Vodilna podjetja za analitiko in personalizacijo strank

Uvod

Večina podjetij že zbira ogromne količine podatkov o strankah. Težje je ugotoviti, kaj naj s temi podatki dejansko storijo. Vedeti, da je stranka obiskala stran ali odprla e-pošto, je koristno, vendar to ne pojasni namena, oklevanja, nakupnih vzorcev ali dolgoročnega vedenja pri sodelovanju.

Zato je strojno učenje postalo tako pomemben del sodobne analitike strank. Podjetja zdaj uporabljajo vedenjske modele za personalizacijo priporočil, izboljšanje izkušenj pri iskanju, prepoznavanje tveganj za odhod strank in boljše razumevanje, kako uporabniki sčasoma interagirajo z digitalnimi izdelki.

To je še posebej pomembno za blagovne znamke v e-trgovini, podjetja SaaS, spletne tržnice in platforme na osnovi naročnin, kjer izkušnja strank neposredno vpliva na ohranjanje strank in prihodke. Podjetja vse bolj iščejo partnerje za strojno učenje, ki jim lahko pomagajo preseči standardne nadzorne plošče in zgraditi sisteme, sposobne delati z dejanskimi podatki o vedenju v velikem obsegu.

Naslednja podjetja so znana po svojem delu na področju analitike strank, sistemov personalizacije in vedenjske inteligence, ki temelji na strojnem učenju.

1. Tensorway

Tensorway sodeluje s podjetji, ki želijo podatke o strankah pretvoriti v praktične poslovne vpoglede, namesto da zbirajo analitiko, ki redko vpliva na dejanske odločitve. Podjetje razvija prilagojene sisteme strojnega učenja, usmerjene v razumevanje vedenja uporabnikov, izboljšanje personalizacije in pomoč digitalnim platformam, da se inteligentneje odzivajo na dejavnosti strank.

Glavno področje delovanja je modeliranje vedenja. Mnoga podjetja se spopadajo s težavami, ker se preference strank nenehno spreminjajo, medtem ko njihovi sistemi ciljanja in priporočil ostajajo nespremenjeni. Tensorway razvija rešitve za strojno učenje, ki neprekinjeno analizirajo vzorce interakcij, kar podjetjem omogoča, da prilagodijo predloge izdelkov, relevantnost iskanja in digitalne izkušnje glede na dejanske interakcije uporabnikov.

Podjetje razvija tudi sisteme za segmentacijo strank in analizo interakcij. Namesto da bi ciljne skupine razvrščalo zgolj na podlagi demografskih podatkov, Tensorway uporablja vedenjske signale, kot so navade brskanja, aktivnost med sejo, nakupni vzorci in zgodovina interakcij, da identificira pomembnejše skupine strank.

Drugo področje, na katerem podjetje prinaša dodano vrednost, je analiza ohranjanja strank. Modeli strojnega učenja lahko zaznavajo subtilne spremembe v interakciji še dolgo preden stranke popolnoma prenehajo z interakcijo. To podjetjem omogoča, da izboljšajo strategije ohranjanja strank že v zgodnji fazi, namesto da bi reagirala šele po tem, ko je do izgube strank že prišlo.

Tensorway prav tako daje velik poudarek na razvoju sistemov, ki se naravno vključijo v obstoječa poslovna okolja. Projekti analitike strank pogosto postanejo težko prilagodljivi, ko so podatkovni kanali, platforme za e-trgovanje in notranja orodja med seboj nepovezani. Podjetje se osredotoča na ustvarjanje infrastrukture za strojno učenje, ki se gladko vključi v operativne delovne tokove in podpira dolgoročno rast, namesto da bi se osredotočalo le na kratkoročno eksperimentiranje.

2. Algolia

Algolia je splošno znana po tehnologiji iskanja in odkrivanja, ki temelji na umetni inteligenci, vendar podjetje igra pomembno vlogo tudi pri analitiki vedenja strank. Njeni sistemi strojnega učenja pomagajo podjetjem razumeti, kako uporabniki iščejo, brskajo in interagirajo s produkti ali vsebinami na digitalnih platformah.

Ena od največjih prednosti Algolie je prilagodljiva relevantnost iskanja. Namesto da vsakemu obiskovalcu prikaže enake rezultate, platforma analizira vedenjske signale, kot so vzorci klikov, izpopolnjevanje iskanja, zgodovina brskanja in trendi interakcije, da v realnem času prilagodi izkušnjo iskanja.

Podjetje razvija tudi sisteme priporočil, povezane z analizo namer strank. Podjetja lahko na podlagi dejanskega vedenja pri interakciji ugotovijo, s katerimi izdelki ali vsebinami se bodo uporabniki najverjetneje ukvarjali, namesto da bi se zanašala le na ročna pravila trženja.

