Aproveitamento da IA para recomendações de produtos hiperpersonalizados

Introdução

A IA está reformulando o futuro do marketing. Hoje, as empresas contam com dados históricos e em tempo real para proporcionar uma experiência incrível ao usuário e recomendações de produtos hiperpersonalizados com IA.

A Netflix é uma das marcas notáveis pioneiras em recomendações hiperpersonalizadas com base em dados em tempo real.

Neste artigo, explicaremos como a IA proporciona uma excelente experiência ao cliente e por que as recomendações personalizadas de produtos são cruciais para melhorar o valor de vida de um cliente.

Mas, antes disso, aqui está uma lista de estatísticas interessantes que você deve conhecer,

Recomendações de produtos hiperpersonalizados Estatísticas de dados

• 62% dos clientes esperam que as marcas apresentem recomendações personalizadas de produtos para manter a fidelidade à marca.
• 49% dos clientes afirmam que se tornarão compradores recorrentes se as empresas optarem por oferecer produtos hiperpersonalizados.

Análise de dados com tecnologia de IA

Os dados são a espinha dorsal da IA. A quantidade de dados gerados diariamente é de 328,77 milhões de terabytes de dados. Isso dá aos profissionais de marketing oportunidades incríveis de estudar o público-alvo e suas preferências.

Este infográfico da ZDNET mostra tudo o que devemos saber como profissionais de marketing. Ele revela o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até a tomada de decisões.

Fonte

Coleta e processamento de dados

Os dados são coletados por meio de diversas fontes. Algumas das principais fontes de dados usadas pelos profissionais de marketing incluem;

• Os serviços em nuvem incluem CRM, serviços, casos, pegadas digitais, rastreamento, comércio eletrônico, insights de mídia social, insights externos, etc.
• Dispositivos móveis, da Web e dispositivos que podem fornecer dados sobre interação com aplicativos, localização, padrões de cliques e dados contextuais
• Sistemas empresariais que consistem em um sistema de registros, dados de viagem de ponta a ponta
• Sistemas virtuais, incluindo tecnologias de AR/VR, metaverso, etc.
• Os grandes conjuntos de dados coletados são analisados usando tecnologias avançadas, inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo para oferecer aos clientes recomendações hiperpersonalizadas.

Análise avançada para insights sobre o cliente

Para obter análises avançadas para insights sobre os clientes, os profissionais de marketing precisam coletar dados sobre os seguintes parâmetros;

• Dados demográficos e psicográficos - Oferece uma abordagem completa do cliente ideal, incluindo sua localização, gênero, idade, renda, emprego, interesses, preferências pessoais, estilo de vida e valores.
• Dados comportamentais - Incluem o comportamento dos compradores on-line, inclusive compras de produtos, cartões abandonados, histórico de navegação e cliques.
• Histórico de transações - O histórico de compras inclui o número de compras, sua frequência e os tipos de itens comprados.
• Dados de interação - Incluem todas as taxas de engajamento nas mídias sociais e no site, inclusive taxas de rejeição, taxas de abertura de e-mail, compartilhamentos, comentários, curtidas, seguidores etc.
• Análise sentimental - Essa é a medida do grau de satisfação de seus clientes com o produto. Inclui parâmetros como feedback e avaliações de clientes nas páginas de seus produtos.

Utilização de dados em tempo real

A IA permite que as empresas garantam o processamento e a análise de dados em tempo real. Como resultado, elas respondem em tempo real para garantir recomendações de produtos hiperpersonalizadas.

O segredo é exibir o produto certo para o cliente em tempo real. Isso significa que, se um cliente estiver procurando um capacete de bicicleta na Amazon, ela exibirá o melhor produto juntamente com algum incentivo para o cliente ideal, tornando a compra irresistível e a jornada de compra perfeita.

Dê uma olhada nesta oferta personalizada com uma opção de "entrega gratuita". Isso melhora o envolvimento e a fidelidade do cliente e estimula o visitante a agir.

Adaptação das recomendações por meio da aprendizagem automática

Modelagem preditiva para preferências do cliente

Vamos simplificar isso.

Os algoritmosde aprendizado de máquina usam grandes conjuntos de dados para ajudar você a entender as preferências futuras dos clientes, a fim de gerar recomendações de produtos hiperpersonalizados. Ele usa um modelo matemático para prever tendências, preferências e comportamentos futuros dos clientes com base em dados anteriores e atuais.

O ML pode prever e estimar as taxas de engajamento e a qualidade dos leads na página específica do produto. Ele também pode lhe informar os resultados reais. Por exemplo, o aprendizado de máquina pode ajudá-lo a prever quantas devoluções de produtos ocorrerão no futuro (caso tenha havido alguma devolução de produto no passado). Isso permite que os profissionais de marketing se concentrem e promovam os produtos que vendem melhor.

