Κορυφαίες εταιρείες ML για ανάλυση και εξατομίκευση πελατών

Εισαγωγή

Οι περισσότερες επιχειρήσεις συλλέγουν ήδη τεράστιες ποσότητες δεδομένων πελατών. Το πιο δύσκολο είναι να καταλάβουμε τι να κάνουμε με αυτά. Το να γνωρίζουμε ότι ένας πελάτης επισκέφθηκε μια σελίδα ή άνοιξε ένα email είναι χρήσιμο, αλλά δεν εξηγεί την πρόθεση, την διστακτικότητα, τα πρότυπα αγοράς ή τη μακροπρόθεσμη συμπεριφορά αφοσίωσης.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η μηχανική μάθηση έχει καταστεί τόσο σημαντικό μέρος της σύγχρονης ανάλυσης πελατών. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν πλέον μοντέλα συμπεριφοράς για να εξατομικεύουν τις προτάσεις, να βελτιώνουν τις εμπειρίες αναζήτησης, να εντοπίζουν κινδύνους απώλειας πελατών και να κατανοούν καλύτερα τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες αλληλεπιδρούν με τα ψηφιακά προϊόντα με την πάροδο του χρόνου.

Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για τις μάρκες ηλεκτρονικού εμπορίου, τις εταιρείες SaaS, τις διαδικτυακές αγορές και τις πλατφόρμες που βασίζονται σε συνδρομές, όπου η εμπειρία του πελάτη επηρεάζει άμεσα τη διατήρηση και τα έσοδα. Οι επιχειρήσεις αναζητούν όλο και περισσότερο συνεργάτες στον τομέα της μηχανικής μάθησης που μπορούν να τις βοηθήσουν να προχωρήσουν πέρα από τα τυπικά ταμπλό και να δημιουργήσουν συστήματα ικανά να λειτουργούν με πραγματικά δεδομένα συμπεριφοράς σε μεγάλη κλίμακα.

Οι ακόλουθες εταιρείες είναι γνωστές για το έργο τους στην ανάλυση πελατών, τα συστήματα εξατομίκευσης και τη συμπεριφορική νοημοσύνη που βασίζεται στη μηχανική μάθηση.

1. Tensorway

Η Tensorway συνεργάζεται με εταιρείες που επιθυμούν να μετατρέψουν τα δεδομένα πελατών σε πρακτικές επιχειρηματικές πληροφορίες, αντί να συλλέγουν αναλυτικά στοιχεία που σπάνια επηρεάζουν τις πραγματικές αποφάσεις. Η εταιρεία αναπτύσσει εξατομικευμένα συστήματα μηχανικής μάθησης που εστιάζουν στην κατανόηση της συμπεριφοράς των χρηστών, στη βελτίωση της εξατομίκευσης και στη βοήθεια των ψηφιακών πλατφορμών να αντιδρούν πιο έξυπνα στη δραστηριότητα των πελατών.

Ένας σημαντικός τομέας εστίασης είναι η μοντελοποίηση συμπεριφοράς. Πολλές επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν δυσκολίες επειδή οι προτιμήσεις των πελατών αλλάζουν συνεχώς, ενώ τα συστήματα στόχευσης και προτάσεων τους παραμένουν στατικά. Η Tensorway δημιουργεί λύσεις μηχανικής μάθησης που αναλύουν συνεχώς τα μοτίβα αλληλεπίδρασης, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να προσαρμόζουν τις προτάσεις προϊόντων, τη συνάφεια των αναζητήσεων και τις ψηφιακές εμπειρίες σύμφωνα με τις πραγματικές αλληλεπιδράσεις των χρηστών.

Η εταιρεία αναπτύσσει επίσης συστήματα για την τμηματοποίηση των πελατών και την ανάλυση της αλληλεπίδρασης. Αντί να ομαδοποιεί το κοινό χρησιμοποιώντας μόνο δημογραφικά στοιχεία, η Tensorway χρησιμοποιεί συμπεριφορικά σήματα, όπως συνήθειες περιήγησης, δραστηριότητα κατά τη διάρκεια της συνεδρίας, μοτίβα αγορών και ιστορικό αλληλεπίδρασης, για να προσδιορίσει πιο ουσιαστικές ομάδες πελατών.

