Sfruttare l'intelligenza artificiale per raccomandazioni di prodotti iper-personalizzate

Introduzione

L'intelligenza artificiale sta ridisegnando il futuro del marketing. Oggi le aziende si basano su dati storici e in tempo reale per fornire un'esperienza utente incredibile e raccomandazioni di prodotti iper-personalizzate grazie all'IA.

Netflix è uno dei marchi più importanti che hanno aperto la strada alle raccomandazioni iper-personalizzate basate su dati in tempo reale.

In questo articolo spiegheremo in che modo l'intelligenza artificiale offre una grande esperienza ai clienti e perché le raccomandazioni personalizzate sui prodotti sono fondamentali per migliorare il valore della vita di un cliente.

Ma prima di ciò, ecco un elenco di statistiche interessanti che dovreste conoscere,

Raccomandazioni di prodotti iper-personalizzate Statistiche sui dati

• Il62% dei clienti si aspetta che i marchi mostrino consigli personalizzati sui prodotti per sostenere la fedeltà al marchio.
• Il 49% dei clienti dichiara di diventare acquirenti abituali se le aziende scelgono di offrire prodotti iper-personalizzati.

Analisi dei dati con l'intelligenza artificiale

I dati sono la spina dorsale dell'IA. La quantità di dati generati quotidianamente è di 328,77 milioni di terabyte di dati. Ciò offre agli esperti di marketing incredibili opportunità di studiare il pubblico target e le sue preferenze.

Questa infografica di ZDNET mostra tutto ciò che dovremmo sapere come marketer. Rivela il ciclo di vita dei dati, dalla raccolta al processo decisionale.

Fonte

Raccolta ed elaborazione dei dati

I dati vengono raccolti attraverso diverse fonti. Alcune delle principali fonti di dati utilizzate dagli esperti di marketing sono;

• I servizi cloud includono CRM, servizi, casi, impronte digitali, tracking, eCommerce, social media insights, external insights, ecc.
• Dispositivi mobili, web e che possono fornire dati sull'interazione con le app, sulla posizione, sui modelli di clic e sui dati contestuali.
• Sistemi aziendali che consistono in un sistema di registrazioni, dati di viaggio end-to-end
• Sistemi virtuali, comprese le tecnologie AR/VR, metaverse, ecc.
• Le grandi serie di dati raccolti vengono analizzate utilizzando tecnologie avanzate, intelligenza artificiale, machine learning e deep learning per fornire ai clienti raccomandazioni iper-personalizzate.

Analisi avanzate per l'approfondimento dei clienti

Per ottenere un'analisi avanzata delle informazioni sui clienti, gli addetti al marketing devono raccogliere dati sui seguenti parametri;

• Demografia e psicografia - Fornisce un approccio completo al cliente ideale, includendo la sua posizione, il sesso, l'età, il reddito, il lavoro, gli interessi, le preferenze personali, lo stile di vita e i valori.
• Dati comportamentali - Includono il comportamento degli acquirenti online, compresi gli acquisti di prodotti, le schede abbandonate, la cronologia di navigazione e i clic.
• Cronologia delle transazioni - La cronologia degli acquisti comprende il numero di acquisti, la loro frequenza e i tipi di articoli acquistati.
• Dati di interazione - Includono tutti i tassi di coinvolgimento sia sui social media che sul sito web, compresi i tassi di rimbalzo, i tassi di apertura delle e-mail, le condivisioni, i commenti, i like, i follower, ecc.
• Analisi sentimentale - È la misura di quanto i vostri clienti siano soddisfatti del prodotto. Include parametri come il feedback dei clienti e le recensioni sulle pagine dei prodotti.

Utilizzo dei dati in tempo reale

L'intelligenza artificiale consente alle aziende di garantire l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale. Di conseguenza, rispondono in tempo reale per garantire raccomandazioni di prodotto iper-personalizzate.

Il segreto è mostrare al cliente il prodotto giusto in tempo reale. Ciò significa che se un cliente sta cercando un casco da bici su Amazon, viene visualizzato il prodotto migliore insieme ad alcuni incentivi per il cliente ideale, rendendo l'acquisto irresistibile e il percorso di acquisto senza soluzione di continuità.

Basta guardare questa offerta personalizzata con l'opzione "consegna gratuita". Questo migliora il coinvolgimento e la fedeltà dei clienti e invoglia il visitatore ad agire.

Raccomandazioni personalizzate grazie all'apprendimento automatico

Modellazione predittiva delle preferenze dei clienti

Mettiamola in modo semplice.

Gli algoritmi diapprendimento automatico utilizzano grandi insiemi di dati per aiutarvi a capire le preferenze future dei clienti e guidare le raccomandazioni di prodotti iper-personalizzati. Utilizzano un modello matematico per prevedere le tendenze, le preferenze e i comportamenti futuri dei clienti in base ai dati precedenti e attuali.

