Izkoriščanje umetne inteligence za nadosebna priporočila izdelkov

Uvod

Umetna inteligenca spreminja prihodnost trženja. Danes se podjetja zanašajo na zgodovinske podatke in podatke v realnem času, da bi z umetno inteligenco zagotovila neverjetno uporabniško izkušnjo in nadosebna priporočila izdelkov.

Netflix je ena od uglednih blagovnih znamk, ki je pionir na področju hiperosebnih priporočil na podlagi podatkov v realnem času.

V tem članku bomo razložili, kako umetna inteligenca zagotavlja odlično uporabniško izkušnjo in zakaj so prilagojena priporočila izdelkov ključnega pomena za izboljšanje življenjske vrednosti stranke.

Pred tem pa je tu seznam zanimivih statističnih podatkov, ki bi jih morali poznati,

Hiper-osebna priporočila izdelkov Statistika podatkov

• 62 % kupcev pričakuje, da bodo blagovne znamke prikazovale prilagojena priporočila izdelkov, da bi ohranile zvestobo blagovni znamki.
• 49 % kupcev trdi, da bodo postali ponovni kupci, če se podjetja odločijo ponujati nadosebno prilagojene izdelke.

Analiza podatkov z umetno inteligenco

Podatki so osnova umetne inteligence. Količina dnevno ustvarjenih podatkov je 328,77 milijona terabajtov podatkov. To daje tržnikom neverjetne možnosti za preučevanje ciljne skupine in njenih preferenc.

Ta infografika podjetja ZDNET prikazuje vse, kar bi morali vedeti kot tržniki. Razkriva življenjski cikel podatkov od zbiranja do odločanja o njih.

Vir:

Zbiranje in obdelava podatkov

Podatki se zbirajo iz različnih virov. Med pomembnejšimi viri podatkov, ki jih uporabljajo tržniki, so;

• Storitve v oblaku vključujejo CRM, storitve, primere, digitalne sledi, sledenje, e-trgovino, vpoglede v družbene medije, zunanje vpoglede itd.
• Mobilni telefoni, splet in naprave, ki lahko zagotavljajo podatke o interakciji z aplikacijami, lokaciji, vzorcih klikov in kontekstualnih podatkih.
• sistemi podjetja, ki so sestavljeni iz sistema evidenc, podatkov o potovanju od začetka do konca
• Virtualni sistemi, vključno s tehnologijami AR/VR, metaverse itd.
• Zbrani veliki nizi podatkov se analizirajo z uporabo naprednih tehnologij, umetne inteligence, strojnega učenja in globokega učenja, da se strankam zagotovijo nadosebna priporočila.

Napredna analitika za vpogled v stranke

Za napredno analitiko za vpogled v stranke morajo tržniki zbrati podatke o naslednjih parametrih;

• Demografski in psihografski podatki - omogočajo celovit pristop k idealni stranki, vključno z njeno lokacijo, spolom, starostjo, dohodkom, službo, interesi, osebnimi preferencami ter življenjskim slogom in vrednotami.
• Podatki o vedenju - vključujejo vedenje spletnih kupcev, vključno z nakupi izdelkov, opuščenimi karticami, zgodovino brskanja in kliki.
• Zgodovina transakcij - zgodovina nakupov vključuje število nakupov, njihovo pogostost in vrste kupljenih predmetov.
• Podatki o interakciji - vključujejo vse stopnje sodelovanja v družabnih medijih in na spletnem mestu, vključno s stopnjami odbojev, stopnjami odprtosti e-pošte, deljenjem, komentarji, všečki, sledilci itd.
• Sentimentalna analiza - To je merilo, kako zadovoljne so vaše stranke z izdelkom. Vključuje parametre, kot so povratne informacije strank in ocene na straneh z izdelki.

Uporaba podatkov v realnem času

Umetna inteligenca podjetjem omogoča obdelavo in analizo podatkov v realnem času. Zato se odzivajo v realnem času in zagotavljajo nadosebno prilagojena priporočila izdelkov.

