CMO berkuasa AI seperti Birdseye mengubah emel & SMS runcit daripada blast generik kepada pemperibadian hiper berasaskan data transaksi, terus menaikkan hasil.
CMO AI: Senjata Baru Runcit Untuk Emel & SMS Pintar
Pada 2024, beberapa peruncit besar di Asia melaporkan bahawa lebih 35% jualan e-dagang datang daripada emel dan SMS berbayar – tapi sebahagian besar kempen masih generik dan tidak relevan. Pelanggan dapat emel promosi yang sama, walaupun corak belian mereka sangat berbeza.
Di sinilah konsep “CMO berkuasa AI” seperti yang dibawa oleh Birdseye mula menjadi menarik. Bukan sekadar alat automasi emel, tetapi berfungsi seperti ketua pemasaran maya yang faham data transaksi, meramal tingkah laku pelanggan, dan membina kempen emel serta SMS yang benar‑benar diperibadikan – semua daripada satu papan pemuka.
Untuk rangkaian besar, pasar raya, atau marketplace seperti Lazada, Shopee, atau pemain runcit fizikal seperti Lotus’s dan AEON, ini bukan lagi eksperimen teknologi. Ini terus kepada isu pendapatan dan kesetiaan pelanggan. Dalam siri “AI in Retail & E‑Commerce (Large Chains & Marketplaces)” ini, fokus kita ialah bagaimana AI mengubah pemasaran, bukan sekadar menambah ciri baharu.
Artikel ini akan kupas:
- Apa maksud “CMO berkuasa AI” dalam konteks runcit
- Cara Birdseye dan alat seumpamanya menggunakan data transaksi untuk pemperibadian hiper
- Bagaimana peruncit boleh guna emel & SMS pintar untuk naikkan AOV dan repeat purchase
- Langkah praktikal jika anda mahu mula hari ini
1. Apa Sebenarnya CMO Berkuasa AI Untuk Runcit?
CMO berkuasa AI ialah sistem yang bertindak seperti ketua pemasaran data-driven: ia menganalisis data pelanggan, mencadangkan strategi, membina segmen, menjana kandungan emel/SMS, dan mengoptimumkan prestasi secara berterusan tanpa bergantung 100% pada manusia.
Birdseye mengambil pendekatan ini dengan menawarkan:
- Kempen emel dan SMS hiper‑personal
- Wawasan data transaksi runcit
- Semua digabungkan dalam satu papan pemuka yang mesra pasukan pemasaran
Berbanding alat automasi lama yang hanya hantar “blast” kepada senarai besar, CMO AI:
- Faham siapa pelanggan (frekuensi beli, kategori kegemaran, sensitiviti harga)
- Tahu bila mereka cenderung membeli
- Boleh teka apa tawaran atau produk yang paling relevan
- Menulis emel/SMS yang berbeza untuk setiap segmen, kadang‑kadang setiap individu
Realiti untuk peruncit besar: manusia tak mampu skala tahap pemperibadian ini untuk ratusan ribu atau jutaan pelanggan secara manual. AI mampu.
2. Kenapa Emel & SMS Masih “Mesin Duit” Runcit Besar
Emel marketing dan SMS ialah dua saluran yang paling ROI-positif untuk runcit dan e‑dagang. Kos rendah, kawalan tinggi, dan boleh diukur dengan jelas.
Mengapa ia penting untuk peruncit besar di Malaysia & Asia Tenggara
-
Kadar penembusan telefon pintar tinggi
Hampir semua pelanggan membawa telefon ke mana‑mana. SMS dan emel mudah diakses. -
Kos per mesej rendah berbanding iklan sosial atau carian berbayar
-
Mudah disuai budaya dan bahasa – promosi Raya, Tahun Baru Cina, Deepavali, 11.11, 12.12, dan jualan hujung minggu boleh diolah mengikut konteks tempatan
-
Data pertama (first‑party data)
Dalam dunia di mana cookies pihak ketiga makin lemah, emel dan nombor telefon pelanggan ialah aset data paling bernilai.
Masalahnya: kebanyakan peruncit guna cara “spray and pray” – blast emel promosi sama kepada semua orang. Hasilnya:
- Open rate rendah
- Unsubscribe meningkat
- Pelanggan jadi “buta promosi”
Penyelesaiannya bukan hantar lebih banyak emel, tetapi hantar emel yang jauh lebih relevan, berasaskan data transaksi sebenar. Di sinilah CMO AI seperti Birdseye memberi kelebihan.
