Folosirea inteligenței artificiale pentru recomandări de produse hiperpersonalizate

Introducere

Inteligența artificială remodelează viitorul marketingului. În prezent, companiile se bazează pe date istorice și în timp real pentru a oferi o experiență incredibilă utilizatorilor și recomandări de produse hiperpersonalizate cu ajutorul AI.

Netflix este unul dintre brandurile notabile care au fost pionieri în materie de recomandări hiperpersonalizate bazate pe date în timp real.

În acest articol, vom explica modul în care AI oferă o experiență excelentă clienților și de ce recomandările personalizate de produse sunt esențiale pentru îmbunătățirea valorii de viață a unui client.

Dar, înainte de asta, iată o listă de statistici interesante pe care ar trebui să le cunoașteți,

Recomandări de produse hiperpersonalizate Recomandări de produse Statistici de date

• 62% dintre clienți se așteaptă ca mărcile să afișeze recomandări personalizate de produse pentru a menține loialitatea față de marcă.
• 49% dintre clienți susțin că vor deveni cumpărători repetați dacă întreprinderile aleg să ofere produse hiper-personalizate.

Analiza datelor cu ajutorul AI

Datele reprezintă coloana vertebrală a inteligenței artificiale. Cantitatea de date generate zilnic este de 328,77 milioane de terabytes de date. Acest lucru oferă comercianților oportunități incredibile de a studia publicul țintă și preferințele acestuia.

Acest infografic de la ZDNET prezintă tot ceea ce ar trebui să știm în calitate de specialiști în marketing. Acesta dezvăluie ciclul de viață al datelor, de la colectare până la luarea deciziilor.

Sursa

Colectarea și prelucrarea datelor

Datele sunt colectate din diverse surse. Unele dintre sursele de date semnificative pe care le utilizează comercianții includ;

• Serviciile în cloud includ CRM, servicii, cazuri, amprente digitale, urmărire, comerț electronic, informații din social media, informații externe etc.
• Dispozitive mobile, web și dispozitive care pot furniza date despre interacțiunea cu aplicațiile, locația, modelele de clicuri și datele contextuale
• Sisteme de întreprindere care constau într-un sistem de înregistrări, date de parcurs de la un capăt la altul
• Sisteme virtuale, inclusiv tehnologiile AR/VR, metaverse, etc.
• Seturile mari de date colectate sunt analizate cu ajutorul tehnologiilor avansate, al inteligenței artificiale, al învățării automate și al învățării profunde pentru a oferi clienților recomandări hiperpersonalizate.

Analiză avansată pentru informații despre clienți

Pentru a obține o analiză avansată a informațiilor despre clienți, comercianții trebuie să colecteze date privind următorii parametri;

• Date demografice și psihografice - Oferă o abordare completă a clientului ideal, inclusiv locația, sexul, vârsta, venitul, locul de muncă, interesele, preferințele personale, stilul de viață și valorile acestuia.
• Date comportamentale - Acestea includ comportamentul cumpărătorilor online, inclusiv achizițiile de produse, cardurile abandonate, istoricul de navigare și clicurile.
• Istoricultranzacțiilor - Istoricul achizițiilor include numărul de achiziții, frecvența acestora și tipurile de articole achiziționate.
• Date de interacțiune - Include toate ratele de implicare atât pe rețelele sociale, cât și pe site, inclusiv ratele de respingere, ratele de deschidere a e-mailurilor, distribuirile, comentariile, like-urile, adepții etc.
• Analiza sentimentală - Aceasta este măsurarea gradului de satisfacție a clienților dumneavoastră față de produs. Ea include parametri precum feedback-ul clienților și recenziile pe paginile produselor dvs.

Utilizarea datelor în timp real

Inteligența artificială permite întreprinderilor să asigure procesarea și analiza datelor în timp real. Ca urmare, acestea răspund în timp real pentru a asigura recomandări de produse hiperpersonalizate.

