توسط : اگر چه ایده استفاده از داده و هوش مصنوعی در بازاریابی و خرده‌فروشی موضوع جدیدی نیست، اما موفقیت در اجرای آن نیازمند مجموعه‌ای از اقدامات عملیاتی دقیق است. گروه تپستری (Tapestry) با برندهای مطرحی نظیر Coach، Kate Spade و Stuart Weitzman نشان داده که فراتر از شعار، توانسته زیرساخت‌ها و فرآیندهایی را پیاده کند که واقعاً تحول دیجیتال و مشتری‌محوری را ممکن سازد. در ادامه، به مهم‌ترین اقدامات عملی می‌پردازیم که تپستری برای هوشمندسازی تجربه خرید و اتصال مشتریان به یک اکوسیستم داده‌محور انجام داده است.
۱. یکپارچه‌سازی داده از کانال‌های مختلف
ایجاد پلتفرم مرکزی داده (Data Platform)
تپستری ابتدا داده‌های پراکنده (فروشگاه‌های فیزیکی، فروش آنلاین، اپلیکیشن‌ها و شبکه‌های اجتماعی) را گردآوری و در یک پلتفرم یکپارچه ذخیره کرد. این کار با جایگزینی سیستم‌های قدیمی با پایگاه داده واحد امکان‌پذیر شد و تیم‌های بازاریابی و عملیاتی توانستند به اطلاعات مشتریان در لحظه دسترسی داشته باشند.
یکپارچگی میان برندهای زیرمجموعه
Coach، Kate Spade و Stuart Weitzman هرکدام سیستم‌های جداگانه‌ای برای مدیریت مشتری داشتند. تپستری با اتصال این سیستم‌ها، توانست نمایی ۳۶۰ درجه از مشتریانی که ممکن است در بیش از یک برند خرید کنند، بسازد.
نتیجه این بود که وفاداری مشتریان به کل مجموعه افزایش یافت؛ زیرا تجربه بهتر و پیشنهادهای مرتبط‌تری از هر سه برند دریافت می‌کردند.
۲. پیاده‌سازی ابزارهای تحلیل داده و هوش مصنوعی
تحلیل‌گرهای پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
تپستری از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار خرید، تقاضای محصول و روندهای بازار استفاده می‌کند. به‌این‌ترتیب، می‌تواند قبل از تمام‌شدن موجودی برخی کالاها در یک منطقه خاص، توزیع انبار را به‌سرعت به‌روز کند.
این ابزارها همچنین به تصمیم‌گیری سریع‌تر در مورد آغاز یا پایان کمپین‌های تخفیف محور کمک می‌کنند.
توصیه‌گرهای محصول (Recommendation Engines)
با جمع‌آوری داده‌های مربوط به علایق، تاریخچه خرید و الگوی مشاهده محصولات توسط مشتری، تپستری الگوریتمی طراحی کرده که پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد.
به‌ویژه در وب‌سایت Coach و Kate Spade، این موتور توصیه‌گر محصولات مرتبط را نمایش می‌دهد تا مشتری احساس کند دقیقاً خواسته و سلیقه او درک شده است.
داشبوردهای لحظه‌ای (Real-Time Dashboards)
برای مدیران فروشگاه‌ها و تیم‌های بازاریابی، داشبوردهای تحلیلی فراهم شده که وضعیت فروش، موجودی، رفتار مشتریان و بازخوردهای شبکه‌های اجتماعی را در زمان واقعی (Real-Time) نشان می‌دهد.
این امر باعث می‌شود تصمیم‌گیری چابک (Agile) در زمینه موجودی انبار، چیدمان فروشگاه و حتی محتوای کمپین‌های تبلیغاتی امکان‌پذیر شود.
۳. توسعه تجربه اومنی‌چنل (Omnichannel)
اتصال فروشگاه فیزیکی و آنلاین
در فروشگاه‌های فیزیکی، تپستری ابزارهایی در اختیار پرسنل قرار داده تا نمایی از تاریخچه مشتری داشته باشند. اگر مشتری خرید آنلاین یا سابقه‌ای از تمایل به محصولات مشخصی داشته باشد، فروشنده در فروشگاه می‌تواند همان محصولات را پیشنهاد دهد.
