Mākslīgā intelekta izmantošana īpaši personalizētu produktu ieteikumu izstrādē

Ievads

Mākslīgais intelekts maina mārketinga nākotni. Šodien uzņēmumi paļaujas uz vēsturiskiem un reāllaika datiem, lai ar mākslīgā intelekta palīdzību nodrošinātu neticamu lietotāju pieredzi un hiperpersonalizētus produktu ieteikumus.

Netflix ir viens no ievērojamākajiem zīmoliem, kas ir viens no pirmajiem, kas ievieš uz reāllaika datiem balstītus hiperpersonalizētus ieteikumus.

Šajā rakstā skaidrosim, kā mākslīgais intelekts nodrošina lielisku klientu pieredzi un kāpēc personalizēti produktu ieteikumi ir ļoti svarīgi, lai uzlabotu klienta dzīves vērtību.

Bet pirms tam šeit ir saraksts ar interesantu statistiku, kas jums būtu jāzina,

Hiper-personalizētu produktu ieteikumi Datu statistika

• 62% klientu sagaida, ka zīmoli rādīs personalizētus produktu ieteikumus, lai saglabātu lojalitāti zīmolam.
• 49% klientu apgalvo, ka kļūs par atkārtotiem pircējiem, ja uzņēmumi izvēlēsies piedāvāt hiperpersonalizētus produktus.

Mākslīgā intelekta darbināta datu analīze

Dati ir mākslīgā intelekta mugurkauls. Ikdienā tiek ģenerēts 328,77 miljoni terabaitu datu. Tas sniedz mārketinga speciālistiem neticamas iespējas pētīt mērķauditoriju un tās vēlmes.

Šajā ZDNET infografikā parādīts viss, kas mums kā mārketinga speciālistiem būtu jāzina. Tā atklāj datu dzīves ciklu no to vākšanas līdz lēmumu pieņemšanai.

Avots:

Datu vākšana un apstrāde

Dati tiek vākti no dažādiem avotiem. Daži no svarīgākajiem datu avotiem, ko izmanto tirgotāji, ir šādi;

• Mākoņpakalpojumi ietver CRM, pakalpojumus, lietas, digitālās pēdas, izsekošanu, e-komerciju, sociālo mediju ieskatus, ārējos ieskatus utt.
• Mobilie, tīmekļa un ierīces, kas var sniegt datus par lietotņu mijiedarbību, atrašanās vietu, klikšķu modeļiem un kontekstuālos datus.
• Uzņēmumu sistēmas, kas sastāv no ierakstu sistēmas, no gala ceļojuma datiem līdz galam.
• Virtuālās sistēmas, tostarp AR/VR tehnoloģijas, metaverss utt.
• Apjomīgās datu kopas tiek analizētas, izmantojot progresīvas tehnoloģijas, mākslīgo intelektu, mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos, lai sniegtu klientiem hiperpersonalizētus ieteikumus.

Uzlabota analītika klientu ieskatu iegūšanai

Lai iegūtu padziļinātu analītisko informāciju par klientiem, mārketinga speciālistiem ir jāapkopo dati par šādiem parametriem;

• Demogrāfiskā un psihogrāfiskā informācija - tā sniedz pilnvērtīgu pieeju ideālajam klientam, tostarp tā atrašanās vietai, dzimumam, vecumam, ienākumiem, darbam, interesēm, personiskajām vēlmēm, dzīvesveidam un vērtībām.
• Uzvedības dati - tie ietver tiešsaistes pircēju uzvedību, tostarp produktu pirkumus, pamestas kartes, pārlūkošanas vēsturi un klikšķus.
• Darījumu vēsture - pirkumu vēsture ietver pirkumu skaitu, to biežumu un iegādāto preču veidus.
• Dati par mijiedarbību - tie ietver visus iesaistīšanās rādītājus gan sociālajos plašsaziņas līdzekļos, gan tīmekļa vietnē, tostarp atteikumu rādītājus, e-pasta vēstuļu atvēršanas rādītājus, koplietošanas, komentārus, "patīk", sekotājus utt.
• Sentimentālā analīze - tas ir rādītājs, kas nosaka, cik apmierināti ar produktu ir jūsu klienti. Tā ietver tādus parametrus kā klientu atsauksmes un atsauksmes par jūsu produktu lapām.

Reālā laika datu izmantošana

Mākslīgais intelekts ļauj uzņēmumiem nodrošināt datu apstrādi un analīzi reāllaikā. Rezultātā tie reaģē reāllaikā, lai nodrošinātu hiperpersonalizētus produktu ieteikumus.