Cheia este de a afișa produsul potrivit pentru client în timp real. Acest lucru înseamnă că, dacă un client caută o cască de biciclist pe Amazon, acesta afișează cel mai bun produs împreună cu un stimulent pentru clientul ideal, ceea ce face ca achiziția să fie irezistibilă, iar călătoria de cumpărare să fie perfectă.

Priviți această ofertă personalizată cu opțiunea "livrare gratuită". Acest lucru îmbunătățește angajamentul și loialitatea clienților și îi determină pe vizitatori să acționeze.

Adaptarea recomandărilor prin învățare automată

Modelare predictivă pentru preferințele clienților

Să spunem lucrurilor pe nume.

Algoritmii deînvățare automată utilizează seturi mari de date pentru a vă ajuta să înțelegeți preferințele viitoare ale clienților pentru a conduce recomandări de produse hiperpersonalizate. Folosește un model matematic pentru a prezice tendințele, preferințele și comportamentul viitor al clienților pe baza datelor anterioare și actuale.

ML poate prezice și estima ratele de implicare și calitatea clienților potențiali de pe o anumită pagină de produs. De asemenea, vă poate spune care sunt rezultatele reale. De exemplu, învățarea automată vă poate ajuta să preziceți câte retururi de produse vor fi în viitor (în cazul în care există retururi de produse în trecut). Acest lucru le permite comercianților să se concentreze și să promoveze produsele care se vând cel mai bine.

Analiza contextuală pentru sugestii relevante

Analiza contextuală aduce produse bazate pe un context specific. Aceasta ia în considerare punctele de date relevante pentru a oferi sugestii adecvate.

Analiza contextuală generează informații bazate pe caracteristicile specifice ale produsului despre care publicul discută sau vorbește. Algoritmii de învățare automată utilizează tehnologii avansate pentru a transforma fiecare interogare într-un singur punct de date, analizează datele și prezintă sugestii relevante.

De exemplu, eBay utilizează ML pentru a segmenta interogările clienților în funcție de preț, inclusiv reduceri, promoții și oferte speciale. Și, afișează produsele în consecință.

Procesarea limbajului natural (NLP) în personalizare

NLP în personalizare extrage informații din comunicarea cu clienții exprimată prin text și imagini pentru a afișa recomandări de produse.

Analiza sentimentelor pentru recomandări îmbunătățite

După cum sugerează și numele său, analiza sentimentelor reprezintă măsurarea gradului de satisfacție a clienților dumneavoastră față de produs. Este o analiză textuală a emoțiilor, atitudinilor și sentimentelor, exprimate prin text/cuvinte, pe baza feedback-ului clienților și a recenziilor de pe paginile produselor dumneavoastră.

Analiza sentimentelor utilizează NLP, care segmentează diferite puncte de date pe baza textului. Textul este clasificat în propoziții negative, neutre sau pozitive. Mărcile valorifică conținutul generat de utilizatori și îl analizează prin următoarele metode pentru a oferi recomandări hiper-personalizate;

• Tehnici de învățare profundă
• Metode bazate pe reguli
• Tehnici de învățare automată
• Puterea sentimentului
• Metode de detectare
• Metode bazate pe inteligența roiului
• Metode de extindere a lexiconului de sentimente
• Metode bayesiene
• Metode bazate pe modele

Analiza predictivă

Practic, NLP se concentrează pe "predicția cuvântului următor" care imită vorbirea umană. Modelul este antrenat să analizeze secvența de propoziții de la intrare și să prezică textul sau cuvintele. Ca urmare, acesta oferă răspunsuri la întrebările utilizatorilor în cel mai precis mod posibil, îmbunătățind probabilitatea ratelor de conversie.

O aplicație excelentă a NLP pentru analiza predictivă este reprezentată de chatbots și asistenții virtuali. Aceștia utilizează generarea de limbaj natural (NLG) pentru a crea răspunsuri conversaționale la întrebările clienților.

