零售商在2021年的增長方面雖然也不會那么強勁，但預計零售商仍會在忠誠度和保留率上有所投入。事實上，最近的一項首席營銷官(CMO)調查發現，73%的CMO在未來一年里要依賴現有客戶，而不是發展新市場。而對于零售商來說，幸運的是，我們現在正處于人工智能和機器學習技術解決方案的匯合點上，這一類的解決方案非常適合當下，可以為品牌商充分利用旗下數據培養這些持續客戶關系提供絕好的機會。
2021年品牌忠誠度狀況
不幸的是，品牌商在過去的十年里對顧客忠誠度造成了重大損害。聽起來可能有點殘酷，但零售商以犧牲客戶保留率為代價，不惜面向廣泛的客戶群提供全面折扣，掀起了無底價格戰。消費者漸漸習慣了貨比三家，特定類別的產品對許多人來說已經變得無關緊要。消費者不再在選特定產品時選擇某個品牌，而是一切唯價格至上。沒有大折扣就別指望有回頭客。
但最近的趨勢表明，這種品牌忠誠度下滑的情況又回歸到大流行前的樣子。一項訪問了3,800名消費者的研究顯示，在大流行封城措施之前的一個月里，多個年齡段的品牌忠誠度實際上還在同比增長。大流行開始后影響到購物習慣(和折扣策略)，零售商也轉向電商，同樣的忠誠度是否會持續下去還有待觀察。零售商最后一年里的無底砍價可能毀掉了一些客戶的良好意愿。
零售商在2021年面臨的挑戰，就是重新點燃大流行前建立的忠誠度火花。2020年里零售商做得最多的是實現銷售最大化，往往以犧牲利潤為代價，而在2021年里零售商應該采用更聰明、更專注的策略，要基于客戶數據最大限度地利用銷售，而不一定是做最大化銷售。
AI和機器學習如何影響2021年的零售戰略
“人工智能”最近是個非常熱門的詞，所以我們談人工智能時首先解釋一下，我們這里的人工智能指的是什么可能會有好處。這里講的不是在銷售大樓部署機器人，而是一種手段，零售商用可以利用人工智能來理解客戶數據并用得到的見解為未來客戶行為的預測分析提供信息。
使用人工智能預測客戶行為有一些好處，過時的人口統計數據可以從公式里剝離出來。過去的客戶定位模型通常關注的是儲存的客戶信息，例如客戶是誰以及一些可以為優惠和促銷策略提供信息的數據。這種目標定位模型的危險在于，它可能是基于過時的人口統計信息，可能會導致不相關的優惠和促銷。另外，人口統計學數據大多是從第三方終端資料挖掘來的，而第三方終端資料過一段時間后就失效了。零售商依靠這種數據挖掘方法在預測未來戰略時就會令自己落伍。
利用人工智能則并不看客戶是誰，而是看他們做了什么。這種跨人口統計的數據可以在預測分析的基礎上進行有針對性的活動。如果一個客戶表現出了X、Y和Z的購買習慣，要預測他們的行為就能夠更加細致。零售商就能夠在正確的時間為某個客戶提供正確的促銷活動信息并最大限度地提高轉換率。
這種預測客戶數據的新方法也是能夠推動忠誠度和保留率進入未來的引擎。人工智能可以用來理解客戶數據，得到的見解則可以用于部署各種關鍵指標的預測，而這些指標可能影響到保留率。此外，人工智能還可以基于之前的客戶品牌的互動預測流失率、客戶價格敏感度以及哪些客戶可能是一次玩完的買家等等。
而且，零售商通過分析哪些客戶最有可能成為回頭客，就可以更好地定制產品，推出所需的措施，促進客戶保留率的提高。
2021年將成為零售商的一個重大拐點。零售商可以利用基于人工智能的現代工具，占據最有利的位置大展宏圖，還可以充分利用客戶忠誠度和留存率方面的優勢，即便使用最保守的策略也能事有所成。
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