Ένας άλλος τομέας στον οποίο η εταιρεία προσφέρει αξία είναι η ανάλυση της διατήρησης πελατών. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να ανιχνεύσουν λεπτές αλλαγές στην αλληλεπίδραση πολύ πριν οι πελάτες σταματήσουν εντελώς να αλληλεπιδρούν. Αυτό δίνει στις επιχειρήσεις την ευκαιρία να βελτιώσουν τις στρατηγικές διατήρησης νωρίτερα, αντί να αντιδρούν αφού έχει ήδη συμβεί η απώλεια πελατών.

Η Tensorway δίνει επίσης μεγάλη έμφαση στην ανάπτυξη συστημάτων που εντάσσονται φυσικά στα υπάρχοντα επιχειρηματικά περιβάλλοντα. Τα έργα ανάλυσης πελατών συχνά καθίστανται δύσκολα κλιμακώσιμα όταν οι ροές δεδομένων, οι πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου και τα εσωτερικά εργαλεία είναι αποσυνδεδεμένα. Η εταιρεία επικεντρώνεται στη δημιουργία υποδομής μηχανικής μάθησης που ενσωματώνεται ομαλά στις επιχειρησιακές ροές εργασίας και υποστηρίζει τη μακροπρόθεσμη ανάπτυξη, αντί για απλώς βραχυπρόθεσμα πειράματα.

2. Algolia

Η Algolia είναι ευρέως γνωστή για την τεχνολογία αναζήτησης και ανακάλυψης που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, αλλά η εταιρεία διαδραματίζει επίσης σημαντικό ρόλο στην ανάλυση της συμπεριφοράς των πελατών. Τα συστήματα μηχανικής μάθησης της βοηθούν τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν πώς οι χρήστες αναζητούν, περιηγούνται και αλληλεπιδρούν με προϊόντα ή περιεχόμενο σε ψηφιακές πλατφόρμες.

Ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα της Algolia είναι η προσαρμοστική συνάφεια αναζήτησης. Αντί να εμφανίζει τα ίδια αποτελέσματα σε κάθε επισκέπτη, η πλατφόρμα αναλύει σήματα συμπεριφοράς, όπως μοτίβα κλικ, περιορισμούς αναζήτησης, ιστορικό περιήγησης και τάσεις αλληλεπίδρασης, για να εξατομικεύει τις εμπειρίες αναζήτησης σε πραγματικό χρόνο.

Η εταιρεία αναπτύσσει επίσης συστήματα προτάσεων που συνδέονται με την ανάλυση των προθέσεων των πελατών. Οι επιχειρήσεις μπορούν να προσδιορίσουν με ποια προϊόντα ή περιεχόμενο είναι πιο πιθανό να αλληλεπιδράσουν οι χρήστες με βάση την πραγματική συμπεριφορά αλληλεπίδρασης, αντί να βασίζονται μόνο σε χειροκίνητους κανόνες εμπορικής προώθησης.

Μια άλλη χρήσιμη δυνατότητα είναι η ανάλυση της συμπεριφοράς αναζήτησης. Η Algolia βοηθά τις εταιρείες να κατανοήσουν τι προσπαθούν να βρουν οι πελάτες, πού αντιμετωπίζουν δυσκολίες και ποια μοτίβα αναζήτησης συνδέονται με ισχυρότερα αποτελέσματα μετατροπής.

Η πλατφόρμα είναι ιδιαίτερα κατάλληλη για επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου, αγορές και ιστότοπους με πλούσιο περιεχόμενο, όπου η ποιότητα της αναζήτησης έχει άμεσο αντίκτυπο στην αφοσίωση και τις επιδόσεις των πωλήσεων.

Ένας σημαντικός λόγος για τον οποίο οι εταιρείες επιλέγουν την Algolia είναι η ικανότητά της να συνδυάζει την εξατομίκευση μέσω μηχανικής μάθησης με μια επεκτάσιμη υποδομή αναζήτησης που μπορεί να προσαρμόζεται συνεχώς καθώς αλλάζει η συμπεριφορά των πελατών.

3. Mixpanel

Το Mixpanel επικεντρώνεται στην ανάλυση συμπεριφοράς για ψηφιακά προϊόντα, πλατφόρμες SaaS, εφαρμογές για κινητά και υπηρεσίες με συνδρομή. Η εταιρεία βοηθά τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν πώς αλληλεπιδρούν οι χρήστες με τα προϊόντα, παρακολουθώντας λεπτομερώς τη δραστηριότητα των πελατών σε ψηφιακά περιβάλλοντα.

