Využití umělé inteligence pro hyperpersonalizovaná doporučení produktů

Úvodní stránka

Umělá inteligence mění budoucnost marketingu. Dnes se podniky spoléhají na historická data a data v reálném čase, aby mohly pomocí AI poskytovat neuvěřitelnou uživatelskou zkušenost a hyperpersonalizovaná doporučení produktů.

Netflix je jednou z významných značek, které jsou průkopníky v oblasti hyperpersonalizovaných doporučení založených na datech v reálném čase.

V tomto článku vysvětlíme, jak umělá inteligence poskytuje skvělou zákaznickou zkušenost a proč jsou personalizovaná doporučení produktů klíčová pro zlepšení životní hodnoty zákazníka.

Ještě předtím vám ale přinášíme seznam zajímavých statistik, které byste měli znát,

Hyper-personalizovaná doporučení produktů Statistika dat

• 62 % zákazníků očekává, že značky budou zobrazovat personalizovaná produktová doporučení, aby si udrželi věrnost značce.
• 49 % zákazníků tvrdí, že se stanou opakovanými kupujícími, pokud se firmy rozhodnou nabízet hyperpersonalizované produkty.

Analýza dat pomocí umělé inteligence

Základem umělé inteligence jsou data. Denně se vygeneruje 328,77 milionu terabajtů dat. To dává marketérům neuvěřitelné možnosti zkoumat cílovou skupinu a její preference.

Tato infografika od společnosti ZDNET zobrazuje vše, co bychom jako marketéři měli vědět. Ukazuje životní cyklus dat od jejich sběru až po rozhodování o nich.

Zdroj:

Sběr a zpracování dat

Údaje se shromažďují z různých zdrojů. Mezi významné zdroje dat, které obchodníci využívají, patří;

• Cloudové služby zahrnují CRM, služby, případy, digitální stopy, sledování, e-commerce, přehledy o sociálních médiích, externí přehledy atd.
• Mobilní zařízení, web a zařízení, která mohou poskytovat údaje o interakci s aplikacemi, poloze, vzorcích klikání a kontextových údajích.
• Podnikové systémy, které se skládají ze systému záznamů, dat o cestách od konce ke konci.
• Virtuální systémy včetně technologií AR/VR, metaverza atd.
• Velké soubory shromážděných dat jsou analyzovány pomocí pokročilých technologií, umělé inteligence, strojového učení a hloubkového učení, které zákazníkům poskytují hyperpersonalizovaná doporučení.

Pokročilá analýza pro získání informací o zákaznících

Pro získání pokročilých analytických informací o zákaznících potřebují marketéři shromažďovat údaje o následujících parametrech;

• Demografické a psychografické údaje - poskytují ucelený přístup k ideálnímu zákazníkovi včetně jeho polohy, pohlaví, věku, příjmu, zaměstnání, zájmů, osobních preferencí a životního stylu a hodnot.
• Údaje o chování - zahrnují chování nakupujících online, včetně nákupů produktů, opuštěných karet, historie prohlížení a kliknutí.
• Historie transakcí - Historie nákupů zahrnuje počet nákupů, jejich četnost a typy zakoupených položek.
• Údaje o interakci - zahrnují všechny míry zapojení na sociálních sítích i na webových stránkách, včetně míry odmítnutí, míry otevření e-mailu, sdílení, komentářů, lajků, sledovatelů atd.
• Sentimentální analýza - Jedná se o měřítko spokojenosti zákazníků s produktem. Zahrnuje parametry, jako je zpětná vazba od zákazníků a recenze na vašich produktových stránkách.

Využití dat v reálném čase

AI umožňuje podnikům zajistit zpracování a analýzu dat v reálném čase. Díky tomu mohou reagovat v reálném čase a zajistit hyperpersonalizovaná doporučení produktů.

Klíčové je zobrazit zákazníkovi správný produkt v reálném čase. To znamená, že pokud zákazník hledá na Amazonu helmu na kolo, zobrazí se mu nejlepší produkt spolu s nějakou pobídkou pro ideálního zákazníka, takže nákup bude neodolatelný a nákupní cesta bezproblémová.

Stačí se podívat na tuto personalizovanou nabídku s možností "doručení zdarma". To zvyšuje angažovanost a loajalitu zákazníků a láká návštěvníky k akci.

Přizpůsobení doporučení pomocí strojového učení

Prediktivní modelování zákaznických preferencí

Řekněme to jednoduše.

Algoritmystrojového učení využívají velké soubory dat, aby vám pomohly pochopit budoucí preference zákazníků a řídit hyperpersonalizovaná doporučení produktů. Využívá matematický model k předvídání budoucích trendů, preferencí a chování zákazníků na základě předchozích a aktuálních dat.

