Αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για υπερ-εξατομικευμένες συστάσεις προϊόντων

Εισαγωγή

Η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει το μέλλον του μάρκετινγκ. Σήμερα οι επιχειρήσεις βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα και δεδομένα πραγματικού χρόνου για να παρέχουν μια απίστευτη εμπειρία χρήστη και υπερ-εξατομικευμένες συστάσεις προϊόντων με AI.

Το Netflix είναι ένα από τα αξιοσημείωτα εμπορικά σήματα που πρωτοπορούν στις υπερ-εξατομικευμένες συστάσεις που βασίζονται σε δεδομένα πραγματικού χρόνου.

Σε αυτό το άρθρο, θα εξηγήσουμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει μια εξαιρετική εμπειρία πελάτη και γιατί οι εξατομικευμένες συστάσεις προϊόντων είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτίωση της αξίας ζωής ενός πελάτη.

Αλλά, πριν από αυτό, ακολουθεί μια λίστα με ενδιαφέροντα στατιστικά στοιχεία που πρέπει να γνωρίζετε,

Υπερ-προσωποποιημένες συστάσεις προϊόντων Στατιστικά στοιχεία δεδομένων

• Το62% των πελατών αναμένει από τις μάρκες να εμφανίζουν εξατομικευμένες συστάσεις προϊόντων για να διατηρήσουν την αφοσίωση στη μάρκα.
• Το 49% των πελατών ισχυρίζονται ότι θα γίνουν επαναλαμβανόμενοι αγοραστές εάν οι επιχειρήσεις επιλέξουν να προσφέρουν υπερ-εξατομικευμένα προϊόντα.

Ανάλυση δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη

Τα δεδομένα είναι η ραχοκοκαλιά της τεχνητής νοημοσύνης. Ο όγκος των δεδομένων που παράγονται σε καθημερινή βάση είναι 328,77 εκατομμύρια τεραμπάιτ δεδομένων. Αυτό δίνει στους έμπορους απίστευτες ευκαιρίες να μελετήσουν το κοινό-στόχο και τις προτιμήσεις του.

Αυτό το infographic από το ZDNET εμφανίζει όλα όσα πρέπει να γνωρίζουμε ως έμποροι. Αποκαλύπτει τον κύκλο ζωής των δεδομένων από τη συλλογή μέχρι τη λήψη αποφάσεων.

Πηγή

Συλλογή και επεξεργασία δεδομένων

Τα δεδομένα συλλέγονται από διάφορες πηγές. Ορισμένες από τις σημαντικές πηγές δεδομένων που χρησιμοποιούν οι έμποροι περιλαμβάνουν,

• Οι υπηρεσίες cloud περιλαμβάνουν CRM, υπηρεσίες, υποθέσεις, ψηφιακά αποτυπώματα, παρακολούθηση, ηλεκτρονικό εμπόριο, social media insights, external insights κ.λπ.
• Κινητά, διαδίκτυο και συσκευές που μπορούν να παρέχουν δεδομένα σχετικά με την αλληλεπίδραση εφαρμογών, την τοποθεσία, τα μοτίβα κλικ και τα δεδομένα πλαισίου
• Επιχειρησιακά συστήματα που αποτελούνται από ένα σύστημα εγγραφών, δεδομένα διαδρομής από άκρο σε άκρο
• Εικονικά συστήματα, συμπεριλαμβανομένων τεχνολογιών AR/VR, metaverse κ.λπ.
• Τα μεγάλα σύνολα δεδομένων που συλλέγονται αναλύονται με τη χρήση προηγμένων τεχνολογιών, τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για να παρέχουν στους πελάτες υπερ-εξατομικευμένες συστάσεις.

Προηγμένα Analytics για πληροφορίες πελατών

Για να αποκτήσουν προηγμένες αναλύσεις για την κατανόηση των πελατών, οι έμποροι πρέπει να συλλέγουν δεδομένα για τις ακόλουθες παραμέτρους,