Ključno je, da stranki v realnem času prikažete pravi izdelek. To pomeni, da če stranka na Amazonu išče kolesarsko čelado, se ji prikaže najboljši izdelek skupaj s spodbudo za idealno stranko, zaradi česar se nakupu ni mogoče upreti, nakupna pot pa je nemotena.

Oglejte si to prilagojeno ponudbo z možnostjo "brezplačne dostave". To izboljša sodelovanje in zvestobo strank ter obiskovalca spodbudi k ukrepanju.

Prilagajanje priporočil s strojnim učenjem

Prediktivno modeliranje preferenc strank

Povejmo preprosto.

Algoritmistrojnega učenja uporabljajo velike nabore podatkov, da bi vam pomagali razumeti prihodnje preference strank in tako omogočili hiperpersonalizacijo priporočil izdelkov. Uporablja matematični model za napovedovanje prihodnjih trendov, preferenc in vedenja strank na podlagi prejšnjih in trenutnih podatkov.

ML lahko predvidi in oceni stopnjo vključenosti in kakovost potencialnih kupcev na določeni strani izdelka. Prav tako vam lahko pove dejanske rezultate. Strojno učenje vam lahko na primer pomaga napovedati, koliko bo v prihodnosti vrnjenih izdelkov (v primeru, da so bili v preteklosti vrnjeni kakšni izdelki). Tako se lahko tržniki osredotočijo na izdelke, ki se najbolje prodajajo, in jih promovirajo.

Kontekstualna analiza za ustrezne predloge

Kontekstualna analiza prikaže izdelke na podlagi določenega konteksta. Iz ustreznih podatkovnih točk pripravi ustrezne predloge.

Kontekstualna analiza omogoča vpogled na podlagi določene funkcije izdelka, o kateri se občinstvo pogovarja ali govori. Algoritmi strojnega učenja uporabljajo napredno tehnologijo, da vsako poizvedbo spremenijo v eno podatkovno točko, analizirajo podatke in predstavijo ustrezne predloge.

eBay na primer uporablja ML za segmentacijo poizvedb strank glede na ceno, vključno s popusti, promocijami in posebnimi ponudbami. In ustrezno prikaže izdelke.

Obdelava naravnega jezika (NLP) v personalizaciji

NLP pri personalizaciji pridobiva vpoglede iz komunikacije s strankami, izražene z besedilom, in vizualne podatke za prikazovanje priporočil izdelkov.

Analiza čustev za izboljšana priporočila

Kot pove že ime, je analiza čustev merilo, kako so stranke zadovoljne z izdelkom. Gre za besedilno analizo čustev, stališč in občutkov, izraženih z besedilom/besedilom, ki temelji na povratnih informacijah in ocenah strank na straneh vašega izdelka.

Pri analizi razpoloženja se uporablja NLP, ki segmentira različne podatkovne točke na podlagi besedila. Besedilo je razvrščeno v negativne, nevtralne ali pozitivne stavke. Blagovne znamke uporabljajo vsebino, ki jo ustvarijo uporabniki, in jo analizirajo z naslednjimi metodami, da zagotovijo hiperosebna priporočila;

• Tehnike globokega učenja
• Metode, ki temeljijo na pravilih
• Tehnike strojnega učenja
• Moč razpoloženja
• Metode odkrivanja
• Metode, ki temeljijo na inteligenci roja
• Metode razširitve leksikona čustev
• Bayesove metode
• Metode, ki temeljijo na vzorcih

Prediktivna analiza

V osnovi se NLP osredotoča na "napovedovanje naslednje besede", ki posnema človeški govor. Model je usposobljen za analizo zaporedja stavkov iz vnosa in napovedovanje besedila ali besed. Posledično zagotavlja odgovore na uporabniške poizvedbe na najbolj natančen način, kar izboljša verjetnost stopnje konverzije.

Odlična uporaba NLP za napovedno analizo so klepetalni roboti in virtualni pomočniki. Ti za ustvarjanje pogovornih odgovorov na poizvedbe strank uporabljajo generiranje naravnega jezika (NLG).