ML dokáže předvídat a odhadovat míru zapojení a kvalitu potenciálních zákazníků na konkrétní stránce produktu. Může vám také sdělit skutečné výsledky. Strojové učení vám například pomůže předpovědět, kolik bude v budoucnu vrácených produktů (v případě, že v minulosti došlo k vrácení nějakého produktu). To umožňuje marketérům zaměřit se a propagovat produkty, které se prodávají nejlépe.

Kontextová analýza pro relevantní návrhy

Kontextová analýza zobrazuje produkty na základě konkrétního kontextu. Vychází z relevantních datových bodů a poskytuje vhodné návrhy.

Kontextová analýza umožňuje získat poznatky na základě konkrétní funkce produktu, o které publikum diskutuje nebo mluví. Algoritmy strojového učení využívají pokročilé technologie, které z každého dotazu udělají jeden datový bod, analyzují data a zobrazují relevantní návrhy.

Například společnost eBay používá ML k segmentaci dotazů zákazníků na základě ceny, včetně slev, akcí a speciálních nabídek. A podle toho zobrazuje produkty.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) v personalizaci

NLP v personalizaci získává poznatky z komunikace se zákazníky vyjádřené textem a vizuálními informacemi a zobrazuje doporučení produktů.

Analýza sentimentu pro vylepšená doporučení

Jak už název napovídá, analýza sentimentu je měřítkem spokojenosti zákazníků s produktem. Jedná se o textovou analýzu emocí, postojů a pocitů vyjádřených textem/slovy na základě zpětné vazby a recenzí zákazníků na stránkách vašeho produktu.

Analýza sentimentu využívá NLP, která na základě textu segmentuje různé datové body. Text je rozdělen na negativní, neutrální nebo pozitivní věty. Značky využívají obsah generovaný uživateli a analyzují jej pomocí následujících metod, aby mohly poskytovat hyperpersonalizovaná doporučení;

• Techniky hlubokého učení
• Metody založené na pravidlech
• Techniky strojového učení
• Síla sentimentu
• Metody detekce
• Metody založené na rojové inteligenci
• Metody rozšiřování lexikonu sentimentů
• Bayesovské metody
• Metody založené na vzorech

Prediktivní analýza

NLP se v podstatě zaměřuje na "předpovídání dalších slov", které napodobuje lidskou řeč. Model je vycvičen k analýze posloupnosti vět ze vstupu a předpovídá text nebo slova. Výsledkem je, že poskytuje odpovědi na dotazy uživatelů co nejpřesněji a zvyšuje tak pravděpodobnost míry konverze.

Skvělou aplikací NLP pro prediktivní analýzu jsou chatboti a virtuální asistenti. Ty využívají generování přirozeného jazyka (NLG) k vytváření konverzačních odpovědí na dotazy zákazníků.

Chatboti a virtuální asistenti pro zapojení v reálném čase

Virtuální asistenti i chatboti používají NLP a AI k převodu textových a hlasových dotazů na strukturovaná data.

• Chatboti odpovídají na otázky v reálném čase.
• Virtuální asistenti vykonávají administrativní úkoly.

Využívají pokročilé technologie k pochopení dotazů nebo požadavků uživatele a poskytují odpovědi v reálném čase. Chatboti a virtuální asistenti poskytují personalizované služby na různých platformách tím, že odpovídají na e-maily, plánují schůzky, spravují požadavky zákazníků, odpovídají na dotazy, rezervují rezervace atd.

68 % zákazníků si chatboty oblíbilo kvůli jejich efektivitě a zapojení v reálném čase. Posilují důvěryhodnost značky a loajalitu díky nepřetržitému zapojení zákazníků, zvýšené tvorbě leadů a personalizovaným doporučením.

Siri i Alexa jsou ukázkovými příklady virtuálních asistentů, kteří poskytují bezproblémové služby zákazníkům.

Zdroj:

Rozpoznávání obrazu a vizuální preference

Vizuální interpretace dat

Rozpoznávání obrazu využívá strojové učení a hluboké učení k detekci a identifikaci objektu a jeho vlastností v digitálním obrazu. Rozpoznává datovou sadu obrázků, rozpoznává vzory a identifikuje různé objekty.

Funkce rozpoznávání obrazu pomocí hlubokého učení je působivá. Dokáže identifikovat jakýkoli obrázek a jeho kontext. Hluboké učení například dokáže určit, zda váš chlupatý přítel spí, nebo jen sedí na gauči.

Tato technologie využívá velké soubory vizuálních obrazů a jejich analýzou výrazně zvyšuje efektivitu a přesnost rozpoznávání obrazu. Čím více dat, tím lépe!

Doporučovací algoritmy založené na obrázcích

Na základě historie prohlížení vizuálního obsahu na platformách, jako je Pinterest, doporučuje umělá inteligence publiku správný druh obsahu. Umělá inteligence navrhuje personalizované produkty tím, že rozpoznává druhy produktů, s nimiž zákazníci komunikují, a poskytuje tak personalizované zkušenosti jako nikdy předtím.

