Udnyttelse af AI til hyperpersonaliserede produktanbefalinger

Introduktion

AI er i gang med at omforme fremtidens marketing. I dag er virksomheder afhængige af historiske data og realtidsdata for at kunne give en fantastisk brugeroplevelse og hyperpersonaliserede produktanbefalinger med AI.

Netflix er et af de bemærkelsesværdige brands, der er pionerer inden for hyperpersonaliserede anbefalinger baseret på realtidsdata.

I denne artikel forklarer vi, hvordan AI giver en god kundeoplevelse, og hvorfor personaliserede produktanbefalinger er afgørende for at forbedre en kundes livsværdi.

Men inden da er her en liste over interessante statistikker, som du bør kende,

Hyperpersonaliserede produktanbefalinger Datastatistik

• 62% af kunderne forventer, at brands viser personlige produktanbefalinger for at opretholde brandloyaliteten.
• 49% af kunderne hævder, at de bliver genkøbere, hvis virksomheder vælger at tilbyde hyperpersonaliserede produkter.

AI-drevet dataanalyse

Data er rygraden i AI. Mængden af data, der genereres hver dag, er 328,77 millioner terabyte data. Det giver marketingfolk utrolige muligheder for at studere målgruppen og deres præferencer.

Denne infografik fra ZDNET viser alt, hvad vi bør vide som marketingfolk. Den afslører livscyklussen for data fra indsamling til beslutningstagning.

Kilde

Indsamling og behandling af data

Data indsamles gennem forskellige kilder. Nogle af de vigtige datakilder, som marketingfolk bruger, omfatter;

• Cloud-tjenester omfatter CRM, tjenester, sager, digitale fodspor, sporing, e-handel, indsigt i sociale medier, ekstern indsigt osv.
• Mobil, web og enheder, der kan levere data om app-interaktion, placering, klikmønstre og kontekstuelle data.
• Virksomhedssystemer, der består af et registreringssystem, end-to-end rejsedata
• Virtuelle systemer, herunder AR/VR-teknologier, metaverse osv.
• De store datasæt, der indsamles, analyseres ved hjælp af avancerede teknologier, kunstig intelligens, maskinlæring og dyb læring for at give kunderne hyperpersonaliserede anbefalinger.

Avanceret analyse til kundeindsigt

For at få avancerede analyser til kundeindsigt skal marketingfolk indsamle data om følgende parametre;

• Demografi og psykografi - Det giver en helhedsorienteret tilgang til den ideelle kunde, herunder placering, køn, alder, indkomst, job, interesser, personlige præferencer samt livsstil og værdier.
• Adfærdsdata - Det omfatter online-shoppernes adfærd, herunder produktkøb, forladte kort, browserhistorik og klik.
• Transaktionshistorik - Købshistorik omfatter antallet af køb, hvor ofte de er foretaget, og hvilke typer varer der er købt.
• Interaktionsdata - Det omfatter alle engagementsrater både på sociale medier og hjemmesiden, herunder afvisningsprocenter, åbningsrater for e-mails, delinger, kommentarer, likes, følgere osv.
• Sentimental analyse - Dette er et mål for, hvor tilfredse dine kunder er med produktet. Det omfatter parametre som kundefeedback og anmeldelser på dine produktsider.

Udnyttelse af data i realtid

AI gør det muligt for virksomheder at sikre databehandling og -analyse i realtid. Som et resultat reagerer de i realtid for at sikre hyperpersonaliserede produktanbefalinger.

Nøglen er at vise det rigtige produkt til kunden i realtid. Det betyder, at hvis en kunde leder efter en cykelhjelm på Amazon, viser den det bedste produkt sammen med et incitament til den ideelle kunde, hvilket gør købet uimodståeligt og købsrejsen problemfri.

Se bare på dette personlige tilbud med mulighed for "gratis levering". Det forbedrer kundeengagementet og -loyaliteten og lokker den besøgende til at handle.

Skræddersyede anbefalinger gennem maskinlæring

Prædiktiv modellering af kundepræferencer

Lad os sige det enkelt.

Maskinlæringsalgoritmer bruger store datasæt til at hjælpe dig med at forstå fremtidige kundepræferencer for at drive hyperpersonaliserede produktanbefalinger. Den bruger en matematisk model til at forudsige fremtidige kundetendenser, præferencer og kundeadfærd baseret på tidligere og aktuelle data.

ML kan forudsige og estimere engagementsraten og kvaliteten af leads på den specifikke produktside. Det kan også fortælle dig de faktiske resultater. For eksempel kan maskinlæring hjælpe dig med at forudsige, hvor mange produktreturneringer der vil være i fremtiden (hvis der er nogen produktreturneringer i fortiden). Det giver marketingfolk mulighed for at fokusere på og promovere de produkter, der sælger bedst.