Galvenais ir reāllaikā parādīt klientam pareizo produktu. Tas nozīmē, ka, ja klients Amazon meklē velosipēda ķiveri, ideālajam klientam tiek parādīts labākais produkts kopā ar kādu stimulu, padarot pirkumu neatvairāmu un pirkuma ceļojumu nevainojamu.

Paskatieties uz šo personalizēto piedāvājumu ar "bezmaksas piegādes" iespēju. Tas uzlabo klientu iesaisti un lojalitāti un mudina apmeklētāju rīkoties.

Ieteikumu pielāgošana, izmantojot mašīnmācīšanos

Prognozējoša klientu preferenču modelēšana

Izsakīsimies vienkārši.

Mašīnmācīšanās algoritmi izmanto lielus datu kopumus, lai palīdzētu jums izprast nākotnes klientu vēlmes, lai nodrošinātu hiperpersonalizētus produktu ieteikumus. Tā izmanto matemātisku modeli, lai prognozētu klientu nākotnes tendences, vēlmes un uzvedību, pamatojoties uz iepriekšējiem un pašreizējiem datiem.

ML var prognozēt un novērtēt piesaistes rādītājus un vadītāju kvalitāti konkrētā produkta lapā. Tā var arī norādīt faktiskos rezultātus. Piemēram, mašīnmācīšanās var palīdzēt prognozēt, cik daudz produktu atgriezumu būs nākotnē (ja iepriekš ir bijuši kādi produktu atgriešanas gadījumi). Tas ļauj mārketinga speciālistiem koncentrēties un reklamēt tos produktus, kuri tiek pārdoti vislabāk.

Kontekstuālā analīze, lai iegūtu atbilstošus ieteikumus

Kontekstuālā analīze piedāvā produktus, pamatojoties uz konkrētu kontekstu. Tā izmanto attiecīgos datu punktus, lai sniegtu atbilstošus ieteikumus.

Kontekstuālā analīze ļauj gūt ieskatu, pamatojoties uz konkrēto produkta funkciju, par kuru auditorija diskutē vai runā. Mašīnmācīšanās algoritmi izmanto progresīvas tehnoloģijas, lai katru vaicājumu pārvērstu vienā datu punktā, analizētu datus un parādītu atbilstošus ieteikumus.

Piemēram, eBay izmanto ML, lai segmentētu klientu pieprasījumus, pamatojoties uz cenu, tostarp atlaidēm, akcijām un īpašiem piedāvājumiem. Un attiecīgi parāda produktus.

Dabiskās valodas apstrāde (NLP) personalizācijā

NLP personalizācijā iegūst ieskatu no klientu saziņas, kas izteikta ar tekstu un vizuāliem attēliem, lai parādītu produktu ieteikumus.

Sentimentu analīze uzlabotiem ieteikumiem

Kā jau liecina nosaukums, noskaņojuma analīze ir mērījums tam, cik apmierināti ar produktu ir jūsu klienti. Tā ir emociju, attieksmju un sajūtu teksta analīze, kas izteiktas tekstā/vārdos, pamatojoties uz klientu atsauksmēm un atsauksmēm jūsu produktu lapās.

Sentimentu analīze izmanto NLP, kas segmentē dažādus datu punktus, pamatojoties uz tekstu. Teksts tiek klasificēts negatīvos, neitrālos vai pozitīvos teikumos. Lai sniegtu hiperpersonalizētus ieteikumus, zīmoli izmanto lietotāju radīto saturu un analizē to, izmantojot šādas metodes;

• Dziļas mācīšanās metodes
• Uz noteikumiem balstītas metodes
• Mašīnmācīšanās metodes
• Noskaņojuma stiprums
• Atklāšanas metodes
• Metodes, kas balstītas uz saimes intelektu
• Sentimentu leksikona paplašināšanas metodes
• Bajesa metodes
• Uz paraugiem balstītas metodes

Prognozēšanas analīze

NLP pamatā ir vērsta uz "nākamā vārda paredzēšanu", kas imitē cilvēka runu. Modelis tiek apmācīts analizēt teikumu secību no ievades un prognozēt tekstu vai vārdus. Rezultātā tas sniedz atbildes uz lietotāja vaicājumiem visprecīzākajā veidā, uzlabojot konversijas rādītāju varbūtību.

Lielisks NLP pielietojums prognozēšanas analīzei ir tērzēšanas roboti un virtuālie asistenti. Tie izmanto dabiskās valodas ģenerēšanu (NLG), lai veidotu sarunvalodas atbildes uz klientu pieprasījumiem.