• Δημογραφικά και ψυχογραφικά στοιχεία - Παρέχει μια ολοκληρωμένη προσέγγιση του ιδανικού πελάτη, συμπεριλαμβανομένης της τοποθεσίας, του φύλου, της ηλικίας, του εισοδήματος, της εργασίας, των ενδιαφερόντων, των προσωπικών προτιμήσεων, του τρόπου ζωής και των αξιών του.
• Δεδομένα συμπεριφοράς - Περιλαμβάνουν τη συμπεριφορά των online αγοραστών, συμπεριλαμβανομένων των αγορών προϊόντων, των εγκαταλελειμμένων καρτών, του ιστορικού περιήγησης και των κλικ.
• Ιστορικό συναλλαγών - Το ιστορικό αγορών περιλαμβάνει τον αριθμό των αγορών, τη συχνότητά τους και τους τύπους των ειδών που αγοράστηκαν.
• Δεδομένα αλληλεπίδρασης - Περιλαμβάνει όλα τα ποσοστά εμπλοκής τόσο στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης όσο και στον ιστότοπο, συμπεριλαμβανομένων των ποσοστών αναπήδησης, των ποσοστών ανοίγματος email, των κοινοποιήσεων, των σχολίων, των likes, των followers κ.λπ.
• Συναισθηματική ανάλυση - Αυτό είναι το μέτρο του πόσο ικανοποιημένοι είναι οι πελάτες σας με το προϊόν. Περιλαμβάνει παραμέτρους όπως τα σχόλια των πελατών και τις κριτικές στις σελίδες του προϊόντος σας.

Χρήση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο

Ητεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις επιχειρήσεις να εξασφαλίζουν επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Ως αποτέλεσμα, ανταποκρίνονται σε πραγματικό χρόνο για να εξασφαλίσουν υπερ-εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων.

Το κλειδί είναι να εμφανίζεται το σωστό προϊόν στον πελάτη σε πραγματικό χρόνο. Αυτό σημαίνει ότι αν ένας πελάτης ψάχνει για ένα κράνος ποδηλάτου στο Amazon, εμφανίζει το καλύτερο προϊόν μαζί με κάποιο κίνητρο για τον ιδανικό πελάτη, καθιστώντας την αγορά ακαταμάχητη και το ταξίδι αγοράς απρόσκοπτο.

Απλά κοιτάξτε αυτή την εξατομικευμένη προσφορά με την επιλογή "δωρεάν παράδοση". Αυτό βελτιώνει τη δέσμευση και την αφοσίωση των πελατών και παρακινεί τον επισκέπτη να αναλάβει δράση.

Προσαρμογή συστάσεων μέσω μηχανικής μάθησης

Προβλεπτική μοντελοποίηση για τις προτιμήσεις των πελατών

Ας το θέσουμε απλά.

Οι αλγόριθμοιμηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν μεγάλα σύνολα δεδομένων για να σας βοηθήσουν να κατανοήσετε τις μελλοντικές προτιμήσεις των πελατών, ώστε να οδηγηθούν σε υπερ-προσωποποιημένες προτάσεις προϊόντων. Χρησιμοποιεί ένα μαθηματικό μοντέλο για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων, προτιμήσεων και συμπεριφοράς πελατών με βάση προηγούμενα και τρέχοντα δεδομένα.

Το ML μπορεί να προβλέψει και να εκτιμήσει τα ποσοστά εμπλοκής και την ποιότητα των leads στη συγκεκριμένη σελίδα προϊόντος. Μπορεί επίσης να σας πει τα πραγματικά αποτελέσματα. Για παράδειγμα, η μηχανική μάθηση μπορεί να σας βοηθήσει να προβλέψετε πόσες επιστροφές προϊόντων θα υπάρξουν στο μέλλον (σε περίπτωση που υπάρχουν επιστροφές προϊόντων στο παρελθόν). Αυτό επιτρέπει στους εμπόρους να εστιάζουν και να προωθούν τα προϊόντα που πωλούν καλύτερα.

Ανάλυση πλαισίου για σχετικές προτάσεις

Η ανάλυση πλαισίου εμφανίζει προϊόντα με βάση το συγκεκριμένο πλαίσιο. Λαμβάνει τα σχετικά σημεία δεδομένων για να δώσει τις κατάλληλες προτάσεις.

Η ανάλυση του πλαισίου δίνει πληροφορίες με βάση το συγκεκριμένο χαρακτηριστικό του προϊόντος για το οποίο συζητά ή μιλάει το κοινό. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν προηγμένη τεχνολογία για να μετατρέψουν κάθε ερώτημα σε ένα ενιαίο σημείο δεδομένων, να αναλύσουν τα δεδομένα και να παρουσιάσουν σχετικές προτάσεις.

Για παράδειγμα, το eBay χρησιμοποιεί ML για την τμηματοποίηση των ερωτημάτων πελατών με βάση την τιμή, συμπεριλαμβανομένων των εκπτώσεων, των προωθητικών ενεργειών και των ειδικών προσφορών. Και, εμφανίζει τα προϊόντα αναλόγως.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) στην εξατομίκευση

Το NLP στην εξατομίκευση εξάγει πληροφορίες από την επικοινωνία των πελατών που εκφράζεται μέσω κειμένου και οπτικών μέσων για την προβολή συστάσεων προϊόντων.

