Memanfaatkan AI untuk Rekomendasi Produk yang Sangat Dipersonalisasi

Intro

AI membentuk kembali masa depan pemasaran. Saat ini, bisnis mengandalkan data historis dan real-time untuk memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa dan rekomendasi produk yang sangat dipersonalisasi dengan AI.

Netflix adalah salah satu merek terkenal yang memelopori rekomendasi yang sangat dipersonalisasi berdasarkan data waktu nyata.

Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan bagaimana AI memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa, dan mengapa rekomendasi produk yang dipersonalisasi sangat penting untuk meningkatkan nilai hidup pelanggan.

Namun, sebelum itu, berikut ini adalah daftar statistik menarik yang harus Anda ketahui,

Statistik Data Rekomendasi Produk yang Sangat Dipersonalisasi

• 62% pelanggan mengharapkan merek menampilkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi untuk mempertahankan loyalitas merek.
• 49% pelanggan mengaku akan menjadi pembeli tetap jika bisnis memilih untuk menawarkan produk yang sangat personal.

Analisis Data yang Didukung AI

Data adalah tulang punggung AI. Jumlah data yang dihasilkan setiap hari adalah 328,77 juta terabyte data. Hal ini memberikan peluang yang luar biasa bagi pemasar untuk mempelajari audiens target dan preferensi mereka.

Infografis dari ZDNET ini menampilkan semua hal yang harus kita ketahui sebagai pemasar. Infografis ini mengungkapkan siklus hidup data dari pengumpulan hingga pengambilan keputusan.

Sumber

Pengumpulan dan Pengolahan Data

Data dikumpulkan melalui beragam sumber. Beberapa sumber data penting yang digunakan pemasar antara lain;

• Layanan cloud meliputi CRM, layanan, kasus, jejak digital, pelacakan, eCommerce, wawasan media sosial, wawasan eksternal, dll.
• Ponsel, web, dan perangkat yang dapat memberikan data tentang interaksi aplikasi, lokasi, pola klik, dan data kontekstual
• Sistem perusahaan yang terdiri dari sistem pencatatan, data perjalanan dari ujung ke ujung
• Sistem Virtual termasuk teknologi AR/VR, metaverse, dll.
• Kumpulan besar data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan teknologi canggih, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam untuk memberikan rekomendasi yang sangat personal kepada pelanggan.

Analisis Tingkat Lanjut untuk Wawasan Pelanggan

Untuk mendapatkan analisis tingkat lanjut untuk wawasan pelanggan, pemasar perlu mengumpulkan data tentang parameter berikut;

• Demografi dan psikografi - Memberikan pendekatan yang sehat terhadap pelanggan ideal termasuk lokasi, jenis kelamin, usia, pendapatan, pekerjaan, minat, preferensi pribadi, dan gaya hidup serta nilai-nilai.
• Data perilaku -Data ini mencakup perilaku pembeli online, termasuk pembelian produk, kartu yang ditinggalkan, riwayat penelusuran, dan klik.
• Riwayat transaksi - Riwayat pembelian mencakup jumlah pembelian, frekuensinya, dan jenis barang yang dibeli.
• Data interaksi - Data ini mencakup semua tingkat interaksi di media sosial dan situs web, termasuk rasio pentalan, rasio buka email, share, komentar, suka, pengikut, dll.
• Analisis sentimental - Ini adalah ukuran seberapa puas pelanggan Anda dengan produk. Ini mencakup parameter seperti umpan balik pelanggan dan ulasan pada halaman produk Anda.

Pemanfaatan Data Waktu Nyata

AI memungkinkan bisnis untuk memastikan pemrosesan dan analisis data secara real-time. Hasilnya, mereka merespons secara real-time untuk memastikan rekomendasi produk yang sangat personal.

Kuncinya adalah menampilkan produk yang tepat kepada pelanggan secara real-time. Ini berarti jika seorang pelanggan mencari helm sepeda di Amazon, ia akan menampilkan produk terbaik bersama dengan beberapa insentif kepada pelanggan yang ideal yang membuat pembelian menjadi sangat menarik, dan perjalanan pembelian menjadi mulus.

