Използване на изкуствен интелект за свръхперсонализирани препоръки за продукти

Въведение

ИИ променя бъдещето на маркетинга. Днес фирмите разчитат на исторически данни и данни в реално време, за да осигурят невероятно потребителско изживяване и хиперперперсонализирани продуктови препоръки с помощта на ИИ.

Netflix е една от забележителните марки, които са пионери в областта на хиперперперсонализираните препоръки въз основа на данни в реално време.

В тази статия ще обясним как ИИ осигурява страхотно изживяване за клиентите и защо персонализираните препоръки за продукти са от решаващо значение за подобряване на стойността на живота на клиента.

Но преди това ви предлагаме списък с интересни статистически данни, които трябва да знаете,

Хиперперсонализирани препоръки за продукти Статистика на данните

• 62% от клиентите очакват от марките да показват персонализирани препоръки за продукти, за да поддържат лоялността си към марката.
• 49% от клиентите твърдят, че ще се превърнат в повторни купувачи, ако фирмите изберат да предлагат хиперперперсонализирани продукти.

Анализ на данни с помощта на AI

Данните са в основата на ИИ. Количеството данни, които се генерират ежедневно, е 328,77 милиона терабайта данни. Това дава на маркетолозите невероятни възможности за проучване на целевата аудитория и нейните предпочитания.

Тази инфографика от ZDNET показва всичко, което трябва да знаем като маркетолози. Тя разкрива жизнения цикъл на данните - от събирането им до вземането на решения.

Източник:

Събиране и обработка на данни

Данните се събират от различни източници. Някои от важните източници на данни, които търговците използват, включват;

• Облачните услуги включват CRM, услуги, случаи, цифрови отпечатъци, проследяване, електронна търговия, прозрения за социалните медии, външни прозрения и др.
• Мобилни, уеб и устройства, които могат да предоставят данни за взаимодействието с приложенията, местоположението, моделите на кликване и контекстуалните данни.
• Корпоративни системи, които се състоят от система от записи, данни за пътуването от край до край
• Виртуални системи, включително AR/VR технологии, метавселена и др.
• Събраните големи масиви от данни се анализират с помощта на модерни технологии, изкуствен интелект, машинно обучение и дълбоко обучение, за да се предоставят на клиентите хиперперперперсонализирани препоръки.

Усъвършенстван анализ за информация за клиентите

За да получат усъвършенствани анализи за разбиране на клиентите, маркетолозите трябва да събират данни за следните параметри;

• Демографски и психографски данни - те дават цялостен подход към идеалния клиент, включително неговото местоположение, пол, възраст, доходи, работа, интереси, лични предпочитания, начин на живот и ценности.
• Данни за поведението - те включват поведението на онлайн купувачите, включително покупки на продукти, изоставени карти, история на сърфиране и кликвания.
• История на транзакциите - Историята на покупките включва броя на покупките, тяхната честота и видовете закупени продукти.
• Данни за взаимодействието - те включват всички показатели за ангажираност както в социалните медии, така и в уебсайта, включително процент на отпадане, процент на отворени имейли, споделяния, коментари, харесвания, последователи и др.
• Сантиментален анализ - това е показател за това колко доволни са клиентите от продукта. Той включва параметри като обратна връзка с клиентите и отзиви за продуктовите ви страници.

Използване на данни в реално време

ИИ дава възможност на бизнеса да осигури обработка и анализ на данни в реално време. В резултат на това те реагират в реално време, за да осигурят хиперперперсонализирани препоръки за продукти.

Ключът е да покажете правилния продукт на клиента в реално време. Това означава, че ако клиентът търси каска за велосипед в Amazon, се показва най-добрият продукт заедно с някакъв стимул за идеалния клиент, което прави покупката неустоима, а пътуването за покупка - безпроблемно.

Вижте само тази персонализирана оферта с опция за безплатна доставка. Това подобрява ангажираността и лоялността на клиентите и подтиква посетителя да предприеме действия.

Адаптиране на препоръките чрез машинно обучение

Предсказващо моделиране на предпочитанията на клиентите

Нека го кажем просто.

Алгоритмите замашинно обучение използват големи масиви от данни, за да ви помогнат да разберете бъдещите предпочитания на клиентите, за да направите хиперперперсонализирани препоръки за продукти. Той използва математически модел за прогнозиране на бъдещи тенденции, предпочитания и поведение на клиентите въз основа на предишни и текущи данни.

ML може да предвиди и оцени степента на ангажираност и качеството на потенциалните клиенти на конкретната продуктова страница. Той може да ви каже и действителните резултати. Например машинното обучение може да ви помогне да прогнозирате колко ще бъдат връщания на продукти в бъдеще (в случай че в миналото е имало връщания на продукти). Това позволява на маркетолозите да се фокусират и да популяризират продуктите, които се продават най-добре.

