Dirbtinio intelekto panaudojimas itin individualizuotoms produktų rekomendacijoms

Įvadas

Dirbtinis intelektas keičia rinkodaros ateitį. Šiandien įmonės remiasi istoriniais ir realiojo laiko duomenimis, kad, pasitelkusios dirbtinį intelektą, galėtų užtikrinti neįtikėtiną naudotojų patirtį ir itin individualizuotas produktų rekomendacijas.

"Netflix" yra vienas iš žymių prekių ženklų, kurie pirmieji pradėjo teikti itin individualizuotas rekomendacijas, pagrįstas realaus laiko duomenimis.

Šiame straipsnyje paaiškinsime, kaip dirbtinis intelektas užtikrina puikią klientų patirtį ir kodėl personalizuotos produktų rekomendacijos yra labai svarbios siekiant pagerinti kliento gyvenimo vertę.

Tačiau prieš tai pateikiame įdomių statistinių duomenų, kuriuos turėtumėte žinoti, sąrašą,

Itin individualizuotos produktų rekomendacijos Duomenų statistika

• 62 proc. klientų tikisi, kad prekių ženklai rodys asmenines produktų rekomendacijas, kad išlaikytų lojalumą prekės ženklui.
• 49 proc. klientų teigia, kad jei įmonės siūlo itin personalizuotus produktus, jie tampa pakartotiniais pirkėjais.

AI paremta duomenų analizė

Duomenys yra dirbtinio intelekto pagrindas. Kasdien sukuriama 328,77 mln. terabaitų duomenų. Tai rinkodaros specialistams suteikia neįtikėtinų galimybių ištirti tikslinę auditoriją ir jos pageidavimus.

Šiame ZDNET infografike pateikiama viskas, ką turėtume žinoti kaip rinkodaros specialistai. Jame atskleidžiamas duomenų gyvavimo ciklas nuo jų rinkimo iki sprendimų priėmimo.

Šaltinis

Duomenų rinkimas ir apdorojimas

Duomenys renkami iš įvairių šaltinių. Kai kurie iš svarbiausių duomenų šaltinių, kuriais naudojasi rinkodaros specialistai, yra šie;

• Debesijos paslaugos apima CRM, paslaugas, atvejus, skaitmeninius pėdsakus, stebėjimą, e. prekybą, socialinės žiniasklaidos įžvalgas, išorės įžvalgas ir kt.
• Mobiliojo ryšio, žiniatinklio ir įrenginių, kurie gali teikti duomenis apie programėlės sąveiką, vietą, paspaudimų modelius ir kontekstinius duomenis.
• Įmonių sistemos, kurias sudaro įrašų sistema, galutiniai kelionės duomenys
• Virtualios sistemos, įskaitant AR/VR technologijas, metaverslą ir kt.
• Dideli surinktų duomenų rinkiniai analizuojami naudojant pažangias technologijas, dirbtinį intelektą, mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi, kad klientams būtų pateiktos itin asmeniškai pritaikytos rekomendacijos.

Išplėstinė analizė klientų įžvalgoms

Norėdami gauti pažangią klientų įžvalgų analizę, rinkodaros specialistai turi rinkti duomenis apie šiuos parametrus;

• Demografiniai ir psichografiniai duomenys - tai visapusiškas požiūris į idealų klientą, įskaitant jo buvimo vietą, lytį, amžių, pajamas, darbą, pomėgius, interesus, asmeninius pageidavimus, gyvenimo būdą ir vertybes.
• Elgsenos duomenys - jie apima pirkėjų internete elgseną, įskaitant produktų pirkimus, paliktas korteles, naršymo istoriją ir paspaudimus.
• Pirkimųistorija - Pirkimų istorija apima pirkimų skaičių, jų dažnumą ir įsigytų prekių tipus.
• Sąveikos duomenys - jie apima visus įsitraukimo rodiklius tiek socialinėje žiniasklaidoje, tiek svetainėje, įskaitant atmetimo rodiklius, el. laiškų atidarymo rodiklius, bendrinimus, komentarus, "patinka", sekėjus ir kt.
• Sentimentinė analizė - tai rodiklis, parodantis, kaip klientai patenkinti produktu. Ji apima tokius parametrus kaip klientų atsiliepimai ir atsiliepimai apie jūsų gaminio puslapius.

Duomenų naudojimas realiuoju laiku

Dirbtinis intelektas leidžia įmonėms užtikrinti duomenų apdorojimą ir analizę realiuoju laiku. Dėl to jos reaguoja realiuoju laiku, kad užtikrintų itin asmeniškai pritaikytas produktų rekomendacijas.