Klepetalni roboti in virtualni pomočniki za sodelovanje v realnem času

Virtualni pomočniki in klepetalni boti uporabljajo NLP in umetno inteligenco za pretvorbo besedilnih in glasovnih poizvedb v strukturirane podatke.

• Klepetalni roboti odgovarjajo na vprašanja v realnem času.
• Virtualni pomočniki opravljajo administrativna opravila.

Uporabljajo napredno tehnologijo za razumevanje poizvedb ali zahtev uporabnikov in zagotavljajo odgovore v realnem času. Klepetalni roboti in virtualni pomočniki zagotavljajo prilagojeno izkušnjo na različnih platformah, tako da odgovarjajo na e-pošto, načrtujejo sestanke, upravljajo zahteve strank, odgovarjajo na poizvedbe, rezervirajo rezervacije itd.

68 % strank ima rado klepetalnike zaradi njihove učinkovitosti in sodelovanja v realnem času. Krepijo verodostojnost blagovne znamke in zvestobo z neprekinjenim sodelovanjem s strankami, povečanim ustvarjanjem potencialnih strank in prilagojenimi priporočili.

Siri in Alexa sta odlična primera virtualnih pomočnikov za stranke, ki zagotavljata brezhibno izkušnjo s strankami.

Vir:

Prepoznavanje slik in vizualne preference

Vizualna interpretacija podatkov

Prepoznavanje slik uporablja strojno učenje in globoko učenje za zaznavanje in prepoznavanje predmeta in njegovih značilnosti na digitalni sliki. Prepozna podatkovni niz slik, prepozna vzorce in identificira različne predmete.

Funkcija globokega učenja za prepoznavanje slik je impresivna. Prepozna lahko katero koli sliko in njen kontekst. Z globokim učenjem lahko na primer ugotovite, ali vaš kosmati prijatelj spi ali le sedi na kavču.

Tehnologija uporablja velike sklope vizualnih slik in jih analizira, da bi bistveno izboljšala učinkovitost in natančnost prepoznavanja slik. Čim več podatkov, tem bolje!

Algoritmi za priporočanje na podlagi slik

Na podlagi zgodovine brskanja po vizualnih vsebinah na platformah, kot je Pinterest, umetna inteligenca občinstvu priporoči pravo vrsto vsebine. Umetna inteligenca predlaga personalizirane izdelke s prepoznavanjem vrst izdelkov, s katerimi stranke komunicirajo, kar omogoča personalizirano izkušnjo, kakršne še ni bilo.

Google Lens

Googlova aplikacija Lens je s tehnologijo prepoznavanja slik spremenila iskanje vizualnih vsebin. Uporablja analizo vhodnih podatkov z uporabo ML in DL ter zagotavlja personalizirane rezultate iskanja in informacije.

Sliko lahko povlečete ali naložite v Google Lens in kliknete možnost "išči" ter si ogledate vsa ustrezna priporočila.

Vir slike

Izboljšanje priporočil z vizualnim vnosom

Še en odličen primer izboljšanja priporočil z vizualnimi podatki je ASOS, znana modna blagovna znamka!

ASOS

ASOS uporablja umetno inteligenco za izboljšanje priporočil izdelkov z vizualnim vnosom. Funkcija "Style Match" znane trgovine z oblačili omogoča uporabnikom, da naložijo sliko in prikaže prave izdelke, kar pospeši nakupno pot.

Ta funkcija je za zdaj na voljo v aplikaciji ASOS za iOS in Android.

Vir:

Učenje z okrepitvijo za prilagodljiva priporočila

Izvajanje umetne inteligence za hiperpersonalizacijo priporočil izdelkov zagotavlja neverjetno možnost za nenehno učenje na podlagi povratnih informacij uporabnikov.

Na podlagi priporočil, ki se prilagajajo spreminjajočim se željam, lahko podjetja ponudijo pravo vrsto izdelkov pravemu občinstvu.

