Pirmaujančios ML įmonės klientų analizei ir personalizavimui

Įvadas

Dauguma įmonių jau renka didžiulius kiekius klientų duomenų. Sudėtingiausia yra išsiaiškinti, ką su jais iš tikrųjų daryti. Žinoti, kad klientas apsilankė puslapyje ar atidarė el. laišką, yra naudinga, tačiau tai nepaaiškina jo ketinimų, dvejonės, pirkimo įpročių ar ilgalaikio įsitraukimo elgesio.

Štai kodėl mašininis mokymasis tapo tokia svarbia šiuolaikinės klientų analizės dalimi. Įmonės dabar naudoja elgsenos modelius, kad personalizuotų rekomendacijas, pagerintų paieškos patirtį, nustatytų klientų praradimo riziką ir geriau suprastų, kaip vartotojai laikui bėgant sąveikauja su skaitmeniniais produktais.

Tai ypač aktualu elektroninės prekybos prekių ženklams, SaaS įmonėms, internetinėms prekyvietėms ir prenumeratos pagrindu veikiančioms platformoms, kur klientų patirtis tiesiogiai veikia klientų išlaikymą ir pajamas. Įmonės vis dažniau ieško mašininio mokymosi partnerių, kurie galėtų padėti joms peržengti standartinių informacijos suvestinių ribas ir sukurti sistemas, galinčias dirbti su realiais elgsenos duomenimis dideliu mastu.

Šios įmonės yra žinomos dėl savo darbo klientų analizės, personalizavimo sistemų ir mašininio mokymosi pagrįstos elgsenos analizės srityse.

1. „Tensorway“

„Tensorway“ bendradarbiauja su įmonėmis, norinčiomis paversti klientų duomenis praktinėmis verslo įžvalgomis, o ne rinkti analitinius duomenis, kurie retai daro įtaką realiems sprendimams. Įmonė kuria individualizuotas mašininio mokymosi sistemas, skirtas vartotojų elgsenos supratimui, personalizavimo tobulinimui ir pagalbai skaitmeninėms platformoms protingiau reaguoti į klientų veiklą.

Viena iš pagrindinių veiklos sričių yra elgsenos modeliavimas. Daugelis įmonių susiduria su sunkumais, nes klientų preferencijos nuolat keičiasi, o jų tikslinės ir rekomendacijų sistemos lieka nekintamos. „Tensorway“ kuria mašininio mokymosi sprendimus, kurie nuolat analizuoja įsitraukimo modelius, leidžiančius įmonėms pritaikyti produktų pasiūlymus, paieškos aktualumą ir skaitmeninę patirtį pagal realias vartotojų sąveikas.

Įmonė taip pat kuria sistemas klientų segmentavimui ir sąveikos analizei. Vietoj to, kad grupuotų auditorijas naudodama tik demografinę informaciją, „Tensorway“ naudoja elgsenos signalus, pavyzdžiui, naršymo įpročius, sesijos veiklą, pirkimo modelius ir sąveikos istoriją, kad nustatytų reikšmingesnes klientų grupes.

Kita sritis, kurioje įmonė teikia vertę, yra klientų išlaikymo analizė. Mašininio mokymosi modeliai gali aptikti subtilius įsitraukimo pokyčius gerokai anksčiau, nei klientai visiškai nustoja sąveikauti. Tai suteikia įmonėms galimybę anksčiau tobulinti išlaikymo strategijas, o ne reaguoti tik po to, kai klientai jau yra nutolę.

„Tensorway“ taip pat didelį dėmesį skiria sistemų, kurios natūraliai įsilieja į esamą verslo aplinką, kūrimui. Klientų analizės projektai dažnai tampa sunkiai pritaikomi, kai duomenų srautai, elektroninės prekybos platformos ir vidiniai įrankiai yra nesusieti. Įmonė orientuojasi į mašininio mokymosi infrastruktūros kūrimą, kuri sklandžiai integruojasi į veiklos procesus ir remia ilgalaikį augimą, o ne vien trumpalaikius eksperimentus.

