Johtavat ML-yritykset asiakasanalytiikkaa ja personointia varten

Johdanto

Useimmat yritykset keräävät jo valtavia määriä asiakastietoja. Vaikeinta on selvittää, mitä niillä oikeastaan pitäisi tehdä. On hyödyllistä tietää, että asiakas on käynyt sivulla tai avannut sähköpostin, mutta se ei selitä asiakkaan aikomuksia, epäröintiä, ostokäyttäytymistä tai pitkäaikaista sitoutumista.

Siksi koneoppimisesta on tullut niin tärkeä osa nykyaikaista asiakasanalytiikkaa. Yritykset käyttävät nyt käyttäytymismalleja suosituksien personointiin, hakukokemuksen parantamiseen, asiakaspysyvyyden riskien tunnistamiseen ja käyttäjien vuorovaikutuksen ymmärtämiseen digitaalisten tuotteiden kanssa ajan mittaan.

Tämä on erityisen merkityksellistä verkkokauppabrändeille, SaaS-yrityksille, verkkokauppapaikoille ja tilauspohjaisille alustoille, joissa asiakaskokemus vaikuttaa suoraan asiakaspysyvyyteen ja liikevaihtoon. Yritykset etsivät yhä enemmän koneoppimiskumppaneita, jotka voivat auttaa niitä siirtymään tavallisten hallintapaneelien ulkopuolelle ja rakentamaan järjestelmiä, jotka pystyvät käsittelemään todellista käyttäytymistietoa laajassa mittakaavassa.

Seuraavat yritykset ovat tunnettuja työstään asiakasanalytiikan, personointijärjestelmien ja koneoppimiseen perustuvan käyttäytymistiedon alalla.

1. Tensorway

Tensorway tekee yhteistyötä yritysten kanssa, jotka haluavat muuttaa asiakastiedot käytännöllisiksi liiketoimintatiedoksi sen sijaan, että keräisivät analytiikkaa, joka harvoin vaikuttaa todellisiin päätöksiin. Yritys kehittää räätälöityjä koneoppimisjärjestelmiä, jotka keskittyvät käyttäjien käyttäytymisen ymmärtämiseen, personoinnin parantamiseen ja digitaalisten alustojen auttamiseen reagoimaan älykkäämmin asiakkaiden toimintaan.

Yksi tärkeimmistä painopistealueista on käyttäytymismallinnus. Monet yritykset kamppailevat, koska asiakkaiden mieltymykset muuttuvat jatkuvasti, kun taas niiden kohdentamis- ja suosittelujärjestelmät pysyvät muuttumattomina. Tensorway rakentaa koneoppimisratkaisuja, jotka analysoivat sitoutumismalleja jatkuvasti, jolloin yritykset voivat mukauttaa tuotesuosituksia, hakutulosten osuvuutta ja digitaalisia kokemuksia todellisten käyttäjäinteraktioiden mukaan.

Yritys kehittää myös järjestelmiä asiakassegmentointiin ja sitoutumisen analysointiin. Sen sijaan, että Tensorway ryhmittelisi kohderyhmiä pelkästään demografisten tietojen perusteella, se käyttää käyttäytymissignaaleja, kuten selailutottumuksia, istuntojen aktiivisuutta, ostokäyttäytymistä ja vuorovaikutushistoriaa, tunnistaakseen merkityksellisempiä asiakasryhmiä.

Toinen alue, jolla yritys tuo lisäarvoa, on asiakaspysyvyyden analysointi. Koneoppimismallit pystyvät havaitsemaan hienovaraisia muutoksia sitoutumisessa kauan ennen kuin asiakkaat lopettavat vuorovaikutuksen kokonaan. Tämä antaa yrityksille mahdollisuuden parantaa asiakaspysyvyysstrategioita aikaisemmin sen sijaan, että ne reagoisivat vasta asiakaspysyvyyden heikkenemisen jälkeen.

Tensorway painottaa myös voimakkaasti sellaisten järjestelmien rakentamista, jotka sopivat luonnollisesti olemassa oleviin liiketoimintaympäristöihin. Asiakasanalytiikkaprojektit ovat usein vaikeasti skaalattavissa, kun dataputket, verkkokauppa-alustat ja sisäiset työkalut eivät ole yhteydessä toisiinsa. Yritys keskittyy luomaan koneoppimisinfrastruktuuria, joka integroituu sujuvasti operatiivisiin työnkulkuihin ja tukee pitkän aikavälin kasvua pelkän lyhytaikaisen kokeilun sijaan.

