Tekoälyn hyödyntäminen hyperpersoonallisiin tuotesuosituksiin

Intro

Tekoäly muokkaa markkinoinnin tulevaisuutta. Nykyään yritykset tukeutuvat historialliseen ja reaaliaikaiseen dataan tarjotakseen uskomattoman käyttäjäkokemuksen ja hyperpersoonallisia tuotesuosituksia tekoälyn avulla.

Netflix on yksi merkittävistä tuotemerkeistä, jotka ovat edelläkävijöitä reaaliaikaisiin tietoihin perustuvien hyperpersoonallisten suositusten alalla.

Tässä artikkelissa kerromme, miten tekoäly tarjoaa loistavan asiakaskokemuksen ja miksi henkilökohtaiset tuotesuositukset ovat ratkaisevan tärkeitä asiakkaan elämänarvon parantamisessa.

Mutta ennen sitä tässä on luettelo mielenkiintoisista tilastoista, jotka sinun pitäisi tietää,

Hyper-henkilökohtaiset tuotesuositukset Tietotilastot

• 62 prosenttia asiakkaista odottaa tuotemerkkien tarjoavan henkilökohtaisia tuotesuosituksia säilyttääkseen merkkiuskollisuutensa.
• 49 prosenttia asiakkaista väittää, että heistä tulee uusintaostajia, jos yritykset tarjoavat hyperpersoonallisia tuotteita.

Tekoälyavusteinen data-analyysi

Data on tekoälyn selkäranka. Päivittäin syntyvän datan määrä on 328,77 miljoonaa teratavua. Tämä antaa markkinoijille uskomattomia mahdollisuuksia tutkia kohdeyleisöä ja sen mieltymyksiä.

Tämä ZDNETin infograafi näyttää kaiken, mitä meidän pitäisi markkinoijina tietää. Se paljastaa datan elinkaaren keräämisestä päätöksentekoon.

Lähde

Tietojen keruu ja käsittely

Tiedot kerätään eri lähteistä. Markkinoijien käyttämiä merkittäviä tietolähteitä ovat muun muassa;

• Pilvipalveluihin kuuluvat CRM, palvelut, tapaukset, digitaaliset jalanjäljet, seuranta, verkkokauppa, sosiaalisen median tiedot, ulkoiset tiedot jne.
• Mobiili, verkko ja laitteet, jotka voivat tarjota tietoja sovellusten vuorovaikutuksesta, sijainnista, klikkaustottumuksista ja kontekstisidonnaisista tiedoista.
• Yritysjärjestelmät, jotka koostuvat tietuejärjestelmästä, päästä päähän ulottuvista matkatiedoista.
• Virtuaalijärjestelmät, mukaan lukien AR/VR-teknologiat, metaversio jne.
• Kerätyt suuret tietomäärät analysoidaan kehittyneiden teknologioiden, tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen avulla, jotta asiakkaille voidaan antaa hyperpersoonallisia suosituksia.

Kehittynyt analytiikka asiakastietoa varten

Saadakseen kehittynyttä analytiikkaa asiakasymmärrystä varten markkinoijien on kerättävä tietoja seuraavista parametreista;

• Demografiset ja psykografiset tiedot - Se antaa kokonaisvaltaisen lähestymistavan ihanneasiakkaaseen, mukaan lukien sijainti, sukupuoli, ikä, tulot, ammatti, kiinnostuksen kohteet, henkilökohtaiset mieltymykset sekä elämäntapa ja arvot.
• Käyttäytymistiedot - Ne sisältävät verkko-ostajien käyttäytymisen, mukaan lukien tuoteostot, hylätyt kortit, selaushistorian ja klikkaukset.
• Tapahtumahistoria - Ostohistoria sisältää ostojen määrän, niiden tiheyden ja ostettujen tuotteiden tyypit.
• Vuorovaikutustiedot - Ne sisältävät kaikki sitoutumisasteet sekä sosiaalisessa mediassa että verkkosivustolla, mukaan luettuina hyppyprosentit, sähköpostin avaamisasteet, jakamiset, kommentit, tykkääjät, seuraajat jne.
• Sentimentaalinen analyysi - Tällä mitataan, kuinka tyytyväisiä asiakkaasi ovat tuotteeseen. Siihen sisältyy parametreja, kuten asiakaspalaute ja tuotesivujen arvostelut.

Reaaliaikainen tietojen käyttö

Tekoälyn avulla yritykset voivat varmistaa reaaliaikaisen käsittelyn ja tietojen analysoinnin. Tämän seurauksena ne reagoivat reaaliaikaisesti varmistaakseen hyperpersoonalliset tuotesuositukset.