3. Hyper‑Personalization: Dari Segmentasi Kasar Ke 1‑to‑1
Pemperibadian hiper bermaksud setiap pelanggan rasa promosi itu dibuat khas untuk mereka, walaupun kempen dihantar kepada ratusan ribu orang.
Bagaimana CMO AI gunakan data transaksi runcit
Sistem seperti Birdseye biasanya menyambung kepada:
- POS di kedai fizikal
- Platform e‑dagang / marketplace
- Program kesetiaan (loyalty)
Daripada situ, AI menganalisis:
- Produk yang kerap dibeli
- Corak belian mengikut hari/musim
- Nilai purata pesanan (AOV)
- Tempoh antara pembelian (time between purchases)
- Respon kepada promosi lepas
Kemudian ia bina segmen dan cadangan seperti:
- “Pelanggan baru yang beli sekali dan senyap 45 hari” → perlukan kempen win‑back
- “Peminat kategori bayi yang beli pampers setiap 3 minggu” → tawaran masa tepat sebelum kehabisan
- “Pelanggan high-value yang suka premium snacks” → produk baharu eksklusif + early access
Contoh senario: Rangkaian pasar raya di Malaysia
Bayangkan sebuah rangkaian pasar raya besar:
- AI kesan bahawa sekumpulan pelanggan bandar membeli ayam, sayur dan rempah setiap Sabtu pagi
- Sistem cadangkan kempen:
- SMS pada Jumaat malam: “Resepi kari hujung minggu + promosi ayam segar 10% esok di cawangan terpilih”
- Emel dengan resepi penuh, senarai belian satu klik bagi pelanggan e‑dagang
Tanpa AI, pemasaran akan buat promosi ayam secara umum. Dengan CMO AI, promosi dihantar kepada mereka yang memang berpotensi beli, pada masa yang paling sesuai, dengan kandungan yang relevan (resepi, bukan sekadar diskaun).
Hasil biasa yang saya nampak bila organisasi berpindah ke model ini:
- Open rate emel naik 20–40%
- Click‑through naik 30–70%
- Revenue per send naik 2–3 kali ganda berbanding blast generik
4. Satu Papan Pemuka, Banyak Keputusan Cepat
Papan pemuka AI yang baik menggabungkan automasi kempen dan analitik transaksi dalam satu tempat. Untuk CMO dan ketua pemasaran, ini memudahkan mereka buat keputusan pantas tanpa tunggu laporan mingguan yang panjang.
Apa yang biasanya ada dalam papan pemuka CMO AI
-
Gambaran ringkas prestasi
- Revenue daripada emel dan SMS hari ini, minggu ini, bulan ini
- Kempen tertinggi dan terendah prestasi
-
Pandangan pelanggan & segmen
- Berapa ramai pelanggan aktif / hampir lapsed / sudah lapsed
- Nilai seumur hidup pelanggan (LTV) mengikut segmen
-
Cadangan automatik (AI suggestions)
- “Lancar kempen reaktivasi untuk 25,000 pelanggan yang tidak membeli dalam 60 hari”
- “Tambah produk upsell ini dalam siri emel welcome, potensi +18% revenue”
-
Ujian A/B automatik
- Subjek emel
- Masa hantar
- Tawaran diskaun vs bundle
Salah satu kelebihan besar Birdseye dan alat seumpamanya ialah anda tak perlu pasukan data saintis besar. AI mengurus analitik berat dan menyajikan wawasan dalam bentuk yang mudah difahami pemasar.
Dalam konteks rangkaian besar dan marketplace, ini memotong masa:
- Dari “minta laporan BI, tunggu seminggu”
- Kepada “lihat papan pemuka pagi ini, ubah strategi tengah hari ini”
5. Apa Yang Peruncit Boleh Pelajari Daripada Pendekatan Birdseye
Walaupun anda tak gunakan Birdseye secara khusus, ada beberapa prinsip yang boleh diterapkan terus dalam strategi pemasaran runcit.
