Nutzung von KI für hyperpersonalisierte Produktempfehlungen

Intro

KI gestaltet die Zukunft des Marketings neu. Heute verlassen sich Unternehmen auf historische und Echtzeitdaten, um mithilfe von KI ein unglaubliches Nutzererlebnis und hyperpersonalisierte Produktempfehlungen zu bieten.

Netflix ist eine der bemerkenswerten Marken, die Pionierarbeit bei hyperpersonalisierten Empfehlungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten leisten.

In diesem Artikel erläutern wir, wie KI für ein großartiges Kundenerlebnis sorgt und warum personalisierte Produktempfehlungen entscheidend sind, um den Lebenswert eines Kunden zu verbessern.

Aber vorher gibt es noch eine Liste interessanter Statistiken, die Sie kennen sollten,

Hyper-personalisierte Produktempfehlungen Datenstatistik

• 62 % der Kunden erwarten von Marken personalisierte Produktempfehlungen, um die Markentreue zu erhalten.
• 49 % der Kunden geben an, dass sie zu Wiederholungskäufern werden, wenn Unternehmen hyper-personalisierte Produkte anbieten.

KI-gestützte Datenanalyse

Daten sind das Rückgrat der KI. Die täglich erzeugte Datenmenge beträgt 328,77 Millionen Terabyte an Daten. Dies gibt Vermarktern unglaubliche Möglichkeiten, die Zielgruppe und ihre Vorlieben zu studieren.

Diese Infografik von ZDNET zeigt alles, was wir als Vermarkter wissen sollten. Sie zeigt den Lebenszyklus von Daten von der Sammlung bis zur Entscheidungsfindung.

Quelle

Datenerhebung und -verarbeitung

Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt. Einige der wichtigsten Datenquellen, die Vermarkter nutzen, sind;

• Zu den Cloud-Diensten gehören CRM, Dienstleistungen, Fälle, digitale Fußabdrücke, Tracking, eCommerce, Einblicke in soziale Medien, externe Einblicke usw.
• Mobile, Web und Geräte, die Daten über App-Interaktion, Standort, Klickmuster und kontextbezogene Daten liefern können
• Unternehmenssysteme, die aus einem System von Aufzeichnungen, End-to-End-Reisedaten bestehen
• Virtuelle Systeme einschließlich AR/VR-Technologien, Metaverse usw.
• Die gesammelten großen Datenmengen werden mithilfe fortschrittlicher Technologien, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning analysiert, um den Kunden hyperpersonalisierte Empfehlungen zu geben.

Erweiterte Analysen für Kundeneinblicke

Um erweiterte Analysen für Kundeneinblicke zu erhalten, müssen Vermarkter Daten zu den folgenden Parametern sammeln;

• Demografische und psychografische Daten - Sie bieten einen ganzheitlichen Ansatz für den idealen Kunden, einschließlich Standort, Geschlecht, Alter, Einkommen, Beruf, Interessen, persönliche Vorlieben, Lebensstil und Werte.
• Verhaltensdaten - Sie umfassen das Verhalten von Online-Käufern, einschließlich Produktkäufen, abgebrochenen Karten, Browserverlauf und Klicks.
• Transaktionsverlauf - Der Kaufverlauf enthält die Anzahl der Käufe, ihre Häufigkeit und die Art der gekauften Artikel.
• Interaktionsdaten - Dazu gehören alle Interaktionsraten sowohl in den sozialen Medien als auch auf der Website, einschließlich Absprungraten, E-Mail-Öffnungsraten, Freigaben, Kommentare, Likes, Follower usw.
• Sentimentale Analyse - Dies ist das Maß dafür, wie zufrieden Ihre Kunden mit dem Produkt sind. Sie umfasst Parameter wie Kundenfeedback und Bewertungen auf Ihren Produktseiten.

Datenverwendung in Echtzeit

KI ermöglicht es Unternehmen, die Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit zu gewährleisten. So können sie in Echtzeit reagieren und hyper-personalisierte Produktempfehlungen geben.

Der Schlüssel liegt darin, dem Kunden in Echtzeit das richtige Produkt zu zeigen. Das heißt, wenn ein Kunde auf Amazon nach einem Fahrradhelm sucht, wird ihm das beste Produkt zusammen mit einem Anreiz für den idealen Kunden angezeigt, was den Kauf unwiderstehlich und die Kaufreise nahtlos macht.