2. Algolia

Algolia tunnetaan laajalti tekoälypohjaisesta haku- ja löytämisteknologiastaan, mutta yritys on tärkeässä roolissa myös asiakaskäyttäytymisen analysoinnissa. Sen koneoppimisjärjestelmät auttavat yrityksiä ymmärtämään, miten käyttäjät hakevat, selaavat ja ovat vuorovaikutuksessa tuotteiden tai sisällön kanssa eri digitaalisilla alustoilla.

Yksi Algolian suurimmista vahvuuksista on mukautuva hakutulosten relevanssi. Sen sijaan, että alustalla näytettäisiin kaikille kävijöille samat tulokset, se analysoi käyttäytymissignaaleja, kuten klikkausmalleja, hakujen tarkennuksia, selaushistoriaa ja sitoutumistrendejä, ja räätälöi hakukokemuksia reaaliajassa.

Yritys kehittää myös suosittelujärjestelmiä, jotka liittyvät asiakkaan aikomusten analysointiin. Yritykset voivat tunnistaa, mihin tuotteisiin tai sisältöön käyttäjät todennäköisimmin kiinnostuvat, perustuen todelliseen vuorovaikutuskäyttäytymiseen sen sijaan, että luottaisivat pelkästään manuaalisiin markkinointisääntöihin.

Toinen hyödyllinen ominaisuus on hakukäyttäytymisen analysointi. Algolia auttaa yrityksiä ymmärtämään, mitä asiakkaat yrittävät löytää, missä he kohtaavat esteitä ja mitkä hakumallit liittyvät parempiin konversiotuloksiin.

Alusta on erityisen merkityksellinen verkkokaupoille, markkinapaikoille ja sisältörikkaille verkkosivustoille, joissa hakulaadulla on suora vaikutus sitoutumiseen ja myyntituloksiin.

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi yritykset valitsevat Algolian, on sen kyky yhdistää koneoppimiseen perustuva personointi skaalautuvaan hakuinfrastruktuuriin, joka sopeutuu jatkuvasti asiakaskäyttäytymisen muutoksiin.

3. Mixpanel

Mixpanel keskittyy käyttäytymisanalytiikkaan digitaalisille tuotteille, SaaS-alustoille, mobiilisovelluksille ja tilauspohjaisille palveluille. Yritys auttaa yrityksiä ymmärtämään, miten käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa tuotteiden kanssa, seuraamalla yksityiskohtaisesti asiakkaiden toimintaa digitaalisissa ympäristöissä.

Sen analytiikkajärjestelmät käsittelevät toimia, kuten klikkauksia, käyttöönottoprosesseja, ominaisuuksien käyttöä, navigointikäyttäytymistä ja konversiosekvenssejä, tunnistaakseen sitoutumiseen ja asiakaspysyvyyteen liittyviä malleja. Sen sijaan, että Mixpanel keskittyisi vain yleisiin liikennemittareihin, se keskittyy vahvasti todellisiin käyttäjäinteraktioihin ja käyttäytymistrendeihin.

Yksi alustan vahvimmista osa-alueista on suppilomallianalyysi. Yritykset voivat tunnistaa, missä vaiheessa käyttäjät keskeyttävät käyttöönottoprosessin, mitkä toimet lisäävät konversiotodennäköisyyttä ja miten sitoutumismallit eroavat asiakasryhmien välillä.

Mixpanel tukee myös kohorttianalyysiä, joka perustuu käyttäytymiseen eikä pelkästään demografisiin tietoihin. Tämän ansiosta yritykset voivat verrata erittäin sitoutuneita käyttäjiä vähemmän sitoutuneisiin kohderyhmiin ja tunnistaa, mitkä vuorovaikutukset liittyvät tuotteen pitkäaikaiseen käyttöön.

Toinen etu on alustan joustavuus. Tuotetiimit voivat tutkia käyttäytymistietoja ilman, että seurantajärjestelmiä tarvitsee rakentaa uudelleen joka kerta, kun halutaan analysoida uutta asiakaspolkua tai vuorovaikutusmallia.

