A mesterséges intelligencia kihasználása a hiper-személyre szabott termékajánlásokhoz

Intro

A mesterséges intelligencia átformálja a marketing jövőjét. Ma a vállalkozások a múltbeli és valós idejű adatokra támaszkodnak, hogy hihetetlen felhasználói élményt és hiper-személyre szabott termékajánlásokat nyújtsanak az AI segítségével.

A Netflix egyike azon neves márkáknak, amelyek a valós idejű adatokon alapuló hiper-személyre szabott ajánlások úttörői.

Ebben a cikkben elmagyarázzuk, hogy a mesterséges intelligencia hogyan biztosít nagyszerű ügyfélélményt, és miért kulcsfontosságúak a személyre szabott termékajánlások az ügyfél életértékének javításához.

De előtte itt van egy lista érdekes statisztikákról, amelyeket tudnia kell,

Hiper-személyre szabott termékajánlások Adatstatisztikák

• A vásárlók62%-a elvárja, hogy a márkák személyre szabott termékajánlásokat jelenítsenek meg a márkahűség fenntartása érdekében.
• A vásárlók 49%-a állítja, hogy visszatérő vásárlóvá válik, ha a vállalkozások úgy döntenek, hogy hiper-személyre szabott termékeket kínálnak.

AI-alapú adatelemzés

A mesterséges intelligencia gerince az adat. A naponta keletkező adatmennyiség 328,77 millió terabájt adat. Ez hihetetlen lehetőségeket ad a marketingeseknek a célközönség és a preferenciáik tanulmányozására.

A ZDNET infografikája mindent megmutat, amit marketingesként tudnunk kell. Feltárja az adatok életciklusát a gyűjtéstől a döntéshozatalig.

Forrás

Adatgyűjtés és -feldolgozás

Az adatokat különböző forrásokból gyűjtik. A marketingesek által használt néhány jelentős adatforrás a következő;

• A felhőalapú szolgáltatások közé tartoznak a CRM, a szolgáltatások, az ügyek, a digitális lábnyomok, a nyomon követés, az e-kereskedelem, a közösségi média-ismeretek, a külső ismeretek stb.
• Mobil, web és eszközök, amelyek adatokat szolgáltatnak az alkalmazások interakcióiról, a helyről, a kattintási mintákról és a kontextuális adatokról.
• Olyan vállalati rendszerek, amelyek nyilvántartási rendszerből, végponttól végpontig tartó utazási adatokból állnak.
• Virtuális rendszerek, beleértve az AR/VR technológiákat, metaversumokat stb.
• Az összegyűjtött nagy mennyiségű adatot fejlett technológiák, mesterséges intelligencia, gépi tanulás és mélytanulás segítségével elemzik, hogy az ügyfeleknek hiper-személyre szabott ajánlásokat adjanak.

Fejlett analitika az ügyfélismeretért

Ahhoz, hogy fejlett analitikát kapjanak az ügyfelek megismeréséhez, a marketingeseknek a következő paraméterekre vonatkozó adatokat kell gyűjteniük;

• Demográfiai és pszichográfiai adatok - Egészséges megközelítést ad az ideális ügyfélről, beleértve annak helyét, nemét, korát, jövedelmét, munkáját, érdeklődési körét, személyes preferenciáit, életmódját és értékeit.
• Viselkedési adatok - Magában foglalja az online vásárlók viselkedését, beleértve a termékvásárlásokat, az elhagyott kártyákat, a böngészési előzményeket és a kattintásokat.
• Tranzakciós előzmények - A vásárlási előzmények tartalmazzák a vásárlások számát, gyakoriságát és a vásárolt tételek típusait.
• Interakciós adatok - Ez magában foglalja az összes elkötelezettségi arányt mind a közösségi médiában, mind a weboldalon, beleértve a visszalépési arányokat, az e-mail megnyitási arányokat, megosztásokat, kommenteket, kedveléseket, követőket stb.
• Érzelmi elemzés - Ez annak a mérőszáma, hogy mennyire elégedettek az ügyfelek a termékkel. Olyan paramétereket foglal magában, mint a vásárlói visszajelzések és a termékoldalakon megjelenő vélemények.