2. „Algolia“

„Algolia“ plačiai žinoma dėl dirbtinio intelekto pagrįstos paieškos ir atradimo technologijos, tačiau įmonė taip pat vaidina svarbų vaidmenį klientų elgsenos analitikoje. Jos mašininio mokymosi sistemos padeda įmonėms suprasti, kaip vartotojai ieško, naršo ir sąveikauja su produktais ar turiniu skaitmeninėse platformose.

Vienas didžiausių „Algolia“ privalumų yra prisitaikanti paieškos aktualumas. Vietoj to, kad kiekvienam lankytojui rodytų tuos pačius rezultatus, platforma analizuoja elgsenos signalus, pvz., paspaudimų modelius, paieškos patikslinimus, naršymo istoriją ir sąveikos tendencijas, kad paieškos patirtį personalizuotų realiuoju laiku.

Įmonė taip pat kuria rekomendacijų sistemas, susietas su klientų ketinimų analize. Įmonės gali nustatyti, su kokiais produktais ar turiniu vartotojai greičiausiai sąveikaus, remdamosi faktiniu sąveikos elgesiu, o ne vien tik rankinėmis prekių pateikimo taisyklėmis.

Kita naudinga funkcija – paieškos elgsenos analizė. „Algolia“ padeda įmonėms suprasti, ko klientai ieško, kur susiduria su sunkumais ir kokie paieškos modeliai yra susiję su geresniais konversijos rezultatais.

Ši platforma ypač tinka elektroninės prekybos įmonėms, prekybos platformoms ir turtingo turinio svetainėms, kuriose paieškos kokybė turi tiesioginį poveikį vartotojų aktyvumui ir pardavimo rezultatams.

Pagrindinė priežastis, dėl kurios įmonės renkasi „Algolia“, yra jos gebėjimas derinti mašininio mokymosi personalizavimą su mastelio keitimą leidžiančia paieškos infrastruktūra, kuri gali nuolat prisitaikyti prie kintančio klientų elgesio.

3. „Mixpanel“

„Mixpanel“ orientuojasi į skaitmeninių produktų, SaaS platformų, mobiliųjų programėlių ir prenumeratos pagrindu teikiamų paslaugų elgsenos analizę. Įmonė padeda verslui suprasti, kaip vartotojai sąveikauja su produktais, stebėdama išsamią klientų veiklą skaitmeninėse aplinkose.

Jos analizės sistemos apdoroja tokius veiksmus kaip paspaudimai, įtraukimo srautai, funkcijų naudojimas, naršymo elgsena ir konversijų sekos, siekdamos nustatyti modelius, susijusius su įsitraukimu ir išlaikymu. Vietoj to, kad koncentruotųsi tik į aukšto lygio srauto rodiklius, „Mixpanel“ didelį dėmesį skiria faktiniams vartotojų sąveikoms ir elgsenos tendencijoms.

Viena iš stipriausių platformos sričių yra konversijų kanalo analizė. Įmonės gali nustatyti, kur vartotojai nutraukia registracijos procesą, kokie veiksmai didina konversijos tikimybę ir kaip įsitraukimo modeliai skiriasi skirtingose klientų grupėse.

„Mixpanel“ taip pat palaiko kohortų analizę, pagrįstą elgsena, o ne vien demografiniais duomenimis. Tai leidžia įmonėms palyginti labai įsitraukusius vartotojus su mažiau išlaikomomis auditorijomis ir nustatyti, kokios sąveikos yra susijusios su ilgalaikiu produkto naudojimu.

Kitas privalumas – platformos lankstumas. Produktų komandos gali tirti elgesio duomenis be būtinybės kaskart pertvarkyti sekimo sistemas, kai nori analizuoti naują kliento kelionę ar sąveikos modelį.