Ανάλυση συναισθήματος για βελτιωμένες συστάσεις

Όπως υποδηλώνει το όνομά της, η ανάλυση συναισθήματος είναι το μέτρο του πόσο ικανοποιημένοι είναι οι πελάτες σας με το προϊόν. Πρόκειται για μια ανάλυση κειμένου των συναισθημάτων, των στάσεων και των συναισθημάτων, που εκφράζονται μέσω κειμένου/λέξεων με βάση τα σχόλια και τις κριτικές των πελατών στις σελίδες του προϊόντος σας.

Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιεί NLP που τμηματοποιεί διαφορετικά σημεία δεδομένων με βάση το κείμενο. Το κείμενο ταξινομείται σε αρνητικές, ουδέτερες ή θετικές προτάσεις. Οι μάρκες αξιοποιούν το περιεχόμενο που δημιουργείται από τους χρήστες και το αναλύουν μέσω των ακόλουθων μεθόδων για να παρέχουν υπερ-εξατομικευμένες συστάσεις,

• Τεχνικές βαθιάς μάθησης
• Μέθοδοι βασισμένες σε κανόνες
• Τεχνικές μηχανικής μάθησης
• Ισχύς του συναισθήματος
• Μέθοδοι ανίχνευσης
• Μέθοδοι βασισμένες στη νοημοσύνη σμήνους
• Μέθοδοι επέκτασης λεξικού συναισθήματος
• Μέθοδοι Bayesian
• Μέθοδοι βασισμένες σε μοτίβα

Ανάλυση πρόβλεψης

Βασικά, το NLP επικεντρώνεται στην "πρόβλεψη της επόμενης λέξης" που μιμείται την ανθρώπινη ομιλία. Το μοντέλο εκπαιδεύεται για να αναλύει την ακολουθία των προτάσεων από την είσοδο και να προβλέπει το κείμενο ή τις λέξεις. Ως αποτέλεσμα, παρέχει απαντήσεις στα ερωτήματα του χρήστη με τον πιο ακριβή τρόπο βελτιώνοντας την πιθανότητα των ποσοστών μετατροπής.

Μια σπουδαία εφαρμογή του NLP για προγνωστική ανάλυση είναι τα chatbots και οι εικονικοί βοηθοί. Χρησιμοποιούν την παραγωγή φυσικής γλώσσας (NLG) για τη δημιουργία συνομιλιακών απαντήσεων σε ερωτήματα πελατών.

Chatbots και εικονικοί βοηθοί για δέσμευση σε πραγματικό χρόνο

Τόσο οι εικονικοί βοηθοί όσο και τα chatbots χρησιμοποιούν NLP και AI για τη μετατροπή κειμένου και φωνητικών ερωτημάτων σε δομημένα δεδομένα.

• Τα chatbots απαντούν σε ερωτήσεις σε πραγματικό χρόνο.
• Οι εικονικοί βοηθοί εκτελούν διοικητικά καθήκοντα.

Χρησιμοποιούν προηγμένη τεχνολογία για την κατανόηση των ερωτημάτων ή των αιτημάτων του χρήστη και παρέχουν τις απαντήσεις σε πραγματικό χρόνο. Τα chatbots και οι εικονικοί βοηθοί παρέχουν μια εξατομικευμένη εμπειρία σε διάφορες πλατφόρμες, απαντώντας σε μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, προγραμματίζοντας συναντήσεις, διαχειριζόμενα αιτήματα πελατών, απαντώντας σε ερωτήματα, κάνοντας κρατήσεις κ.λπ.

Το68% των πελατών αγαπούν τα chatbots λόγω της αποτελεσματικότητάς τους και της εμπλοκής τους σε πραγματικό χρόνο. Ενισχύουν την αξιοπιστία της μάρκας, και την αφοσίωση με την αδιάλειπτη δέσμευση των πελατών, την αυξημένη παραγωγή leads και τις εξατομικευμένες συστάσεις.

Τόσο η Siri όσο και η Alexa αποτελούν κορυφαία παραδείγματα εικονικών βοηθών πελατών που παρέχουν απρόσκοπτη εμπειρία πελατών.

Πηγή

Αναγνώριση εικόνας και οπτικές προτιμήσεις

Ερμηνεία οπτικών δεδομένων

Η αναγνώριση εικόνας χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και τη βαθιά μάθηση για τον εντοπισμό και την αναγνώριση ενός αντικειμένου και των χαρακτηριστικών του σε μια ψηφιακή εικόνα. Αναγνωρίζει ένα σύνολο δεδομένων εικόνων, αναγνωρίζει μοτίβα και αναγνωρίζει διαφορετικά αντικείμενα.