Valós idejű adatfelhasználás

Az AI lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy valós idejű feldolgozást és adatelemzést biztosítsanak. Ennek eredményeképpen valós időben reagálnak, hogy hiper-személyre szabott termékajánlásokat biztosítsanak.

A kulcs a megfelelő termék valós idejű megjelenítése a vásárló számára. Ez azt jelenti, hogy ha egy vásárló kerékpársisakot keres az Amazonon, akkor az ideális vásárló számára a legjobb terméket jeleníti meg némi ösztönzővel együtt, ami ellenállhatatlanná teszi a vásárlást, és zökkenőmentessé a vásárlási utat.

Nézze csak meg ezt a személyre szabott ajánlatot "ingyenes szállítás" opcióval. Ez javítja az ügyfelek elkötelezettségét és hűségét, és cselekvésre csábítja a látogatót.

Ajánlások testreszabása gépi tanulással

Előrejelző modellezés a vásárlói preferenciákhoz

Fogalmazzunk egyszerűen.

Agépi tanulási algoritmusok nagy adathalmazok segítségével segítik a jövőbeli vásárlói preferenciák megértését, hogy hiper-személyre szabott termékajánlásokhoz vezessenek. Egy matematikai modellt használ a jövőbeli vásárlói trendek, preferenciák és vásárlói viselkedés előrejelzésére a korábbi és az aktuális adatok alapján.

Az ML képes megjósolni és megbecsülni az adott termékoldalon lévő érdeklődők elkötelezettségi arányát és minőségét. A tényleges eredményeket is meg tudja mondani. A gépi tanulás például segíthet megjósolni, hogy a jövőben hány termékvisszaadás lesz (abban az esetben, ha a múltban volt termékvisszaadás). Ez lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy a legjobban eladható termékekre összpontosítsanak és azokat népszerűsítsék.

Kontextuális elemzés a releváns javaslatokért

A kontextuális elemzés a konkrét kontextus alapján hoz fel termékeket. A releváns adatpontok alapján megfelelő javaslatokat tesz.

A kontextuális elemzés a közönség által tárgyalt vagy emlegetett konkrét termékjellemzők alapján nyújt betekintést. A gépi tanulási algoritmusok fejlett technológiával minden lekérdezést egyetlen adatponttá alakítanak, elemzik az adatokat, és releváns javaslatokat mutatnak be.

Az eBay például ML-t használ a vásárlói lekérdezések ár alapján történő szegmentálására, beleértve a kedvezményeket, promóciókat és különleges ajánlatokat. És ennek megfelelően jeleníti meg a termékeket.

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a személyre szabásban

Az NLP a személyre szabásban a szöveges és vizuális formában kifejezett ügyfélkommunikációból nyerhet betekintést a termékajánlások megjelenítéséhez.

Érzelemelemzés a továbbfejlesztett ajánlásokhoz

Ahogy a neve is sugallja, a hangulatelemzés azt méri, hogy mennyire elégedettek az ügyfelek a termékkel. Ez az érzelmek, attitűdök és érzések szöveges elemzése, amelyeket szövegben/szavakban fejeznek ki a vásárlói visszajelzések és a termékoldalain található vélemények alapján.

Az érzelemelemzés NLP-t használ, amely a szöveg alapján szegmentálja a különböző adatpontokat. A szöveget negatív, semleges vagy pozitív mondatokba sorolja. A márkák kihasználják a felhasználók által generált tartalmakat, és a következő módszerekkel elemzik azokat, hogy hiper-személyre szabott ajánlásokat adjanak;

• Mélytanulási technikák
• Szabályalapú módszerek
• Gépi tanulási technikák
• A hangulat erőssége
• Észlelési módszerek
• Rajintelligencia-alapú módszerek
• Érzelmi lexikon bővítési módszerek
• Bayes-módszerek
• Minta-alapú módszerek

Prediktív elemzés

Az NLP alapvetően az emberi beszédet utánzó "következő szó előrejelzésére" összpontosít. A modellt arra képzik ki, hogy elemezze a bemenetről származó mondatsorozatot, és megjósolja a szöveget vagy a szavakat. Ennek eredményeképpen a felhasználói lekérdezésekre a legpontosabban ad választ, javítva a konverziós arányok valószínűségét.