Τα συστήματα ανάλυσης της επεξεργάζονται ενέργειες όπως κλικ, ροές ενσωμάτωσης, χρήση λειτουργιών, συμπεριφορά πλοήγησης και ακολουθίες μετατροπής, προκειμένου να εντοπίσουν μοτίβα που συνδέονται με την αφοσίωση και τη διατήρηση των πελατών. Αντί να επικεντρώνεται αποκλειστικά σε μετρήσεις επισκεψιμότητας υψηλού επιπέδου, η Mixpanel δίνει μεγάλη έμφαση στις πραγματικές αλληλεπιδράσεις των χρηστών και στις τάσεις συμπεριφοράς.

Ένας από τους ισχυρότερους τομείς της πλατφόρμας είναι η ανάλυση διοχέτευσης. Οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν πού οι χρήστες εγκαταλείπουν τις διαδικασίες ενσωμάτωσης, ποιες ενέργειες αυξάνουν την πιθανότητα μετατροπής και πώς διαφέρουν τα μοτίβα αφοσίωσης μεταξύ των ομάδων πελατών.

Το Mixpanel υποστηρίζει επίσης την ανάλυση κοόρτης με βάση τη συμπεριφορά και όχι μόνο τα δημογραφικά στοιχεία. Αυτό επιτρέπει στις εταιρείες να συγκρίνουν χρήστες με υψηλή αφοσίωση με ακροατήρια χαμηλότερης διατήρησης και να εντοπίζουν ποιες αλληλεπιδράσεις συνδέονται με τη μακροπρόθεσμη χρήση του προϊόντος.

Ένα άλλο πλεονέκτημα είναι η ευελιξία της πλατφόρμας. Οι ομάδες προϊόντων μπορούν να εξερευνήσουν δεδομένα συμπεριφοράς χωρίς να χρειάζεται να ανακατασκευάζουν συστήματα παρακολούθησης κάθε φορά που θέλουν να αναλύσουν μια νέα διαδρομή πελάτη ή ένα νέο μοτίβο αλληλεπίδρασης.

Η εταιρεία είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για επιχειρήσεις SaaS και ψηφιακές πλατφόρμες, όπου η κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών επηρεάζει άμεσα τη διατήρηση, την υιοθέτηση προϊόντων και την αύξηση των συνδρομών.

4. Coveo

Η Coveo αναπτύσσει συστήματα εξατομίκευσης και σχετικότητας αναζήτησης που βασίζονται στη μηχανική μάθηση και έχουν σχεδιαστεί για να βελτιώνουν τις ψηφιακές εμπειρίες των πελατών. Η εταιρεία συνεργάζεται με επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου, εταιρικές πλατφόρμες και διαδικτυακές υπηρεσίες που εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από την έξυπνη ανακάλυψη προϊόντων και τη στόχευση βάσει συμπεριφοράς.

Τα συστήματα μηχανικής μάθησης της εταιρείας αναλύουν τη δραστηριότητα περιήγησης, τις αλληλεπιδράσεις αναζήτησης, το ιστορικό αλληλεπίδρασης και τα σήματα πρόθεσης των πελατών, προκειμένου να εξατομικεύουν δυναμικά τις προτάσεις και τα αποτελέσματα αναζήτησης. Αντί να βασίζεται σε σταθερούς κανόνες κατάταξης, η Coveo προσαρμόζει τις ψηφιακές εμπειρίες ανάλογα με τη συμπεριφορά των χρηστών κατά τη διάρκεια των ενεργών συνεδριών.

Ένα αξιοσημείωτο χαρακτηριστικό είναι η μοντελοποίηση συστάσεων με βάση το πλαίσιο. Οι επιχειρήσεις μπορούν να παρουσιάζουν διαφορετικά προϊόντα, πόρους υποστήριξης ή περιεχόμενο ανάλογα με το τι κάνουν οι πελάτες σε πραγματικό χρόνο, αντί να βασίζονται εξ ολοκλήρου σε ιστορικά προφίλ.

Η εταιρεία συνεργάζεται επίσης εκτενώς με την ανάλυση συμπεριφοράς σε περιβάλλοντα υποστήριξης πελατών. Τα συστήματα μηχανικής μάθησης μπορούν να εντοπίζουν επαναλαμβανόμενες αποτυχίες αναζήτησης, ανεπίλυτη συμπεριφορά υποστήριξης και μοτίβα αλληλεπίδρασης που σχετίζονται με κακές εμπειρίες πελατών.