Контекстен анализ за подходящи предложения

Контекстуалният анализ предлага продукти въз основа на конкретен контекст. Той взема съответните данни, за да даде подходящи предложения.

Контекстуалният анализ дава възможност за прозрения въз основа на конкретната характеристика на продукта, която аудиторията обсъжда или за която говори. Алгоритмите за машинно обучение използват усъвършенствани технологии, за да превърнат всяка заявка в единична точка от данни, да анализират данните и да покажат подходящи предложения.

Например eBay използва ML за сегментиране на клиентски заявки въз основа на цена, включително отстъпки, промоции и специални предложения. И съответно показва продукти.

Обработка на естествен език (NLP) в персонализацията

NLP в персонализацията извлича информация от комуникацията с клиентите, изразена чрез текст и визуални изображения, за да показва препоръки за продукти.

Анализ на настроенията за подобрени препоръки

Както подсказва името му, анализът на нагласите измерва доколко клиентите ви са доволни от продукта. Това е текстов анализ на емоциите, нагласите и чувствата, изразени чрез текст/ думи, въз основа на отзивите и рецензиите на клиентите на страниците на вашия продукт.

Анализът на нагласите използва NLP, който сегментира различни точки от данни въз основа на текст. Текстът се класифицира на отрицателни, неутрални или положителни изречения. Марките използват генерираното от потребителите съдържание и го анализират чрез следните методи, за да предоставят хиперперперсонализирани препоръки;

• Техники за дълбоко обучение
• Методи, основани на правила
• Техники за машинно обучение
• Сила на настроенията
• Методи за откриване
• Методи, базирани на роевия интелект
• Методи за разширяване на лексикона на настроенията
• Байесови методи
• Методи, базирани на модели

Прогнозен анализ

По принцип НЛП се фокусира върху "предсказване на следваща дума", което имитира човешката реч. Моделът се обучава да анализира последователността от изречения от входния файл и да предсказва текста или думите. В резултат на това той предоставя отговори на заявките на потребителите по най-точния начин, като подобрява вероятността за процент на конверсия.

Чудесно приложение на NLP за прогнозен анализ са чатботовете и виртуалните асистенти. Те използват генериране на естествен език (NLG), за да създават разговорни отговори на клиентски запитвания.

Чатботове и виртуални асистенти за ангажираност в реално време

Както виртуалните асистенти, така и чатботовете използват NLP и AI, за да преобразуват текстови и гласови заявки в структурирани данни.

• Чатботовете отговарят на въпроси в реално време.
• Виртуалните асистенти изпълняват административни задачи.

Те използват усъвършенствани технологии, за да разбират заявките или исканията на потребителя и да предоставят отговори в реално време. Чатботовете и виртуалните асистенти осигуряват персонализирано преживяване в различни платформи, като отговарят на имейли, насрочват срещи, управляват заявки на клиенти, отговарят на запитвания, резервират места и т.н.

68% от клиентите харесват чатботовете заради тяхната ефективност и ангажираност в реално време. Те укрепват доверието в марката и лоялността с непрекъснатото ангажиране на клиентите, увеличеното генериране на потенциални клиенти и персонализираните препоръки.

Както Siri, така и Alexa са отлични примери за виртуални асистенти, които осигуряват безпроблемно обслужване на клиентите.

Източник:

Разпознаване на изображения и визуални предпочитания

Визуална интерпретация на данни

Разпознаването на изображения използва машинно обучение и дълбоко обучение за откриване и идентифициране на обект и неговите характеристики в цифрово изображение. То разпознава набор от данни от изображения, разпознава модели и идентифицира различни обекти.

Функцията за разпознаване на изображения на дълбокото обучение е впечатляваща. Тя може да идентифицира всяко изображение и неговия контекст. Например, дълбокото обучение може да ви каже дали вашият космат приятел спи или просто седи на дивана ви.

Технологията използва големи набори от визуални изображения и ги анализира, за да подобри значително ефективността и точността на разпознаването на изображения. Колкото повече данни, толкова по-добре!

Алгоритми за препоръчване, базирани на изображения

Въз основа на историята на сърфиране на визуално съдържание в платформи като Pinterest AI препоръчва на аудиторията подходящия вид съдържание. ИИ предлага персонализирани продукти, като разпознава видовете продукти, с които клиентите взаимодействат, предоставяйки персонализирано изживяване както никога досега.

Google Lens

Функцията Lens на Google преобрази търсенето на визуално съдържание с помощта на технология за разпознаване на изображения. Тя използва анализ на входните данни с помощта на ML и DL и предоставя персонализирани резултати от търсенето и информация.