Chatbots și asistenți virtuali pentru implicare în timp real

Atât asistenții virtuali, cât și roboții de chat folosesc NLP și AI pentru a converti textul și interogările vocale în date structurate.

• Chatbots răspund la întrebări în timp real.
• Asistenții virtuali îndeplinesc sarcini administrative.

Acestea utilizează tehnologii avansate pentru a înțelege întrebările sau solicitările utilizatorului și pentru a oferi răspunsuri în timp real. Chatbots și asistenții virtuali oferă o experiență personalizată pe diverse platforme, răspunzând la e-mailuri, programând întâlniri, gestionând solicitările clienților, răspunzând la întrebări, făcând rezervări etc.

68% dintre clienți iubesc chatbots datorită eficienței și implicării lor în timp real. Acestea consolidează credibilitatea și loialitatea brandului, precum și loialitatea prin implicarea neîntreruptă a clienților, creșterea generării de lead-uri și recomandări personalizate.

Atât Siri, cât și Alexa sunt exemple excelente de asistenți virtuali care oferă o experiență perfectă pentru clienți.

Sursa

Recunoașterea imaginilor și preferințele vizuale

Interpretarea vizuală a datelor

Recunoașterea imaginilor utilizează învățarea mecanică și învățarea profundă pentru a detecta și identifica un obiect și caracteristicile sale într-o imagine digitală. Recunoaște un set de date de imagini, recunoaște modele și identifică diferite obiecte.

Caracteristica de recunoaștere a imaginilor prin învățare profundă este impresionantă. Aceasta poate identifica orice imagine și contextul acesteia. De exemplu, învățarea profundă vă poate spune dacă prietenul dvs. blănos doarme sau doar stă pe canapea.

Tehnologia utilizează seturi mari de imagini vizuale și le analizează pentru a îmbunătăți semnificativ eficiența și acuratețea recunoașterii imaginilor. Cu cât mai multe date, cu atât mai bine!

Algoritmi de recomandare pe bază de imagini

Pe baza istoricului de navigare a conținutului vizual pe platforme precum Pinterest, inteligența artificială recomandă audienței tipul potrivit de conținut. AI sugerează produse personalizate prin recunoașterea tipurilor de produse cu care interacționează clienții, oferind o experiență personalizată ca niciodată.

Google Lens

Google Lens a transformat căutarea de conținut vizual cu ajutorul tehnologiei de recunoaștere a imaginilor. Aceasta utilizează analiza datelor de intrare cu ajutorul ML și DL și oferă rezultate și informații de căutare personalizate.

Puteți să trageți sau să încărcați o imagine în Google Lens și să faceți clic pe opțiunea "căutare" pentru a vedea toate recomandările relevante.

Sursa imaginii

Îmbunătățirea recomandărilor cu ajutorul datelor vizuale

Un alt exemplu excelent de îmbunătățire a recomandărilor cu input vizual este ASOS, celebrul brand de modă!

ASOS

ASOS utilizează inteligența artificială pentru a îmbunătăți recomandările de produse cu ajutorul unor date vizuale. Funcția "Style Match" a celebrului retailer de modă permite utilizatorilor să încarce o imagine și să afișeze produsele potrivite, accelerând procesul de cumpărare.

Această funcție este disponibilă deocamdată pe aplicația ASOS pentru iOS și Android.

Sursa

Învățarea prin întărire pentru recomandări adaptive

Implementarea inteligenței artificiale pentru recomandări de produse de hiper-personalizare oferă o cale incredibilă de învățare continuă din feedback-ul utilizatorilor.

Pe baza recomandărilor adaptive la evoluția preferințelor, întreprinderile pot oferi produse potrivite publicului potrivit.

Cu toate acestea, este esențial să se găsească un echilibru între explorare și exploatare atunci când se face o hiperpersonalizare a recomandărilor de produse.