Ši įmonė ypač naudinga SaaS verslams ir skaitmeninėms platformoms, kur klientų elgesio supratimas tiesiogiai veikia išlaikymą, produkto įsisavinimą ir prenumeratų augimą.

4. „Coveo“

„Coveo“ kuria mašininio mokymosi pagrįstas personalizavimo ir paieškos aktualumo sistemas, skirtas pagerinti skaitmeninę klientų patirtį. Įmonė bendradarbiauja su elektroninės komercijos įmonėmis, verslo platformomis ir internetinėmis paslaugomis, kurios labai priklauso nuo pažangaus produktų atradimo ir elgsenos tikslumo.

Jos mašininio mokymosi sistemos analizuoja naršymo veiklą, paieškos sąveikas, sąveikos istoriją ir klientų ketinimų signalus, kad dinamiškai personalizuotų rekomendacijas ir paieškos rezultatus. Vietoj to, kad remtųsi fiksuotomis reitingavimo taisyklėmis, „Coveo“ pritaiko skaitmeninę patirtį pagal tai, kaip vartotojai elgiasi aktyvių sesijų metu.

Viena iš pastebimų funkcijų yra kontekstinis rekomendacijų modeliavimas. Įmonės gali pateikti skirtingus produktus, pagalbos išteklius ar turinį priklausomai nuo to, ką klientai daro realiuoju laiku, o ne visiškai remdamosi istoriniais profiliais.

Įmonė taip pat intensyviai dirba su elgsenos analitika klientų aptarnavimo aplinkose. Mašininio mokymosi sistemos gali identifikuoti pasikartojančius paieškos nesėkmių atvejus, neišspręstus aptarnavimo atvejus ir sąveikos modelius, susijusius su prasta klientų patirtimi.

Kitas privalumas – „Coveo“ gebėjimas vienoje mastelio keitimą palaikančioje aplinkoje derinti personalizavimą, rekomendacijų logiką ir dirbtinio intelekto pagrįstą paiešką. Tai padeda įmonėms didinti atitiktį didelėse skaitmeninėse ekosistemose, nesiremiant atskirais analizės įrankiais.

„Coveo“ ypač tinka organizacijoms, valdančioms sudėtingas elektroninės komercijos platformas, dideles žinių bazes arba skaitmeninę patirtį, kurią labai lemia klientų sąveikos elgsena.

5. „Heap“

„Heap“ klientų elgsenos analitiką atlieka naudodama automatizuotą sąveikos sekimą ir elgsenos duomenų analizę. Įmonė žinoma dėl to, kad supaprastina klientų veiklos rinkimo ir organizavimo procesą įvairiose svetainėse ir skaitmeniniuose produktuose.

Jos platforma automatiškai fiksuoja vartotojų elgesį, pvz., paspaudimus, funkcijų naudojimą, navigacijos kelius, sesijos veiklą ir konversijos etapus, nereikalaujant išsamaus rankinio įvykių konfigūravimo. Tai padeda įmonėms atrasti elgesio įžvalgas, kurios dažnai praleidžiamos tradicinėse analizės sistemose.

Viena iš stipriausių „Heap“ savybių yra kelionės analizė. Įmonės gali ištirti, kaip vartotojai juda per produktus ar svetaines, kur mažėja įsitraukimas ir kokios sąveikos sukelia trintį įsitraukimo ar pirkimo procesų metu.

Platforma taip pat palaiko prognozavimo analitiką, susijusią su išlaikymo ir konversijos tendencijomis. Mašininio mokymosi modeliai analizuoja įsitraukimo dažnumą, veiklos nuoseklumą ir sąveikos modelius, kad įvertintų, kurie vartotojai greičiausiai nutrauks sąveiką arba atliks konversiją.

Kitas naudingas privalumas – lankstumas. Komandos gali retrospektyviai peržiūrėti istorinius elgesio duomenis, o ne kurti naujas stebėjimo sistemas kiekvieną kartą, kai kyla naujų analitinių klausimų.