Análise contextual para sugestões relevantes

A análise contextual traz à tona produtos com base em um contexto específico. Ela utiliza os pontos de dados relevantes para dar sugestões apropriadas.

A análise contextual gera insights com base no recurso específico do produto sobre o qual o público está discutindo ou falando. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam tecnologia avançada para transformar cada consulta em um único ponto de dados, analisar os dados e apresentar sugestões relevantes.

Por exemplo, o eBay usa o ML para segmentar as consultas dos clientes com base no preço, incluindo descontos, promoções e ofertas especiais. E exibe os produtos de acordo.

Processamento de linguagem natural (NLP) na personalização

A PNL na personalização extrai insights da comunicação com o cliente expressa por meio de texto e recursos visuais para exibir recomendações de produtos.

Análise de sentimento para recomendações aprimoradas

Como o próprio nome sugere, a análise de sentimento é a medida do grau de satisfação dos clientes com o produto. Trata-se de uma análise textual de emoções, atitudes e sentimentos, expressos por meio de texto/palavras com base no feedback e nas avaliações dos clientes nas páginas de seus produtos.

A análise de sentimento usa NLP que segmenta diferentes pontos de dados com base no texto. O texto é classificado em frases negativas, neutras ou positivas. As marcas aproveitam o conteúdo gerado pelo usuário e o analisam por meio dos seguintes métodos para fornecer recomendações hiperpersonalizadas;

• Técnicas de aprendizado profundo
• Métodos baseados em regras
• Técnicas de aprendizado de máquina
• Força do sentimento
• Métodos de detecção
• Métodos baseados em inteligência de enxame
• Métodos de expansão do léxico de sentimentos
• Métodos bayesianos
• Métodos baseados em padrões

Análise preditiva

Basicamente, a PNL se concentra na "previsão da próxima palavra" que imita a fala humana. O modelo é treinado para analisar a sequência de frases da entrada e prever o texto ou as palavras. Como resultado, ele fornece respostas às consultas do usuário da maneira mais precisa, aumentando a probabilidade de taxas de conversão.

Uma ótima aplicação da PNL para análise preditiva são os chatbots e os assistentes virtuais. Eles usam a geração de linguagem natural (NLG) para criar respostas de conversação para as consultas dos clientes.

Chatbots e assistentes virtuais para engajamento em tempo real

Tanto os assistentes virtuais quanto os chatbots usam NLP e IA para converter texto e consultas de voz em dados estruturados.

• Os chatbots respondem a perguntas em tempo real.
• Os assistentes virtuais executam tarefas administrativas.

Eles usam tecnologia avançada para entender as consultas ou solicitações do usuário e fornecer as respostas em tempo real. Os chatbots e os assistentes virtuais proporcionam uma experiência personalizada em várias plataformas, respondendo a e-mails, agendando reuniões, gerenciando solicitações de clientes, respondendo a consultas, fazendo reservas etc.

68% dos clientes adoram os chatbots por causa de sua eficiência e envolvimento em tempo real. Eles fortalecem a credibilidade e a fidelidade da marca com o envolvimento ininterrupto do cliente, maior geração de leads e recomendações personalizadas.

Tanto a Siri quanto a Alexa são ótimos exemplos de assistentes virtuais de clientes que proporcionam uma experiência perfeita ao cliente.

Fonte

Reconhecimento de imagens e preferências visuais

Interpretação visual de dados

O reconhecimento de imagens usa a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda para detectar e identificar um objeto e seus recursos em uma imagem digital. Ele reconhece um conjunto de dados de imagens, reconhece padrões e identifica diferentes objetos.

O recurso de reconhecimento de imagem da aprendizagem profunda é impressionante. Ele pode identificar qualquer imagem e seu contexto. Por exemplo, a aprendizagem profunda pode dizer se o seu amigo peludo está dormindo ou apenas sentado no seu sofá.

A tecnologia usa grandes conjuntos de imagens visuais e as analisa para melhorar significativamente a eficiência e a precisão do reconhecimento de imagens. Quanto mais dados, melhor!

Algoritmos de recomendação baseados em imagens

Com base no histórico de navegação do conteúdo visual em plataformas como o Pinterest, a IA recomenda o tipo certo de conteúdo para o público. A IA sugere produtos personalizados ao reconhecer os tipos de produtos com os quais os clientes interagem, proporcionando uma experiência personalizada como nunca antes.