Vendar je pri hiperosebnem prilagajanju priporočil izdelkov ključnega pomena uravnotežiti raziskovanje in izkoriščanje.

Premagovanje izzivov in zagotavljanje zasebnosti

Zbiranje in analiza podatkov

Podatki so dragoceni in tržnikom ponujajo veliko priložnosti. Vendar je pravi izziv zbiranje in analiza podatkov. Tržniki se morajo pri zbiranju podatkovnih točk in njihovi analizi zanašati na napredne sisteme, kot so storitve v oblaku, mobilne in spletne naprave, sistemi v podjetjih in virtualni sistemi.

Drugič, podatki se zbirajo iz različnih virov, zato so zelo razdrobljeni. Analiziranje teh podatkov z eno metodo daje pristranske rezultate. Človeške zmogljivosti niso dovolj za analizo podatkov, zato morajo podjetja uporabljati napredne tehnologije, kot so umetna inteligenca, ML in globoko učenje.

Obravnava kakovosti podatkov in težav s pristranskostjo

Kakovostni podatki so ključ do učinkovitosti umetne inteligence. Če so obravnavani podatki slabo označeni, so lahko rezultati netočni. Tržniki lahko to odpravijo tako, da pravilno označijo podatke, pa naj gre za besedilo, slike ali druge vizualne elemente, da bi se izognili pristranskim rezultatom.

Reševanje zahtev glede razširljivosti in infrastrukture

Povečanje obsega poslovanja z umetno inteligenco je težavno, saj zahteva prispevek tako človeških virov, ki jih uporabljate, kot tudi infrastrukture, vključno s sistemi in programsko opremo.

Obravnava pomislekov glede zasebnosti

Pri obsežnem ravnanju s podatki obstaja veliko tveganje kršitev zasebnosti. Če želite ohraniti zvestobo in zaupanje strank, poskrbite, da boste o preglednosti podatkov obvestili vnaprej. Podjetja morajo upoštevati predpise, vključno s CCPA, GDPR itd.

Prihodnje usmeritve hiperpersonalizacije

Integracija umetne inteligence z napravami IoT

Umetna inteligenca ni le revolucija, temveč celotna evolucija. Ta vrhunska tehnologija gre z integracijo umetne inteligence z napravami interneta stvari še dlje pri zagotavljanju lasersko usmerjene personalizirane izkušnje.

Prilagojena priporočila za zdravje in dobro počutje

Hiperpersonalizacija postaja priljubljena v vseh panogah, zlasti na področju zdravja in dobrega počutja.

Te aplikacije uporabljajo podatke na granularni ravni in ponujajo prilagojena priporočila, kot so vadba, prehrana in prehranski načrti, ki temeljijo na različnih parametrih, kot so,

• Hormonski profili
• Čustveno stanje posameznikov
• Sentimentalna analiza

Prediktivna personalizacija v razvijajočih se panogah

Z možnostmi, ki jih umetna inteligenca ponuja podjetjem, jim bo pomagala odpraviti pristop "ena velikost za vse" v razvijajočih se panogah.

Umetna inteligenca je s svojo napredno tehnologijo povzročila preobrat v panogah, kot so zdravstvo, fitnes, šport, lepota in dobro počutje itd. V prihodnosti bo umetna inteligenca blagovnim znamkam omogočila zagotavljanje priporočil na podlagi podatkov v realnem času, za natančna priporočila pa bo poskrbela celo na podlagi prepoznavanja obraza.

Zaključek

Umetna inteligenca ponuja ogromno priložnosti, ki podjetjem omogočajo lasersko usmerjena personalizirana priporočila izdelkov za povečanje donosnosti naložb in zmanjšanje stroškov pridobivanja strank.

Podjetja, ki uporabljajo trende in tehnologije umetne inteligence ter se jim prilagajajo, uspešno zagotavljajo zmagovalno izkušnjo za stranke. Čeprav umetna inteligenca prinaša veliko izzivov, povezanih s podatki, se morajo podjetja opremiti s pravimi viri in sistemi za nemoteno razširjanje.