Lihat saja penawaran yang dipersonalisasi ini dengan opsi "pengiriman gratis". Hal ini meningkatkan keterlibatan dan loyalitas pelanggan serta menarik pengunjung untuk mengambil tindakan.

Menyesuaikan Rekomendasi melalui Pembelajaran Mesin

Pemodelan Prediktif untuk Preferensi Pelanggan

Mari kita sederhanakan hal ini.

Algoritmepembelajaran mesin menggunakan kumpulan data yang besar untuk membantu Anda memahami preferensi pelanggan di masa depan untuk mendorong rekomendasi produk yang sangat personal. Algoritme ini menggunakan model matematika untuk memprediksi tren, preferensi, dan perilaku pelanggan di masa depan berdasarkan data sebelumnya dan saat ini.

ML dapat memprediksi dan memperkirakan tingkat keterlibatan dan kualitas prospek pada halaman produk tertentu. ML juga dapat memberi tahu Anda hasil yang sebenarnya. Misalnya, pembelajaran mesin dapat membantu Anda memprediksi berapa banyak pengembalian produk di masa depan (jika ada pengembalian produk di masa lalu). Hal ini memungkinkan pemasar untuk fokus dan mempromosikan produk yang paling laku.

Analisis Kontekstual untuk Saran yang Relevan

Analisis kontekstual memunculkan produk berdasarkan konteks tertentu. Dibutuhkan poin data yang relevan untuk memberikan saran yang tepat.

Analisis kontekstual mendorong wawasan berdasarkan fitur produk tertentu yang didiskusikan atau dibicarakan oleh audiens. Algoritme pembelajaran mesin menggunakan teknologi canggih untuk mengubah setiap kueri menjadi satu titik data, menganalisis data, dan menampilkan saran yang relevan.

Sebagai contoh, eBay menggunakan ML untuk mengelompokkan pertanyaan pelanggan berdasarkan harga, termasuk diskon, promosi, dan penawaran khusus. Dan, menampilkan produk yang sesuai.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dalam Personalisasi

NLP dalam personalisasi mengekstrak wawasan dari komunikasi pelanggan yang diekspresikan melalui teks, dan visual untuk menampilkan rekomendasi produk.

Analisis Sentimen untuk Rekomendasi yang Disempurnakan

Seperti namanya, analisis sentimen adalah ukuran seberapa puas pelanggan Anda dengan produk. Ini adalah analisis tekstual tentang emosi, sikap, dan perasaan, yang diekspresikan melalui teks/kata-kata berdasarkan umpan balik dan ulasan pelanggan di halaman produk Anda.

Analisis sentimen menggunakan NLP yang mengelompokkan titik data yang berbeda berdasarkan teks. Teks diklasifikasikan ke dalam kalimat negatif, netral, atau positif. Merek memanfaatkan konten buatan pengguna dan menganalisisnya melalui metode berikut untuk memberikan rekomendasi yang sangat personal;

• Teknik pembelajaran mendalam
• Metode berbasis aturan
• Teknik pembelajaran mesin
• Kekuatan sentimen
• Metode deteksi
• Metode berbasis kecerdasan kawanan
• Metode perluasan leksikon sentimen
• Metode Bayesian
• Metode berbasis pola

Analisis Prediktif

Pada dasarnya, NLP berfokus pada "prediksi kata berikutnya" yang meniru ucapan manusia. Model ini dilatih untuk menganalisis urutan kalimat dari input dan memprediksi teks atau kata-kata. Hasilnya, model ini memberikan jawaban atas pertanyaan pengguna dengan cara yang paling akurat sehingga meningkatkan probabilitas tingkat konversi.

Aplikasi NLP yang bagus untuk analisis prediktif adalah chatbot dan asisten virtual. Mereka menggunakan generasi bahasa alami (NLG) untuk membuat respons percakapan terhadap pertanyaan pelanggan.