Tärkeintä on näyttää asiakkaalle oikea tuote reaaliajassa. Tämä tarkoittaa, että jos asiakas etsii pyöräilykypärää Amazonista, se näyttää ihanteelliselle asiakkaalle parhaan tuotteen ja jonkin kannustimen, joka tekee ostosta vastustamattoman ja ostopolusta saumattoman.

Katso tätä henkilökohtaista tarjousta, jossa on "ilmainen toimitus" -vaihtoehto. Tämä parantaa asiakkaiden sitoutumista ja uskollisuutta ja houkuttelee kävijää ryhtymään toimiin.

Suositusten räätälöinti koneoppimisen avulla

Asiakkaiden mieltymysten ennakoiva mallintaminen

Sanotaan tämä yksinkertaisesti.

Koneoppimisalgoritmit käyttävät suuria tietokokonaisuuksia auttaakseen sinua ymmärtämään asiakkaiden tulevia mieltymyksiä ja antamaan hyperpersoonallisia tuotesuosituksia. Se käyttää matemaattista mallia ennustamaan tulevia asiakastrendejä, mieltymyksiä ja asiakkaiden käyttäytymistä aiempien ja nykyisten tietojen perusteella.

ML voi ennustaa ja arvioida sitoutumisastetta ja liidien laatua tietyllä tuotesivulla. Se voi myös kertoa todelliset tulokset. Koneoppiminen voi esimerkiksi auttaa sinua ennustamaan, kuinka paljon tuotepalautuksia tulee olemaan tulevaisuudessa (jos tuotepalautuksia on ollut aiemmin). Näin markkinoijat voivat keskittyä ja edistää tuotteita, jotka myyvät parhaiten.

Asiaankuuluvien ehdotusten kontekstianalyysi

Kontekstianalyysi tuo esiin tuotteita, jotka perustuvat tiettyyn kontekstiin. Se ottaa huomioon asiaankuuluvat tietopisteet ja antaa asianmukaisia ehdotuksia.

Kontekstianalyysi tuottaa oivalluksia, jotka perustuvat tiettyyn tuoteominaisuuteen, josta yleisö keskustelee tai puhuu. Koneoppimisalgoritmit käyttävät kehittynyttä teknologiaa, joka muuttaa jokaisen kyselyn yhdeksi datapisteeksi, analysoi tiedot ja esittää relevantteja ehdotuksia.

Esimerkiksi eBay käyttää ML:ää segmentoidakseen asiakaskyselyitä hinnan perusteella, mukaan lukien alennukset, kampanjat ja erikoistarjoukset. Ja näyttää tuotteet sen mukaisesti.

Luonnollisen kielen prosessointi (NLP) personoinnissa

Henkilökohtaistamisessa NLP poimii tietoa asiakkaan viestinnästä tekstin ja visuaalisten elementtien avulla tuotesuositusten näyttämiseksi.

Tunneanalyysi tehostettuja suosituksia varten

Nimensä mukaisesti sentimenttianalyysi mittaa sitä, kuinka tyytyväisiä asiakkaasi ovat tuotteeseen. Se on tekstianalyysi tunteista, asenteista ja tuntemuksista, jotka ilmaistaan tekstin/sanojen avulla ja jotka perustuvat tuotesivuillasi oleviin asiakaspalautteisiin ja arvosteluihin.

Sentimenttianalyysissä käytetään NLP:tä, joka segmentoi eri datapisteet tekstin perusteella. Teksti luokitellaan negatiivisiin, neutraaleihin tai positiivisiin lauseisiin. Brändit hyödyntävät käyttäjien tuottamaa sisältöä ja analysoivat sitä seuraavien menetelmien avulla tarjotakseen hyperpersoonallisia suosituksia;

• Syväoppimisen tekniikat
• Sääntöihin perustuvat menetelmät
• Koneoppimisen tekniikat
• Tunnelman vahvuus
• Havaitsemismenetelmät
• Parviälyyn perustuvat menetelmät
• Ajatusleksikon laajentamismenetelmät
• Bayesin menetelmät
• Kuvioihin perustuvat menetelmät

Ennustava analyysi

Pohjimmiltaan NLP keskittyy "seuraavan sanan ennustamiseen", joka jäljittelee ihmisen puhetta. Malli koulutetaan analysoimaan syötteen lausejärjestys ja ennustamaan teksti tai sanat. Tämän tuloksena se antaa vastauksia käyttäjän kyselyihin mahdollisimman tarkalla tavalla, mikä parantaa konversiolukujen todennäköisyyttä.

NLP:n hyvä sovellus ennakoivaan analyysiin ovat chatbotit ja virtuaaliavustajat. Ne käyttävät luonnollisen kielen tuottamista (NLG) luodakseen keskustelunomaisia vastauksia asiakaskyselyihin.