Ένα άλλο πλεονέκτημα είναι η ικανότητα της Coveo να συνδυάζει την εξατομίκευση, τη λογική των προτάσεων και την αναζήτηση με τεχνητή νοημοσύνη σε ένα επεκτάσιμο περιβάλλον. Αυτό βοηθά τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τη συνάφεια σε μεγάλα ψηφιακά οικοσυστήματα χωρίς να εξαρτώνται από αποσυνδεδεμένα εργαλεία ανάλυσης.

Η Coveo είναι ιδιαίτερα κατάλληλη για οργανισμούς που διαχειρίζονται σύνθετες πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου, μεγάλες βάσεις γνώσεων ή ψηφιακές εμπειρίες που διαμορφώνονται σε μεγάλο βαθμό από τη συμπεριφορά αλληλεπίδρασης των πελατών.

5. Heap

Η Heap προσεγγίζει την ανάλυση της συμπεριφοράς των πελατών μέσω της αυτοματοποιημένης παρακολούθησης αλληλεπιδράσεων και της ανάλυσης δεδομένων συμπεριφοράς. Η εταιρεία είναι γνωστή για την απλοποίηση της διαδικασίας συλλογής και οργάνωσης της δραστηριότητας των πελατών σε ιστότοπους και ψηφιακά προϊόντα.

Η πλατφόρμα της καταγράφει αυτόματα τη συμπεριφορά των χρηστών, όπως κλικ, χρήση λειτουργιών, διαδρομές πλοήγησης, δραστηριότητα συνεδρίας και βήματα μετατροπής, χωρίς να απαιτείται εκτεταμένη χειροκίνητη διαμόρφωση συμβάντων. Αυτό βοηθά τις επιχειρήσεις να ανακαλύψουν συμπεριφορικές πληροφορίες που συχνά παραβλέπονται στις παραδοσιακές ρυθμίσεις ανάλυσης.

Μία από τις ισχυρότερες δυνατότητες της Heap είναι η ανάλυση της πορείας. Οι εταιρείες μπορούν να εξετάσουν πώς κινούνται οι χρήστες μέσα στα προϊόντα ή τους ιστότοπους, πού μειώνεται η αφοσίωση και ποιες αλληλεπιδράσεις δημιουργούν τριβές κατά τη διάρκεια των διαδικασιών ενσωμάτωσης ή αγοράς.

Η πλατφόρμα υποστηρίζει επίσης προγνωστικές αναλύσεις σχετικά με τις τάσεις διατήρησης και μετατροπής. Μοντέλα μηχανικής μάθησης αναλύουν τη συχνότητα αλληλεπίδρασης, τη συνέπεια της δραστηριότητας και τα μοτίβα αλληλεπίδρασης για να εκτιμήσουν ποιοι χρήστες είναι πιθανό να αποσυρθούν ή να μετατραπούν.

Ένα άλλο χρήσιμο πλεονέκτημα είναι η ευελιξία. Οι ομάδες μπορούν να εξετάζουν ιστορικά δεδομένα συμπεριφοράς αναδρομικά, αντί να ανακατασκευάζουν συστήματα παρακολούθησης κάθε φορά που προκύπτουν νέα αναλυτικά ερωτήματα.

Το Heap είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για εταιρείες SaaS, ομάδες προϊόντων και ψηφιακές επιχειρήσεις που αναζητούν επεκτάσιμες αναλύσεις πελατών χωρίς να επενδύουν σημαντικά σε προσαρμοσμένη υποδομή παρακολούθησης συμβάντων.

6. Bloomreach

Το Bloomreach συνδυάζει μηχανική μάθηση, εξατομίκευση ηλεκτρονικού εμπορίου και τεχνολογία έξυπνης αναζήτησης για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τις διαδικτυακές εμπειρίες των πελατών. Η εταιρεία εστιάζει σε μεγάλο βαθμό σε περιβάλλοντα ψηφιακού εμπορίου όπου η πρόθεση του πελάτη και η ανακάλυψη προϊόντων επηρεάζουν έντονα τη συμπεριφορά αγοράς.

