Utnyttelse av kunstig intelligens for hyperpersonlige produktanbefalinger

Introduksjon

AI er i ferd med å omforme fremtidens markedsføring. I dag er bedrifter avhengige av historiske data og sanntidsdata for å kunne gi en fantastisk brukeropplevelse og hypertilpassede produktanbefalinger med kunstig intelligens.

Netflix er en av de kjente merkevarene som er pionerer innen hypertilpassede anbefalinger basert på sanntidsdata.

I denne artikkelen forklarer vi hvordan kunstig intelligens gir en god kundeopplevelse, og hvorfor personlige produktanbefalinger er avgjørende for å forbedre kundens livsverdi.

Men før det får du her en liste over interessant statistikk som du bør kjenne til,

Hyperpersonlige produktanbefalinger Datastatistikk

• 62 % av kundene forventer at merkevarer viser personlige produktanbefalinger for å opprettholde lojaliteten.
• 49 % av kundene sier at de vil bli gjenkjøpere hvis bedrifter velger å tilby hypertilpassede produkter.

AI-drevet dataanalyse

Data er ryggraden i kunstig intelligens. Hver dag genereres det 328,77 millioner terabyte med data. Dette gir markedsførere utrolige muligheter til å studere målgruppen og deres preferanser.

Denne infografikken fra ZDNET viser alt vi bør vite som markedsførere. Den viser datas livssyklus fra innsamling til beslutningstaking.

Kilde

Innsamling og behandling av data

Data samles inn gjennom ulike kilder. Noen av de viktigste datakildene markedsførere bruker, er blant annet;

• Skytjenester omfatter CRM, tjenester, saker, digitale fotavtrykk, sporing, e-handel, innsikt i sosiale medier, ekstern innsikt osv.
• Mobil, nett og enheter som kan gi data om appinteraksjon, plassering, klikkmønstre og kontekstuelle data.
• Virksomhetssystemer som består av et registreringssystem, gjennomgående reisedata
• Virtuelle systemer, inkludert AR/VR-teknologier, metaverse osv.
• De store datamengdene som samles inn, analyseres ved hjelp av avansert teknologi, kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring for å gi kundene hypertilpassede anbefalinger.

Avansert analyse for kundeinnsikt

For å få avansert analyse for kundeinnsikt må markedsførere samle inn data om følgende parametere;

• Demografi og psykografi - Det gir en helhetlig tilnærming til den ideelle kunden, inkludert beliggenhet, kjønn, alder, inntekt, jobb, interesser, personlige preferanser, livsstil og verdier.
• Atferdsdata - omfatter atferden til nettkunder, inkludert produktkjøp, forlatte kort, nettleserhistorikk og klikk.
• Transaksjonshistorikk - Kjøpshistorikken omfatter antall kjøp, hvor ofte de er foretatt og hvilke typer varer som er kjøpt.
• Interaksjonsdata - inkluderer alleinteraksjonsrater både på sosiale medier og nettstedet, inkludert avvisningsrater, åpningsrater for e-post, delinger, kommentarer, likes, følgere osv.
• Sentimental analyse - Dette er et mål på hvor fornøyde kundene dine er med produktet. Det inkluderer parametere som tilbakemeldinger fra kunder og anmeldelser på produktsidene dine.

Datautnyttelse i sanntid

AI gjør det mulig for bedrifter å behandle og analysere data i sanntid. Som et resultat av dette kan de svare i sanntid og gi hypertilpassede produktanbefalinger.

Nøkkelen er å vise det riktige produktet til kunden i sanntid. Det betyr at hvis en kunde er på utkikk etter en sykkelhjelm på Amazon, vises det beste produktet sammen med et insentiv for den ideelle kunden, noe som gjør kjøpet uimotståelig og kjøpsreisen sømløs.

Se bare på dette personaliserte tilbudet med mulighet for "gratis levering". Dette øker kundeengasjementet og lojaliteten, og lokker den besøkende til å handle.

Skreddersydde anbefalinger ved hjelp av maskinlæring

Prediktiv modellering av kundepreferanser

La oss si det enkelt.

Maskinlæringsalgoritmer bruker store datamengder til å hjelpe deg med å forstå fremtidige kundepreferanser, slik at du kan gi hypertilpassede produktanbefalinger. Den bruker en matematisk modell til å forutsi fremtidige kundetrender, preferanser og kundeatferd basert på tidligere og nåværende data.

ML kan forutsi og estimere engasjementet og kvaliteten på potensielle kunder på den spesifikke produktsiden. Den kan også fortelle deg de faktiske resultatene. For eksempel kan maskinlæring hjelpe deg med å forutsi hvor mange produktreturer som vil komme i fremtiden (hvis det har vært noen produktreturer tidligere). Dette gjør det mulig for markedsførere å fokusere på og markedsføre de produktene som selger best.

