Využitie umelej inteligencie na hyperpersonalizované odporúčania produktov

Úvod

Umelá inteligencia mení budúcnosť marketingu. Dnes sa podniky spoliehajú na historické údaje a údaje v reálnom čase, aby mohli pomocou AI poskytovať neuveriteľné používateľské skúsenosti a hyperpersonalizované odporúčania produktov.

Netflix je jednou z významných značiek, ktoré sú priekopníkmi v oblasti hyperpersonalizovaných odporúčaní na základe údajov v reálnom čase.

V tomto článku vysvetlíme, ako AI poskytuje skvelú zákaznícku skúsenosť a prečo sú personalizované odporúčania produktov kľúčové pre zlepšenie životnej hodnoty zákazníka.

Ešte predtým vám však prinášame zoznam zaujímavých štatistík, ktoré by ste mali vedieť,

Štatistika údajov o hyperpersonalizovaných odporúčaniach produktov

• 62 % zákazníkov očakáva, že značky budú zobrazovať personalizované odporúčania produktov, aby si udržali vernosť značke.
• 49 % zákazníkov tvrdí, že sa stanú opakovanými kupujúcimi, ak sa podniky rozhodnú ponúkať hyperpersonalizované produkty.

Analýza údajov na báze umelej inteligencie

Základom umelej inteligencie sú údaje. Denne sa vygeneruje 328,77 milióna terabajtov údajov. To dáva marketérom neuveriteľné možnosti skúmať cieľovú skupinu a jej preferencie.

Táto infografika od spoločnosti ZDNET zobrazuje všetko, čo by sme ako marketéri mali vedieť. Odhaľuje životný cyklus údajov od ich zberu až po rozhodovanie o nich.

Zdroj

Zber a spracovanie údajov

Údaje sa zbierajú z rôznych zdrojov. Medzi významné zdroje údajov, ktoré obchodníci využívajú, patria;

• Cloudové služby zahŕňajú CRM, služby, prípady, digitálne stopy, sledovanie, elektronický obchod, prehľad o sociálnych médiách, externé poznatky atď.
• mobilné zariadenia, web a zariadenia, ktoré môžu poskytovať údaje o interakcii s aplikáciami, polohe, spôsoboch klikania a kontextových údajoch.
• Podnikové systémy, ktoré pozostávajú zo systému záznamov, údajov o cestách od konca do konca
• Virtuálne systémy vrátane technológií AR/VR, metaverse atď.
• Veľké súbory zozbieraných údajov sa analyzujú pomocou pokročilých technológií, umelej inteligencie, strojového učenia a hĺbkového učenia, aby sa zákazníkom poskytli hyperpersonalizované odporúčania.

Pokročilá analytika na získanie informácií o zákazníkoch

Na získanie pokročilých analytických poznatkov o zákazníkoch musia obchodníci zhromažďovať údaje o nasledujúcich parametroch;

• Demografické a psychografické údaje - poskytujú ucelený prístup k ideálnemu zákazníkovi vrátane jeho polohy, pohlavia, veku, príjmu, zamestnania, záujmov, osobných preferencií a životného štýlu a hodnôt.
• Údaje o správaní - zahŕňajú správanie online nakupujúcich vrátane nákupov produktov, opustených kariet, histórie prehliadania a kliknutí.
• História transakcií - História nákupov obsahuje počet nákupov, ich frekvenciu a typy zakúpených položiek.
• Údaje o interakcii - zahŕňajú všetky miery zapojenia v sociálnych médiách aj na webovej lokalite vrátane miery odmietnutia, miery otvorenia e-mailov, zdieľaní, komentárov, lajkov, sledovateľov atď.
• Sentimentálna analýza - Ide o meranie spokojnosti zákazníkov s produktom. Zahŕňa parametre, ako je spätná väzba zákazníkov a recenzie na stránkach vášho produktu.

Využívanie údajov v reálnom čase

AI umožňuje podnikom zabezpečiť spracovanie a analýzu údajov v reálnom čase. Vďaka tomu reagujú v reálnom čase a zabezpečujú hyperpersonalizované odporúčania produktov.