Kontekstuel analyse for relevante forslag

Kontekstuel analyse viser produkter baseret på en specifik kontekst. Det tager de relevante datapunkter for at give passende forslag.

Kontekstuel analyse skaber indsigt baseret på den specifikke produktfunktion, som publikum diskuterer eller taler om. Maskinlæringsalgoritmer bruger avanceret teknologi til at omdanne hver forespørgsel til et enkelt datapunkt, analysere dataene og vise relevante forslag.

For eksempel bruger eBay ML til at segmentere kundeforespørgsler baseret på pris, herunder rabatter, kampagner og specialtilbud. Og viser produkter i overensstemmelse hermed.

Naturlig sprogbehandling (NLP) i personalisering

NLP i personalisering udtrækker indsigt fra kundekommunikation udtrykt gennem tekst og billeder for at vise produktanbefalinger.

Sentimentanalyse til forbedrede anbefalinger

Som navnet antyder, er sentimentanalyse et mål for, hvor tilfredse dine kunder er med produktet. Det er en tekstanalyse af følelser, holdninger og fornemmelser, udtrykt gennem tekst/ord baseret på kundefeedback og anmeldelser på dine produktsider.

Sentimentanalyse bruger NLP, som segmenterer forskellige datapunkter baseret på tekst. Teksten klassificeres i negative, neutrale eller positive sætninger. Brands udnytter brugergenereret indhold og analyserer det ved hjælp af følgende metoder for at give hyperpersonaliserede anbefalinger;

• Deep learning-teknikker
• Regelbaserede metoder
• Teknikker til maskinlæring
• Stemningsstyrke
• Metoder til detektion
• Metoder baseret på sværmintelligens
• Metoder til udvidelse af sentimentsleksikon
• Bayesianske metoder
• Mønsterbaserede metoder

Prædiktiv analyse

Grundlæggende fokuserer NLP på "forudsigelse af næste ord", der efterligner menneskelig tale. Modellen trænes til at analysere sekvensen af sætninger fra inputtet og forudsige teksten eller ordene. Som et resultat giver den svar på brugerforespørgslerne på den mest nøjagtige måde, hvilket forbedrer sandsynligheden for konverteringsrater.

En god anvendelse af NLP til prædiktiv analyse er chatbots og virtuelle assistenter. De bruger naturlig sproggenerering (NLG) til at skabe konversationelle svar på kundeforespørgsler.

Chatbots og virtuelle assistenter til engagement i realtid

Både virtuelle assistenter og chatbots bruger NLP og AI til at konvertere tekst og stemmeforespørgsler til strukturerede data.

• Chatbots besvarer spørgsmål i realtid.
• Virtuelle assistenter udfører administrative opgaver.

De bruger avanceret teknologi til at forstå forespørgsler eller anmodninger fra brugeren og giver svarene i realtid. Chatbots og virtuelle assistenter giver en personlig oplevelse på forskellige platforme ved at svare på e-mails, planlægge møder, håndtere kundeanmodninger, besvare forespørgsler, booke reservationer osv.

68 % af kunderne elsker chatbots på grund af deres effektivitet og engagement i realtid. De styrker brandets troværdighed og loyalitet med uafbrudt kundeengagement, øget leadgenerering og personaliserede anbefalinger.

Både Siri og Alexa er gode eksempler på virtuelle kundeassistenter, der giver en problemfri kundeoplevelse.

Kilde

Billedgenkendelse og visuelle præferencer

Visuel datafortolkning

Billedgenkendelse bruger maskinlæring og deep learning til at opdage og identificere et objekt og dets funktioner i et digitalt billede. Den genkender et datasæt af billeder, genkender mønstre og identificerer forskellige objekter.

Billedgenkendelsesfunktionen ved deep learning er imponerende. Den kan identificere ethvert billede og dets kontekst. For eksempel kan deep learning fortælle dig, om din pelsede ven sover eller bare sidder på din sofa.

Teknologien bruger store sæt af visuelle billeder og analyserer dem for at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden af billedgenkendelse betydeligt. Jo flere data, jo bedre!

Billedbaserede anbefalingsalgoritmer

Baseret på browsinghistorikken for det visuelle indhold på platforme som Pinterest anbefaler AI den rigtige type indhold til publikum. AI foreslår personaliserede produkter ved at genkende de typer produkter, som kunderne interagerer med, hvilket giver en personlig oplevelse som aldrig før.

Google Lens

Googles Lens har ændret søgningen efter visuelt indhold ved hjælp af billedgenkendelsesteknologi. Den bruger inputanalyse ved hjælp af ML og DL og giver personaliserede søgeresultater og information.

