Використання ШІ для гіперперсоналізованих рекомендацій щодо продуктів

Вступ

Штучний інтелект змінює майбутнє маркетингу. Сьогодні компанії покладаються на історичні дані та дані в режимі реального часу, щоб забезпечити неймовірний користувацький досвід та гіперперсоналізовані рекомендації щодо продуктів за допомогою штучного інтелекту.

Netflix - один з відомих брендів, який вперше запровадив гіперперсоналізовані рекомендації на основі даних у режимі реального часу.

У цій статті ми пояснимо, як штучний інтелект забезпечує чудовий клієнтський досвід і чому персоналізовані рекомендації щодо продуктів мають вирішальне значення для підвищення життєвої цінності клієнта.

Але перед цим пропонуємо вам список цікавих статистичних даних, які варто знати,

Статистика даних гіперперсоналізованих рекомендацій щодо продуктів

• 62% покупців очікують від брендів персоналізованих рекомендацій щодо продуктів для підтримки лояльності до бренду.
• 49% клієнтів стверджують, що стануть постійними покупцями, якщо бізнес вирішить запропонувати гіперперсоналізовані продукти.

Аналіз даних з використанням ШІ

Дані - це основа штучного інтелекту. Обсяг даних, що генеруються щодня, становить 328,77 мільйона терабайт. Це дає маркетологам неймовірні можливості для вивчення цільової аудиторії та її вподобань.

Ця інфографіка від ZDNET відображає все, що ми повинні знати як маркетологи. Вона розкриває життєвий цикл даних від збору до прийняття рішень.

Джерело

Збір та обробка даних

Дані збираються з різних джерел. Ось деякі з найважливіших джерел даних, які використовують маркетологи;

• Хмарні сервіси включають CRM, сервіси, кейси, цифрові сліди, відстеження, електронну комерцію, аналітику соціальних мереж, зовнішню аналітику тощо.
• Мобільні, веб-пристрої та пристрої, які можуть надавати дані про взаємодію з додатками, місцезнаходження, шаблони кліків та контекстні дані
• Корпоративні системи, які складаються з системи записів, наскрізних даних про подорож
• Віртуальні системи, включаючи технології AR/VR, метапростір тощо.
• Великі масиви зібраних даних аналізуються за допомогою передових технологій, штучного інтелекту, машинного навчання та глибокого навчання, щоб надавати клієнтам гіперперсоналізовані рекомендації.

Розширена аналітика для розуміння клієнтів

Щоб отримати розширену аналітику для інсайтів про клієнтів, маркетологи повинні збирати дані за наступними параметрами;

• Демографічні та психографічні дані - це комплексний підхід до ідеального клієнта, включаючи його місцезнаходження, стать, вік, дохід, роботу, інтереси, особисті уподобання, стиль життя та цінності.
• Поведінкові дані - включають поведінку онлайн-покупців, включаючи покупки товарів, покинуті картки, історію переглядів і кліки.
• Історія транзакцій - Історія покупок включає в себе кількість покупок, їх частоту та типи придбаних товарів.
• Дані про взаємодію - включають всі показники взаємодії як у соціальних мережах, так і на веб-сайті, включаючи показники відмов, відкривання електронних листів, поширення, коментарі, вподобання, підписників і т.д.
• Аналіз настроїв - це показник того, наскільки ваші клієнти задоволені продуктом. Він включає такі параметри, як відгуки клієнтів та відгуки на сторінках вашого продукту.

Використання даних у реальному часі

Штучний інтелект даєзмогу компанія м забезпечувати обробку та аналіз даних у режимі реального часу. В результаті вони реагують в режимі реального часу, щоб забезпечити гіперперсоналізовані рекомендації щодо продуктів.

Ключовим моментом є показ правильного продукту клієнту в режимі реального часу. Це означає, що якщо клієнт шукає велосипедний шолом на Amazon, він отримає найкращий товар разом із певним заохоченням для ідеального покупця, що зробить його покупку непереборною, а процес купівлі - безпроблемним.

Погляньте на цю персоналізовану пропозицію з опцією "безкоштовна доставка". Це підвищує залученість та лояльність клієнтів і спонукає відвідувача до дії.

Адаптація рекомендацій за допомогою машинного навчання

Прогнозне моделювання для вподобань клієнтів

Скажімо простіше.

Алгоритмимашинного навчання використовують великі масиви даних, щоб допомогти вам зрозуміти майбутні вподобання клієнтів і надавати гіперперсоналізовані продуктові рекомендації. Вони використовують математичну модель для прогнозування майбутніх тенденцій, вподобань і поведінки клієнтів на основі попередніх і поточних даних.