Yritys on erityisen hyödyllinen SaaS-yrityksille ja digitaalisille alustoille, joissa asiakaskäyttäytymisen ymmärtäminen vaikuttaa suoraan asiakaspysyvyyteen, tuotteen käyttöönottoon ja tilausten kasvuun.

4. Coveo

Coveo kehittää koneoppimiseen perustuvia personointi- ja hakurelevanssijärjestelmiä, jotka on suunniteltu parantamaan digitaalisia asiakaskokemuksia. Yritys tekee yhteistyötä verkkokauppayritysten, yritysalustojen ja verkkopalveluiden kanssa, jotka ovat vahvasti riippuvaisia älykkäästä tuotteiden löytämisestä ja käyttäytymiseen perustuvasta kohdentamisesta.

Sen koneoppimisjärjestelmät analysoivat selaustoimintaa, hakutoimintoja, sitoutumishistoriaa ja asiakkaan aikomuksia koskevia signaaleja suosituksien ja hakutulosten dynaamiseen personointiin. Sen sijaan, että Coveo luottaisi kiinteisiin sijoitussääntöihin, se mukauttaa digitaalisia kokemuksia sen mukaan, miten käyttäjät käyttäytyvät aktiivisten istuntojen aikana.

Yksi huomionarvoinen ominaisuus on kontekstuaalinen suositusmallinnus. Yritykset voivat esittää erilaisia tuotteita, tukiresursseja tai sisältöä sen mukaan, mitä asiakkaat tekevät reaaliajassa, sen sijaan että luottaisivat pelkästään historiallisiin profiileihin.

Yritys hyödyntää laajasti käyttäytymisanalytiikkaa myös asiakastukipalveluissa. Koneoppimisjärjestelmät pystyvät tunnistamaan toistuvat hakuepäonnistumiset, ratkaisemattomat tukitilanteet ja vuorovaikutusmallit, jotka liittyvät huonoihin asiakaskokemuksiin.

Toinen etu on Coveon kyky yhdistää personointi, suosituslogiikka ja tekoälypohjainen haku yhteen skaalautuvaan ympäristöön. Tämä auttaa yrityksiä parantamaan osuvuutta suurissa digitaalisissa ekosysteemeissä ilman, että niiden on turvauduttava erillisiin analytiikkatyökaluihin.

Coveo sopii erityisen hyvin organisaatioille, jotka hallinnoivat monimutkaisia verkkokauppa-alustoja, suuria tietokantoja tai digitaalisia kokemuksia, joihin asiakkaan vuorovaikutuskäyttäytyminen vaikuttaa voimakkaasti.

5. Heap

Heap lähestyy asiakaskäyttäytymisen analysointia automatisoidun vuorovaikutuksen seurannan ja käyttäytymistietojen analysoinnin avulla. Yritys tunnetaan siitä, että se yksinkertaistaa asiakastoiminnan keräämistä ja järjestämistä verkkosivustoilla ja digitaalisissa tuotteissa.

Sen alusta tallentaa automaattisesti käyttäjien käyttäytymistä, kuten klikkauksia, ominaisuuksien käyttöä, navigointireittejä, istuntojen toimintaa ja konversiovaiheita, ilman että tarvitaan laajaa manuaalista tapahtumien konfigurointia. Tämä auttaa yrityksiä löytämään käyttäytymiseen liittyviä oivalluksia, jotka jäävät usein huomaamatta perinteisissä analytiikkajärjestelmissä.

Yksi Heapin vahvimmista ominaisuuksista on asiakaskokemuksen analysointi. Yritykset voivat tutkia, miten käyttäjät liikkuvat tuotteissa tai verkkosivustoilla, missä sitoutuminen heikkenee ja mitkä vuorovaikutukset aiheuttavat kitkaa käyttöönotto- tai ostoprosesseissa.

Alusta tukee myös asiakaspysyvyyteen ja konversiotrendeihin liittyvää ennustavaa analytiikkaa. Koneoppimismallit analysoivat sitoutumistiheyttä, toiminnan johdonmukaisuutta ja vuorovaikutusmalleja arvioidakseen, mitkä käyttäjät ovat todennäköisesti menettämässä kiinnostuksensa tai tekemässä konversion.

Toinen hyödyllinen etu on joustavuus. Tiimit voivat tarkastella historiallisia käyttäytymistietoja takautuvasti sen sijaan, että jouduttaisiin rakentamaan seurantajärjestelmiä uudelleen joka kerta, kun uusia analyyttisiä kysymyksiä ilmenee.