Druga koristna funkcionalnost je analiza vedenja pri iskanju. Algolia pomaga podjetjem razumeti, kaj stranke poskušajo najti, kje naletijo na ovire in kateri vzorci iskanja so povezani z boljšimi rezultati konverzije.

Platforma je še posebej pomembna za podjetja v e-trgovini, tržnice in spletne strani z veliko vsebino, kjer kakovost iskanja neposredno vpliva na interakcijo in prodajno uspešnost.

Glavni razlog, zakaj se podjetja odločajo za Algolio, je njena zmožnost, da združuje personalizacijo z učenjem strojev s skalabilno iskalno infrastrukturo, ki se lahko nenehno prilagaja spremembam v vedenju strank.

3. Mixpanel

Mixpanel se osredotoča na analizo vedenja za digitalne izdelke, platforme SaaS, mobilne aplikacije in storitve na osnovi naročnin. Podjetje pomaga podjetjem razumeti, kako uporabniki interagirajo z izdelki, s sledenjem podrobnih dejavnosti strank v digitalnih okoljih.

Njegovi analitični sistemi obdelujejo dejanja, kot so kliki, poteki vključevanja, uporaba funkcij, navigacijsko vedenje in zaporedja konverzij, da bi identificirali vzorce, povezane z angažiranostjo in zadrževanjem. Namesto da se osredotoča le na splošne kazalnike prometa, se Mixpanel močno osredotoča na dejanske interakcije uporabnikov in vedenjske trende.

Ena od najmočnejših področij platforme je analiza lijaka. Podjetja lahko ugotovijo, kje uporabniki opustijo procese vključevanja, katera dejanja povečajo verjetnost konverzije in kako se vzorci vključenosti razlikujejo med skupinami strank.

Mixpanel podpira tudi kohortno analizo, ki temelji na vedenju in ne le na demografskih podatkih. To podjetjem omogoča primerjavo zelo angažiranih uporabnikov z manj zadržanimi ciljnimi skupinami ter ugotavljanje, katere interakcije so povezane z dolgoročno uporabo izdelka.

Druga prednost je fleksibilnost platforme. Produktne ekipe lahko raziskujejo podatke o vedenju, ne da bi morale vsakič, ko želijo analizirati novo pot stranke ali vzorec interakcije, na novo vzpostavljati sisteme za sledenje.

Podjetje je še posebej koristno za podjetja SaaS in digitalne platforme, kjer razumevanje vedenja strank neposredno vpliva na zadrževanje, sprejemanje izdelkov in rast naročnin.

4. Coveo

Coveo razvija sisteme za personalizacijo in relevantnost iskanja, ki temeljijo na strojnem učenju in so zasnovani za izboljšanje digitalnih izkušenj strank. Podjetje sodeluje z e-trgovinskimi podjetji, podjetniškimi platformami in spletnimi storitvami, ki so močno odvisne od inteligentnega odkrivanja izdelkov in vedenjskega ciljanja.

Njegovi sistemi za strojno učenje analizirajo dejavnosti brskanja, interakcije pri iskanju, zgodovino interakcij in signale o namerah strank, da dinamično prilagodijo priporočila in rezultate iskanja. Namesto da se zanaša na fiksna pravila razvrščanja, Coveo prilagaja digitalne izkušnje glede na to, kako se uporabniki obnašajo med aktivnimi sejami.

Ena od pomembnih značilnosti je modeliranje priporočil v kontekstu. Podjetja lahko predstavijo različne izdelke, podporne vire ali vsebine glede na to, kaj stranke počnejo v realnem času, namesto da se zanašajo izključno na zgodovinske profile.

Podjetje tudi obsežno uporablja analitiko vedenja v okoljih podpore strankam. Sistemi strojnega učenja lahko prepoznajo ponavljajoče se neuspešne iskanje, nerešeno vedenje podpore in vzorce interakcij, povezane s slabo izkušnjo strank.

Druga prednost je zmožnost Covea, da v enem skalabilnem okolju združi personalizacijo, logiko priporočil in iskanje na podlagi umetne inteligence. To podjetjem pomaga izboljšati relevantnost v velikih digitalnih ekosistemih, ne da bi bili odvisni od nepovezanih orodij za analitiko.

Coveo je še posebej primeren za organizacije, ki upravljajo zapletene platforme za e-trgovanje, velike baze znanja ali digitalne izkušnje, ki jih močno oblikuje vedenje strank pri interakciji.

5. Heap

Heap pristopa k analizi vedenja strank prek avtomatiziranega sledenja interakcij in analize podatkov o vedenju. Podjetje je znano po poenostavljanju procesa zbiranja in organiziranja dejavnosti strank na spletnih straneh in v digitalnih izdelkih.