Можете да плъзнете или да качите изображение в Google Lens и да кликнете върху опцията "търсене", за да видите всички подходящи препоръки.

Източник на изображения

Усъвършенстване на препоръките с помощта на визуални данни

Друг чудесен пример за подобряване на препоръките с помощта на визуални данни е ASOS, известната модна марка!

ASOS

ASOS използва изкуствен интелект, за да подобри препоръките за продукти с помощта на визуални данни. Функцията "Style Match" на известната верига за търговия на дребно с модни стоки позволява на потребителите да качат изображение и показва подходящите продукти, като ускорява процеса на покупка.

Засега тази функция е налична в приложенията на ASOS за iOS и Android.

Източник:

Учене с подсилване за адаптивни препоръки

Внедряването на изкуствен интелект за хиперперперсонализиране на продуктови препоръки предоставя невероятен начин за непрекъснато обучение от обратната връзка с потребителите.

Въз основа на адаптивните препоръки към променящите се предпочитания фирмите могат да предоставят правилния вид продукти на правилната аудитория.

При хиперперсонализирането на препоръките за продукти обаче е изключително важно да се балансира между проучването и използването.

Преодоляване на предизвикателствата и гарантиране на поверителността

Събиране на данни и анализ на данни

Данните са ценни и предоставят много възможности за маркетолозите. Истинското предизвикателство обаче е събирането и анализът на данни. Маркетолозите трябва да разчитат на усъвършенствани системи като облачни услуги, мобилни и уеб устройства, корпоративни системи и виртуални системи, за да събират точки с данни и след това да ги анализират.

Второ, данните се събират от различни източници, поради което се оказват много фрагментирани. Анализът на тези данни чрез един метод дава необективни резултати. Човешкият капацитет не е достатъчен за анализиране на данни, затова предприятията трябва да използват модерни технологии като AI, ML и Deep Learning.

Справяне с проблеми, свързани с качеството на данните и отклоненията

Качествените данни са ключът към ефективността на ИИ. Ако разглежданите данни са лошо обозначени, резултатите могат да бъдат неточни. Маркетолозите могат да преодолеят това, като маркират правилно данните, независимо дали става въпрос за текст, изображения или други визуални материали, за да избегнат необективни резултати.

Отговаряне на изискванията за мащабируемост и инфраструктура

Мащабирането на бизнеса ви с помощта на AI е трудна задача, която изисква принос както от човешките ресурси, които използвате, така и от инфраструктурата, включително системи и софтуер.

Отговаряне на опасенията за поверителност

При работа с данни в голям мащаб съществува значителен риск от нарушаване на неприкосновеността на личния живот. За да поддържате лоялността и доверието на клиентите, се уверете, че предварително сте съобщили за прозрачността на данните. Предприятията трябва да се съобразяват с разпоредбите, включително ЗЗЛД, GDPR и др.

Бъдещи насоки на хиперперперсонализацията

Интегриране на изкуствения интелект с устройствата на IoT

ИИ не е просто революция, а цялостна еволюция. Тази авангардна технология отива още по-далеч в осигуряването на лазерно фокусирано персонализирано изживяване с интегрирането на ИИ с IoT устройства.

Персонализирани препоръки за здраве и уелнес

Хиперперсонализацията става популярна във всички индустрии, особено в областта на здравеопазването и уелнес.

Тези приложения използват данни на гранулирано ниво, за да предлагат персонализирани препоръки като тренировки, диети и хранителни планове въз основа на различни параметри, като например,

• Хормонални профили
• Емоционалното състояние на лицата
• Сантиментален анализ

Предсказуема персонализация в нововъзникващите индустрии

С потенциала, който ИИ предлага на бизнеса, той ще му помогне да се отърве от подхода "един размер за всички" в нововъзникващите индустрии.

Благодарение на усъвършенстваната си технология ИИ прекъсна индустриите, включително здравеопазването, фитнеса, спорта, красотата и уелнеса и др. В бъдеще ИИ ще позволи на марките да предоставят препоръки въз основа на данни в реално време и дори ще може да предоставя препоръки въз основа на разпознаване на лица, за да дава точни препоръки.

Заключение

ИИ предоставя златна мина от възможности, които позволяват на бизнеса да фокусира лазерно персонализирани препоръки за продукти, за да увеличи възвръщаемостта на инвестициите и да намали разходите за придобиване на клиенти.

Предприятията, които използват и се адаптират към тенденциите и технологиите на изкуствения интелект, успяват да осигурят печелившо клиентско изживяване. Въпреки че ИИ носи много предизвикателства, свързани с данните, предприятията трябва да се снабдят с подходящите ресурси и системи, за да могат да се мащабират безпроблемно.