5.1 Fikir seperti CMO AI, bukan sekadar tools
CMO AI bukan “satu lagi software emel”. Ia satu cara berfikir:
- Setiap kempen mesti berasaskan data sebenar, bukan “rasa”
- Setiap pelanggan patut terima mesej yang menghormati sejarah belian mereka
- Setiap mesej mesti ada objektif jelas: aktivasi, upsell, cross‑sell, atau win‑back
5.2 Gabungkan emel + SMS + data transaksi
Ramai peruncit memisahkan pasukan:
- Satu untuk media sosial
- Satu untuk CRM
- Satu lagi untuk analitik
CMO AI memaksa semua ini bercakap bahasa yang sama: data pelanggan. Contoh pendekatan bersepadu:
- Trigger SMS pengesahan & cadangan selepas pembelian penting (contoh: peti sejuk, telefon)
- Siri emel selepas pembelian dengan tips penggunaan, aksesori cadangan, dan servis
- Kempen win‑back automatik bila pelanggan tak beli dalam tempoh tertentu
5.3 Gunakan AI untuk kandungan, tapi kekalkan sentuhan manusia
AI boleh jana:
- Subjek emel yang diuji A/B secara automatik
- Variant SMS berdasarkan segmen dan bahasa
- Susunan cadangan produk mengikut minat
Tetapi jenama masih perlu tentukan:
- Nada suara (tone of voice) – lebih mesra, premium, serius, atau santai
- Garis panduan jenama – apa yang boleh dan tak boleh dijanjikan
- Nilai jenama – adakah anda fokus harga, kualiti, atau keaslian tempatan
Pendek kata, AI mengendalikan skala, manusia mengawal jiwa jenama.
6. Cara Praktikal Mula Dengan CMO AI Di Organisasi Anda
Ramai ketua pemasaran di runcit besar setuju AI itu penting, tetapi tak pasti di mana mahu mula. Pendekatan yang paling realistik biasanya seperti ini.
Langkah 1: Kemas dan satukan data pelanggan
- Pastikan emel, nombor telefon, dan rekod transaksi disatukan dalam satu pangkalan data CRM atau CDP
- Bersihkan data asas: buang rekod duplikasi, emel rosak, nombor tak sah
Tanpa asas data, CMO AI apa pun akan “buta”.
Langkah 2: Pilih satu atau dua kegunaan bernilai tinggi
Contoh projek perintis yang selalu berhasil:
-
Siri emel welcome + SMS untuk pelanggan baru
- Hari 0: ucapan selamat datang + manfaat akaun/loyalty
- Hari 3: cadangan produk pertama berdasarkan pendaftaran atau belian pertama
- Hari 7: testimoni atau jaminan untuk kurangkan keraguan
-
Kempen win‑back automatik
- Sasarkan pelanggan yang tak beli 45–60 hari
- Cuba kombinasi: diskaun kecil, kandungan berguna, atau highlight produk baru
Langkah 3: Uji, ukur, ulang
Tetapkan metrik jelas:
- Open rate, click‑through rate (CTR)
- Conversion rate ke pembelian
- Revenue per recipient
Bandingkan:
- Kempen generik (sebelum AI)
- Kempen dipandu AI (selepas)
Bila anda dapat peningkatan jelas – walaupun 15–20% – itu cukup kuat untuk yakinkan pengurusan atasan untuk pelaburan lebih besar.
Langkah 4: Bina “AI marketing playbook” dalaman
Dokumenkan:
- Trigger automatik mana yang terbukti berkesan
- Nada bahasa dan jenis tawaran yang paling disukai segmen utama
- Senarai “do & don’t” bila gunakan AI untuk kandungan
Playbook ini yang akan memastikan penggunaan CMO AI konsisten walaupun pasukan bertukar, vendor berubah, atau alat ditambah.
7. Masa Depan: Dari Emel Pintar Ke Ekosistem Omni‑Channel AI
CMO AI seperti Birdseye hanyalah permulaan. Dalam konteks AI in Retail & E‑Commerce (Large Chains & Marketplaces), hala tuju yang semakin jelas ialah:
- Pemperibadian rentas saluran – pelanggan nampak promosi yang konsisten di emel, SMS, aplikasi, dan dalam kedai
- Integrasi dengan ramalan inventori – AI hanya promosikan produk yang stok stabil dan margin baik
- Harga dinamik berasaskan pelanggan – tawaran berbeza mengikut sensitiviti harga dan sejarah belian
Bagi peruncit besar di Malaysia dan rantau ini, keputusan sebenar bukan “nak guna AI atau tidak”, tetapi:
Sejauh mana anda sanggup benarkan AI menjadi “rakan kongsi strategi” dalam pemasaran, bukan sekadar alat taktikal.
Jika anda masih hantar emel dan SMS yang sama kepada semua orang, anda sedang memberi ruang kepada pesaing yang lebih pantas menerima model CMO AI untuk mencuri pelanggan anda satu emel relevan pada satu masa.
Langkah seterusnya? Pilih satu masalah pemasaran yang paling sakit hari ini – contohnya pelanggan lapsed yang ramai atau welcome flow yang lemah – dan uji pendekatan CMO AI di situ. Hasil nyata dari satu projek kecil selalunya cukup untuk mengubah cara seluruh organisasi melihat AI.