oder mehr Geld auf den gleichen Artikel zu verbringen.
