Miten modernit tavaratalot voivat hyötyä keinoälystä?

Jukka Aminoff

Kaikkialla kohistaan siitä, että miten keinoäly tulee muuttamaan ja muokkaamaan eri teollisuuksia. SIksi onkin hyvä pohtia pysähtymään keinoälyn tuomia mahdollisuuksia tavarataloille, joista osa menestyy erittäin hyvin, kun taas toiset ovat konkurssien partailla. Keinoäly on toki erittäin laaja osa-alue. Siksi onkin syytä rajata teemaa hieman.

Kasvojentunnistusknologia on kehittynyt keinoälyn ansiosta valtavaa vauhtia viimeisten vuosien aikana. Laadukkaimmat teknologiat kykenevät tunnistamaan 70-98 prosenttia kaikista kasvoista. Osumatarkkuudet ovat siis huippuluokkaa. Tämän takia aihepiiri herättää runsaasti keskustelua kansalaisten turvallisuudesta ja yksityisyydestä ympäri maailman.

Ajatellaan kuitenkin niin, että eläisimme yhteiskunnassa, jossa yritykset voisivat käyttää markkinointitietojaan eettisesti ja vapaasti sekä yksityishenkilöiden tiedot olisivat täysin turvassa verkkorikollisilta ja muilta ulkopuolisilta taholta. Miten tavaratalo kykenisi hyödyntämään kasvojentunnistusteknologiaa parempien asiakaskokemuksien aikaansaamiseksi?

Keinoälyn avulla voidaan seurata sitä, miten asiakasvirrat menevät tavarataloissa, eli mitkä osastot, brändit ja tuoteryhmät keräävät eniten asiakasvirtoja ja kuinka asiakasvirrat kietoutuvat myyntiin. Asiakasvirtojen avulla voidaan nähdä, että mitkä tavaratalon osa-alueet ovat katveessa sekä pohtia keinoja siihen, että miten asiakasvirtojen suuntia voidaan muokata.

Tulisiko osastoja, brändejä ja tuoteryhmiä siirtää eri paikkoihin vai ei? Tulisiko tiettyjä osastoja, brändejä ja tuoteryhmiä poistaa valikoimista ja korvata niitä uusilla? Vai riittäisikö pelkästään se, että näkyvämmän viestinnän ja paremman tilasuunnittelun keinoin saadaan asiakasvirtoja kulkemaan tavaratalon hiljaisiin osiin? Keinoälyn keräämät tiedot antavat nopeasti ja tehokkaasti arvokasta tietoa, mutta toimenpide-ehdotukset ovat viime kädessä ihmisten vastuulla.

Keinoäly kykenee myös palvelemaan yksityishenkilöitä. Kasvojentunnistusteknologia kykenee tunnistamaan VIP-asiakkaat sataprosenttisella varmuudella, koska VIP-asiakkaat ovat antaneet oikeuden omiin tietoihin. Kasvojentunnistusteknologia ei kuitenkaan rajoitu pelkästään VIP-asiakkaisiin, vaan teknologia kykenee tunnistamaan lähes kaikki asiakkaat siten, että keinoäly kykenee vertailemaan valokuvia, jotka ovat internetissä, yksittäisiin henkilöihin. Eli mitä enemmän valokuvia löytyy yksittäisestä henkilöstä sosiaalisesta mediasta ja hakukoneista, sitä suuremmalla varmuudella on mahdollista tunnistaa kyseinen henkilö ja mahdollisesti myös yksittäisen asiakkaan mieltymykset. Myyjät voivat nähdä ruuduilta VIP-asiakkaiden nimet ja tiivistetyn ostohistorian, joka voi auttaa paremman asiakaspalvelun antamisessa. Asiakkaita voidaan myös helposti merkitä erilaisten tunnisteiden tai numeroiden avulla, jotka kertovat siitä, että onko kyseessä asiakas, joka on ostanut vähän vai onko kyseessä vakioasiakas, joka on ostaa paljon.

“Miten voimme auttaa Mr. Bond?”