ML може прогнозувати та оцінювати рівень залученості та якість потенційних клієнтів на конкретній сторінці продукту. Він також може розповісти вам про фактичні результати. Наприклад, машинне навчання може допомогти вам спрогнозувати, скільки повернень товару буде в майбутньому (якщо вони були в минулому). Це дозволяє маркетологам сфокусуватися і просувати продукти, які продаються найкраще.

Контекстний аналіз для релевантних пропозицій

Контекстний аналіз пропонує продукти, засновані на конкретному контексті. Він використовує відповідні точки даних, щоб надати відповідні пропозиції.

Контекстний аналіз дає змогу отримати інсайти на основі конкретної характеристики продукту, яку обговорює або про яку говорить аудиторія. Алгоритми машинного навчання використовують передові технології, щоб перетворити кожен запит на єдину точку даних, проаналізувати їх і показати релевантні пропозиції.

Наприклад, eBay використовує ML, щоб сегментувати запити клієнтів на основі ціни, включаючи знижки, акції та спеціальні пропозиції. І відповідно відображає товари.

Обробка природної мови (NLP) в персоналізації

НЛП в персоналізації витягує інсайти з комунікації з клієнтом, виражені через текст і візуальні ефекти для відображення рекомендацій щодо продуктів.

Аналіз настроїв для покращення рекомендацій

Як випливає з назви, аналіз настроїв - це показник того, наскільки ваші клієнти задоволені продуктом. Це текстовий аналіз емоцій, настроїв і почуттів, виражених через текст/слова на основі відгуків клієнтів та оглядів на сторінках вашого продукту.

Аналіз настроїв використовує НЛП, який сегментує різні точки даних на основі тексту. Текст класифікується на негативні, нейтральні або позитивні речення. Бренди використовують контент, створений користувачами, і аналізують його за допомогою наступних методів, щоб надавати гіперперсоналізовані рекомендації;

• Методи глибокого навчання
• Методи на основі правил
• Методи машинного навчання
• Сила почуттів
• Методи виявлення
• Методи на основі ройового інтелекту
• Методи розширення лексики почуттів
• Байєсівські методи
• Методи на основі шаблонів

Прогностичний аналіз

В основному, НЛП фокусується на "передбаченні наступного слова", що імітує людську мову. Модель навчається аналізувати послідовність речень на вході та передбачати текст або слова. В результаті вона надає відповіді на запити користувачів у найбільш точний спосіб, підвищуючи ймовірність конверсії.

Чудовим застосуванням НЛП для предиктивного аналізу є чат-боти та віртуальні асистенти. Вони використовують генерацію природної мови (NLG) для створення розмовних відповідей на запити клієнтів.

Чат-боти та віртуальні асистенти для взаємодії в режимі реального часу

І віртуальні помічники, і чат-боти використовують НЛП і ШІ для перетворення тексту та голосових запитів на структуровані дані.

• Чат-боти відповідають на запитання в режимі реального часу.
• Віртуальні асистенти виконують адміністративні завдання.

Вони використовують передові технології, щоб розуміти запити або прохання користувача і надавати відповіді в режимі реального часу. Чат-боти та віртуальні асистенти забезпечують персоналізований досвід на різних платформах, відповідаючи на електронні листи, призначаючи зустрічі, керуючи запитами клієнтів, відповідаючи на запитання, бронюючи бронювання тощо.

68% клієнтів люблять чат-ботів за їхню ефективність та взаємодію в режимі реального часу. Вони зміцнюють довіру до бренду та лояльність завдяки безперервній взаємодії з клієнтами, збільшенню кількості лідів та персоналізованим рекомендаціям.

І Siri, і Alexa є яскравими прикладами віртуальних помічників клієнтів, які забезпечують бездоганний клієнтський досвід.

Джерело

Розпізнавання зображень та візуальні уподобання

Візуальна інтерпретація даних

Розпізнавання зображень використовує машинне та глибинне навчання для виявлення та ідентифікації об'єкта та його характеристик на цифровому зображенні. Він розпізнає набір даних зображень, розпізнає шаблони та ідентифікує різні об'єкти.

Функція розпізнавання зображень глибинного навчання вражає. Воно може ідентифікувати будь-яке зображення та його контекст. Наприклад, глибинне навчання може сказати вам, чи спить ваш пухнастий друг, чи просто сидить на вашому дивані.

Технологія використовує великі набори візуальних зображень і аналізує їх, щоб значно підвищити ефективність і точність розпізнавання зображень. Чим більше даних, тим краще!

Алгоритми рекомендацій на основі зображень

На основі історії перегляду візуального контенту на таких платформах, як Pinterest, штучний інтелект рекомендує аудиторії потрібний тип контенту. ШІ пропонує персоналізовані продукти, розпізнаючи типи продуктів, з якими взаємодіють клієнти, надаючи їм персоналізований досвід, як ніколи раніше.

