소매업의 프로그램 광고

Demand Institute에 따르면 인터넷에 액세스하여 무료 현금을 관리하는 옴니 채널 소비자 또는 소위 경제적으로 활동적인 소비자는 전 세계 소비자 지출의 3 분의 1을 담당하며 2025 년까지이 수치는 50 %를 초과 할 것입니다 . 손에 든 스마트 폰으로 구매자의 습관과 요구를 변경하는 것은 소매점과 소비재 제조업체의 전략을 조정하는 힘 중 하나입니다.

향후 5 년 동안 (Forbes에 따르면) 사물 인터넷 기술 구매에 6 조 달러가 지출 될 것이며, Business Insider에 따르면 천만 개의 자율 주행 자동차가 조립 될 것입니다.

모든 관련 트렌드 중에서 향후 5 년 동안 4 가지가 소비자 시장에 가장 두드러진 영향을 줄 것입니다. 기존 기술 인프라 (인터넷, 스마트 폰)의 침투 가속화, 빅 데이터를 기반으로 한 인공 지능 개발, 기계 학습 및 지불 형태의 혁신.

기존 인프라의 보급을 가속화하면 소비자 부문의 기술 개발 단계가 설정됩니다. 오늘날 인터넷은 전 세계 인구의 47 %를 차지하며 불과 3 년 전만해도이 수치는 40 %였습니다. LTE 네트워크는 전 세계 인구의 53 %에 달하는 거의 40 억 명의 사람들을 대상으로하고 있으며, 모바일 소비자 및 스마트 폰의 가격은 전 세계 모든 지역, 특히 소비자 잠재력이 증가하는 저개발 국가에서 하락하고 있습니다.

영국 최고의 온라인 소매업 체인 Shop Direct는 인공 지능의 힘을 사용하여 소비자와 가장 효과적인 통신 빈도 및 통신 채널을 선택하고 특정 개인이 해당 매장과의 연락을 중단 할시기와 이유를 예측하는 모델링을 제공합니다. Tesco는 또한 고객에 대한 방대한 양의 데이터 분석에 의존합니다. 네트워크 판매 시점을 방문하기 전에 고객의 행동과 특정 제품의 선택에 대한이 요소의 영향을 연구합니다. 또한, 모든 통찰력은 전 세계 모든 Tesco 부서에 제공됩니다.

소매 업체 및 제조업체가 AI를 적용하는 또 다른 영역은 마케팅 분석입니다. 이미 오늘날 전문가들은 점점 더 자율적 인 가상 분석을 사용하고 있습니다. 예를 들어, Wizer 플랫폼 (Nielsen Innovate-Forbes 벤처 캐피탈 펀드가 자금을 지원하는 신생 기업 중 하나)은 48 시간 안에 회사의 자체 데이터와 외부 소스를 분석하여 마케팅 담당자의 질문에 대한 답변을 제공 할 수 있습니다. 서비스 기능의 또 다른 예는 스포츠 후원의 효과를 평가할 때 인공 지능을 사용하는 것입니다. 알고리즘의 도움으로 시스템은 텔레비전 방송 분야에 들어가는 브랜드를 독립적으로 감지하여 콘텐츠가 소비되는 화면에 따라 값을 조정합니다 (텔레비전 전송은 Facebook의 온라인 방송과 다르게 인식됩니다). 그러므로,

기계 학습은 또한 인적 노동을 최적화 할 것입니다. 예를 들어, 소비자 패널의 틀 내에서 개별 가구의 구매 내역을 조사 할 때이 작업을 수동으로 수행 한 것보다 더 빠르고 대량으로 수표를 분석하는 데 도움이됩니다. 시간이 지남에 따라 기계는 상점 이름, 주소, 구매 한 품목 목록 및 기타 오류를 최소한의 오류로 확인하여 확인할 수있게됩니다.

일부 주에서는 비 현금 결제 방법이 이미 현금보다 우선합니다. 스마트 폰 보급이 증가함에 따라 이러한 장치는 범용 결제 도구로 바뀔 것입니다. 반면, 상점 개념은 고객이 금전 등록기를 우회하여 판매 지점을 떠나고 구매 한 제품에 대한 정보를 자동으로 읽는 지불 방법 개발에도 영향을줍니다. 이 접근법은 또한 기술적 인 측면을 마무리 할 때 지속 가능한 비즈니스 모델로 전환 할 수있는 상당한 기회를 가지고 있습니다.

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