Il ML è in grado di prevedere e stimare i tassi di coinvolgimento e la qualità dei lead su una specifica pagina di prodotto. Può anche indicare i risultati effettivi. Ad esempio, l'apprendimento automatico può aiutare a prevedere il numero di resi di prodotti in futuro (nel caso in cui ci siano stati resi di prodotti in passato). Ciò consente ai marketer di concentrarsi e promuovere i prodotti che si vendono meglio.

Analisi contestuale per suggerimenti rilevanti

L'analisi contestuale propone prodotti basati su un contesto specifico. Prende in considerazione i dati rilevanti per fornire suggerimenti appropriati.

L'analisi contestuale fornisce approfondimenti in base alle caratteristiche specifiche del prodotto di cui il pubblico sta discutendo o parlando. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano una tecnologia avanzata per trasformare ogni query in un singolo punto di dati, analizzare i dati e presentare suggerimenti pertinenti.

Ad esempio, eBay utilizza il ML per segmentare le richieste dei clienti in base al prezzo, compresi sconti, promozioni e offerte speciali. E visualizza i prodotti di conseguenza.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nella personalizzazione

L'NLP nella personalizzazione estrae le intuizioni dalle comunicazioni dei clienti espresse attraverso il testo e le immagini per visualizzare le raccomandazioni sui prodotti.

Analisi del sentimento per migliorare le raccomandazioni

Come suggerisce il nome, la sentiment analysis misura il grado di soddisfazione dei clienti nei confronti del prodotto. Si tratta di un'analisi testuale delle emozioni, degli atteggiamenti e dei sentimenti espressi attraverso testi/parole basati sui feedback e sulle recensioni dei clienti sulle pagine dei vostri prodotti.

L'analisi del sentimento utilizza l'NLP che segmenta diversi punti di dati in base al testo. Il testo viene classificato in frasi negative, neutre o positive. I marchi sfruttano i contenuti generati dagli utenti e li analizzano attraverso i seguenti metodi per fornire raccomandazioni iper-personalizzate;

• Tecniche di apprendimento profondo
• Metodi basati su regole
• Tecniche di apprendimento automatico
• Forza del sentimento
• Metodi di rilevamento
• Metodi basati sull'intelligenza di sciame
• Metodi di espansione del lessico dei sentimenti
• Metodi bayesiani
• Metodi basati su pattern

Analisi predittiva

Fondamentalmente, la PNL si concentra sulla "previsione della parola successiva" che imita il parlato umano. Il modello viene addestrato per analizzare la sequenza di frasi dell'input e prevedere il testo o le parole. Di conseguenza, fornisce risposte alle domande degli utenti nel modo più accurato possibile, migliorando la probabilità di conversione.

Una grande applicazione dell'NLP per l'analisi predittiva è rappresentata dai chatbot e dagli assistenti virtuali. Questi utilizzano la generazione di linguaggio naturale (NLG) per creare risposte conversazionali alle domande dei clienti.

Chatbot e assistenti virtuali per il coinvolgimento in tempo reale

Sia gli assistenti virtuali che i chatbot utilizzano l'NLP e l'AI per convertire il testo e le query vocali in dati strutturati.

• I chatbot rispondono alle domande in tempo reale.
• Gli assistenti virtuali svolgono compiti amministrativi.

Utilizzano una tecnologia avanzata per comprendere le domande o le richieste dell'utente e fornire le risposte in tempo reale. I chatbot e gli assistenti virtuali forniscono un'esperienza personalizzata su varie piattaforme rispondendo alle e-mail, programmando riunioni, gestendo le richieste dei clienti, rispondendo alle domande, prenotando prenotazioni, ecc.

Il68% dei clienti ama i chatbot per la loro efficienza e il coinvolgimento in tempo reale. Rafforzano la credibilità e la fedeltà del marchio con un coinvolgimento ininterrotto dei clienti, un aumento della lead generation e raccomandazioni personalizzate.

Siri e Alexa sono entrambi esempi di assistenti clienti virtuali che offrono un'esperienza di navigazione senza soluzione di continuità.

Fonte

Riconoscimento delle immagini e preferenze visive

Interpretazione visiva dei dati

Il riconoscimento delle immagini utilizza l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo per rilevare e identificare un oggetto e le sue caratteristiche in un'immagine digitale. Riconosce un insieme di immagini, riconosce i modelli e identifica i diversi oggetti.

La funzione di riconoscimento delle immagini del deep learning è impressionante. È in grado di identificare qualsiasi immagine e il suo contesto. Ad esempio, il deep learning è in grado di dire se il vostro amico peloso sta dormendo o è semplicemente seduto sul vostro divano.

La tecnologia utilizza grandi serie di immagini visive e le analizza per migliorare notevolmente l'efficienza e l'accuratezza del riconoscimento delle immagini. Più dati ci sono, meglio è!

Algoritmi di raccomandazione basati sulle immagini

In base alla cronologia di navigazione dei contenuti visivi su piattaforme come Pinterest, l'intelligenza artificiale consiglia al pubblico il tipo di contenuto giusto. L'intelligenza artificiale suggerisce prodotti personalizzati riconoscendo i tipi di prodotti con cui i clienti interagiscono, offrendo un'esperienza personalizzata come mai prima d'ora.