Η δυνατότητα αναγνώρισης εικόνας της βαθιάς μάθησης είναι εντυπωσιακή. Μπορεί να αναγνωρίσει οποιαδήποτε εικόνα και το περιεχόμενό της. Για παράδειγμα, η βαθιά μάθηση μπορεί να σας πει αν ο γούνινος φίλος σας κοιμάται ή αν απλά κάθεται στον καναπέ σας.

Η τεχνολογία χρησιμοποιεί μεγάλα σύνολα οπτικών εικόνων και τα αναλύει για να βελτιώσει σημαντικά την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια της αναγνώρισης εικόνων. Όσο περισσότερα δεδομένα, τόσο το καλύτερο!

Αλγόριθμοι συστάσεων βάσει εικόνας

Με βάση το ιστορικό περιήγησης του οπτικού περιεχομένου σε πλατφόρμες όπως το Pinterest, η τεχνητή νοημοσύνη συνιστά το σωστό είδος περιεχομένου στο κοινό. Η AI προτείνει εξατομικευμένα προϊόντα αναγνωρίζοντας τα είδη των προϊόντων με τα οποία αλληλεπιδρούν οι πελάτες, δίνοντας μια εξατομικευμένη εμπειρία όπως ποτέ άλλοτε.

Φακός Google Lens

Το Lens της Google έχει μεταμορφώσει την αναζήτηση οπτικού περιεχομένου χρησιμοποιώντας τεχνολογία αναγνώρισης εικόνας. Χρησιμοποιεί την ανάλυση εισόδου χρησιμοποιώντας ML και DL και παρέχει εξατομικευμένα αποτελέσματα αναζήτησης και πληροφορίες.

Μπορείτε να σύρετε ή να ανεβάσετε μια εικόνα στο Google Lens και να κάνετε κλικ στην επιλογή "αναζήτηση" για να δείτε όλες τις σχετικές συστάσεις.

Πηγή εικόνας

Ενίσχυση των συστάσεων με οπτική εισαγωγή

Ένα άλλο εξαιρετικό παράδειγμα ενίσχυσης των συστάσεων με οπτική εισαγωγή είναι η ASOS, η διάσημη μάρκα μόδας!

ASOS

Η ASOS χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσει τις συστάσεις προϊόντων με οπτική εισαγωγή. Η λειτουργία "Style Match" του διάσημου καταστήματος λιανικής πώλησης μόδας επιτρέπει στους χρήστες να ανεβάσουν μια εικόνα και να εμφανιστούν τα κατάλληλα προϊόντα επιταχύνοντας το ταξίδι της αγοράς.

Αυτή η λειτουργία είναι διαθέσιμη στην εφαρμογή ASOS App για iOS και Android προς το παρόν.

Πηγή

Ενισχυτική μάθηση για προσαρμοστικές συστάσεις

Η εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης για υπερ-προσωποποιημένες συστάσεις προϊόντων παρέχει μια απίστευτη οδό για συνεχή μάθηση από τα σχόλια των χρηστών.

Με βάση τις προσαρμοστικές συστάσεις στις εξελισσόμενες προτιμήσεις, οι επιχειρήσεις μπορούν να παρέχουν το σωστό είδος προϊόντων στο σωστό κοινό.

Ωστόσο, είναι ζωτικής σημασίας να εξισορροπήσετε την εξερεύνηση και την εκμετάλλευση κατά την υπερ-προσωποποίηση των προϊοντικών συστάσεων.

Αντιμετώπιση των προκλήσεων και διασφάλιση της ιδιωτικής ζωής

Συλλογή δεδομένων & ανάλυση δεδομένων

Τα δεδομένα είναι πολύτιμα, παρέχουν πολλές ευκαιρίες για τους εμπόρους. Ωστόσο, η πραγματική πρόκληση είναι η συλλογή και η ανάλυση δεδομένων. Οι έμποροι πρέπει να βασίζονται σε προηγμένα συστήματα, όπως υπηρεσίες cloud, κινητές και διαδικτυακές συσκευές, εταιρικά συστήματα και εικονικά συστήματα, για τη συλλογή σημείων δεδομένων και, στη συνέχεια, την ανάλυσή τους.

Δεύτερον, τα δεδομένα συλλέγονται από διάφορες πηγές, επομένως αποδεικνύονται πολύ κατακερματισμένα. Η ανάλυση αυτών των δεδομένων με τη χρήση μιας μεθόδου δίνει μεροληπτικά αποτελέσματα. Η απλή ανθρώπινη ικανότητα δεν είναι αρκετή για την ανάλυση δεδομένων, επομένως οι επιχειρήσεις πρέπει να χρησιμοποιούν προηγμένες τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η ML και η βαθιά μάθηση.

