קמעונאים בישראל מבקשים להוכיח החזר השקעה מדויק לקמפיינים עתירי חשיפה, במיוחד כאשר פרזנטורים מובילים מייצרים עלייה בלקוחות חדשים, במכירות ובתנועת מבקרים בסניפים. יחד עם זה, קיים אתגר לא קטן של ייחוס ומדידה: כיצד לקבוע את התרומה המדויקת של קמפיין יחיד בתוך תמהיל מדיה ודיגיטל עשיר, ולהמיר אותה להחלטות השקעה ותכנון מלאי מושכלים.
בינה מלאכותית מאפשרת לבנות מודלי ייחוס מרובי מגע, לחזות ביקושים ולהצליב נתוני מכירות עם דפוסי תנועת מבקרים כדי לבודד את תרומת הקמפיין למדדים עסקיים כגון לקוחות חדשים, מכירות ותנועת רגליים. ההיתכנות הארגונית נשענת על איסוף וניקוי נתונים עקביים בין אונליין לאופליין, תיאום בין שיווק, חנויות וכספים, וביסוס מודלים ובקרות איכות נתונים המונעים ייחוס יתר או חוסר. במקרים מורכבים, למשל כאשר יש חפיפה בין פעילויות קד״מ וערוצים רבים, ניתן להסתייע ב־יועץ בינה מלאכותית לאפיון את האתגר, התאמת תהליכי עבודה ולכידת מדדים מדידים לאורך זמן.
- אבחון ממוקד: הגדרת שאלות מדידה ברורות סביב לקוחות חדשים, מכירות ותנועת מבקרים, ותיחום אחריות בין צוותי שיווק, מסחר אלקטרוני, חנויות וכספים.
- ארכיטקטורת פתרון וישימות: מיפוי זרימות נתונים מנקודות מכירה, אתרי מסחר, אפליקציות ורשתות חברתיות אל מאגר מאוחד, עם זהויות לקוח עקביות והפרדת שכבת נתונים, מודלים ותצוגה ניהולית.
- יכולות ותהליכי עבודה: ניתוח השפעת קמפיינים על לקוחות חדשים, קישור בין תנועת מבקרים בסניפים לבין מכירות, מודלי חיזוי לביקושים בעקבות חשיפה פרסומית, וניסוי קריאייטיב מבוקר להערכת תרומת המסר.
- ניסויים ומדדים: הקמת תשתית לניסויי החזקה ואזורי ביקורת, הגדרת מדדים כגון שיעור גידול בלקוחות חדשים, שינוי במכירות ובתנועת מבקרים, ורווחיות לקמפיין, לצד הערכה מתמשכת ושיפור המודל.
- הטמעה וניהול שינוי: הטמעת דוחות החלטה לצוותי שטח ומטה, תיעוד ושקיפות מתודולוגית, והכשרת בעלי העניין לפרשנות זהירה של תובנות כדי לחזק משמעת תקציבית ותכנון מסחר.