Kľúčom k úspechu je zobrazenie správneho produktu zákazníkovi v reálnom čase. To znamená, že ak zákazník hľadá na stránke Amazonu cyklistickú prilbu, zobrazí sa mu najlepší produkt spolu s určitou motiváciou pre ideálneho zákazníka, čím sa nákup stane neodolateľným a nákupná cesta bezproblémovou.

Stačí sa pozrieť na túto personalizovanú ponuku s možnosťou "bezplatného doručenia". Zlepšuje to angažovanosť a lojalitu zákazníkov a láka návštevníka k akcii.

Prispôsobenie odporúčaní pomocou strojového učenia

Prediktívne modelovanie preferencií zákazníkov

Povedzme to jednoducho.

Algoritmystrojového učenia využívajú veľké súbory údajov, aby vám pomohli pochopiť budúce preferencie zákazníkov a riadiť hyperpersonalizované odporúčania produktov. Využíva matematický model na predpovedanie budúcich trendov, preferencií a správania zákazníkov na základe predchádzajúcich a aktuálnych údajov.

ML dokáže predpovedať a odhadnúť mieru zapojenia a kvalitu potenciálnych zákazníkov na konkrétnej stránke produktu. Môže vám tiež povedať skutočné výsledky. Strojové učenie vám môže napríklad pomôcť predpovedať, koľko bude v budúcnosti vrátených produktov (v prípade, že v minulosti došlo k vráteniu produktu). To umožňuje marketérom zamerať sa a propagovať produkty, ktoré sa predávajú najlepšie.

Kontextová analýza relevantných návrhov

Kontextová analýza zobrazuje produkty na základe konkrétneho kontextu. Na základe relevantných údajov poskytuje vhodné návrhy.

Kontextová analýza umožňuje získať poznatky na základe konkrétnej funkcie produktu, o ktorej publikum diskutuje alebo hovorí. Algoritmy strojového učenia využívajú pokročilé technológie na premenu každého dotazu na jeden dátový bod, analyzujú údaje a prezentujú relevantné návrhy.

Napríklad spoločnosť eBay používa ML na segmentáciu dopytov zákazníkov na základe ceny vrátane zliav, akcií a špeciálnych ponúk. A podľa toho zobrazuje produkty.

Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) v personalizácii

NLP v personalizácii získava poznatky z komunikácie so zákazníkom vyjadrené prostredníctvom textu a vizuálov na zobrazenie odporúčaní produktov.

Analýza sentimentu pre vylepšené odporúčania

Ako už názov napovedá, analýza nálad je meradlom spokojnosti zákazníkov s produktom. Je to textová analýza emócií, postojov a pocitov vyjadrených prostredníctvom textu/slov na základe spätnej väzby a recenzií zákazníkov na stránkach vášho produktu.

Analýza sentimentu využíva NLP, ktorá segmentuje rôzne dátové body na základe textu. Text sa klasifikuje na negatívne, neutrálne alebo pozitívne vety. Značky využívajú obsah generovaný používateľmi a analyzujú ho pomocou týchto metód, aby mohli poskytovať hyperpersonalizované odporúčania;

• Techniky hlbokého učenia
• Metódy založené na pravidlách
• Techniky strojového učenia
• Sila sentimentu
• Metódy detekcie
• Metódy založené na rojovej inteligencii
• Metódy rozširovania lexikónu sentimentu
• Bayesovské metódy
• Metódy založené na vzoroch

Prediktívna analýza

NLP sa v podstate zameriava na "predpovedanie nasledujúceho slova", ktoré napodobňuje ľudskú reč. Model je vycvičený na analýzu postupnosti viet zo vstupu a predpovedanie textu alebo slov. Výsledkom je, že poskytuje odpovede na otázky používateľa čo najpresnejším spôsobom, čím sa zvyšuje pravdepodobnosť miery konverzie.

Skvelým využitím NLP na prediktívnu analýzu sú chatboty a virtuálni asistenti. Používajú generovanie prirodzeného jazyka (NLG) na vytváranie konverzačných odpovedí na otázky zákazníkov.

