قد لا تكون مجنونًا - قد تدفع أسعارًا أعلى من الآخرين

من الصعب ألا تغضب من ارتفاع أسعار كل شيء مقارنة بما كان عليه الحال قبل بضع سنوات فقط. لكن الأشخاص الذين يقومون بنفس مشترياتك بالضبط لا يدفعون بالضرورة نفس الأسعار التي تدفعها أنت بالضبط.

وقد اتضح لي هذا الأمر قبل بضعة أسابيع عندما أرسل لي أحد الأصدقاء رسالة نصية تفيد بأن ستاربكس يقدم عرضاً ترويجياً لشراء مشروب واحد والحصول على مشروب مجاناً. ولكن عندما سجلت الدخول إلى التطبيق، لم أجد العرض في أي مكان.

لماذا كان صديقي يحصل على معاملة خاصة؟

من المحتمل أن تكون ستاربكس قد استخدمت الذكاء الاصطناعي لتحديد أن صديقي إذا عُرض عليه العرض الترويجي سيقوم بعملية شراء لم يكن ليقوم بها لولا ذلك، في حين أنني كنت سأقوم بالشراء بغض النظر عن ذلك، كما قال شيخا جين، الشريك الرئيسي في قسم المستهلكين وتجارة التجزئة في أمريكا الشمالية في شركة Simon-Kucher الاستشارية.

لقد نجح النظام بالنسبة لي، فمجرد فتح التطبيق للتحقق مما إذا كان لديّ العرض الترويجي جعلني أطلب، ودفعت السعر الكامل.

وقالت إنه من المستحيل تحديد كيف توصلت أنظمة ستاربكس بالضبط إلى هذا الحكم الصحيح عني - على الرغم من أن سلوكي السابق في التسوق وسلوك التسوق الخاص بعملاء مشابهين كان من المؤكد أنه كان من العوامل التي ساهمت في ذلك.

رفضت سلسلة المقاهي التي تتخذ من مدينة سياتل مقراً لها مشاركة ما يغذي نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها، والذي يُطلق عليه اسم Deep Brew. ومع ذلك، فقد أكد متحدث باسمها أن الذكاء الاصطناعي يدعم العروض الفردية التي ترسلها للعملاء.

استراتيجية التسعير المخصصة هذه ليست فريدة من نوعها بالنسبة لستاربكس. فالشركات تستفيد بشكل متزايد من بيانات العملاء، المستمدة غالبًا من برامج الولاء، بالتنسيق مع نماذج التعلم الآلي لتسعير السلع والخدمات بشكل فريد بناءً على استعداد الفرد للدفع.

والهدف النهائي: "دفعك إلى شراء المزيد من السلع، أو شراء نفس السلع مرة أخرى أو إنفاق المزيد على نفس السلع".

تكتيكات التسويق التقليدية على المنشطات

لا تزال الشركات تستخدم تكتيكات التسويق التقليدية المجربة والحقيقية، مثل تقسيم العملاء الذين يظهرون سلوكًا وتفضيلات شرائية متشابهة، ومراعاة موقع المتسوق والوقت من العام على سبيل المثال.

وقد استخدمت الشركات هذا النوع من المعلومات لتقديم أسعار مختلفة بشكل فعال لمجموعات مختلفة من المستهلكين. كان عليهم في الماضي استخدام شبكة واسعة جدًا للقيام بذلك، كما قال جيم بريسلي، نائب الرئيس الأول لتحليلات المستهلكين في الولايات المتحدة في شركة NielsenIQ، وهي شركة متخصصة في تحليلات المستهلكين. ربما كان ذلك ينطوي على إرسال القسائم بالبريد إلى المنازل الواقعة في حي معين أو تخصيص الصفقات للأشخاص الذين ينقرون على أنواع معينة من الإعلانات أو يقرأون منشورات معينة على الإنترنت.

حاولت الشركات لسنوات استهداف العملاء من خلال استخلاص الإحصائيات إلى تفضيلات فعلية.

وقال بريسلي إن ما تغير الآن مع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي هو مستوى التطور والدقة الذي يمكن من خلاله إجراء هذه الأنواع من التنبؤات.

باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات الآن الإجابة على أسئلة مثل: "ما الذي سيشتريه هذا الشخص بعد ذلك؟ ما الذي نعتقد أنه سيكون على استعداد لدفعه؟ من أين سيشتري؟ ومتى سيشتريها؟".

قال مات بافيتش، المدير الأول للاستراتيجية والابتكار في شركة ريفيونيكس، وهي شركة ذكاء اصطناعي متخصصة في مساعدة تجار التجزئة على تحديد الأسعار، إن هدفها ليس إخبار تجار التجزئة بالمبلغ الذي يجب أن يفرضوه على العملاء الأفراد بالضبط. وبدلاً من ذلك، فإن هدفها هو تزويد الشركات "بجميع التحليلات والسيناريوهات التنبؤية" لمعرفة الأسعار بنفسها.

فبدلاً من انتظار استجابة العملاء في الوقت الفعلي لتغيرات الأسعار، يحصل عملاء ريفيونيكس على مجموعة أدوات لاختبار الأسعار مسبقاً. ثم، من خلال التنبؤ بكمية المستهلكين الذين سيشترون عند نقاط سعرية مختلفة، تساعد ريفيونيكس تجار التجزئة على إدارة مخزونهم.

يمتد التخصيص إلى ما هو أبعد من الأسعار إلى استهداف العملاء. لذا، على سبيل المثال، قد تتم صياغة الإشعار الذي تتلقاه لإبلاغك بعملية بيع بشكل مختلف تمامًا عن الإشعار الذي يتلقاه عميل آخر عن نفس عملية البيع.

صرحت ماري وين بيلكينجتون، نائب الرئيس الأول لعلاقات المستثمرين والعلاقات العامة في شركة Tractor Supply Co، لشبكة CNN أنها دخلت مؤخرًا في شراكة مع ريفيونيكس لأنها أرادت تعديل الأسعار بنجاح أكبر مع "السوق باستمرار" من أجل "جذب العملاء والاحتفاظ بهم".

وقالت إن الهدف من الشراكة مع ريفيونيكس لم يكن لمعرفة إلى أي مدى يمكنهم رفع أسعارهم دون إبعاد الكثير من العملاء. بدلاً من ذلك، كان الهدف هو "تنظيم عروض محددة مخصصة للعملاء." وقالت إن هذا "غالباً ما يؤدي إلى أسعار أقل وقيمة أفضل على المنتجات والخدمات التي يحتاجها عملاؤنا."

وبالطبع، كما في حالة تجربتي في ستاربكس، يمكن أن يؤدي ذلك أيضًا إلى تحديد العملاء الذين لا يحتاجون إلى عروض ترويجية على الإطلاق.