Njegova platforma samodejno zajema vedenje uporabnikov, kot so kliki, uporaba funkcij, poti navigacije, aktivnost v seji in koraki konverzije, ne da bi bilo potrebno obsežno ročno konfiguriranje dogodkov. To podjetjem pomaga odkriti vpoglede v vedenje, ki se v tradicionalnih analitičnih nastavitvah pogosto spregledajo.

Ena od najmočnejših zmogljivosti Heapa je analiza poti. Podjetja lahko preučijo, kako se uporabniki gibljejo po izdelkih ali spletnih straneh, kje se zmanjša vključenost in katere interakcije povzročajo trenja med procesi vključevanja ali nakupa.

Platforma podpira tudi prediktivno analitiko v zvezi s trendi zadrževanja in konverzije. Modeli strojnega učenja analizirajo pogostost interakcij, doslednost aktivnosti in vzorce interakcij, da ocenijo, kateri uporabniki se bodo verjetno umaknili ali konvertirali.

Druga koristna prednost je fleksibilnost. Ekipe lahko pregledujejo zgodovinske podatke o vedenju za nazaj, namesto da bi vsakič, ko se pojavijo nova analitična vprašanja, na novo vzpostavljale sisteme za sledenje.

Heap je še posebej primeren za podjetja SaaS, produktne ekipe in digitalna podjetja, ki iščejo prilagodljivo analitiko strank, ne da bi morala vlagati veliko v infrastrukturo za sledenje dogodkov po meri.

6. Bloomreach

Bloomreach združuje strojno učenje, personalizacijo e-trgovine in tehnologijo inteligentnega iskanja, da podjetjem pomaga izboljšati spletne izkušnje strank. Podjetje se močno osredotoča na okolja digitalnega trgovanja, kjer namere strank in odkrivanje izdelkov močno vplivajo na nakupno vedenje.

Njegovi sistemi strojnega učenja analizirajo vzorce brskanja, dejavnosti iskanja, interakcije s košarico, signale vpletenosti in zgodovino nakupov, da dinamično optimizirajo priporočila in relevantnost iskanja. Namesto da se zanaša na statična pravila trženja, Bloomreach omogoča, da se izkušnje v e-trgovini razvijajo v skladu s spreminjajočim se vedenjem strank.

Eno od najmočnejših področij podjetja je personalizacija, ki temelji na namerah. Podjetja lahko prepoznajo signale, povezane s pripravljenostjo na nakup, še preden stranke zaključijo transakcije, kar ekipam pomaga proaktivno optimizirati priporočila in vidnost izdelkov.

Bloomreach razvija tudi prilagodljive sisteme iskanja, ki se neprestano učijo iz interakcij s strankami. Razvrstitev iskanja in predlogi izdelkov se spreminjajo glede na vedenje pri interakciji, kar izboljša relevantnost v obsežnih katalogih izdelkov.

Druga praktična zmožnost je integracija analitike vedenja s strategijami trženja v e-trgovini. To podjetjem omogoča, da odločitve o promociji izdelkov uskladijo z dejansko aktivnostjo strank, namesto da se zanašajo na domneve o nakupnih trendih.

Platforma je še posebej uporabna za podjetja v e-trgovini in spletne trgovce, ki upravljajo z velikimi zalogami, ponujajo prilagojene nakupovalne izkušnje in potrošnikom omogočajo potovanje skozi nakupovanje, ki ga vodi iskanje.

Zaključne misli

Razumevanje vedenja strank je postalo veliko pomembnejše kot zgolj spremljanje prometa ali številk konverzij. Podjetja želijo jasnejši vpogled v to, kako ljudje iščejo, brskajo, primerjajo izdelke, interaktirajo z vsebino in sprejemajo nakupne odločitve na digitalnih platformah.

Strojno učenje to omogoča, saj podjetjem pomaga obdelovati velike količine podatkov o vedenju na načine, ki jih tradicionalna orodja za analitiko ne morejo učinkovito obvladati. Od personaliziranih priporočil do analize zadrževanja strank in inteligentnih izkušenj iskanja – ti sistemi vse bolj oblikujejo način delovanja in rasti digitalnih podjetij.

Podjetja na tem seznamu predstavljajo različne pristope k analitiki vedenja. Nekatera se osredotočajo na personalizacijo e-trgovine, druga so specializirana za produktno inteligenco, poti strank ali optimizacijo relevantnosti iskanja. Izbira pravega partnerja je odvisna od vrste izkušnje strank, ki jo želi podjetje izboljšati, in od tega, kako globoko se mora strojno učenje vključiti v obstoječe delovne tokove.

Za organizacije, ki iščejo razvoj strojnega učenja po meri, prilagojen vedenjski analitiki in skalabilnim digitalnim sistemom, Tensorway ostaja odlična izbira za dolgoročne projekte na področju informacij o strankah.