„Heap“ ypač tinka SaaS įmonėms, produktų komandoms ir skaitmeniniams verslams, kurie ieško mastelio keičiamos klientų analizės, nedarydami didelių investicijų į pritaikytą įvykių sekimo infrastruktūrą.

6. „Bloomreach“

„Bloomreach“ derina mašininį mokymąsi, elektroninės komercijos personalizavimą ir pažangią paieškos technologiją, kad padėtų įmonėms gerinti klientų patirtį internete. Įmonė daug dėmesio skiria skaitmeninės komercijos aplinkoms, kuriose klientų ketinimai ir produktų atradimas daro didelę įtaką pirkimo elgsenai.

Jos mašininio mokymosi sistemos analizuoja naršymo modelius, paieškos veiklą, krepšelio sąveikas, įsitraukimo signalus ir pirkimo istoriją, kad dinamiškai optimizuotų rekomendacijas ir paieškos aktualumą. Vietoj to, kad remtųsi statinėmis prekybos taisyklėmis, „Bloomreach“ leidžia elektroninės prekybos patirčiai vystytis pagal kintančią klientų elgseną.

Viena iš stipriausių įmonės sričių yra ketinimais grindžiamas personalizavimas. Įmonės gali nustatyti signalus, susijusius su pasirengimu pirkti, dar prieš klientams užbaigiant sandorius, taip padėdamos komandoms proaktyviai optimizuoti rekomendacijas ir produktų matomumą.

„Bloomreach“ taip pat kuria prisitaikančias paieškos sistemas, gebančias nuolat mokytis iš klientų sąveikų. Paieškos reitingai ir produktų pasiūlymai keičiasi atsižvelgiant į įsitraukimo elgseną, taip gerinant atitiktį dideliuose produktų kataloguose.

Kita praktinė galimybė – elgsenos analizės integravimas į elektroninės prekybos prekių pateikimo strategijas. Tai leidžia įmonėms suderinti produktų reklamos sprendimus su faktine klientų veikla, o ne su prielaidomis apie pirkimo tendencijas.

Platforma ypač naudinga elektroninės prekybos įmonėms ir internetiniams mažmenininkams, valdantiems didelius atsargų kiekius, teikiantiems asmeniškai pritaikytą pirkimo patirtį ir orientuotis į paiešką.

Paskutinės mintys

Klientų elgesio supratimas tapo daug svarbesnis nei paprastas srauto ar konversijų skaičių stebėjimas. Įmonės nori gauti aiškesnę informaciją apie tai, kaip žmonės ieško, naršo, lygina produktus, sąveikauja su turiniu ir priima pirkimo sprendimus skaitmeninėse platformose.

Mašininis mokymasis tai padaro įmanoma, padėdamas įmonėms apdoroti didelius elgsenos duomenų kiekius taip, kaip tradiciniai analizės įrankiai negali efektyviai tvarkyti. Nuo asmeninių rekomendacijų iki klientų išlaikymo analizės ir pažangios paieškos patirties – šios sistemos vis labiau formuoja, kaip skaitmeninės įmonės veikia ir auga.

Šiame sąraše pateiktos įmonės atstovauja skirtingiems elgsenos analizės metodams. Kai kurios iš jų orientuojasi į elektroninės prekybos personalizavimą, kitos specializuojasi produktų analitikoje, klientų kelionėse ar paieškos aktualumo optimizavime. Tinkamas partneris priklauso nuo to, kokią klientų patirtį įmonė nori pagerinti ir kaip giliai mašininis mokymasis turi būti integruotas į esamus darbo srautus.

Organizacijoms, ieškančioms individualių mašininio mokymosi sprendimų, pritaikytų elgsenos analitikai ir mastelio keitimui pritaikytoms skaitmeninėms sistemoms, „Tensorway“ ir toliau išsiskiria kaip puikus pasirinkimas ilgalaikiams klientų analizės projektams.