Du kan trække eller uploade et billede til Google Lens og klikke på "søg" for at se alle de relevante anbefalinger.

Billedkilde

Forbedring af anbefalinger med visuelt input

Et andet godt eksempel på at forbedre anbefalinger med visuelt input er ASOS, det berømte modebrand!

ASOS

ASOS bruger AI til at forbedre produktanbefalinger med visuelt input. "Style Match"-funktionen hos den berømte modebutik giver brugerne mulighed for at uploade et billede og få vist de rigtige produkter, hvilket fremskynder købsrejsen.

Denne funktion er indtil videre tilgængelig på ASOS-appen til iOS og Android.

Kilde

Forstærkningslæring til adaptive anbefalinger

Implementering af AI til hyperpersonalisering af produktanbefalinger giver en utrolig mulighed for kontinuerlig læring fra brugerfeedback.

Baseret på de adaptive anbefalinger til de skiftende præferencer kan virksomheder levere den rigtige type produkter til det rigtige publikum.

Men det er afgørende at balancere udforskning og udnyttelse, når man hyperpersonaliserer produktanbefalinger.

Overvinde udfordringer og sikre privatlivets fred

Dataindsamling og dataanalyse

Data er dyrebare, og de giver mange muligheder for marketingfolk. Men den virkelige udfordring er dataindsamling og dataanalyse. Markedsførere må stole på avancerede systemer som cloud-tjenester, mobil- og webenheder, virksomhedssystemer og virtuelle systemer for at indsamle datapunkter og derefter analysere dem.

For det andet indsamles data fra forskellige kilder, og derfor viser de sig at være meget fragmenterede. At analysere disse data ved hjælp af én metode giver skæve resultater. Menneskelig kapacitet er ikke nok til at analysere data, og derfor er virksomheder nødt til at bruge avancerede teknologier som AI, ML og Deep Learning.

Håndtering af problemer med datakvalitet og bias

Kvalitetsdata er nøglen til AI's effektivitet. Hvis de pågældende data er dårligt mærkede, kan resultaterne være unøjagtige. Markedsførere kan overvinde dette ved at tagge dataene korrekt, hvad enten det er tekst, billeder eller andre visuelle elementer for at undgå skæve resultater.

Håndtering af krav til skalerbarhed og infrastruktur

Det er skræmmende at skalere sin virksomhed ved hjælp af AI, for det kræver input fra både de menneskelige ressourcer, man bruger, og infrastrukturen, herunder systemer og software.

Håndtering af bekymringer om privatlivets fred

Der er en betydelig risiko for brud på privatlivets fred, når man håndterer data i stor skala. For at opretholde kundeloyalitet og tillid skal du sørge for at kommunikere gennemsigtigheden af data på forhånd. Virksomheder er nødt til at overholde reglerne, herunder CCPA, GDPR osv.

Fremtidige retninger for hyperpersonalisering

Integration af AI med IoT-enheder

AI er ikke bare en revolution, det er en hel evolution. Denne banebrydende teknologi går endnu længere i at give en laserfokuseret personlig oplevelse med integrationen af AI med IoT-enheder.

Personlige anbefalinger om sundhed og velvære

Hyperpersonalisering er ved at blive populært i alle brancher, især inden for sundhed og velvære.

Disse applikationer bruger data på granulært niveau til at tilbyde personlige anbefalinger som træning, kost og ernæringsplaner baseret på forskellige parametre som f.eks,

• Hormonelle profiler
• Individernes følelsesmæssige tilstand
• Sentimental analyse

Prædiktiv personalisering i nye industrier

Med det potentiale, som AI tilbyder virksomheder, vil det hjælpe dem med at slippe af med "one size fits all"-tilgangen på tværs af nye industrier.

Med sin avancerede teknologi har kunstig intelligens forstyrret brancher som sundhedspleje, fitness, sport, skønhed og velvære osv. I fremtiden vil AI gøre det muligt for brands at give anbefalinger baseret på realtidsdata, og det kan endda give nøjagtige anbefalinger baseret på ansigtsgenkendelse.

Konklusion

AI giver en guldgrube af muligheder, der gør det muligt for virksomheder at laserfokusere personlige produktanbefalinger for at øge ROI og reducere omkostningerne til kundeopkøb.

Virksomheder, der udnytter og tilpasser sig AI-tendenser og -teknologier, lykkes med at levere en vindende kundeoplevelse. Selvom AI medfører en masse udfordringer i forbindelse med data, er virksomheder nødt til at styrke sig selv med de rigtige ressourcer og systemer for at kunne skalere problemfrit.