VIP-asiakkaita voidaan kuitenkin palvella kaikista parhaiten, koska he ovat antaneet luvan tietojen keräämiseen. Tavaratalo kykenee tunnistamaan asiakkaan mieltymykset ostohistorian kautta ja tunnistamaan mahdolliset tulevaisuuden ostotarpeet siten, että kyseinen henkilö on tarkkaillut tiettyjä brändejä, tuotteita ja osastoja, mutta ostohistoria on niissä vähäinen. Tämä voi olla merkki siitä, että on löytynyt uutta harkittavaa ja ostopäätös odottaa. Kyseessä voi olla myös merkki siitä, ettei ole löytynyt mitään ostettavaa. Pahimmassa tapauksessa tuotteet on ostettu muualta. Kaikki tiedot ovat yhtä arvokkaita. Tärkeintä olisi kuitenkin saada tietoa siitä, että mikä asia on kyseessä ja miten tavaratalo voisi muuttaa asioitaan siten, että myönteisiä ostopäätöksiä tulisi jatkossa.

VIP-asiakkaiden kohdalla on myös mahdollista harjoittaa jälkimarkkinointia. Eli samaan tapaan kuin Amazon-verkkokauppa harjoittaa asiakkaiden kanssa, eli kun asiakas on katsonut jotain tiettyä tuotetta riittävän paljon, Amazon lähettää myöhemmin sähköpostia, jossa suositellaan samaa tuotetta ja samanlaisia tuotteita. Tavaratalon jälkimarkkinointi voidaan kuitenkin yhdistää kivijalasta suoraan verkkoon, eli asiakas on katsonut tuotetta kivijalassa, mutta asiakas saakin digiviestin itselleen hieman myöhemmin, koska keinoäly kykenee tunnistamaan sen, että asiakas jätti tuotteen ostamatta. Keinoäly kykenee siis tunnistamaan asiakkaiden mielihaluja ja lähettämään yksilöityjä viestejä eri asiakkaille.

Jälkimarkkinointia voi tapahtua jo tavaratalon sisällä siten, että digitaalisille ruuduille ilmestyy muistutusmainontaa. Muistutusmainonnan suhteen tulee olla kuitenkin mahdollisimman hienovarainen ja -tunteinen, koska asiakkaan vierellä olevat muut asiakkaat voivat huomata sen, että mitä asiakas on aiemmin vilkuillut – joko tavaratalossa, tavaratalon kotisivuilla ja muilla internetin sivuilla. Keinoäly voi pahimmillaan nolata asiakkaan, koska keinoäly haluaa suurella tarmolla myydä mahdollisimman paljon. Siksi keinoälyä tulee hallita, koska keinoäly on tunnollinen idiootti, joka tekee kaikkensa suorittaakseen tehtävänsä.

On myös paljon keskusteltu siitä, että kykeneekö keinoäly tunnistamaan ilmeitä ja hymyjä. Tämä teknologia on vielä suhteellisen alkukantaista. Tunteiden ja hymyjen jäsentely sekä niiden yhdistäminen ostopäätöksiin on haastavaa. Asiakas voi istua tylsistyneenä kahvilassa, eikä tällä ole mitään yhteyttä kahvilan hyvään valikoimaan ja viihtyvyyteen. Toinen asiakas voi olla vihainen, koska asiakkaan stressitaso on korkealla ulkopuolisten asioiden takia ja kyseiset tunteet eivät liity lainkaan tavaratalon toimintaan. Eli tunteiden ja hymyjen syiden jäsentäminen on suhteellisen epätarkkaa. Siksi monet panostavat mielellään numeroihin ja muuhun kerättyyn tietoon, koska nämä auttavat suunnistamaan kaikista parhaiten.

Keinoälyyn pohjautuva kasvojentunnistusteknologia on varsin tehokas kumppani keräämään asiakas- ja markkinatietoja sekä edistämään myyntiä ja lujittamaan asiakassuhteita. Keinoälyssä on kuitenkin aukkoja, jonka takia ihmisten tulee tehdä uusia siirtoja tarkkojen pohdintojen jälkeen.