Google Lens

O Lens do Google transformou a pesquisa de conteúdo visual usando a tecnologia de reconhecimento de imagens. Ele utiliza a análise de entrada usando ML e DL e fornece resultados e informações de pesquisa personalizados.

Você pode arrastar ou fazer upload de uma imagem para o Google Lens e clicar na opção "pesquisar" para ver todas as recomendações relevantes.

Fonte da imagem

Aprimoramento de recomendações com entrada visual

Outro ótimo exemplo de aprimoramento de recomendações com entrada visual é a ASOS, a famosa marca de moda!

ASOS

A ASOS usa IA para aprimorar as recomendações de produtos com informações visuais. O recurso "Style Match" do famoso varejo de moda permite que os usuários carreguem uma imagem e exibam os produtos certos, acelerando a jornada de compra.

Por enquanto, esse recurso está disponível no aplicativo ASOS para iOS e Android.

Fonte

Aprendizado por reforço para recomendações adaptativas

A implementação de IA para recomendações de produtos com hiperpersonalização oferece um caminho incrível para o aprendizado contínuo a partir do feedback do usuário.

Com base nas recomendações adaptativas às preferências em evolução, as empresas podem fornecer o tipo certo de produtos para o público certo.

No entanto, é fundamental equilibrar a exploração e o aproveitamento ao hiperpersonalizar as recomendações de produtos.

Superando os desafios e garantindo a privacidade

Coleta de dados e análise de dados

Os dados são preciosos e oferecem muitas oportunidades para os profissionais de marketing. Entretanto, o verdadeiro desafio é a coleta e a análise de dados. Os profissionais de marketing devem contar com sistemas avançados, como serviços em nuvem, dispositivos móveis e da Web, sistemas corporativos e sistemas virtuais para capturar pontos de dados e, em seguida, analisá-los.

Em segundo lugar, os dados são coletados de várias fontes e, portanto, acabam sendo muito fragmentados. Analisar esses dados usando um único método gera resultados tendenciosos. A mera capacidade humana não é suficiente para analisar dados, portanto, as empresas precisam usar tecnologias avançadas como IA, ML e Deep Learning.

Lidando com problemas de qualidade de dados e viés

Dados de qualidade são a chave para a eficiência da IA. Se os dados em consideração forem mal rotulados, os resultados poderão ser imprecisos. Os profissionais de marketing podem superar isso marcando os dados corretamente, sejam eles textos, imagens ou outros recursos visuais, para evitar resultados tendenciosos.

Atendendo aos requisitos de escalabilidade e infraestrutura

Ampliar seus negócios usando IA é assustador, pois requer a contribuição tanto dos recursos humanos que você usa quanto da infraestrutura, incluindo sistemas e software.

Abordando as preocupações com a privacidade

Há um risco significativo de violações de privacidade ao lidar com dados em grande escala. Para manter a fidelidade e a confiança do cliente, certifique-se de comunicar a transparência dos dados com antecedência. As empresas precisam estar em conformidade com os regulamentos, incluindo CCPA, GDPR etc.

Direções futuras da hiperpersonalização

Integração de IA com dispositivos IoT

A IA não é uma mera revolução, é uma evolução completa. Essa tecnologia de ponta está indo ainda mais longe no fornecimento de uma experiência personalizada com foco em laser com a integração da IA com dispositivos IoT.

Recomendações personalizadas de saúde e bem-estar

A hiperpersonalização está se tornando popular em todos os setores, especialmente em saúde e bem-estar.

Esses aplicativos usam dados de nível granular para oferecer recomendações personalizadas, como exercícios, dieta e planos nutricionais com base em vários parâmetros, como,

• Perfis hormonais
• O estado emocional dos indivíduos
• Análise sentimental

Personalização preditiva em setores emergentes

Com o potencial que a IA oferece às empresas, ela as ajudará a se livrar da abordagem "tamanho único" em todos os setores emergentes.

Com sua tecnologia avançada, a IA revolucionou setores como o de saúde, fitness, esportes, beleza e bem-estar, etc. No futuro, a IA permitirá que as marcas forneçam recomendações com base em dados em tempo real e poderá até mesmo fornecer recomendações precisas com base no reconhecimento facial.

Conclusão

A IA traz uma mina de ouro de oportunidades, permitindo que as empresas façam recomendações personalizadas de produtos com foco no laser para aumentar o ROI e diminuir os custos de aquisição de clientes.

As empresas que aproveitam e se adaptam às tendências e tecnologias de IA têm sucesso em proporcionar uma experiência vencedora ao cliente. Embora a IA traga muitos desafios associados aos dados, as empresas precisam se capacitar com os recursos e sistemas certos para escalar sem problemas.