Sehen Sie sich nur dieses personalisierte Angebot mit der Option "kostenlose Lieferung" an. Dies verbessert die Kundenbindung und -treue und verleitet den Besucher zum Handeln.

Maßgeschneiderte Empfehlungen durch maschinelles Lernen

Prädiktive Modellierung für Kundenpräferenzen

Lassen Sie es uns einfach ausdrücken.

Algorithmen desmaschinellen Lernens nutzen große Datenmengen, um künftige Kundenpräferenzen zu verstehen und hyperpersonalisierte Produktempfehlungen zu erstellen. Mithilfe eines mathematischen Modells werden zukünftige Kundentrends, Vorlieben und das Kundenverhalten auf der Grundlage früherer und aktueller Daten vorhergesagt.

ML kann die Engagement-Raten und die Qualität der Leads auf einer bestimmten Produktseite vorhersagen und schätzen. Es kann Ihnen auch die tatsächlichen Ergebnisse mitteilen. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie zum Beispiel vorhersagen, wie viele Produktrückgaben es in Zukunft geben wird (falls es in der Vergangenheit Produktrückgaben gab). So können sich Vermarkter auf die Produkte konzentrieren, die sich am besten verkaufen, und diese bewerben.

Kontextanalyse für relevante Vorschläge

Bei der kontextuellen Analyse werden Produkte auf der Grundlage eines bestimmten Kontexts vorgeschlagen. Sie nutzt die relevanten Datenpunkte, um geeignete Vorschläge zu machen.

Die kontextbezogene Analyse liefert Erkenntnisse, die auf dem spezifischen Produktmerkmal basieren, über das die Zielgruppe diskutiert oder spricht. Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen fortschrittliche Technologien, um jede Anfrage in einen einzelnen Datenpunkt zu verwandeln, die Daten zu analysieren und relevante Vorschläge zu präsentieren.

So verwendet eBay beispielsweise ML, um Kundenanfragen auf der Grundlage des Preises zu segmentieren, einschließlich Rabatten, Aktionen und Sonderangeboten. Und zeigt Produkte entsprechend an.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in der Personalisierung

NLP in der Personalisierung extrahiert Erkenntnisse aus der Kundenkommunikation in Form von Text und Bildmaterial, um Produktempfehlungen anzuzeigen.

Sentiment-Analyse für erweiterte Empfehlungen

Wie der Name schon sagt, ist die Stimmungsanalyse ein Maß dafür, wie zufrieden Ihre Kunden mit dem Produkt sind. Es handelt sich um eine textuelle Analyse von Emotionen, Einstellungen und Gefühlen, die durch Text/Wörter auf der Grundlage von Kundenfeedback und Bewertungen auf Ihren Produktseiten ausgedrückt werden.

Die Stimmungsanalyse verwendet NLP, das verschiedene Datenpunkte auf der Grundlage von Text segmentiert. Der Text wird in negative, neutrale oder positive Sätze unterteilt. Marken nutzen nutzergenerierte Inhalte und analysieren sie mit den folgenden Methoden, um hyper-personalisierte Empfehlungen zu geben;

• Techniken des tiefen Lernens
• Regelbasierte Methoden
• Techniken des maschinellen Lernens
• Stimmungsstärke
• Erkennungsmethoden
• Auf Schwarmintelligenz basierende Methoden
• Methoden zur Erweiterung des Sentiment-Lexikons
• Bayes'sche Methoden
• Auf Mustern basierende Methoden

Prädiktive Analyse

Grundsätzlich konzentriert sich NLP auf die "Vorhersage des nächsten Wortes", die die menschliche Sprache nachahmt. Das Modell wird darauf trainiert, die Satzfolge der Eingabe zu analysieren und den Text oder die Wörter vorherzusagen. Das Ergebnis ist eine möglichst genaue Beantwortung der Benutzeranfragen, wodurch sich die Wahrscheinlichkeit von Konversionsraten erhöht.