Depășirea provocărilor și asigurarea confidențialității

Colectarea și analiza datelor

Datele sunt prețioase și oferă o mulțime de oportunități pentru comercianți. Cu toate acestea, adevărata provocare este colectarea și analiza datelor. Specialiștii în marketing trebuie să se bazeze pe sisteme avansate, cum ar fi serviciile cloud, dispozitivele mobile și web, sistemele de întreprindere și sistemele virtuale, pentru a capta punctele de date, iar apoi să le analizeze.

În al doilea rând, datele sunt colectate din diferite surse, prin urmare, se dovedesc a fi foarte fragmentate. Analizând aceste date folosind o singură metodă se obțin rezultate părtinitoare. Simpla capacitate umană nu este suficientă pentru a analiza datele, prin urmare, întreprinderile trebuie să utilizeze tehnologii avansate, cum ar fi AI, ML și Deep Learning.

Gestionarea problemelor legate de calitatea datelor și de părtinire

Datele de calitate reprezintă cheia eficienței AI. În cazul în care datele luate în considerare sunt etichetate necorespunzător, rezultatele ar putea fi inexacte. Agenții de marketing pot depăși acest aspect prin etichetarea corectă a datelor, fie că este vorba de text, imagini sau alte elemente vizuale, pentru a evita rezultatele distorsionate.

Abordarea cerințelor de scalabilitate și de infrastructură

Extinderea afacerii dvs. cu ajutorul inteligenței artificiale este dificilă, deoarece necesită atât resurse umane, cât și infrastructură, inclusiv sisteme și software.

Abordarea problemelor legate de confidențialitate

Există un risc semnificativ de încălcare a confidențialității atunci când se abordează date la scară largă. Pentru a menține loialitatea și încrederea clienților, asigurați-vă că comunicați din timp transparența datelor. Întreprinderile trebuie să respecte reglementările, inclusiv CCPA, GDPR etc.

Direcțiile viitoare ale hiperpersonalizării

Integrarea inteligenței artificiale cu dispozitivele IoT

IA nu este o simplă revoluție, ci o întreagă evoluție. Această tehnologie de ultimă oră merge chiar mai departe în furnizarea unei experiențe personalizate cu laser, prin integrarea AI cu dispozitivele IoT.

Recomandări personalizate pentru sănătate și bunăstare

Hiper-personalizarea devine populară în toate industriile, în special în domeniul sănătății și al bunăstării.

Aceste aplicații utilizează date la nivel granular pentru a oferi recomandări personalizate, cum ar fi antrenamente, diete și planuri nutriționale, pe baza a diverși parametri, cum ar fi,

• Profiluri hormonale
• Starea emoțională a indivizilor
• Analiza sentimentală

Personalizarea predictivă în industriile emergente

Având în vedere potențialul pe care AI îl oferă întreprinderilor, aceasta le va ajuta să scape de abordarea de tip "one size fits all" în industriile emergente.

Cu tehnologia sa avansată, inteligența artificială a bulversat industrii precum cea a asistenței medicale, a fitness-ului, a sportului, a frumuseții și a bunăstării etc. În viitor, AI va permite mărcilor să ofere recomandări bazate pe date în timp real și poate chiar să ofere recomandări precise pe baza recunoașterii faciale.

Concluzie

Inteligența Artificială aduce o mină de aur de oportunități care permit întreprinderilor să facă recomandări de produse personalizate, orientate cu laser, pentru a crește ROI și a reduce costurile de achiziție a clienților.

Întreprinderile care valorifică și se adaptează la tendințele și tehnologiile de inteligență artificială reușesc să ofere o experiență câștigătoare clienților. În timp ce AI aduce o mulțime de provocări asociate cu datele, întreprinderile trebuie să se împuternicească cu resursele și sistemele potrivite pentru a se extinde fără probleme.