Τα συστήματα μηχανικής μάθησης της εταιρείας αναλύουν τα πρότυπα περιήγησης, τη δραστηριότητα αναζήτησης, τις αλληλεπιδράσεις με το καλάθι αγορών, τα σήματα αφοσίωσης και το ιστορικό αγορών, προκειμένου να βελτιστοποιούν δυναμικά τις προτάσεις και τη συνάφεια των αποτελεσμάτων αναζήτησης. Αντί να βασίζεται σε στατικούς κανόνες εμπορικής προώθησης, το Bloomreach επιτρέπει στις εμπειρίες ηλεκτρονικού εμπορίου να εξελίσσονται ανάλογα με τη μεταβαλλόμενη συμπεριφορά των πελατών.

Ένας από τους ισχυρότερους τομείς της εταιρείας είναι η εξατομίκευση βάσει προθέσεων. Οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίζουν σήματα που σχετίζονται με την ετοιμότητα αγοράς πριν οι πελάτες ολοκληρώσουν τις συναλλαγές, βοηθώντας τις ομάδες να βελτιστοποιούν προληπτικά τις προτάσεις και την ορατότητα των προϊόντων.

Η Bloomreach αναπτύσσει επίσης προσαρμοστικά συστήματα αναζήτησης ικανά να μαθαίνουν συνεχώς από τις αλληλεπιδράσεις των πελατών. Οι κατατάξεις αναζήτησης και οι προτάσεις προϊόντων αλλάζουν ανάλογα με τη συμπεριφορά αφοσίωσης, βελτιώνοντας τη συνάφεια σε μεγάλους καταλόγους προϊόντων.

Μια άλλη πρακτική δυνατότητα είναι η ενσωμάτωση της ανάλυσης συμπεριφοράς στις στρατηγικές εμπορικής προώθησης του ηλεκτρονικού εμπορίου. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις να ευθυγραμμίζουν τις αποφάσεις προώθησης προϊόντων με την πραγματική δραστηριότητα των πελατών και όχι με υποθέσεις σχετικά με τις τάσεις αγοράς.

Η πλατφόρμα είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου και διαδικτυακούς λιανοπωλητές που διαχειρίζονται μεγάλα αποθέματα, εξατομικευμένες εμπειρίες αγορών και διαδρομές πελατών που καθοδηγούνται από την αναζήτηση.

Τελικές σκέψεις

Η κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών έχει γίνει πολύ πιο σημαντική από την απλή παρακολούθηση της επισκεψιμότητας ή των αριθμών μετατροπής. Οι επιχειρήσεις επιθυμούν σαφέστερη εικόνα για τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες πραγματοποιούν αναζητήσεις, περιηγούνται, συγκρίνουν προϊόντα, αλληλεπιδρούν με το περιεχόμενο και λαμβάνουν αποφάσεις αγοράς σε ψηφιακές πλατφόρμες.

Η μηχανική μάθηση το καθιστά αυτό δυνατό, βοηθώντας τις εταιρείες να επεξεργάζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων συμπεριφοράς με τρόπους που τα παραδοσιακά εργαλεία ανάλυσης δεν μπορούν να χειριστούν αποτελεσματικά. Από εξατομικευμένες προτάσεις έως ανάλυση διατήρησης πελατών και έξυπνες εμπειρίες αναζήτησης, αυτά τα συστήματα διαμορφώνουν όλο και περισσότερο τον τρόπο λειτουργίας και ανάπτυξης των ψηφιακών επιχειρήσεων.

Οι εταιρείες που περιλαμβάνονται σε αυτή τη λίστα αντιπροσωπεύουν διαφορετικές προσεγγίσεις στην ανάλυση συμπεριφοράς. Ορισμένες εστιάζουν στην εξατομίκευση του ηλεκτρονικού εμπορίου, ενώ άλλες ειδικεύονται στην πληροφορία προϊόντων, τις διαδρομές των πελατών ή τη βελτιστοποίηση της σχετικότητας των αναζητήσεων. Ο κατάλληλος συνεργάτης εξαρτάται από τον τύπο της εμπειρίας πελάτη που μια επιχείρηση επιθυμεί να βελτιώσει και από το βαθμό στον οποίο η μηχανική μάθηση πρέπει να ενσωματωθεί στις υπάρχουσες ροές εργασίας.

Για οργανισμούς που αναζητούν εξατομικευμένη ανάπτυξη μηχανικής μάθησης προσαρμοσμένη στην ανάλυση συμπεριφοράς και σε επεκτάσιμα ψηφιακά συστήματα, η Tensorway συνεχίζει να ξεχωρίζει ως μια ισχυρή επιλογή για μακροπρόθεσμα έργα πληροφοριών πελατών.