Chatboti a virtuálni asistenti pre zapojenie v reálnom čase

Virtuálni asistenti aj chatboti používajú NLP a AI na konverziu textu a hlasových dotazov na štruktúrované údaje.

• Chatboti odpovedajú na otázky v reálnom čase.
• Virtuálni asistenti vykonávajú administratívne úlohy.

Používajú pokročilé technológie na pochopenie otázok alebo požiadaviek používateľa a poskytujú odpovede v reálnom čase. Chatboti a virtuálni asistenti poskytujú personalizované služby na rôznych platformách tým, že odpovedajú na e-maily, plánujú stretnutia, spravujú požiadavky zákazníkov, odpovedajú na otázky, rezervujú rezervácie atď.

68 % zákazníkov miluje chatboty kvôli ich efektivite a zapojeniu v reálnom čase. Posilňujú dôveryhodnosť značky a lojalitu vďaka nepretržitému zapojeniu zákazníkov, zvýšenému počtu potenciálnych zákazníkov a personalizovaným odporúčaniam.

Siri aj Alexa sú najlepšími príkladmi virtuálnych asistentov, ktorí poskytujú bezproblémové služby zákazníkom.

Zdroj

Rozpoznávanie obrazu a vizuálne preferencie

Vizuálna interpretácia údajov

Rozpoznávanie obrazu využíva strojové učenie a hlboké učenie na detekciu a identifikáciu objektu a jeho vlastností na digitálnom obraze. Rozpoznáva dátový súbor obrázkov, rozpoznáva vzory a identifikuje rôzne objekty.

Rozpoznávanie obrazu pomocou hlbokého učenia je pôsobivé. Dokáže identifikovať akýkoľvek obrázok a jeho kontext. Hlboké učenie vám napríklad dokáže povedať, či váš chlpatý priateľ spí alebo len sedí na gauči.

Táto technológia využíva veľké súbory vizuálnych obrázkov a analyzuje ich s cieľom výrazne zvýšiť účinnosť a presnosť rozpoznávania obrazu. Čím viac údajov, tým lepšie!

Odporúčacie algoritmy založené na obrázkoch

Na základe histórie prehliadania vizuálneho obsahu na platformách, ako je Pinterest, umelá inteligencia odporúča publiku správny druh obsahu. Umelá inteligencia navrhuje personalizované produkty tým, že rozpoznáva druhy produktov, s ktorými zákazníci komunikujú, čím poskytuje personalizované skúsenosti ako nikdy predtým.

Google Lens

Aplikácia Lens od spoločnosti Google zmenila vyhľadávanie vizuálneho obsahu pomocou technológie rozpoznávania obrázkov. Využíva vstupnú analýzu pomocou ML a DL a poskytuje personalizované výsledky vyhľadávania a informácie.

Obrázok môžete pretiahnuť alebo nahrať do aplikácie Google Lens a kliknutím na možnosť "hľadať" zobraziť všetky relevantné odporúčania.

Zdroj obrázku

Zlepšenie odporúčaní pomocou vizuálnych vstupov

Ďalším skvelým príkladom zlepšenia odporúčaní pomocou vizuálnych vstupov je ASOS, známa módna značka!

ASOS

ASOS využíva umelú inteligenciu na vylepšenie odporúčaní produktov pomocou vizuálnych vstupov. Funkcia "Style Match" známeho maloobchodu s módou umožňuje používateľom nahrať obrázok a zobrazí správne produkty, čím urýchľuje nákupnú cestu.

Táto funkcia je zatiaľ k dispozícii v aplikácii ASOS pre iOS a Android.

Zdroj

Učenie posilňovaním pre adaptívne odporúčania

Implementácia umelej inteligencie na hyperpersonalizované odporúčania produktov poskytuje neuveriteľnú možnosť neustáleho učenia sa na základe spätnej väzby od používateľov.

Na základe adaptívnych odporúčaní na vyvíjajúce sa preferencie môžu podniky poskytovať správny druh produktov správnemu publiku.