Heap on erityisen hyödyllinen SaaS-yrityksille, tuotetiimeille ja digitaalialan yrityksille, jotka etsivät skaalautuvaa asiakasanalytiikkaa ilman suuria investointeja räätälöityyn tapahtumaseurantainfrastruktuuriin.

6. Bloomreach

Bloomreach yhdistää koneoppimisen, verkkokaupan personoinnin ja älykkään hakuteknologian auttaakseen yrityksiä parantamaan asiakkaiden verkkokokemusta. Yritys keskittyy vahvasti digitaalisen kaupan ympäristöihin, joissa asiakkaan aikomus ja tuotteiden löytäminen vaikuttavat voimakkaasti ostokäyttäytymiseen.

Sen koneoppimisjärjestelmät analysoivat selailutottumuksia, hakutoimintaa, ostoskorin vuorovaikutusta, sitoutumissignaaleja ja ostohistoriaa optimoidakseen suosituksia ja haun osuvuutta dynaamisesti. Sen sijaan, että luotettaisiin staattisiin markkinointisääntöihin, Bloomreach mahdollistaa verkkokauppakokemusten kehittymisen muuttuvan asiakaskäyttäytymisen mukaan.

Yksi yrityksen vahvimmista osa-alueista on aikomuspohjainen personointi. Yritykset voivat tunnistaa ostovalmiuteen liittyviä signaaleja ennen kuin asiakkaat saattavat ostotapahtuman päätökseen, mikä auttaa tiimejä optimoimaan suosituksia ja tuotteiden näkyvyyttä ennakoivasti.

Bloomreach kehittää myös adaptiivisia hakujärjestelmiä, jotka kykenevät oppimaan jatkuvasti asiakaskontakteista. Hakutulokset ja tuotesuositukset muuttuvat sitoutumiskäyttäytymisen mukaan, mikä parantaa osuvuutta suurissa tuotevalikoimissa.

Toinen käytännöllinen ominaisuus on käyttäytymisanalyysin integrointi verkkokaupan markkinointistrategioihin. Tämä antaa yrityksille mahdollisuuden sovittaa tuotemarkkinointipäätökset todelliseen asiakastoimintaan sen sijaan, että ne perustuisivat oletuksiin ostotrendeistä.

Alusta on erityisen hyödyllinen verkkokauppayrityksille ja verkkokauppiaille, jotka hallinnoivat suuria varastoja, henkilökohtaisia ostokokemuksia ja hakupohjaisia asiakaskokemuksia.

Lopuksi

Asiakaskäyttäytymisen ymmärtäminen on tullut paljon tärkeämmäksi kuin pelkkä liikenteen tai konversiolukujen seuranta. Yritykset haluavat selkeämmän käsityksen siitä, miten ihmiset hakevat, selaavat, vertailevat tuotteita, ovat vuorovaikutuksessa sisällön kanssa ja tekevät ostopäätöksiä digitaalisilla alustoilla.

Koneoppiminen mahdollistaa tämän auttamalla yrityksiä käsittelemään suuria määriä käyttäytymistietoja tavoilla, joita perinteiset analyysityökalut eivät pysty käsittelemään tehokkaasti. Henkilökohtaisista suosituksista asiakaspysyvyyden analysointiin ja älykkäisiin hakukokemuksiin – nämä järjestelmät muovaavat yhä enemmän digitaalisten yritysten toimintaa ja kasvua.

Tässä luettelossa esitellyt yritykset edustavat erilaisia lähestymistapoja käyttäytymisanalytiikkaan. Jotkut keskittyvät verkkokaupan personointiin, toiset ovat erikoistuneet tuotetietoon, asiakaskokemukseen tai hakutulosten relevanssin optimointiin. Oikea kumppani riippuu siitä, minkälaista asiakaskokemusta yritys haluaa parantaa ja kuinka syvälle koneoppiminen on integroitava olemassa oleviin työnkulkuihin.

Organisaatioille, jotka etsivät käyttäytymisanalytiikkaan ja skaalautuviin digitaalisiin järjestelmiin räätälöityä koneoppimisen kehitystä, Tensorway on edelleen erinomainen valinta pitkäaikaisiin asiakastietoprojekteihin.