Chatbots dan Asisten Virtual untuk Keterlibatan Waktu Nyata

Baik asisten virtual maupun chatbot menggunakan NLP dan AI untuk mengubah teks, dan pertanyaan suara menjadi data terstruktur.

• Chatbot menjawab pertanyaan secara real time.
• Asisten virtual melakukan tugas-tugas administratif.

Mereka menggunakan teknologi canggih untuk memahami pertanyaan atau permintaan dari pengguna dan memberikan jawabannya secara real-time. Chatbots dan asisten virtual memberikan pengalaman yang dipersonalisasi di berbagai platform dengan merespons email, menjadwalkan pertemuan, mengelola permintaan pelanggan, menjawab pertanyaan, memesan reservasi, dll.

68% pelanggan menyukai chatbot karena efisiensi dan keterlibatannya secara real-time. Mereka memperkuat kredibilitas merek, dan loyalitas dengan keterlibatan pelanggan yang tidak terputus, peningkatan perolehan prospek, dan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Baik Siri maupun Alexa adalah contoh utama asisten pelanggan virtual yang memberikan pengalaman pelanggan yang mulus.

Sumber

Pengenalan Gambar dan Preferensi Visual

Interpretasi Data Visual

Pengenalan gambar menggunakan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk mendeteksi dan mengidentifikasi objek dan fitur-fiturnya dalam gambar digital. Sistem ini mengenali sekumpulan data gambar, mengenali pola, dan mengidentifikasi objek yang berbeda.

Fitur pengenalan gambar dari deep learning sangat mengesankan. Fitur ini dapat mengidentifikasi gambar apa pun dan konteksnya. Sebagai contoh, deep learning dapat memberi tahu Anda apakah teman berbulu Anda sedang tidur atau hanya duduk di sofa.

Teknologi ini menggunakan kumpulan gambar visual dalam jumlah besar dan menganalisisnya untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengenalan gambar secara signifikan. Semakin banyak data, semakin baik!

Algoritme Rekomendasi Berbasis Gambar

Berdasarkan riwayat penelusuran konten visual di platform seperti Pinterest, AI merekomendasikan jenis konten yang tepat untuk audiens. AI menyarankan produk yang dipersonalisasi dengan mengenali jenis produk yang berinteraksi dengan pelanggan sehingga memberikan pengalaman yang dipersonalisasi yang belum pernah ada sebelumnya.

Google Lens

Google Lens telah mengubah pencarian konten visual dengan menggunakan teknologi pengenalan gambar. Ini menggunakan analisis input menggunakan ML dan DL dan memberikan hasil pencarian dan informasi yang dipersonalisasi.

Anda bisa menyeret atau mengunggah gambar ke Google Lens, dan klik opsi "cari" untuk melihat semua rekomendasi yang relevan.

Sumber gambar

Meningkatkan Rekomendasi dengan Masukan Visual

Contoh hebat lainnya dalam meningkatkan rekomendasi dengan masukan visual adalah ASOS, merek fesyen terkenal!

ASOS

ASOS menggunakan AI untuk meningkatkan rekomendasi produk dengan input visual. Fitur "Style Match" dari ritel fesyen terkenal ini memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar dan menampilkan produk yang tepat untuk mempercepat perjalanan pembelian.

Fitur ini tersedia di Aplikasi ASOS iOS dan Android untuk saat ini.

Sumber

Pembelajaran Penguatan untuk Rekomendasi Adaptif

Menerapkan AI untuk rekomendasi produk hiper-personalisasi memberikan jalan yang luar biasa untuk pembelajaran berkelanjutan dari umpan balik pengguna.

Berdasarkan rekomendasi yang adaptif terhadap preferensi yang berkembang, bisnis dapat menyediakan jenis produk yang tepat untuk audiens yang tepat.

Namun, sangat penting untuk menyeimbangkan eksplorasi dan eksploitasi ketika melakukan rekomendasi produk yang sangat personal.