Svarbiausia - realiuoju laiku parodyti klientui tinkamą produktą. Tai reiškia, kad jei klientas "Amazon" ieško dviratininko šalmo, jam rodomas geriausias produktas kartu su tam tikra paskata idealiam klientui, todėl pirkimas tampa neatremiamas, o pirkimo kelionė - sklandi.

Pažvelkite į šį asmeninį pasiūlymą su nemokamo pristatymo galimybe. Tai didina klientų įsitraukimą ir lojalumą bei skatina lankytoją imtis veiksmų.

Rekomendacijų pritaikymas naudojant mašininį mokymąsi

Prognozuojamasis klientų pageidavimų modeliavimas

Pasakykime paprasčiau.

Mašininio mokymosi algoritmai naudoja didelius duomenų rinkinius, kad padėtų suprasti būsimus klientų pageidavimus ir paskatintų itin personalizuotas produktų rekomendacijas. Naudojant matematinį modelį, pagal ankstesnius ir dabartinius duomenis prognozuojamos būsimos klientų tendencijos, pageidavimai ir klientų elgsena.

ML gali numatyti ir įvertinti konkretaus produkto puslapio vartotojų įsitraukimo lygį ir kokybę. Ji taip pat gali nurodyti faktinius rezultatus. Pavyzdžiui, mašininis mokymasis gali padėti numatyti, kiek produktų bus grąžinta ateityje (jei praeityje buvo grąžinta kokių nors produktų). Tai leidžia rinkodaros specialistams sutelkti dėmesį ir reklamuoti produktus, kurie parduodami geriausiai.

Kontekstinė analizė atitinkamiems pasiūlymams gauti

Kontekstinė analizė pateikia produktus, pagrįstus konkrečiu kontekstu. Ji atsižvelgia į atitinkamus duomenų taškus, kad pateiktų tinkamus pasiūlymus.

Kontekstinė analizė leidžia daryti įžvalgas, pagrįstas konkrečia produkto funkcija, kurią auditorija aptaria arba apie kurią kalba. Mašininio mokymosi algoritmai naudoja pažangias technologijas, kad kiekvieną užklausą paverstų vienu duomenų tašku, išanalizuotų duomenis ir pateiktų atitinkamus pasiūlymus.

Pavyzdžiui, "eBay" naudoja ML klientų užklausoms segmentuoti pagal kainą, įskaitant nuolaidas, akcijas ir specialius pasiūlymus. Ir atitinkamai rodo produktus.

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) personalizavime

NLP personalizuojant išgaunamos įžvalgos iš kliento bendravimo, išreikšto tekstu, ir vaizdinės medžiagos, kad būtų galima rodyti produktų rekomendacijas.

Sentimentų analizė, skirta patobulintoms rekomendacijoms

Kaip matyti iš pavadinimo, nuotaikų analizė - tai klientų pasitenkinimo produktu matas. Tai tekstinė emocijų, požiūrių ir jausmų, išreikštų tekstu ir (arba) žodžiais, analizė, atliekama remiantis klientų atsiliepimais ir apžvalgomis jūsų produkto puslapiuose.

Sentimentų analizėje naudojama NLP, kuri segmentuoja skirtingus duomenų taškus pagal tekstą. Tekstas skirstomas į neigiamus, neutralius arba teigiamus sakinius. Prekės ženklai naudoja naudotojų sukurtą turinį ir analizuoja jį toliau nurodytais metodais, kad galėtų teikti itin individualizuotas rekomendacijas;

• Gilaus mokymosi metodai
• Taisyklėmis pagrįsti metodai
• Mašininio mokymosi metodai
• Nuotaikų stiprumas
• Aptikimo metodai
• Rojumi pagrįsti metodai
• Sentimentų leksikono išplėtimo metodai
• Bajeso metodai
• Modeliu pagrįsti metodai

Prognostinė analizė

Iš esmės NLP daugiausia dėmesio skiriama "kito žodžio numatymui", kuris imituoja žmogaus kalbą. Modelis apmokytas analizuoti įvesties sakinių seką ir nuspėti tekstą arba žodžius. Dėl to jis pateikia tiksliausius atsakymus į naudotojo užklausas, taip padidindamas konversijų tikimybę.