Chatbotit ja virtuaaliavustajat reaaliaikaista sitoutumista varten

Sekä virtuaaliavustajat että chatbotit käyttävät NLP:tä ja tekoälyä muuttaakseen teksti- ja äänikyselyt jäsennellyksi dataksi.

• Chatbotit vastaavat kysymyksiin reaaliajassa.
• Virtuaaliavustajat hoitavat hallinnollisia tehtäviä.

Ne käyttävät kehittynyttä teknologiaa ymmärtääkseen käyttäjän kyselyitä tai pyyntöjä ja antaakseen vastauksia reaaliajassa. Chatbotit ja virtuaaliavustajat tarjoavat henkilökohtaisen kokemuksen eri alustoilla vastaamalla sähköposteihin, suunnittelemalla tapaamisia, hallinnoimalla asiakaspyyntöjä, vastaamalla kyselyihin, varaamalla varauksia jne.

68 prosenttia asiakkaista pitää chat-roboteista niiden tehokkuuden ja reaaliaikaisen sitoutumisen vuoksi. Ne vahvistavat brändin uskottavuutta ja uskollisuutta keskeytymättömän asiakassuhteen, lisääntyneen liidien tuottamisen ja yksilöllisten suositusten avulla.

Sekä Siri että Alexa ovat hyviä esimerkkejä virtuaalisista asiakasavustajista, jotka tarjoavat saumattoman asiakaskokemuksen.

Lähde

Kuvantunnistus ja visuaaliset mieltymykset

Visuaalinen tietojen tulkinta

Kuvantunnistuksessa käytetään koneoppimista ja syväoppimista kohteen ja sen piirteiden havaitsemiseen ja tunnistamiseen digitaalisesta kuvasta. Se tunnistaa kuvatietoaineiston, tunnistaa kuvioita ja tunnistaa erilaisia kohteita.

Syväoppimisen kuvantunnistusominaisuus on vaikuttava. Se pystyy tunnistamaan minkä tahansa kuvan ja sen kontekstin. Syväoppiminen voi esimerkiksi kertoa, nukkuuko karvainen ystäväsi vai istuuko hän vain sohvalla.

Teknologia käyttää suuria visuaalisten kuvien sarjoja ja analysoi niitä parantaakseen merkittävästi kuvantunnistuksen tehokkuutta ja tarkkuutta. Mitä enemmän tietoa, sitä parempi!

Kuvapohjaiset suosittelualgoritmit

Tekoäly suosittelee yleisölle oikeanlaista sisältöä Pinterestin kaltaisilla alustoilla olevan visuaalisen sisällön selaushistorian perusteella. Tekoäly ehdottaa yksilöllisiä tuotteita tunnistamalla, minkälaisten tuotteiden kanssa asiakkaat ovat vuorovaikutuksessa, mikä antaa yksilöllisen kokemuksen kuin koskaan ennen.

Google Lens

Googlen Lens on muuttanut visuaalisen sisällön haun kuvantunnistusteknologian avulla. Se käyttää ML:n ja DL:n avulla tehtyä panosanalyysiä ja tarjoaa personoituja hakutuloksia ja tietoja.

Voit raahata tai ladata kuvan Google Lens -objektiiviin ja napsauttaa "Etsi"-vaihtoehtoa nähdäksesi kaikki asiaankuuluvat suositukset.

Kuvalähde

Suositusten parantaminen visuaalisella syötteellä

Toinen hyvä esimerkki suositusten tehostamisesta visuaalisella syötteellä on ASOS, kuuluisa muotibrändi!

ASOS

ASOS käyttää tekoälyä parantaakseen tuotesuosituksia visuaalisella syötteellä. Kuuluisan muotikaupan "Style Match" -ominaisuuden avulla käyttäjät voivat ladata kuvan ja näyttää oikeat tuotteet, mikä nopeuttaa ostoprosessia.

Tämä ominaisuus on toistaiseksi saatavilla iOS- ja Android ASOS-sovelluksessa.

Lähde

Vahvistusoppiminen mukautuvia suosituksia varten

Tekoälyn käyttöönotto hyperpersoonallisiin tuotesuosituksiin tarjoaa uskomattoman mahdollisuuden jatkuvaan oppimiseen käyttäjäpalautteesta.

Kehittyviin mieltymyksiin mukautuvien suositusten perusteella yritykset voivat tarjota oikeanlaisia tuotteita oikealle yleisölle.

On kuitenkin ratkaisevan tärkeää löytää tasapaino tutkimisen ja hyödyntämisen välillä, kun tuotesuosituksia personoidaan hyperhenkilökohtaisesti.