Eine hervorragende Anwendung von NLP für prädiktive Analysen sind Chatbots und virtuelle Assistenten. Sie nutzen die natürliche Spracherzeugung (Natural Language Generation, NLG), um konversationelle Antworten auf Kundenanfragen zu erstellen.

Chatbots und virtuelle Assistenten für Engagement in Echtzeit

Sowohl virtuelle Assistenten als auch Chatbots nutzen NLP und KI, um Text- und Sprachanfragen in strukturierte Daten umzuwandeln.

• Chatbots beantworten Fragen in Echtzeit.
• Virtuelle Assistenten übernehmen Verwaltungsaufgaben.

Sie nutzen fortschrittliche Technologien, um Fragen oder Wünsche der Nutzer zu verstehen und die Antworten in Echtzeit zu liefern. Chatbots und virtuelle Assistenten bieten ein personalisiertes Erlebnis auf verschiedenen Plattformen, indem sie auf E-Mails antworten, Besprechungen planen, Kundenanfragen verwalten, Fragen beantworten, Reservierungen buchen usw.

68 % der Kunden lieben Chatbots wegen ihrer Effizienz und ihres Echtzeit-Engagements. Sie stärken die Glaubwürdigkeit der Marke und die Loyalität mit ununterbrochenem Kundenkontakt, erhöhter Lead-Generierung und personalisierten Empfehlungen.

Sowohl Siri als auch Alexa sind Paradebeispiele für virtuelle Kundenassistenten, die eine nahtlose Kundenerfahrung bieten.

Quelle

Bilderkennung und visuelle Präferenzen

Visuelle Datenauswertung

Die Bilderkennung nutzt maschinelles Lernen und Deep Learning, um ein Objekt und seine Merkmale in einem digitalen Bild zu erkennen und zu identifizieren. Sie erkennt einen Datensatz von Bildern, erkennt Muster und identifiziert verschiedene Objekte.

Die Bilderkennungsfunktion von Deep Learning ist beeindruckend. Es kann jedes Bild und seinen Kontext erkennen. Deep Learning kann Ihnen zum Beispiel sagen, ob Ihr pelziger Freund schläft oder nur auf der Couch sitzt.

Die Technologie verwendet große Mengen visueller Bilder und analysiert sie, um die Effizienz und Genauigkeit der Bilderkennung erheblich zu verbessern. Je mehr Daten, desto besser!

Bildbasierte Empfehlungsalgorithmen

Auf der Grundlage des Browserverlaufs der visuellen Inhalte auf Plattformen wie Pinterest empfiehlt die KI dem Publikum die richtige Art von Inhalten. KI schlägt personalisierte Produkte vor, indem sie die Arten von Produkten erkennt, mit denen Kunden interagieren, und bietet so ein personalisiertes Erlebnis wie nie zuvor.

Google Linse

Googles Lens hat die Suche nach visuellen Inhalten mithilfe von Bilderkennungstechnologie verändert. Sie nutzt die Eingabeanalyse mit ML und DL und liefert personalisierte Suchergebnisse und Informationen.

Sie können ein Bild auf Google Lens ziehen oder hochladen und dann auf die Option "Suchen" klicken, um alle relevanten Empfehlungen zu sehen.

Bildquelle

Verbesserung von Empfehlungen mit visuellem Input

Ein weiteres großartiges Beispiel für die Verbesserung von Empfehlungen durch visuellen Input ist ASOS, die bekannte Modemarke!

ASOS

ASOS nutzt KI, um Produktempfehlungen mit visuellem Input zu verbessern. Die "Style Match"-Funktion des bekannten Modehändlers ermöglicht es den Nutzern, ein Bild hochzuladen und die richtigen Produkte anzuzeigen, um den Kaufprozess zu beschleunigen.

Diese Funktion ist ab sofort in der ASOS-App für iOS und Android verfügbar.

Quelle

Reinforcement Learning für adaptive Empfehlungen

Die Implementierung von KI für hyper-personalisierte Produktempfehlungen bietet eine unglaubliche Möglichkeit, kontinuierlich aus dem Feedback der Nutzer zu lernen.

Auf der Grundlage der adaptiven Empfehlungen für die sich entwickelnden Präferenzen können Unternehmen die richtige Art von Produkten für die richtige Zielgruppe anbieten.

