Koniec ze zgadywaniem intencji zakupowych: jak technologia pomaga idealnie trafiać w potrzeby klientów?

Jeszcze niedawno firmy opierały swoje działania marketingowe na intuicji, danych demograficznych i historycznej sprzedaży. Marketerzy brali pod uwagę wiek, płeć oraz miejsce zamieszkania, co nie zawsze dawało oczekiwane wyniki sprzedażowe. Skuteczna optymalizacja strategii marketingowej jest jednak możliwa dzięki zastosowaniu nowoczesnych technologii.

Spis treści

1 Czym są intencje zakupowe?

2 Technologia a trafianie bezpośrednio w potrzeby klientów

2.1 Analiza zachowania użytkownika na stronie

2.2 Personalizacja ofert w e-commerce

2.3 Wykorzystanie danych z wyszukiwarek

2.4 Remarketing

2.5 Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta

3 Technologia a intencje zakupowe – podsumowanie

Czym są intencje zakupowe?

Intencja zakupowa to wskaźnik, który opisuje, w jakim stopniu potencjalni klienci są skłonni kupić dany produkt lub usługę w określonym czasie. Wspiera marketerów w podejmowaniu strategicznych decyzji i określa, na jakim etapie procesu decyzyjnego znajduje się klient. Co więcej, pomaga w projektowaniu skutecznych kampanii marketingowych, poprawia doświadczenia użytkowników, zwiększa współczynniki konwersji i napędza długoterminową sprzedaż.

Jest wiele różnych intencji zakupowych. Jedną z nich jest informacyjna – użytkownik dopiero zbiera dane i zastanawia się nad rozwiązaniem problemu. Kolejną jest nawigacyjna, związana z poszukiwaniem np. konkretnego sklepu lub marki. Intencja porównawcza oznacza chęć zakupu i porównywanie rozwiązań. Transakcyjna wiąże się z podjętą decyzją zakupową. Inną możliwą intencją jest ponowny zakup.

Z pomocą sztucznej inteligencji da się określić, czego dokładnie szuka użytkownik i na tej podstawie zaprezentować mu odpowiedni produkt.

Technologia a trafianie bezpośrednio w potrzeby klientów

Algorytmy AI potrafią analizować ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym i wykrywać wzorce zachowań, które dla człowieka mogą być trudne do zauważenia. Na tej podstawie przewidują, które produkty mogą zainteresować użytkownika oraz jaki komunikat marketingowy będzie dla niego najbardziej przekonujący.

Analiza zachowania użytkownika na stronie

Systemy analityczne monitorują zachowania userów. Chodzi o kliknięcia, czas spędzony na podstronach, przewijanie czy dodawanie produktów do koszyka. Dzięki temu mogą rozpoznać moment, w którym użytkownik zaczyna poważnie rozważać zakup. Wykorzystuje się do tego:

Google Analytics (m.in. analiza ścieżek użytkownika),
Hotjar (tworzenie map cieplnych – na co zwracają uwagę użytkownicy na stronie),
Microsoft Clarity (analiza kliknięć).

Przykład: użytkownik kilkukrotnie ogląda ten sam model laptopa. System wyświetla mu promocję lub wysyła przypomnienie o produkcie.

Personalizacja ofert w e-commerce

Analiza historii zakupów i przeglądanych produktów umożliwia optymalne dopasowanie reklamy. To kluczowy element rozwoju e-commerce. Wykorzystuje się do tego np. Salesforce Commerce Cloud (personalizacja doświadczeń zakupowych) i Adobe Commerce (zaawansowane rekomendacje).

Przykład: internauta kupuje buty do biegania. System automatycznie proponuje odzież sportową, skarpety biegowe lub zegarek sportowy.

Wykorzystanie danych z wyszukiwarek

Weryfikacja zapytań pozwala zrozumieć, czego dokładnie szukają użytkownicy i na jakim etapie procesu zakupowego się znajdują. Wykorzystuje się do tego m.in. Google Search Console (analiza fraz, które doprowadziły do odwiedzin na stronie) i Google Ads (analiza popularności zapytań i ich konkurencyjności).

Przykład: użytkownik wpisuje frazę w wyszukiwarkę, np. „najlepszy ekspres do kawy do 1500 zł”. W wynikach widzi reklamę sklepów, które oferują taki produkt.

Remarketing

Remarketing polega na ponownym dotarciu do użytkowników, którzy odwiedzili stronę lub oglądali konkretny produkt. Wykorzystuje się do tego m.in. Google Ads (kampanie w sieci reklamowej Google) i Meta Ads Manager (reklama na Facebooku i Instagramie).

Przykład: użytkownik ogląda dany produkt, ale opuszcza sklep. Po jakimś czasie w mediach społecznościowych widzi reklamę tej samej oferty.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta

Chatboty i systemy AI pomagają użytkownikom szybciej znaleźć odpowiedni produkt. Do takich rozwiązań należą m.in. Intercom (chatboty i automatyzacja rozmów z klientami) i Zendesk (automatyzacja odpowiedzi).

Przykład: klient zadaje pytanie, np. „Szukam laptopa do pracy i montażu wideo”. System je analizuje i proponuje modele spełniające wymagania techniczne.

Nie można zapominać o roli LLM-ów (Large Language Model). Dowiedz się więcej o pozycjonowaniu AI: https://smartbuzz.pl/pozycjonowanie-ai. Firmy powinny koncentrować się nie tylko na pozyskiwaniu ruchu organicznego w Google. Duże znaczenie mają cytowania AI Overviews. To dzięki nim możesz budować wizerunek eksperta i osiągnąć wyższą konwersję.

Technologia a intencje zakupowe – podsumowanie

Dzięki technologiom analitycznym i systemom AI możesz zbierać i analizować dane, a następnie wykorzystać je do interpretowania intencji zakupowych. Z ich pomocą jesteś w stanie tworzyć jeszcze skuteczniejszą komunikację marketingową.

Artykuł przygotowany przez partnera. APPLEMOBILE.PL nie bierze odpowiedzialności za treść. Artykuł, który teraz czytasz jest wpisem sponsorowanym. Został przygotowany przez współpracujący z nami podmiot na zasadach komercyjnych. Dzięki temu, że pojawił się na tej stronie, możemy finansować publikowanie innych wpisów, w tym newsów, recenzji czy poradników. APPLEMOBILE nie ma wpływu na treść tego artykułu. Nie ponosi odpowiedzialności za prawdziwość informacji, opublikowaną grafikę i słuszność tych treści. Dokładamy jednak wszelkich starań, aby partnerzy, którzy z nami współpracują dbali o jakość i prawdziwość publikowanych przez siebie treści komercyjnych.