Google Lens

Lens di Google ha trasformato la ricerca di contenuti visivi utilizzando la tecnologia di riconoscimento delle immagini. Utilizza l'analisi degli input mediante ML e DL e fornisce risultati di ricerca e informazioni personalizzate.

È possibile trascinare o caricare un'immagine su Google Lens e fare clic sull'opzione "cerca" per visualizzare tutte le raccomandazioni pertinenti.

Fonte immagine

Migliorare le raccomandazioni con l'input visivo

Un altro grande esempio di miglioramento delle raccomandazioni con input visivi è ASOS, il famoso marchio di moda!

ASOS

ASOS utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare le raccomandazioni sui prodotti con input visivi. La funzione "Style Match" del famoso negozio di moda permette agli utenti di caricare un'immagine e di visualizzare i prodotti giusti, accelerando il percorso di acquisto.

Questa funzione è per ora disponibile sull'App ASOS per iOS e Android.

Fonte

Apprendimento per rinforzo per raccomandazioni adattive

L'implementazione dell'IA per le raccomandazioni iper-personalizzate dei prodotti offre un'incredibile possibilità di apprendimento continuo dal feedback degli utenti.

Sulla base delle raccomandazioni adattive alle preferenze in evoluzione, le aziende possono fornire il giusto tipo di prodotti al giusto pubblico.

Tuttavia, è fondamentale bilanciare l'esplorazione e lo sfruttamento quando si iper-personalizzano le raccomandazioni sui prodotti.

Superare le sfide e garantire la privacy

Raccolta e analisi dei dati

I dati sono preziosi e offrono molte opportunità ai marketer. Tuttavia, la vera sfida è la raccolta e l'analisi dei dati. I marketer devono affidarsi a sistemi avanzati come i servizi cloud, i dispositivi mobili e web, i sistemi aziendali e i sistemi virtuali per acquisire i dati e analizzarli.

In secondo luogo, i dati vengono raccolti da diverse fonti e risultano quindi molto frammentati. L'analisi di questi dati con un unico metodo fornisce risultati distorti. La mera capacità umana non è sufficiente per analizzare i dati, pertanto le aziende devono utilizzare tecnologie avanzate come AI, ML e Deep Learning.

Gestire la qualità dei dati e i problemi di distorsione

La qualità dei dati è la chiave dell'efficienza dell'IA. Se i dati in esame sono mal etichettati, i risultati potrebbero essere imprecisi. I marketer possono ovviare a questo problema etichettando correttamente i dati, siano essi testi, immagini o altri elementi visivi, per evitare risultati distorti.

Rispondere ai requisiti di scalabilità e infrastruttura

Scalare le aziende utilizzando l'intelligenza artificiale è un'impresa ardua, che richiede il contributo delle risorse umane impiegate e dell'infrastruttura, compresi i sistemi e il software.

Affrontare i problemi di privacy

Il rischio di violazione della privacy è notevole quando si affrontano dati su larga scala. Per sostenere la fedeltà e la fiducia dei clienti, assicuratevi di comunicare in anticipo la trasparenza dei dati. Le aziende devono conformarsi alle normative, tra cui CCPA, GDPR, ecc.

Le direzioni future dell'iper-personalizzazione

Integrazione dell'intelligenza artificiale con i dispositivi IoT

L'intelligenza artificiale non è una semplice rivoluzione, ma un'intera evoluzione. Questa tecnologia all'avanguardia si sta spingendo ancora più in là nel fornire un'esperienza personalizzata focalizzata al laser grazie all'integrazione dell'IA con i dispositivi IoT.

Raccomandazioni personalizzate per la salute e il benessere

L'iper-personalizzazione si sta diffondendo in tutti i settori, in particolare in quello della salute e del benessere.

Queste applicazioni utilizzano dati di livello granulare per offrire raccomandazioni personalizzate come allenamenti, diete e piani nutrizionali in base a vari parametri, come ad esempio,

• Profili ormonali
• Lo stato emotivo degli individui
• Analisi sentimentale

Personalizzazione predittiva nei settori emergenti

Con il potenziale che l'IA offre alle aziende, le aiuterà a liberarsi dell'approccio "one size fits all" nei settori emergenti.

Grazie alla sua tecnologia avanzata, l'IA ha rivoluzionato settori come la sanità, il fitness, lo sport, la bellezza e il benessere, ecc. In futuro, l'IA consentirà ai marchi di fornire raccomandazioni basate su dati in tempo reale e potrà persino basarsi sul riconoscimento facciale per fornire raccomandazioni accurate.

Conclusione

L'intelligenza artificiale offre una miniera d'oro di opportunità che consentono alle aziende di fornire raccomandazioni personalizzate e mirate sui prodotti per aumentare il ROI e ridurre i costi di acquisizione dei clienti.

Le aziende che sfruttano e si adattano alle tendenze e alle tecnologie dell'IA riescono a fornire un'esperienza vincente ai clienti. Sebbene l'IA comporti molte sfide associate ai dati, le aziende devono dotarsi delle risorse e dei sistemi giusti per scalare senza problemi.