Tehisintellekti kasutamine hüperpersonaalsete tootesoovituste jaoks

Intro

AI kujundab ümber turunduse tulevikku. Tänapäeval toetuvad ettevõtted ajaloolistele ja reaalajalistele andmetele, et pakkuda AI abil uskumatut kasutajakogemust ja hüperpersonaalset tootesoovitust.

Netflix on üks märkimisväärsetest brändidest, mis on teerajajaks reaalajas toimuvatel andmetel põhinevate hüperpersonaalsete soovituste väljatöötamisel.

Selles artiklis selgitame, kuidas tehisintellekt pakub suurepärast kliendikogemust ja miks personaliseeritud tootesoovitused on kliendi eluväärtuse parandamisel üliolulised.

Kuid enne seda on siin nimekiri huvitavast statistikast, mida peaksite teadma,

Hüperpersonaalsed tootesoovitused Andmestatistika

• 62% klientidest ootab, et kaubamärgid näitaksid personaalseid tootesoovitusi, et säilitada brändi lojaalsust.
• 49% klientidest väidavad, et nad hakkavad kordusostjateks, kui ettevõtted otsustavad pakkuda hüperisikupärastatud tooteid.

Tehisintellektipõhine andmeanalüüs

Andmed on tehisintellekti selgroog. Igapäevaselt genereeritavate andmete hulk on 328,77 miljonit terabaiti andmeid. See annab turundajatele uskumatuid võimalusi sihtrühma ja nende eelistuste uurimiseks.

See ZDNETi infograafika näitab kõike, mida me peaksime turundajatena teadma. See paljastab andmete elutsükli andmete kogumisest kuni nende otsustamiseni.

Allikas

Andmete kogumine ja töötlemine

Andmeid kogutakse erinevatest allikatest. Mõned olulised andmeallikad, mida turundajad kasutavad, on järgmised;

• Pilveteenuste hulka kuuluvad CRM, teenused, juhtumid, digitaalsed jalajäljed, jälgimine, e-kaubandus, sotsiaalmeedia ülevaade, välised ülevaated jne.
• Mobiil, veeb ja seadmed, mis võivad anda andmeid rakenduste interaktsiooni, asukoha, klõpsumustrite ja kontekstuaalsete andmete kohta.
• Ettevõtte süsteemid, mis koosnevad registrite süsteemist, läbiva teekonna andmetest
• Virtuaalsed süsteemid, sealhulgas AR/VR-tehnoloogiad, metaversioon jne.
• Kogutud suuri andmekogumeid analüüsitakse täiustatud tehnoloogiate, tehisintellekti, masinõppe ja süvaõppe abil, et anda klientidele hüperpersonaalsed soovitused.

Täiustatud analüütika klienditeadmiste saamiseks

Täpsema analüütika saamiseks peavad turundajad koguma andmeid järgmiste parameetrite kohta;

• Demograafia ja psühhograafia - see annab tervikliku lähenemise ideaalsele kliendile, sealhulgas tema asukoha, soo, vanuse, sissetuleku, töökoha, huvide, isiklike eelistuste, elustiili ja väärtuste kohta.
• Käitumisandmed - need hõlmavad veebiostjate käitumist, sealhulgas tooteostud, mahajäetud kaardid, sirvimisajalugu ja klikid.
• Tehingute ajalugu - Ostude ajalugu hõlmab ostude arvu, nende sagedust ja ostetud esemete tüüpe.
• Interaktsiooniandmed - need hõlmavad kõiki suhtlusmäärasid nii sotsiaalmeedias kui ka veebisaidil, sealhulgas tagasilöögimäära, e-kirjade avamismäärasid, jagamisi, kommentaare, meeldimisi, jälgimisi jne.
• Sentimentaalne analüüs - see on mõõt, kui rahul on teie kliendid tootega. See hõlmab selliseid parameetreid nagu klientide tagasiside ja arvustused teie tootelehekülgedel.

Reaalajas andmete kasutamine

Tehisintellekt võimaldab ettevõtetel tagada andmete töötlemise ja analüüsi reaalajas. Selle tulemusel reageerivad nad reaalajas, et tagada hüperpersonaalsed tootesoovitused.