Pri hyperpersonalizácii odporúčaní produktov je však nevyhnutné nájsť rovnováhu medzi prieskumom a využívaním.

Prekonávanie výziev a zabezpečenie súkromia

Zber a analýza údajov

Údaje sú vzácne, poskytujú marketérom veľa príležitostí. Skutočnou výzvou je však zber a analýza údajov. Trhovníci sa musia spoliehať na pokročilé systémy, ako sú cloudové služby, mobilné a webové zariadenia, podnikové systémy a virtuálne systémy, aby mohli získavať dátové body a následne ich analyzovať.

Po druhé, údaje sa zbierajú z rôznych zdrojov, preto sa ukazujú ako veľmi roztrieštené. Analýza týchto údajov pomocou jednej metódy poskytuje skreslené výsledky. Samotná ľudská kapacita na analýzu údajov nestačí, preto podniky musia využívať pokročilé technológie, ako sú AI, ML a Deep Learning.

Riešenie problémov s kvalitou a skreslením údajov

Kvalitné údaje sú kľúčom k efektívnosti umelej inteligencie. Ak sú zvažované údaje zle označené, výsledky môžu byť nepresné. Marketéri to môžu prekonať správnym označením údajov, či už ide o text, obrázky alebo iné vizuálne prvky, aby sa zabránilo skresleným výsledkom.

Riešenie požiadaviek na škálovateľnosť a infraštruktúru

Rozširovanie podnikov pomocou umelej inteligencie je náročné, vyžaduje si vstup ľudských zdrojov, ktoré používate, aj infraštruktúry vrátane systémov a softvéru.

Riešenie obáv týkajúcich sa ochrany osobných údajov

Pri spracúvaní údajov vo veľkom rozsahu existuje značné riziko porušenia ochrany osobných údajov. Ak si chcete udržať lojalitu a dôveru zákazníkov, uistite sa, že ste vopred informovali o transparentnosti údajov. Podniky musia dodržiavať predpisy vrátane CCPA, GDPR atď.

Budúce smery hyperpersonalizácie

Integrácia umelej inteligencie so zariadeniami internetu vecí

Umelá inteligencia nie je len revolúcia, ale celý vývoj. Táto špičková technológia ide ešte ďalej v poskytovaní laserovo zameraných personalizovaných skúseností vďaka integrácii AI so zariadeniami internetu vecí.

Personalizované odporúčania týkajúce sa zdravia a wellness

Hyperpersonalizácia sa stáva populárnou vo všetkých odvetviach, najmä v oblasti zdravia a wellness.

Tieto aplikácie využívajú údaje na detailnej úrovni, aby ponúkali personalizované odporúčania, ako sú tréningy, diéty a výživové plány na základe rôznych parametrov, napr,

• Hormonálne profily
• Emocionálny stav jednotlivcov
• Sentimentálna analýza

Prediktívna personalizácia v rozvíjajúcich sa odvetviach

Potenciál, ktorý AI podnikom ponúka, im pomôže zbaviť sa prístupu "jedna veľkosť pre všetkých" v rozvíjajúcich sa odvetviach.

Vďaka pokročilej technológii narušila umelá inteligencia odvetvia vrátane zdravotnej starostlivosti, fitnes, športu, krásy a wellness atď. V budúcnosti AI umožní značkám poskytovať odporúčania na základe údajov v reálnom čase, a dokonca môže poskytovať na základe rozpoznávania tváre presné odporúčania.

Záver

Umelá inteligencia prináša zlatú baňu príležitostí, ktoré podnikom umožňujú laserovo zamerané personalizované odporúčania produktov s cieľom zvýšiť návratnosť investícií a znížiť náklady na získanie zákazníkov.

Podniky, ktoré využívajú trendy a technológie umelej inteligencie a prispôsobujú sa im, úspešne poskytujú víťaznú zákaznícku skúsenosť. Hoci AI prináša množstvo výziev spojených s údajmi, podniky sa musia vybaviť správnymi zdrojmi a systémami, aby mohli bezproblémovo škálovať.