Tērzēšanas roboti un virtuālie asistenti reāllaika iesaistei

Gan virtuālie asistenti, gan tērzēšanas roboti izmanto NLP un mākslīgo intelektu, lai teksta un balss vaicājumus pārvērstu strukturētos datos.

• Tērzēšanas roboti atbild uz jautājumiem reāllaikā.
• Virtuālie asistenti veic administratīvus uzdevumus.

Tie izmanto modernas tehnoloģijas, lai saprastu lietotāja pieprasījumus vai pieprasījumus un sniegtu atbildes reāllaikā. Tērzēšanas roboti un virtuālie asistenti nodrošina personalizētu pieredzi dažādās platformās, atbildot uz e-pastiem, plānojot tikšanās, pārvaldot klientu pieprasījumus, atbildot uz jautājumiem, rezervējot rezervācijas u. c.

68% klientu patīk tērzēšanas roboti to efektivitātes un iesaistīšanās reāllaikā dēļ. Tie stiprina zīmola uzticamību un lojalitāti, nodrošinot nepārtrauktu klientu iesaisti, lielāku vadītāju piesaisti un personalizētus ieteikumus.

Gan Siri, gan Alexa ir izcili virtuālo klientu palīgu piemēri, kas nodrošina nepārtrauktu klientu apkalpošanu.

Avots:

Attēlu atpazīšana un vizuālās preferences

Vizuālo datu interpretācija

Attēlu atpazīšanā izmanto mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos, lai atklātu un identificētu objektu un tā pazīmes digitālā attēlā. Tā atpazīst attēlu datu kopu, atpazīst modeļus un identificē dažādus objektus.

Attēlu atpazīšanas funkcija, ko nodrošina dziļā mācīšanās, ir iespaidīga. Tā spēj atpazīt jebkuru attēlu un tā kontekstu. Piemēram, dziļā mācīšanās var noteikt, vai jūsu pūkainais draugs guļ vai vienkārši sēž uz dīvāna.

Šī tehnoloģija izmanto lielas vizuālo attēlu kopas un analizē tās, lai ievērojami uzlabotu attēlu atpazīšanas efektivitāti un precizitāti. Jo vairāk datu, jo labāk!

Uz attēliem balstīti ieteikumu algoritmi

Pamatojoties uz vizuālā satura pārlūkošanas vēsturi tādās platformās kā Pinterest, mākslīgais intelekts iesaka auditorijai atbilstošu saturu. Mākslīgais intelekts piedāvā personalizētus produktus, atpazīstot produktu veidus, ar kuriem klienti mijiedarbojas, nodrošinot personalizētu pieredzi kā nekad agrāk.

Google objektīvs

Izmantojot attēlu atpazīšanas tehnoloģiju, Google Lens ir pārveidojusi vizuālā satura meklēšanu. Tā izmanto ievades analīzi, izmantojot ML un DL, un nodrošina personalizētus meklēšanas rezultātus un informāciju.

Varat vilkt vai augšupielādēt attēlu Google objektīvā un noklikšķiniet uz meklēšanas opcijas, lai skatītu visus attiecīgos ieteikumus.

Attēlu avots

Ieteikumu uzlabošana, izmantojot vizuālos ievaddatus

Vēl viens lielisks piemērs, kā uzlabot ieteikumus ar vizuāliem datiem, ir slavenais modes zīmols ASOS!

ASOS

ASOS izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu produktu ieteikumus, izmantojot vizuālo informāciju. Slavenās modes mazumtirdzniecības veikala funkcija "Style Match" ļauj lietotājiem augšupielādēt attēlu un parādīt pareizos produktus, paātrinot pirkšanas ceļojumu.

Šī funkcija pagaidām ir pieejama iOS un Android ASOS lietotnē.

Avots:

Pastiprināšanas mācīšanās adaptīviem ieteikumiem

Mākslīgā intelekta ieviešana hiperpersonalizētu produktu ieteikumu sagatavošanai nodrošina neticamu iespēju nepārtraukti mācīties no lietotāju atsauksmēm.

Pamatojoties uz adaptīviem ieteikumiem, kas pielāgoti mainīgajām vēlmēm, uzņēmumi var piedāvāt pareizā veida produktus pareizai auditorijai.

Tomēr, izstrādājot hiperpersonalizētus produktu ieteikumus, ir svarīgi līdzsvarot izpēti un izmantošanu.