Mengatasi Tantangan dan Memastikan Privasi

Pengumpulan Data & Analisis Data

Data sangat berharga, data memberikan banyak peluang bagi para pemasar. Namun, tantangan sebenarnya adalah pengumpulan data dan analisis data. Pemasar harus mengandalkan sistem canggih seperti layanan cloud, perangkat seluler, dan web, sistem perusahaan, dan sistem virtual untuk mengumpulkan poin data, lalu menganalisisnya.

Kedua, data dikumpulkan dari berbagai sumber, oleh karena itu data tersebut menjadi sangat terfragmentasi. Menganalisis data ini dengan menggunakan satu metode akan memberikan hasil yang bias. Kapasitas manusia saja tidak cukup untuk menganalisis data, oleh karena itu bisnis perlu menggunakan teknologi canggih seperti AI, ML, dan Deep Learning.

Menangani Masalah Kualitas dan Bias Data

Data yang berkualitas adalah kunci dari efisiensi AI. Jika data yang dipertimbangkan tidak dilabeli dengan baik, hasilnya bisa jadi tidak akurat. Pemasar dapat mengatasi hal ini dengan menandai data dengan benar, baik itu teks, gambar, atau visual lainnya untuk menghindari hasil yang bias.

Mengatasi Kebutuhan Skalabilitas dan Infrastruktur

Meningkatkan skala bisnis Anda menggunakan AI adalah hal yang menakutkan, hal ini membutuhkan masukan dari sumber daya manusia yang Anda gunakan, dan infrastruktur termasuk sistem dan perangkat lunak.

Mengatasi Masalah Privasi

Ada risiko pelanggaran privasi yang signifikan ketika menangani data dalam skala besar. Untuk mempertahankan loyalitas dan kepercayaan pelanggan, pastikan Anda mengomunikasikan transparansi data sebelumnya. Bisnis harus mematuhi peraturan termasuk CCPA, GDPR, dll.

Arah Masa Depan Hiper-Personalisasi

Integrasi AI dengan Perangkat IoT

AI bukan sekadar revolusi, melainkan evolusi yang menyeluruh. Teknologi mutakhir ini melangkah lebih jauh lagi dalam memberikan pengalaman yang dipersonalisasi yang berfokus pada laser dengan integrasi AI dengan Perangkat IoT.

Rekomendasi Kesehatan dan Kebugaran yang Dipersonalisasi

Hiper-personalisasi menjadi populer di semua industri, terutama di bidang kesehatan dan kebugaran.

Aplikasi ini menggunakan data tingkat granular untuk menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi seperti latihan, diet, dan rencana nutrisi berdasarkan berbagai parameter seperti,

• Profil hormonal
• Keadaan emosional individu
• Analisis sentimental

Personalisasi Prediktif dalam Industri yang Sedang Berkembang

Dengan potensi yang ditawarkan AI kepada bisnis, ini akan membantu mereka menyingkirkan pendekatan "satu ukuran untuk semua" di seluruh industri yang sedang berkembang.

Dengan teknologi canggihnya, AI telah mendisrupsi berbagai industri termasuk perawatan kesehatan, kebugaran, olahraga, kecantikan dan kebugaran, dll. Di masa depan, AI akan memungkinkan merek untuk memberikan rekomendasi berdasarkan data waktu nyata, dan bahkan dapat memberikan rekomendasi berdasarkan pengenalan wajah untuk memberikan rekomendasi yang akurat.

Kesimpulan

AI membawa tambang emas peluang yang memungkinkan bisnis untuk mendapatkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi dengan fokus laser untuk meningkatkan ROI dan mengurangi biaya akuisisi pelanggan.

Bisnis yang memanfaatkan dan beradaptasi dengan tren dan teknologi AI akan berhasil memberikan pengalaman pelanggan yang unggul. Meskipun AI membawa banyak tantangan yang terkait dengan data, bisnis perlu memberdayakan diri mereka sendiri dengan sumber daya dan sistem yang tepat agar dapat berkembang dengan mulus.