Kontekstuell analyse for relevante forslag

Kontekstuell analyse viser produkter basert på en spesifikk kontekst. Den tar utgangspunkt i relevante datapunkter for å gi passende forslag.

Kontekstuell analyse gir innsikt basert på den spesifikke produktfunksjonen publikum diskuterer eller snakker om. Maskinlæringsalgoritmer bruker avansert teknologi til å gjøre alle spørsmål om til et enkelt datapunkt, analysere dataene og vise relevante forslag.

eBay bruker for eksempel ML til å segmentere kundesøk basert på pris, inkludert rabatter, kampanjer og spesialtilbud. Og viser produktene deretter.

Naturlig språkbehandling (NLP) innen personalisering

NLP i personalisering trekker ut innsikt fra kundekommunikasjon uttrykt gjennom tekst og bilder for å vise produktanbefalinger.

Sentimentanalyse for forbedrede anbefalinger

Som navnet antyder, er sentimentanalyse et mål på hvor fornøyde kundene dine er med produktet. Det er en tekstlig analyse av følelser, holdninger og følelser, uttrykt gjennom tekst/ord basert på tilbakemeldinger og anmeldelser fra kunder på produktsidene dine.

Sentimentanalyse bruker NLP til å segmentere ulike datapunkter basert på tekst. Teksten klassifiseres i negative, nøytrale eller positive setninger. Varemerker utnytter brukergenerert innhold og analyserer det ved hjelp av følgende metoder for å gi hypertilpassede anbefalinger;

• Teknikker for dyp læring
• Regelbaserte metoder
• Teknikker for maskinlæring
• Styrke i sentimentet
• Metoder for deteksjon
• Metoder basert på svermintelligens
• Metoder for utvidelse av sentimentleksikon
• Bayesianske metoder
• Mønsterbaserte metoder

Forutseende analyse

I utgangspunktet fokuserer NLP på "prediksjon av neste ord" som etterligner menneskelig tale. Modellen er opplært til å analysere sekvensen av setninger fra inndataene og forutsi teksten eller ordene. Som et resultat gir den svar på brukerens spørsmål på den mest nøyaktige måten, noe som øker sannsynligheten for konvertering.

En god anvendelse av NLP for prediktiv analyse er chatbots og virtuelle assistenter. De bruker naturlig språkgenerering (NLG) til å skape dialogbaserte svar på kundespørsmål.

Chatbots og virtuelle assistenter for engasjement i sanntid

Både virtuelle assistenter og chatboter bruker NLP og AI til å konvertere tekst og talespørsmål til strukturerte data.

• Chatbots svarer på spørsmål i sanntid.
• Virtuelle assistenter utfører administrative oppgaver.

De bruker avansert teknologi for å forstå spørsmål eller forespørsler fra brukeren og gir svarene i sanntid. Chatbots og virtuelle assistenter gir en personlig opplevelse på ulike plattformer ved å svare på e-post, planlegge møter, håndtere kundeforespørsler, svare på spørsmål, bestille bord osv.

68 % av kundene elsker chatbots på grunn av deres effektivitet og sanntidsengasjement. De styrker merkevarens troverdighet og lojalitet med uavbrutt kundeengasjement, økt leadgenerering og personlige anbefalinger.

Både Siri og Alexa er gode eksempler på virtuelle kundeassistenter som gir sømløse kundeopplevelser.

Kilde

Bildegjenkjenning og visuelle preferanser

Visuell tolkning av data

Bildegjenkjenning bruker maskinlæring og dyp læring til å oppdage og identifisere et objekt og dets egenskaper i et digitalt bilde. Den gjenkjenner et datasett med bilder, gjenkjenner mønstre og identifiserer ulike objekter.

Dybdelæring har en imponerende evne til bildegjenkjenning. Den kan identifisere et hvilket som helst bilde og dets kontekst. Deep Learning kan for eksempel fortelle deg om pelsvennen din sover eller bare sitter på sofaen.

Teknologien bruker store mengder visuelle bilder og analyserer dem for å gjøre bildegjenkjenningen betydelig mer effektiv og nøyaktig. Jo mer data, jo bedre!

Bildebaserte anbefalingsalgoritmer

Basert på nettleserhistorikken til visuelt innhold på plattformer som Pinterest, anbefaler AI riktig type innhold til publikum. AI foreslår personaliserte produkter ved å gjenkjenne hva slags produkter kundene samhandler med, noe som gir en personlig opplevelse som aldri før.

Google Lens

Googles Lens har endret søk etter visuelt innhold ved hjelp av bildegjenkjenningsteknologi. Den bruker input-analyse ved hjelp av ML og DL og gir personaliserte søkeresultater og informasjon.