Az NLP nagyszerű alkalmazása a prediktív elemzéshez a chatbotok és a virtuális asszisztensek. Ezek természetes nyelvi generálást (NLG) használnak az ügyfélkérdésekre adott párbeszédes válaszok létrehozására.

Chatbotok és virtuális asszisztensek a valós idejű elköteleződésért

Mind a virtuális asszisztensek, mind a chatbotok NLP-t és AI-t használnak a szöveges és hangalapú lekérdezések strukturált adatokká alakítására.

• A chatbotok valós időben válaszolnak a kérdésekre.
• A virtuális asszisztensek adminisztratív feladatokat látnak el.

Fejlett technológiát használnak a felhasználó által feltett kérdések vagy kérések megértéséhez, és valós időben adják meg a válaszokat. A chatbotok és a virtuális asszisztensek személyre szabott élményt nyújtanak különböző platformokon az e-mailek megválaszolásával, találkozók ütemezésével, ügyfélkérések kezelésével, kérdések megválaszolásával, foglalásokkal, stb.

Az ügyfelek68%-a szereti a chatbotokat hatékonyságuk és valós idejű elkötelezettségük miatt. Megszakítás nélküli ügyfélkapcsolattal, megnövekedett leadgenerálással és személyre szabott ajánlásokkal erősítik a márka hitelességét és hűségét.

A Siri és az Alexa is kiváló példája a virtuális ügyfélasszisztenseknek, amelyek zökkenőmentes ügyfélélményt nyújtanak.

Forrás

Képfelismerés és vizuális preferenciák

Vizuális adatértelmezés

A képfelismerés a gépi tanulást és a mélytanulást használja egy tárgy és annak jellemzőinek felismerésére és azonosítására egy digitális képen. Felismeri a képek adathalmazát, felismeri a mintákat, és azonosítja a különböző objektumokat.

A mélytanulás képfelismerő funkciója lenyűgöző. Bármilyen képet és annak kontextusát képes azonosítani. A mélytanulás például meg tudja mondani, hogy a szőrös barátja alszik-e, vagy csak ül a kanapén.

A technológia nagy mennyiségű vizuális képet használ fel és elemez, hogy jelentősen javítsa a képfelismerés hatékonyságát és pontosságát. Minél több adat, annál jobb!

Képalapú ajánló algoritmusok

A Pinteresthez hasonló platformokon a vizuális tartalmak böngészési előzményei alapján a mesterséges intelligencia a megfelelő tartalmat ajánlja a közönségnek. A mesterséges intelligencia személyre szabott termékeket javasol azáltal, hogy felismeri, milyen termékekkel lépnek kapcsolatba az ügyfelek, és ezzel olyan személyre szabott élményt nyújt, mint még soha.

Google Lencse

A Google Lens a képfelismerő technológia segítségével átalakította a vizuális tartalomkeresést. A bemeneti elemzést ML és DL segítségével használja, és személyre szabott keresési eredményeket és információkat nyújt.

Egy képet áthúzhat vagy feltölthet a Google Lens-be, és a "keresés" opcióra kattintva láthatja az összes releváns ajánlást.

Kép forrása

Ajánlások javítása vizuális bemenettel

Egy másik nagyszerű példa az ajánlások vizuális inputokkal való fokozására az ASOS, a híres divatmárka!

ASOS

Az ASOS a mesterséges intelligenciát használja a termékajánlások vizuális inputokkal történő javítására. A híres divatáru-kiskereskedés "Style Match" funkciója lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy képet töltsenek fel, és a megfelelő termékeket megjelenítse, felgyorsítva a vásárlási folyamatot.

Ez a funkció egyelőre az iOS és az Android ASOS alkalmazásban érhető el.

Forrás

Erősítéses tanulás adaptív ajánlásokhoz

A mesterséges intelligencia alkalmazása a hiper-személyre szabott termékajánlásokhoz hihetetlen lehetőséget biztosít a felhasználói visszajelzésekből való folyamatos tanuláshoz.

A fejlődő preferenciákhoz igazodó adaptív ajánlások alapján a vállalkozások a megfelelő termékeket kínálhatják a megfelelő közönségnek.

A termékajánlások hiper-személyre szabásakor azonban elengedhetetlen a felfedezés és a kiaknázás egyensúlya.