Puikus NLP pritaikymas prognozavimo analizei - pokalbių robotai ir virtualūs asistentai. Jie naudoja natūralios kalbos generavimą (NLG), kad sukurtų pokalbių atsakymus į klientų užklausas.

Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai realiuoju laiku

Ir virtualūs asistentai, ir pokalbių robotai naudoja NLP ir dirbtinį intelektą teksto ir balso užklausoms paversti struktūrizuotais duomenimis.

• Pokalbių robotai į klausimus atsako realiuoju laiku.
• Virtualūs asistentai atlieka administracines užduotis.

Jie naudoja pažangias technologijas, kad suprastų naudotojo užklausas ar prašymus ir pateiktų atsakymus realiuoju laiku. Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai įvairiose platformose teikia individualizuotą patirtį atsakydami į el. laiškus, planuodami susitikimus, tvarkydami klientų prašymus, atsakydami į užklausas, rezervuodami vietas ir pan.

68 % klientų mėgsta pokalbių robotus dėl jų efektyvumo ir įsitraukimo realiuoju laiku. Jie stiprina prekės ženklo patikimumą ir lojalumą, nes nepertraukiamai įtraukia klientus, didina potencialių klientų skaičių ir teikia personalizuotas rekomendacijas.

Ir "Siri", ir "Alexa" yra geriausi virtualių klientų asistentų, kurie užtikrina sklandžią klientų patirtį, pavyzdžiai.

Šaltinis

Vaizdų atpažinimas ir vizualinės preferencijos

Vizualus duomenų interpretavimas

Vaizdų atpažinimui naudojamas mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis, kad būtų galima aptikti ir nustatyti objektą ir jo savybes skaitmeniniame vaizde. Jis atpažįsta vaizdų duomenų rinkinį, atpažįsta modelius ir identifikuoja skirtingus objektus.

Gilaus mokymosi vaizdo atpažinimo funkcija yra įspūdinga. Ji gali atpažinti bet kokį vaizdą ir jo kontekstą. Pavyzdžiui, gilusis mokymasis gali pasakyti, ar jūsų pūkuotas draugas miega, ar tiesiog sėdi ant sofos.

Ši technologija naudoja didelius vaizdų rinkinius ir juos analizuoja, kad gerokai padidintų vaizdų atpažinimo efektyvumą ir tikslumą. Kuo daugiau duomenų, tuo geriau!

Vaizdais pagrįsti rekomendavimo algoritmai

Remdamasis vaizdinio turinio naršymo istorija tokiose platformose kaip "Pinterest", dirbtinis intelektas rekomenduoja auditorijai tinkamą turinį. AI siūlo suasmenintus produktus, atpažindamas, su kokiais produktais klientai sąveikauja, taip suteikdamas asmeninę patirtį kaip niekada anksčiau.

"Google Lens

"Google Lens" pakeitė vaizdinio turinio paiešką naudodama vaizdų atpažinimo technologiją. Ji naudoja įvesties analizę naudojant ML ir DL ir pateikia personalizuotus paieškos rezultatus bei informaciją.

Galite vilkti arba įkelti vaizdą į "Google Lens" ir spustelėti parinktį "ieškoti", kad pamatytumėte visas atitinkamas rekomendacijas.

Paveikslėlio šaltinis

Rekomendacijų tobulinimas naudojant vaizdinę informaciją

Kitas puikus rekomendacijų tobulinimo naudojant vaizdinę informaciją pavyzdys - garsus mados prekių ženklas ASOS!

ASOS

"ASOS" naudoja dirbtinį intelektą, kad patobulintų produktų rekomendacijas naudodama vaizdinę informaciją. Garsios mažmeninės mados parduotuvės funkcija "Style Match" leidžia vartotojams įkelti nuotrauką ir parodyti tinkamus produktus, taip pagreitinant pirkimo procesą.

Ši funkcija kol kas prieinama "iOS" ir "Android" ASOS programėlėje.

Šaltinis

Stiprinamasis mokymasis adaptyvioms rekomendacijoms

Įdiegus dirbtinį intelektinį intelektą, skirtą itin personalizuotoms produktų rekomendacijoms, atsiranda neįtikėtina galimybė nuolat mokytis iš naudotojų atsiliepimų.

Remdamosi prie besikeičiančių pageidavimų prisitaikančiomis rekomendacijomis, įmonės gali pateikti tinkamus produktus tinkamai auditorijai.

Tačiau labai svarbu rasti pusiausvyrą tarp tyrinėjimo ir panaudojimo, kai rekomenduojami itin asmeniškai pritaikyti produktai.