این تجربه واحد باعث می‌شود مشتری بدون تفاوت میان فضای آنلاین و فروشگاه، حس کند با یک برند یکپارچه روبه‌رو است.
رزرو یا پرداخت آنلاین و تحویل در فروشگاه
مشتری می‌تواند کالایی را به‌صورت آنلاین خریداری یا رزرو کند و در فروشگاه نزدیک محل زندگی تحویل بگیرد. این مدل، زمان انتظار را کاهش می‌دهد و رضایت مشتریانی را جلب می‌کند که هنوز مایل‌اند کیفیت و تناسب کالا را از نزدیک ببینند.
جمع‌آوری و تحلیل بازخورد فوری
پس از خرید، مشتریان از طریق ایمیل یا اپلیکیشن برند دعوت می‌شوند تا نظری درباره تجربه خرید بدهند. هوش مصنوعی با تحلیل این فیدبک‌ها، سریعی‌ترین راهکار رفع مشکل یا پیشنهاد مناسب را پیدا می‌کند.
در مواردی که شکایتی وجود دارد، تیم پشتیبانی به‌سرعت وارد عمل شده تا تجربه نامطلوب مشتری را جبران کند و مانع بازتاب منفی در شبکه‌های اجتماعی شود.
۴. شخصی‌سازی ارتباطات و کمپین‌های بازاریابی
تقسیم‌بندی دقیق‌تر مشتریان
فراتر از سن و جنسیت، تپستری براساس سطح درآمد، الگوهای مصرف، تعامل با شبکه‌های اجتماعی و حتی رنگ و طرح موردعلاقه، مشتریان را سگمنت می‌کند.
هر سگمنت کمپین‌های متفاوتی دریافت می‌کند؛ از طرح‌های مناسبتی خاص تا اطلاع‌رسانی درباره محصولات جدید همان گروه.
کمپین‌های مبتنی بر رویدادهای خاص
اگر مشتری در سال گذشته برای جشن فارغ‌التحصیلی فرزندش یک کیف دست‌دوز خریده باشد، سیستم هوش مصنوعی این موقعیت‌ها را به یاد می‌سپارد و در سال جاری پیشنهاد مرتبط ارسال می‌کند.
این نوع کمپین‌های «مناسبتی» نه‌تنها نرخ بازگشت سرمایه (ROI) بالایی دارد، بلکه حس درک‌شدن به مشتری می‌دهد.
برنامه‌های وفاداری (Loyalty Programs)
تپستری با تشویق مشتریان به عضویت در برنامه‌های وفاداری، داده‌های غنی‌تر از علایق و رفتار آنان به دست می‌آورد. در مقابل، مشتریان هم امتیازها و پاداش‌های ویژه دریافت می‌کنند.
به‌گفته Business of Fashion، این امتیازها به‌صورت گسترده در برندهای مختلف تپستری قابل استفاده‌اند و عامل مشوقی برای خرید (Cross-Buying) است.
کلام آخر
تجربه موفق گروه تپستری نشان می‌دهد که هوشمندی داده‌محور و هوش مصنوعی در خرده‌فروشی‌های مدرن، تنها با شعار و خرید چند نرم‌افزار حاصل نمی‌شود؛ بلکه نیازمند تصمیم‌گیری استراتژیک در سطح زیرساخت، فرهنگ سازمانی و فرآیندهای عملیاتی است. تپستری با اجرای پروژه‌های گام‌به‌گام در یکپارچه‌سازی داده، تحلیل پیشرفته و اومنی‌چنل، توانسته تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده و جذاب برای مشتریان خلق کند.
این رویکرد نشان می‌دهد که برندهای مُد و لوکس، نه‌تنها باید طراحی خلاقانه داشته باشند، بلکه لازم است در مدیریت داده و تکنولوژی نیز نوآور باشند. درس اصلی از این نمونه موردی برای کسب‌وکارها این است که بدون توسعه ساختارهای مبتنی بر داده و تمرکز بر نیازهای فردی مشتری، رقابت در دنیای امروز سخت‌تر از همیشه خواهد بود.