Bei der Hyperpersonalisierung von Produktempfehlungen ist es jedoch wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Erkundung und Nutzung zu finden.

Bewältigung von Herausforderungen und Gewährleistung des Datenschutzes

Datenerhebung und Datenanalyse

Daten sind wertvoll, sie bieten viele Möglichkeiten für Vermarkter. Die eigentliche Herausforderung ist jedoch die Datenerfassung und -analyse. Vermarkter müssen sich auf fortschrittliche Systeme wie Cloud-Dienste, Mobil- und Webgeräte, Unternehmenssysteme und virtuelle Systeme stützen, um Datenpunkte zu erfassen und sie anschließend zu analysieren.

Zweitens werden die Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und sind daher sehr fragmentiert. Die Analyse dieser Daten mit einer Methode führt zu verzerrten Ergebnissen. Die menschliche Fähigkeit allein reicht nicht aus, um Daten zu analysieren. Daher müssen Unternehmen fortschrittliche Technologien wie KI, ML und Deep Learning einsetzen.

Umgang mit Problemen der Datenqualität und Verzerrungen

Hochwertige Daten sind der Schlüssel zur Effizienz von KI. Wenn die betrachteten Daten schlecht beschriftet sind, könnten die Ergebnisse ungenau sein. Vermarkter können dieses Problem lösen, indem sie die Daten richtig kennzeichnen, egal ob es sich um Text, Bilder oder andere visuelle Elemente handelt, um verzerrte Ergebnisse zu vermeiden.

Anforderungen an Skalierbarkeit und Infrastruktur

Die Skalierung Ihres Unternehmens mithilfe von KI ist eine gewaltige Aufgabe. Sie erfordert sowohl den Einsatz von Personal als auch die Infrastruktur einschließlich Systemen und Software.

Umgang mit Datenschutzbedenken

Wenn Daten in großem Umfang verarbeitet werden, besteht ein erhebliches Risiko von Datenschutzverletzungen. Um die Loyalität und das Vertrauen der Kunden aufrechtzuerhalten, sollten Sie die Transparenz der Daten im Voraus kommunizieren. Die Unternehmen müssen die Vorschriften wie CCPA, GDPR usw. einhalten.

Zukünftige Richtungen der Hyper-Personalisierung

Integration von AI mit IoT-Geräten

KI ist keine bloße Revolution, sondern eine vollständige Evolution. Diese Spitzentechnologie geht sogar noch weiter, indem sie durch die Integration von KI mit IoT-Geräten ein laserfokussiertes personalisiertes Erlebnis bietet.

Personalisierte Gesundheits- und Wellness-Empfehlungen

Die Hyper-Personalisierung wird in allen Branchen immer beliebter, insbesondere im Bereich Gesundheit und Wellness.

Diese Anwendungen verwenden Daten auf granularer Ebene, um personalisierte Empfehlungen wie Trainings-, Diät- und Ernährungspläne auf der Grundlage verschiedener Parameter anzubieten,

• Hormonelle Profile
• Der emotionale Zustand der Personen
• Sentimentale Analyse

Prädiktive Personalisierung in aufstrebenden Branchen

Angesichts des Potenzials, das die KI den Unternehmen bietet, wird sie ihnen helfen, den "Einheitsansatz" in den aufstrebenden Branchen zu überwinden.

Mit ihrer fortschrittlichen Technologie hat die KI Branchen wie Gesundheitswesen, Fitness, Sport, Schönheit und Wellness usw. revolutioniert. In Zukunft wird KI Marken in die Lage versetzen, Empfehlungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu geben, und sie kann sogar auf der Grundlage von Gesichtserkennung genaue Empfehlungen geben.

Schlussfolgerung

KI bietet eine Fülle von Möglichkeiten, die es Unternehmen ermöglichen, durch gezielte personalisierte Produktempfehlungen den ROI zu steigern und die Kosten für die Kundenakquise zu senken.

Unternehmen, die KI-Trends und -Technologien nutzen und sich an sie anpassen, bieten erfolgreich ein überzeugendes Kundenerlebnis. Während KI viele Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten mit sich bringt, müssen Unternehmen sich mit den richtigen Ressourcen und Systemen ausstatten, um nahtlos skalieren zu können.