Google Lens

Google Lens трансформував пошук візуального контенту за допомогою технології розпізнавання зображень. Він використовує аналіз вхідних даних за допомогою ML та DL і надає персоналізовані результати пошуку та інформацію.

Ви можете перетягнути або завантажити зображення в Google Lens і натиснути на опцію "пошук", щоб побачити всі відповідні рекомендації.

Джерело зображення

Покращення рекомендацій за допомогою візуального введення

Ще одним чудовим прикладом покращення рекомендацій за допомогою візуальних даних є відомий модний бренд ASOS!

ASOS

ASOS використовує штучний інтелект для покращення рекомендацій товарів за допомогою візуальних даних. Функція "Стильова відповідність" відомого модного ритейлера дозволяє користувачам завантажувати зображення і відображати відповідні товари, прискорюючи процес покупки.

Наразі ця функція доступна в додатку ASOS для iOS та Android.

Джерело

Навчання з підкріпленням для адаптивних рекомендацій

Впровадження штучного інтелекту для гіперперсоналізації рекомендацій щодо продуктів відкриває неймовірні можливості для безперервного навчання на основі зворотного зв'язку з користувачами.

На основі адаптивних рекомендацій до вподобань, що змінюються, бізнес може надавати правильні продукти правильній аудиторії.

Однак при гіперперсоналізації рекомендацій щодо продуктів дуже важливо дотримуватися балансу між розвідкою та експлуатацією.

Подолання викликів та забезпечення конфіденційності

Збір та аналіз даних

Дані безцінні, вони відкривають безліч можливостей для маркетологів. Однак справжнім викликом є збір та аналіз даних. Маркетологи повинні покладатися на передові системи, такі як хмарні сервіси, мобільні та веб-пристрої, корпоративні системи та віртуальні системи, щоб збирати дані, а потім аналізувати їх.

По-друге, дані збираються з різних джерел, тому вони виходять дуже фрагментарними. Аналіз цих даних за допомогою одного методу дає необ'єктивні результати. Для аналізу даних недостатньо лише людського потенціалу, тому бізнесу потрібно використовувати передові технології, такі як штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання.

Робота з проблемами якості даних та упередженості

Якісні дані - це ключ до ефективності ШІ. Якщо дані, що розглядаються, погано позначені, результати можуть бути неточними. Маркетологи можуть подолати цю проблему, правильно позначивши дані, будь то текст, зображення чи інші візуальні елементи, щоб уникнути упереджених результатів.

Вирішення проблем масштабованості та вимог до інфраструктури

Масштабування бізнесу з використанням штучного інтелекту є складним завданням, оскільки вимагає залучення людських ресурсів, а також інфраструктури, включаючи системи та програмне забезпечення.

Вирішення проблем конфіденційності

При роботі з великими обсягами даних існує значний ризик порушення конфіденційності. Щоб зберегти лояльність і довіру клієнтів, переконайтеся, що ви заздалегідь повідомляєте про прозорість даних. Компанії повинні дотримуватися нормативних актів, включаючи CCPA, GDPR тощо.

Майбутні напрямки гіперперсоналізації

Інтеграція ШІ з пристроями Інтернету речей

ШІ - це не просто революція, це ціла еволюція. Ця передова технологія йде ще далі, забезпечуючи персоналізований досвід з лазерним фокусом завдяки інтеграції ШІ з пристроями Інтернету речей.

Персоналізовані рекомендації щодо здоров'я та благополуччя

Гіперперперсоналізація стає популярною в усіх галузях, особливо у сфері охорони здоров'я та велнесу.

Ці програми використовують дані на гранульованому рівні, щоб пропонувати персоналізовані рекомендації щодо тренувань, дієти та планів харчування на основі різних параметрів, таких як,

• Гормональні профілі
• Емоційний стан людей
• Сентиментальний аналіз

Прогнозована персоналізація в галузях, що розвиваються

Завдяки потенціалу, який ШІ пропонує компаніям, він допоможе їм позбутися універсального підходу в галузях, що розвиваються.

Завдяки своїм передовим технологіям штучний інтелект зробив переворот у таких галузях, як охорона здоров'я, фітнес, спорт, краса та здоров'я тощо. У майбутньому ШІ дозволить брендам надавати рекомендації на основі даних у реальному часі, і навіть на основі розпізнавання облич надавати точні рекомендації.

Висновок

Штучний інтелект відкриває золоту жилу можливостей, дозволяючи компаніям надавати персоналізовані рекомендації щодо продуктів, щоб підвищити рентабельність інвестицій і знизити витрати на залучення клієнтів.

Компанії, які використовують та адаптуються до тенденцій і технологій штучного інтелекту, досягають успіху в забезпеченні виграшного клієнтського досвіду. Хоча штучний інтелект створює багато проблем, пов'язаних з даними, компаніям необхідно забезпечити себе необхідними ресурсами та системами для безперешкодного масштабування.