A kihívások leküzdése és az adatvédelem biztosítása

Adatgyűjtés és adatelemzés

Az adat értékes, rengeteg lehetőséget kínál a marketingesek számára. Az igazi kihívást azonban az adatgyűjtés és az adatelemzés jelenti. A marketingeseknek olyan fejlett rendszerekre kell támaszkodniuk, mint a felhőszolgáltatások, a mobil- és webes eszközök, a vállalati rendszerek és a virtuális rendszerek az adatpontok rögzítéséhez, majd elemzéséhez.

Másodszor, az adatokat különböző forrásokból gyűjtik, ezért nagyon töredezettnek bizonyulnak. Ezen adatok egy módszerrel történő elemzése torzított eredményeket ad. Pusztán az emberi kapacitás nem elegendő az adatok elemzéséhez, ezért a vállalkozásoknak olyan fejlett technológiákat kell használniuk, mint az AI, az ML és a Deep Learning.

Az adatminőségi és torzítási problémák kezelése

A mesterséges intelligencia hatékonyságának kulcsa a minőségi adatok. Ha a figyelembe vett adatok rosszul vannak megjelölve, az eredmények pontatlanok lehetnek. A marketingesek ezt az adatok helyes címkézésével áthidalhatják, legyen szó szövegről, képről vagy egyéb vizuális elemekről, hogy elkerüljék az elfogult eredményeket.

A méretezhetőségi és infrastrukturális követelmények kezelése

A vállalkozások méretnövelése a mesterséges intelligencia használatával ijesztő, mivel mind az Ön által használt emberi erőforrások, mind az infrastruktúrát, beleértve a rendszereket és a szoftvereket is, igénybe kell venni.

Az adatvédelmi aggályok kezelése

Az adatok nagymértékű kezelése esetén jelentős az adatvédelem megsértésének kockázata. Az ügyfelek hűségének és bizalmának fenntartása érdekében gondoskodjon arról, hogy az adatok átláthatóságát előre kommunikálja. A vállalkozásoknak meg kell felelniük a szabályozásoknak, beleértve a CCPA-t, a GDPR-t stb.

A hiper-személyesítés jövőbeli irányai

A mesterséges intelligencia és az IoT-eszközök integrációja

A mesterséges intelligencia nem pusztán forradalom, hanem egy teljes evolúció. Ez a csúcstechnológia még tovább megy a lézerfókuszú, személyre szabott élmény nyújtásában az AI és az IoT-eszközök integrálásával.

Személyre szabott egészségügyi és wellness ajánlások

A hiper-személyre szabás minden iparágban egyre népszerűbb, különösen az egészség és a wellness területén.

Ezek az alkalmazások granuláris szintű adatokat használnak, hogy személyre szabott ajánlásokat kínáljanak, például edzéseket, diétákat és táplálkozási terveket különböző paraméterek alapján, mint például,

• Hormonális profilok
• Az egyének érzelmi állapota
• Érzelmi elemzés

Prediktív személyre szabás a feltörekvő iparágakban

A mesterséges intelligencia által a vállalkozások számára kínált lehetőségek segítenek megszabadulni az "egy méret illik mindenre" megközelítéstől a feltörekvő iparágakban.

Fejlett technológiájával a mesterséges intelligencia felforgatta az olyan iparágakat, mint az egészségügy, a fitnesz, a sport, a szépségápolás és a wellness stb. A jövőben az AI lehetővé teszi a márkák számára, hogy valós idejű adatokon alapuló ajánlásokat adjanak, és akár az arcfelismerés alapján is pontos ajánlásokat adhatnak.

Következtetés

Az AI a lehetőségek aranybányája, amely lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy lézerfókuszú, személyre szabott termékajánlásokat tegyenek, hogy növeljék a ROI-t és csökkentsék az ügyfélszerzési költségeket.

A mesterséges intelligencia trendeket és technológiákat kihasználó és alkalmazkodó vállalkozások sikeresen nyújtanak nyerő ügyfélélményt. Miközben az AI számos, az adatokkal kapcsolatos kihívást hoz magával, a vállalkozásoknak a megfelelő erőforrásokkal és rendszerekkel kell felvértezniük magukat a zökkenőmentes skálázáshoz.