Iššūkių įveikimas ir privatumo užtikrinimas

Duomenų rinkimas ir duomenų analizė

Duomenys yra brangūs, jie suteikia daug galimybių rinkodaros specialistams. Tačiau tikrasis iššūkis yra duomenų rinkimas ir analizė. Rinkodaros specialistai turi remtis pažangiomis sistemomis, pavyzdžiui, debesijos paslaugomis, mobiliaisiais ir žiniatinklio įrenginiais, įmonių sistemomis ir virtualiomis sistemomis, kad galėtų surinkti duomenų taškus, o paskui juos analizuoti.

Antra, duomenys renkami iš įvairių šaltinių, todėl jie yra labai fragmentiški. Analizuojant šiuos duomenis vienu metodu, gaunami neobjektyvūs rezultatai. Duomenims analizuoti nepakanka vien žmogaus gebėjimų, todėl įmonėms reikia naudoti pažangias technologijas, tokias kaip dirbtinis intelektas, ML ir gilusis mokymasis.

Duomenų kokybės ir šališkumo problemų sprendimas

Kokybiški duomenys yra dirbtinio intelekto efektyvumo raktas. Jei nagrinėjami duomenys yra prastai pažymėti, rezultatai gali būti netikslūs. Rinkodaros specialistai gali įveikti šią problemą teisingai žymėdami duomenis, nesvarbu, ar tai būtų tekstas, paveikslėliai, ar kita vaizdinė medžiaga, kad būtų išvengta neobjektyvių rezultatų.

Masteliškumo ir infrastruktūros reikalavimų tenkinimas

Verslo masto didinimas naudojant dirbtinį intelektą yra nelengvas uždavinys, nes tam reikia tiek naudojamų žmogiškųjų išteklių, tiek infrastruktūros, įskaitant sistemas ir programinę įrangą.

Privatumo problemų sprendimas

Dideliu mastu tvarkant duomenis kyla didelė privatumo pažeidimų rizika. Kad išlaikytumėte klientų lojalumą ir pasitikėjimą, iš anksto informuokite apie duomenų skaidrumą. Įmonės turi laikytis teisės aktų, įskaitant CCPA, BDAR ir kt.

Hiperpersonifikavimo ateities kryptys

Dirbtinio intelekto integravimas su daiktų interneto įrenginiais

Dirbtinis intelektas - tai ne tik revoliucija, tai ištisa evoliucija. Ši pažangiausia technologija, integruojant dirbtinį intelektą su daiktų interneto įrenginiais, dar labiau sustiprina lazeriu valdomą asmeninę patirtį.

Personalizuotos sveikatos ir sveikatingumo rekomendacijos

Visose pramonės šakose, ypač sveikatos ir sveikatingumo srityje, populiarėja hiperpersonifikavimas.

Šiose programose naudojami granuliuoto lygio duomenys, kad būtų galima pateikti asmenines rekomendacijas, pavyzdžiui, treniruočių, dietos ir mitybos planus, pagrįstus įvairiais parametrais, pvz,

• Hormoniniai profiliai
• Asmenų emocinė būklė
• Sentimentinė analizė

Numatomasis personalizavimas besivystančiose pramonės šakose

Kadangi dirbtinis intelektas turi potencialo, jis padės įmonėms atsikratyti "vieno dydžio visiems" požiūrio visose besiformuojančiose pramonės šakose.

Dėl pažangių technologijų dirbtinis intelektas pakeitė tokias pramonės šakas, kaip sveikatos priežiūra, fitnesas, sportas, grožis, sveikatingumas ir kt. Ateityje dirbtinis intelektas suteiks galimybę prekių ženklams teikti rekomendacijas remiantis realaus laiko duomenimis ir netgi pagal veido atpažinimą teikti tikslias rekomendacijas.

Išvada

Dirbtinis intelektas suteikia aukso kasyklą galimybių, leidžiančių įmonėms lazeriu orientuotis į personalizuotas produktų rekomendacijas, siekiant padidinti investicijų grąžą ir sumažinti klientų pritraukimo sąnaudas.

Įmonėms, kurios naudojasi dirbtinio intelekto tendencijomis ir technologijomis ir prie jų prisitaiko, pavyksta užtikrinti geriausią klientų patirtį. Nors dirbtinis intelektas kelia daug su duomenimis susijusių iššūkių, įmonės turi apsirūpinti tinkamais ištekliais ir sistemomis, kad galėtų sklandžiai plėstis.