Αντιμετώπιση ζητημάτων ποιότητας δεδομένων και μεροληψίας

Τα ποιοτικά δεδομένα είναι το κλειδί για την αποτελεσματικότητα της τεχνητής νοημοσύνης. Εάν τα δεδομένα που εξετάζονται είναι ανεπαρκώς επισημασμένα, τα αποτελέσματα μπορεί να είναι ανακριβή. Οι έμποροι μπορούν να το ξεπεράσουν αυτό με τη σωστή επισήμανση των δεδομένων, είτε πρόκειται για κείμενο, είτε για εικόνες, είτε για άλλα οπτικά στοιχεία, ώστε να αποφεύγονται μεροληπτικά αποτελέσματα.

Αντιμετώπιση των απαιτήσεων επεκτασιμότητας και υποδομής

Η κλιμάκωση των επιχειρήσεών σας με τη χρήση της ΤΝ είναι δύσκολη, απαιτεί τη συμβολή τόσο του ανθρώπινου δυναμικού που χρησιμοποιείτε όσο και της υποδομής, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων και του λογισμικού.

Αντιμετώπιση των ανησυχιών για το απόρρητο

Υπάρχει σημαντικός κίνδυνος παραβίασης της ιδιωτικής ζωής όταν πρόκειται για δεδομένα μεγάλης κλίμακας. Για να διατηρήσετε την αφοσίωση και την εμπιστοσύνη των πελατών σας, βεβαιωθείτε ότι επικοινωνείτε τη διαφάνεια των δεδομένων εκ των προτέρων. Οι επιχειρήσεις πρέπει να συμμορφώνονται με τους κανονισμούς, συμπεριλαμβανομένων των CCPA, GDPR κ.λπ.

Μελλοντικές κατευθύνσεις της υπερ-προσωποποίησης

Ενσωμάτωση της AI με συσκευές IoT

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι μια απλή επανάσταση, αλλά μια ολόκληρη εξέλιξη. Αυτή η τεχνολογία αιχμής προχωράει ακόμη περισσότερο στην παροχή μιας εξατομικευμένης εμπειρίας με εστίαση λέιζερ με την ενσωμάτωση της AI με τις συσκευές IoT.

Εξατομικευμένες συστάσεις υγείας και ευεξίας

Η υπερ-εξατομίκευση γίνεται δημοφιλής σε όλους τους κλάδους, ιδιαίτερα στην υγεία και την ευεξία.

Αυτές οι εφαρμογές χρησιμοποιούν δεδομένα σε λεπτομερές επίπεδο για να προσφέρουν εξατομικευμένες συστάσεις όπως προπονήσεις, δίαιτα και διατροφικά πλάνα με βάση διάφορες παραμέτρους όπως,

• Ορμονικά προφίλ
• Η συναισθηματική κατάσταση των ατόμων
• Συναισθηματική ανάλυση

Προβλεπτική εξατομίκευση σε αναδυόμενες βιομηχανίες

Με τις δυνατότητες που προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρήσεις, θα τις βοηθήσει να απαλλαγούν από την προσέγγιση "ένα μέγεθος ταιριάζει σε όλους" σε όλους τους αναδυόμενους κλάδους.

Με την προηγμένη τεχνολογία της, η τεχνητή νοημοσύνη έχει αναστατώσει κλάδους όπως η υγειονομική περίθαλψη, η γυμναστική, ο αθλητισμός, η ομορφιά και η ευεξία κ.λπ. Στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη θα επιτρέψει στις μάρκες να παρέχουν συστάσεις με βάση δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και μπορεί να παρέχει ακόμη και με βάση την αναγνώριση προσώπου για να δίνει ακριβείς συστάσεις.

Συμπέρασμα

Η Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει ένα ορυχείο χρυσού σε ευκαιρίες που επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να εστιάζουν με λέιζερ σε εξατομικευμένες συστάσεις προϊόντων για να αυξήσουν την απόδοση επένδυσης και να μειώσουν το κόστος απόκτησης πελατών.

Οι επιχειρήσεις που αξιοποιούν και προσαρμόζονται στις τάσεις και τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης πετυχαίνουν να παρέχουν μια νικηφόρα εμπειρία πελατών. Ενώ το AI φέρνει πολλές προκλήσεις που σχετίζονται με τα δεδομένα, οι επιχειρήσεις πρέπει να ενδυναμωθούν με τους κατάλληλους πόρους και συστήματα για να κλιμακωθούν απρόσκοπτα.