Izaicinājumu pārvarēšana un privātuma nodrošināšana

Datu vākšana un datu analīze

Dati ir vērtīgi, tie sniedz daudz iespēju tirgotājiem. Tomēr īstais izaicinājums ir datu vākšana un analīze. Tirgotājiem ir jāpaļaujas uz modernām sistēmām, piemēram, mākoņpakalpojumiem, mobilajām un tīmekļa ierīcēm, uzņēmumu sistēmām un virtuālajām sistēmām, lai iegūtu datu punktus un pēc tam tos analizētu.

Otrkārt, dati tiek vākti no dažādiem avotiem, tāpēc tie ir ļoti sadrumstaloti. Šo datu analīze, izmantojot vienu metodi, sniedz neobjektīvus rezultātus. Tikai ar cilvēka spējām datu analīzei nepietiek, tāpēc uzņēmumiem ir jāizmanto progresīvas tehnoloģijas, piemēram, mākslīgais intelekts, ML un dziļā mācīšanās.

Datu kvalitātes un neobjektivitātes problēmu risināšana

Kvalitatīvi dati ir AI efektivitātes atslēga. Ja attiecīgie dati ir slikti marķēti, rezultāti var būt neprecīzi. Tirgotāji var novērst šo problēmu, pareizi marķējot datus, neatkarīgi no tā, vai tie ir teksts, attēli vai citi vizuālie materiāli, lai izvairītos no neobjektīviem rezultātiem.

Mērogojamības un infrastruktūras prasību risināšana

Uzņēmējdarbības paplašināšana, izmantojot mākslīgo intelektu, ir sarežģīta, jo ir nepieciešams ieguldījums gan no jūsu izmantotajiem cilvēkresursiem, gan no infrastruktūras, tostarp sistēmām un programmatūras.

Privātuma problēmu risināšana

Apstrādājot datus lielā mērogā, pastāv ievērojams privātuma pārkāpumu risks. Lai saglabātu klientu lojalitāti un uzticēšanos, pārliecinieties, ka iepriekš informējat par datu pārredzamību. Uzņēmumiem ir jāievēro noteikumi, tostarp CCPA, GDPR u. c.

Hiperpersonalizācijas nākotnes virzieni

Mākslīgā intelekta integrācija ar IoT ierīcēm

Mākslīgais intelekts nav tikai revolūcija, tā ir vesela evolūcija. Šī progresīvā tehnoloģija iet vēl tālāk, nodrošinot lāzerorientētu personalizētu pieredzi, integrējot mākslīgo intelektu ar IoT ierīcēm.

Personalizēti veselības un labsajūtas ieteikumi

Hiperpersonalizācija kļūst populāra visās nozarēs, jo īpaši veselības un labsajūtas jomā.

Šīs lietojumprogrammas izmanto granulārā līmeņa datus, lai piedāvātu personalizētus ieteikumus, piemēram, treniņu, diētu un uztura plānus, pamatojoties uz dažādiem parametriem, piemēram,

• Hormonālie profili
• Personu emocionālais stāvoklis
• Sentimentālā analīze

Paredzamā personalizācija jaunajās nozarēs

Ņemot vērā mākslīgā intelekta potenciālu, ko tas piedāvā uzņēmumiem, tas palīdzēs tiem atbrīvoties no "viena izmēra visiem" pieejas visās jaunajās nozarēs.

Ar savu progresīvo tehnoloģiju palīdzību mākslīgais intelekts ir izjaucis tādas nozares kā veselības aprūpe, fitness, sports, skaistumkopšana, labsajūta u. c. Nākotnē mākslīgais intelekts ļaus zīmoliem sniegt ieteikumus, balstoties uz reāllaika datiem, un tas pat varēs sniegt precīzus ieteikumus, pamatojoties uz sejas atpazīšanu.

Secinājums

Mākslīgais intelekts paver zelta raktuves, kas ļauj uzņēmumiem sniegt lāzerorientētus personalizētus produktu ieteikumus, lai palielinātu ROI un samazinātu klientu piesaistes izmaksas.

Uzņēmumi, kas izmanto un pielāgojas mākslīgā intelekta tendencēm un tehnoloģijām, gūst panākumus, sniedzot veiksmīgu klientu pieredzi. Lai gan mākslīgais intelekts rada daudz ar datiem saistītu izaicinājumu, uzņēmumiem ir nepieciešams nodrošināt sevi ar pareizajiem resursiem un sistēmām, lai nodrošinātu vienmērīgu mērogošanu.