Oluline on kuvada kliendile õige toode reaalajas. See tähendab, et kui klient otsib Amazonis jalgrattakiivrit, näitab see ideaalsele kliendile parimat toodet koos mõne stiimuliga, mis muudab ostu vastupandamatuks ja ostuteekonna sujuvaks.

Vaadake lihtsalt seda personaalset pakkumist koos "tasuta kohaletoimetamise" võimalusega. See parandab klientide kaasamist ja lojaalsust ning meelitab külastajat tegutsema.

Soovituste kohandamine masinõppe abil

Klientide eelistuste prognoositav modelleerimine

Ütleme selle lihtsalt.

Masinõppe algoritmid kasutavad suuri andmekogumeid, et aidata teil mõista klientide tulevasi eelistusi, et juhtida hüperpersonaalset tootesoovitust. See kasutab matemaatilist mudelit, et ennustada klientide tulevasi suundumusi, eelistusi ja klientide käitumist varasemate ja praeguste andmete põhjal.

ML saab ennustada ja hinnata konkreetse toote lehekülje juhtide kaasamise määra ja kvaliteeti. Samuti võib see öelda teile tegelikke tulemusi. Näiteks aitab masinõpe ennustada, kui palju on tulevikus tootepöördumisi (juhul, kui minevikus on olnud tootepöördumisi). See võimaldab turundajatel keskenduda ja edendada tooteid, mis müüvad kõige paremini.

Konteksti analüüs asjakohaste ettepanekute jaoks

Kontekstianalüüs toob välja tooted, mis põhinevad konkreetsel kontekstil. See võtab asjakohased andmepunktid, et anda asjakohaseid soovitusi.

Kontekstianalüüs annab ülevaateid, mis põhinevad konkreetsel tooteomadusel, mida publik arutab või millest räägib. Masinõppe algoritmid kasutavad täiustatud tehnoloogiat, et muuta iga päring üheks andmepunktiks, analüüsida andmeid ja esitada asjakohaseid soovitusi.

Näiteks kasutab eBay ML-i klientide päringute segmenteerimiseks hinna, sealhulgas allahindluste, kampaaniate ja eripakkumiste alusel. Ja kuvab tooteid vastavalt sellele.

Loomuliku keele töötlemine (NLP) personaliseerimises

Isikupärastamise NLP kasutab tekstis ja visuaalselt väljendatud kliendisuhtlusest saadud teadmisi , et kuvada tootesoovitusi.

Sentimentanalüüs täiustatud soovituste jaoks

Nagu nimigi ütleb, mõõdab sentimentanalüüs seda, kui rahul on teie kliendid tootega. See on tekstianalüüs emotsioonidest, hoiakutest ja tunnetest, mida väljendatakse teksti/sõnade kaudu klientide tagasiside ja hinnangute põhjal teie toote lehekülgedel.

Sentimentanalüüs kasutab NLP-d, mis segmenteerib erinevad andmepunktid teksti põhjal. Tekst liigitatakse negatiivseteks, neutraalseteks või positiivseteks lauseteks. Kaubamärgid kasutavad kasutajate loodud sisu ja analüüsivad seda järgmiste meetodite abil, et pakkuda hüperisikustatud soovitusi;

• Süvaõppe meetodid
• Reeglipõhised meetodid
• Masinõppemeetodid
• Sentimentaalne tugevus
• Avastamismeetodid
• Parveintellektil põhinevad meetodid
• Sentimentide leksikoni laiendamise meetodid
• Bayesi meetodid
• Mustripõhised meetodid

Ennustav analüüs

Põhimõtteliselt keskendub NLP "järgmise sõna prognoosimisele", mis jäljendab inimkõnet. Mudelit treenitakse analüüsima sisendist saadud lausete järjestust ja ennustama teksti või sõnu. Selle tulemusena annab see kasutaja päringutele vastused kõige täpsemalt, parandades konversioonimäära tõenäosust.