Haasteiden voittaminen ja yksityisyyden suojaaminen

Tiedonkeruu ja tietojen analysointi

Tiedot ovat arvokkaita, ja ne tarjoavat markkinoijille paljon mahdollisuuksia. Todellinen haaste on kuitenkin tiedon kerääminen ja analysointi. Markkinoijien on luotettava kehittyneisiin järjestelmiin, kuten pilvipalveluihin, mobiili- ja verkkolaitteisiin, yritysjärjestelmiin ja virtuaalisiin järjestelmiin, jotta he voivat kerätä datapisteitä ja sitten analysoida niitä.

Toiseksi tiedot kerätään eri lähteistä, joten ne ovat hyvin hajanaisia. Näiden tietojen analysointi yhdellä menetelmällä antaa puolueellisia tuloksia. Pelkkä inhimillinen kapasiteetti ei riitä tietojen analysointiin, joten yritysten on käytettävä kehittyneitä teknologioita, kuten tekoälyä, ML:ää ja syväoppimista.

Tietojen laatuun ja harhaisuuteen liittyvien ongelmien käsittelyyn liittyvät kysymykset

Laadukkaat tiedot ovat avain tekoälyn tehokkuuteen. Jos tarkasteltavat tiedot on merkitty huonosti, tulokset voivat olla epätarkkoja. Markkinoijat voivat voittaa tämän merkitsemällä datan oikein, olipa kyse sitten tekstistä, kuvista tai muusta visuaalisesta aineistosta, jotta vältytään vääristyneiltä tuloksilta.

Skaalautuvuus- ja infrastruktuurivaatimusten täyttäminen

Yritysten skaalautuminen tekoälyn avulla on pelottavaa, sillä se vaatii panostusta sekä käyttämiltäsi henkilöresursseilta että infrastruktuurilta, mukaan lukien järjestelmät ja ohjelmistot.

Yksityisyyden suojaan liittyvien huolenaiheiden ratkaiseminen

Kun tietoja käsitellään laajamittaisesti, on olemassa merkittävä riski yksityisyyden suojan loukkaamisesta. Jos haluat ylläpitää asiakkaiden uskollisuutta ja luottamusta, varmista, että tiedotat tietojen avoimuudesta etukäteen. Yritysten on noudatettava säännöksiä, kuten CCPA:ta ja GDPR:ää.

Hyperpersoonallistamisen tulevaisuuden suuntaviivat

Tekoälyn integrointi IoT-laitteisiin

Tekoäly ei ole pelkkä vallankumous, vaan kokonainen evoluutio. Tämä huipputeknologia on menossa vielä pidemmälle tarjotessaan laserpainotteisen yksilöllisen kokemuksen, kun tekoäly on integroitu IoT-laitteisiin.

Henkilökohtaiset terveys- ja hyvinvointisuositukset

Hyperpersoonallistaminen on yleistymässä kaikilla toimialoilla, erityisesti terveys- ja hyvinvointialalla.

Nämä sovellukset käyttävät rakeisen tason tietoja tarjotakseen henkilökohtaisia suosituksia, kuten harjoituksia, ruokavalioita ja ravitsemussuunnitelmia, jotka perustuvat erilaisiin parametreihin, kuten,

• Hormonaaliset profiilit
• Yksilöiden tunnetila
• Sentimentaalinen analyysi

Ennakoiva personointi kehittyvillä toimialoilla

Tekoälyn yrityksille tarjoamien mahdollisuuksien ansiosta se auttaa yrityksiä pääsemään eroon "yhden koon" lähestymistavasta kaikilla kehittyvillä toimialoilla.

Kehittyneen teknologiansa ansiosta tekoäly on mullistanut muun muassa terveydenhuollon, kuntoilun, urheilun, kauneudenhoidon ja hyvinvoinnin aloja. Tulevaisuudessa tekoälyn avulla tuotemerkit voivat antaa reaaliaikaisiin tietoihin perustuvia suosituksia, ja se voi jopa antaa täsmällisiä suosituksia kasvontunnistuksen perusteella.

Päätelmä

Tekoäly tuo mukanaan kultakaivoksen mahdollisuuksia, joiden avulla yritykset voivat keskittyä yksilöllisiin tuotesuosituksiin, lisätä ROI:ta ja pienentää asiakashankintakustannuksia.

Yritykset, jotka hyödyntävät ja mukautuvat tekoälytrendeihin ja -teknologioihin, onnistuvat tarjoamaan voittavan asiakaskokemuksen. Vaikka tekoäly tuo mukanaan paljon dataan liittyviä haasteita, yritysten on saatava käyttöönsä oikeat resurssit ja järjestelmät, jotta ne voivat skaalautua saumattomasti.