Du kan dra eller laste opp et bilde til Google Lens og klikke på "søk"-alternativet for å se alle relevante anbefalinger.

Bildekilde

Forbedre anbefalinger med visuell input

Et annet godt eksempel på forbedring av anbefalinger med visuell input er det kjente motemerket ASOS!

ASOS

ASOS bruker kunstig intelligens til å forbedre produktanbefalingene med visuell input. Med "Style Match"-funksjonen til den kjente motebutikken kan brukerne laste opp et bilde og få vist de riktige produktene, noe som setter fart på kjøpsreisen.

Denne funksjonen er foreløpig tilgjengelig i ASOS-appen for iOS og Android.

Kilde

Forsterkningslæring for adaptive anbefalinger

Implementering av kunstig intelligens for hypertilpassede produktanbefalinger gir en fantastisk mulighet for kontinuerlig læring fra tilbakemeldinger fra brukerne.

Basert på anbefalinger som tilpasser seg de skiftende preferansene, kan bedrifter tilby riktig type produkter til riktig målgruppe.

Det er imidlertid viktig å balansere utforskning og utnyttelse når man hyperpersonaliserer produktanbefalinger.

Overvinne utfordringer og sikre personvernet

Datainnsamling og dataanalyse

Data er verdifulle og gir markedsførere mange muligheter. Den virkelige utfordringen er imidlertid datainnsamling og dataanalyse. Markedsførere må basere seg på avanserte systemer som skytjenester, mobil- og webenheter, bedriftssystemer og virtuelle systemer for å samle inn datapunkter og deretter analysere dem.

For det andre er dataene samlet inn fra ulike kilder, og de er derfor svært fragmenterte. Å analysere disse dataene ved hjelp av én metode gir skjeve resultater. Menneskelig kapasitet er ikke nok til å analysere data, og bedrifter må derfor bruke avansert teknologi som AI, ML og Deep Learning.

Håndtering av problemer knyttet til datakvalitet og skjevheter

Kvalitetsdata er nøkkelen til AIs effektivitet. Hvis dataene er dårlig merket, kan resultatene bli unøyaktige. Markedsførere kan avhjelpe dette ved å merke dataene riktig, enten det er tekst, bilder eller annet visuelt materiale, for å unngå skjeve resultater.

Håndtering av krav til skalerbarhet og infrastruktur

Det er krevende å skalere virksomheten ved hjelp av kunstig intelligens, og det krever innsats fra både de menneskelige ressursene du bruker, og infrastrukturen, inkludert systemer og programvare.

Håndtering av personvernhensyn

Det er en betydelig risiko for brudd på personvernet når man håndterer data i stor skala. For å opprettholde kundenes lojalitet og tillit må du sørge for å kommunisere åpenhet om data på forhånd. Bedrifter må overholde regelverket, inkludert CCPA, GDPR osv.

Fremtidige retninger for hyperpersonalisering

Integrering av AI med IoT-enheter

AI er ikke bare en revolusjon, det er en hel evolusjon. Denne banebrytende teknologien går enda lenger når det gjelder å gi en laserfokusert, personlig opplevelse ved å integrere AI med IoT-enheter.

Personlige helse- og velværeanbefalinger

Hyperpersonalisering blir stadig mer populært i alle bransjer, særlig innen helse og velvære.

Disse applikasjonene bruker data på detaljnivå for å gi personlige anbefalinger om trening, kosthold og ernæringsplaner basert på ulike parametere som f.eks,

• Hormonelle profiler
• Den emosjonelle tilstanden til den enkelte
• Sentimental analyse

Prediktiv personalisering i nye bransjer

Med det potensialet som AI har for bedrifter, vil det hjelpe dem med å bli kvitt "one size fits all"-tilnærmingen på tvers av nye bransjer.

Med sin avanserte teknologi har kunstig intelligens endret bransjer som helsevesen, fitness, sport, skjønnhet og velvære osv. I fremtiden vil AI gjøre det mulig for merkevarer å gi anbefalinger basert på sanntidsdata, og den kan til og med gi nøyaktige anbefalinger basert på ansiktsgjenkjenning.

Konklusjon

AI gir en gullgruve av muligheter som gjør det mulig for bedrifter å fokusere på personlige produktanbefalinger for å øke avkastningen og redusere kostnadene ved å skaffe nye kunder.

Bedrifter som utnytter og tilpasser seg AI-trender og -teknologier, lykkes med å gi en vinnende kundeopplevelse. Selv om AI fører med seg en rekke utfordringer knyttet til data, må bedriftene skaffe seg de riktige ressursene og systemene for å kunne skalere sømløst.