NLP suurepärane rakendus ennustavaks analüüsiks on juturobotid ja virtuaalsed assistendid. Nad kasutavad loomulikku keele genereerimist (NLG), et luua vestluslikke vastuseid kliendi päringutele.

Vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid reaalajas suhtlemiseks

Nii virtuaalsed assistendid kui ka vestlusrobotid kasutavad NLP-d ja AI-d, et muuta tekst ja häälpäringud struktureeritud andmeteks.

• Vestlusrobotid vastavad küsimustele reaalajas.
• Virtuaalsed assistendid täidavad haldusülesandeid.

Nad kasutavad täiustatud tehnoloogiat, et mõista kasutaja päringuid või taotlusi ja pakkuda vastuseid reaalajas. Vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid pakuvad personaalset kogemust erinevatel platvormidel, vastates e-kirjadele, planeerides kohtumisi, hallates klientide taotlusi, vastates päringutele, broneerides broneeringuid jne.

68% klientidest armastavad juturobotid nende tõhususe ja reaalajas kaasamise tõttu. Nad tugevdavad brändi usaldusväärsust ja lojaalsust katkematu kliendi kaasamise, suurema juhtimissoovituse ja personaliseeritud soovituste abil.

Nii Siri kui ka Alexa on parimad näited virtuaalsetest klienditeenindajatest, mis pakuvad sujuvat kliendikogemust.

Allikas

Piltide äratundmine ja visuaalsed eelistused

Visuaalne andmete tõlgendamine

Pildituvastuses kasutatakse masinõpet ja süvaõpet, et tuvastada ja tuvastada objekt ja selle tunnused digitaalsel pildil. See tunneb ära pildiandmestiku, tunneb ära mustrid ja tuvastab erinevad objektid.

Sügava õppimise pildituvastuse funktsioon on muljetavaldav. See suudab tuvastada mis tahes pilti ja selle konteksti. Näiteks suudab süvaõpe öelda, kas teie karvane sõber magab või lihtsalt istub teie diivanil.

Tehnoloogia kasutab suuri visuaalsete piltide kogumeid ja analüüsib neid, et parandada oluliselt pildituvastuse tõhusust ja täpsust. Mida rohkem andmeid, seda parem!

Pildipõhised soovitusalgoritmid

Tuginedes visuaalse sisu sirvimise ajaloole sellistel platvormidel nagu Pinterest, soovitab tehisintellektuaalkunst õiget sisu publikule. AI soovitab personaliseeritud tooteid, tuvastades, milliste toodetega kliendid suhtlevad, andes personaalse kogemuse nagu kunagi varem.

Google Lens

Google'i Lens on muutnud visuaalse sisu otsingut, kasutades pildituvastustehnoloogiat. See kasutab sisendanalüüsi kasutades ML ja DL ning pakub personaliseeritud otsingutulemusi ja teavet.

Saate lohistada või laadida pildi Google'i objektiivi ja klõpsata "otsingu" valikul, et näha kõiki asjakohaseid soovitusi.

Pildi allikas

Soovituste täiustamine visuaalse sisendi abil

Teine suurepärane näide soovituste täiustamisest visuaalse sisendi abil on kuulus moebränd ASOS!

ASOS

ASOS kasutab tehisintellekti, et täiustada tootesoovitusi visuaalse sisendi abil. Kuulsa moemüügiettevõtte "Style Match" funktsioon võimaldab kasutajatel laadida üles pildi ja kuvada õigeid tooteid, mis kiirendab ostu sooritamist.

See funktsioon on praegu saadaval iOSi ja Androidi ASOSi rakenduses.

Allikas

Täiendusõpe kohanduvate soovituste jaoks

Tehisintellekti rakendamine hüperpersonaalsete tootesoovituste jaoks annab uskumatu võimaluse kasutajate tagasiside põhjal pidevalt õppida.

Muutuvate eelistustega kohanevate soovituste alusel saavad ettevõtted pakkuda õiget liiki tooteid õigele sihtrühmale.

Tootesoovituste ülipersonaliseerimisel on siiski oluline tasakaalustada uurimine ja kasutamine.