Google Lens

Funkce Lens společnosti Google změnila vyhledávání vizuálního obsahu pomocí technologie rozpoznávání obrázků. Využívá vstupní analýzu pomocí ML a DL a poskytuje personalizované výsledky vyhledávání a informace.

Obrázek můžete přetáhnout nebo nahrát do aplikace Google Lens a kliknutím na možnost "hledat" zobrazit všechna relevantní doporučení.

Zdroj obrázku

Vylepšení doporučení pomocí vizuálních vstupů

Dalším skvělým příkladem vylepšení doporučení pomocí vizuálních vstupů je ASOS, slavná módní značka!

ASOS

Společnost ASOS využívá umělou inteligenci k vylepšení doporučení produktů pomocí vizuálních vstupů. Funkce "Style Match" známého obchodu s módou umožňuje uživatelům nahrát obrázek a zobrazit správné produkty, což urychluje nákupní cestu.

Tato funkce je prozatím dostupná v aplikaci ASOS pro iOS a Android.

Zdroj:

Učení posilováním pro adaptivní doporučení

Implementace umělé inteligence pro hyperpersonalizovaná doporučení produktů poskytuje neuvěřitelnou možnost neustálého učení se ze zpětné vazby uživatelů.

Na základě adaptivních doporučení k vyvíjejícím se preferencím mohou firmy poskytovat správný druh produktů správnému publiku.

Při hyperpersonalizovaném doporučování produktů je však nezbytné vyvážit průzkum a využití.

Překonávání problémů a zajištění soukromí

Sběr a analýza dat

Data jsou cenná a poskytují marketérům mnoho příležitostí. Skutečnou výzvou je však sběr a analýza dat. Při získávání datových bodů a jejich následné analýze se marketéři musí spoléhat na pokročilé systémy, jako jsou cloudové služby, mobilní a webová zařízení, podnikové systémy a virtuální systémy.

Za druhé, údaje jsou shromažďovány z různých zdrojů, a proto se ukazují jako velmi roztříštěné. Analýza těchto údajů pomocí jedné metody poskytuje zkreslené výsledky. Pouhá lidská kapacita k analýze dat nestačí, proto podniky potřebují využívat pokročilé technologie, jako je AI, ML a Deep Learning.

Řešení problémů s kvalitou a zkreslením dat

Klíčem k efektivitě umělé inteligence jsou kvalitní data. Pokud jsou uvažovaná data špatně označena, mohou být výsledky nepřesné. Marketéři mohou tento problém překonat správným označením dat, ať už se jedná o text, obrázky nebo jiné vizuální prvky, aby se předešlo zkresleným výsledkům.

Řešení požadavků na škálovatelnost a infrastrukturu

Rozšiřování podnikání pomocí umělé inteligence je náročné, vyžaduje vstup jak lidských zdrojů, které používáte, tak infrastruktury včetně systémů a softwaru.

Řešení obav o ochranu soukromí

Při práci s daty ve velkém měřítku existuje značné riziko narušení soukromí. Chcete-li si udržet loajalitu a důvěru zákazníků, ujistěte se, že jste o transparentnosti dat informovali předem. Podniky musí dodržovat předpisy včetně CCPA, GDPR atd.

Budoucí směry hyperpersonalizace

Integrace umělé inteligence se zařízeními IoT

Umělá inteligence není pouhou revolucí, ale celým vývojem. Tato špičková technologie jde ještě dál v poskytování laserově zaměřených personalizovaných zkušeností díky integraci AI se zařízeními IoT.

Personalizovaná doporučení pro zdraví a wellness

Hyperpersonalizace se stává populární ve všech odvětvích, zejména v oblasti zdraví a wellness.

Tyto aplikace využívají data na granulární úrovni, aby nabízely personalizovaná doporučení, jako jsou tréninky, diety a výživové plány na základě různých parametrů, např.,

• Hormonální profily
• Emocionální stav osob
• Sentimentální analýza

Prediktivní personalizace v rozvíjejících se odvětvích

Potenciál, který umělá inteligence podnikům nabízí, jim pomůže zbavit se přístupu "jedna velikost pro všechny" napříč rozvíjejícími se odvětvími.

Díky pokročilým technologiím narušila umělá inteligence průmyslová odvětví, jako je zdravotnictví, fitness, sport, krása a wellness atd. V budoucnu AI umožní značkám poskytovat doporučení na základě dat v reálném čase, a dokonce může poskytovat na základě rozpoznávání obličeje přesná doporučení.

Závěr

AI přináší zlatý důl příležitostí, které firmám umožňují laserově zaměřená personalizovaná produktová doporučení, která zvyšují návratnost investic a snižují náklady na získání zákazníků.

Podniky, které využívají trendy a technologie umělé inteligence a přizpůsobují se jim, úspěšně poskytují vítěznou zákaznickou zkušenost. Ačkoli AI přináší mnoho výzev spojených s daty, podniky se musí vybavit správnými zdroji a systémy, aby mohly plynule škálovat.