Väljakutsete ületamine ja eraelu puutumatuse tagamine

Andmete kogumine ja analüüs

Andmed on väärtuslikud, need pakuvad turundajatele palju võimalusi. Tõeline väljakutse on aga andmete kogumine ja analüüs. Turundajad peavad tuginema arenenud süsteemidele, nagu pilveteenused, mobiil- ja veebiseadmed, ettevõtte süsteemid ja virtuaalsed süsteemid, et koguda andmepunkte ja neid seejärel analüüsida.

Teiseks, andmeid kogutakse erinevatest allikatest, mistõttu need osutuvad väga killustatuks. Nende andmete analüüsimine ühe meetodi abil annab kallutatud tulemusi. Andmete analüüsimiseks ei piisa pelgalt inimvõimekusest, mistõttu ettevõtted peavad kasutama arenenud tehnoloogiaid, nagu tehisintellekt, ML ja süvaõpe.

Andmete kvaliteedi ja erapoolikusega seotud probleemid

Kvaliteetsed andmed on tehisintellekti tõhususe võti. Kui vaadeldavad andmed on halvasti märgistatud, võivad tulemused olla ebatäpsed. Turundajad saavad sellest üle saada, märgistades andmed õigesti, olgu need siis tekstid, pildid või muud visuaalsed elemendid, et vältida kallutatud tulemusi.

Skaalumisvõime ja infrastruktuurinõuetega tegelemine

Tehisintellekti abil oma ettevõtete skaleerimine on hirmutav, see nõuab nii kasutatavate inimressursside kui ka infrastruktuuri, sealhulgas süsteemide ja tarkvara panust.

Privaatsusega seotud probleemide lahendamine

Suures mahus andmete töötlemisel on märkimisväärne oht, et eraelu puutumatust võidakse rikkuda. Klientide lojaalsuse ja usalduse säilitamiseks veenduge, et teatate andmete läbipaistvusest ette. Ettevõtted peavad järgima eeskirju, sealhulgas CCPA, GDPR jne.

Hüperpersonaliseerimise tulevased suundumused

Tehisintellekti integreerimine asjade interneti seadmetega

Tehisintellekt ei ole pelgalt revolutsioon, see on terve evolutsioon. See tipptasemel tehnoloogia läheb veelgi kaugemale, pakkudes laseriga suunatud isikupärastatud kogemust, integreerides tehisintellekti asjade interneti seadmetega.

Isikupärastatud tervise- ja heaolusoovitused

Hüperisikalisatsioon on muutumas populaarseks kõigis tööstusharudes, eriti tervishoiu ja heaolu valdkonnas.

Need rakendused kasutavad granulaarse taseme andmeid, et pakkuda personaalseid soovitusi, nagu treeningud, dieedid ja toitumiskavad, mis põhinevad erinevatel parameetritel, nagu,

• Hormonaalsed profiilid
• Isikute emotsionaalne seisund
• Sentimentaalne analüüs

Ennustav personaliseerimine arenevates tööstusharudes

Kuna tehisintellekti pakub ettevõtetele potentsiaali, aitab see neil vabaneda "kõigile sobivast" lähenemisviisist kõigis arenevates tööstusharudes.

Tänu oma arenenud tehnoloogiale on tehisintellektuaalkunst häirinud selliseid tööstusharusid nagu tervishoid, fitness, sport, ilu ja heaolu jne. Tulevikus võimaldab AI kaubamärkidel anda soovitusi reaalajas andmete põhjal ja see võib isegi näotuvastuse põhjal anda täpseid soovitusi.

Kokkuvõte

Tehisintellektuaali abil on võimalik luua kuldkaevandus, mis võimaldab ettevõtetel keskenduda personaliseeritud tootesoovitustele, et suurendada investeeringutasuvust ja vähendada kliendihankekulusid.

Tehisintellekti suundumusi ja tehnoloogiaid kasutades ja nendega kohanedes suudavad ettevõtted pakkuda võitvat kliendikogemust. Kuigi tehisintellektiga kaasneb palju andmetega seotud väljakutseid, peavad ettevõtted varustama end õigete ressursside ja süsteemidega, et neid sujuvalt skaleerida.