AI inzetten voor hypergepersonaliseerde productaanbevelingen

Intro

AI geeft de toekomst van marketing een nieuwe vorm. Tegenwoordig vertrouwen bedrijven op historische en realtime gegevens om met AI een ongelooflijke gebruikerservaring en hypergepersonaliseerde productaanbevelingen te bieden.

Netflix is een van de bekende merken die pioniert met hypergepersonaliseerde aanbevelingen op basis van realtime gegevens.

In dit artikel leggen we uit hoe AI zorgt voor een geweldige klantervaring en waarom gepersonaliseerde productaanbevelingen cruciaal zijn voor het verbeteren van de levenswaarde van een klant.

Maar eerst is hier een lijst met interessante statistieken die je moet weten,

Hyperpersoonlijke productaanbevelingen Gegevensstatistieken

• 62% van de klanten verwacht dat merken gepersonaliseerde productaanbevelingen doen om merkloyaliteit te behouden.
• 49% van de klanten zegt terugkerende kopers te worden als bedrijven kiezen voor hypergepersonaliseerde producten.

AI-gestuurde gegevensanalyse

Gegevens vormen de ruggengraat van AI. Dagelijks worden er 328,77 miljoen terabytes aan gegevens gegenereerd. Dit geeft marketeers ongelooflijke mogelijkheden om de doelgroep en hun voorkeuren te bestuderen.

Deze infographic van ZDNET laat alles zien wat we als marketeers moeten weten. Het laat de levenscyclus van gegevens zien, van het verzamelen tot de besluitvorming.

Bron

Gegevensverzameling en -verwerking

Gegevens worden verzameld via verschillende bronnen. Enkele van de belangrijkste gegevensbronnen die marketeers gebruiken, zijn;

• Clouddiensten omvatten CRM, diensten, cases, digitale voetafdrukken, tracking, e-commerce, inzichten in sociale media, externe inzichten, enz.
• Mobiel, web en apparaten die gegevens kunnen leveren over app-interactie, locatie, klikpatronen en contextuele gegevens
• Bedrijfssystemen die bestaan uit een registratiesysteem, end-to-end reisgegevens
• Virtuele systemen, inclusief AR/VR-technologieën, metaverse, enz.
• De grote verzamelde gegevensverzamelingen worden geanalyseerd met behulp van geavanceerde technologieën, kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning om klanten hypergepersonaliseerde aanbevelingen te geven.

Geavanceerde analyses voor klantinzicht

Om geavanceerde analyses voor klantinzichten te krijgen, moeten marketeers gegevens verzamelen over de volgende parameters;

• Demografische en psychografische gegevens - Het geeft een gezonde benadering van de ideale klant, inclusief zijn locatie, geslacht, leeftijd, inkomen, baan, interesses, persoonlijke voorkeuren en levensstijl en waarden.
• Gedragsgegevens - Deze omvatten het gedrag van online shoppers, waaronder productaankopen, verlaten kaarten, browsegeschiedenis en klikken.
• Transactiegeschiedenis - Aankoopgeschiedenis bevat het aantal aankopen, de frequentie ervan en de soorten gekochte items.
• Interactiegegevens - Deze omvatten alle betrokkenheidspercentages op zowel sociale media als de website, inclusief bouncepercentages, openpercentages van e-mails, shares, opmerkingen, likes, volgers, enz.
• Sentimentele analyse - Dit is de maatstaf voor hoe tevreden je klanten zijn met het product. Het omvat parameters zoals feedback van klanten en beoordelingen op je productpagina's.

Real-time gegevensgebruik

AI stelt bedrijven in staat om gegevens in realtime te verwerken en te analyseren. Daardoor reageren ze in realtime en kunnen ze hypergepersonaliseerde productaanbevelingen doen.

De sleutel is om het juiste product in real-time aan de klant te tonen. Dit betekent dat als een klant op zoek is naar een fietshelm op Amazon, het beste product wordt weergegeven, samen met een incentive voor de ideale klant, waardoor de aankoop onweerstaanbaar wordt en het kooptraject naadloos verloopt.

Kijk maar eens naar deze gepersonaliseerde aanbieding met de optie "gratis levering". Dit verbetert de klantbetrokkenheid en -loyaliteit en verleidt de bezoeker om actie te ondernemen.

Aanbevelingen op maat via machinaal leren

Voorspellende modellen voor klantvoorkeuren

Laten we het eenvoudig stellen.

Machine learning-algoritmen gebruiken grote verzamelingen gegevens om inzicht te krijgen in toekomstige voorkeuren van klanten om hyper-personalisatie productaanbevelingen aan te sturen. Het gebruikt een wiskundig model om toekomstige klanttrends, voorkeuren en klantgedrag te voorspellen op basis van eerdere en huidige gegevens.

ML kan de betrokkenheid en kwaliteit van de leads op de specifieke productpagina voorspellen en inschatten. Het kan je ook vertellen wat de werkelijke uitkomsten zijn. Zo kan machine learning je bijvoorbeeld helpen voorspellen hoeveel productretouren er in de toekomst zullen zijn (als er in het verleden productretouren zijn geweest). Hierdoor kunnen marketeers zich richten op de producten die het best verkopen en deze promoten.

Contextuele analyse voor relevante suggesties

Contextuele analyse toont producten op basis van een specifieke context. Het gebruikt de relevante gegevenspunten om passende suggesties te geven.

Contextuele analyse verschaft inzichten op basis van de specifieke producteigenschappen waar het publiek over praat. Algoritmen voor machinaal leren gebruiken geavanceerde technologie om van elke zoekopdracht één gegevenspunt te maken, de gegevens te analyseren en relevante suggesties te laten zien.

eBay gebruikt bijvoorbeeld ML om zoekopdrachten van klanten te segmenteren op basis van prijs, inclusief kortingen, promoties en speciale aanbiedingen. En producten dienovereenkomstig weer te geven.

Natuurlijke taalverwerking (NLP) in personalisatie

NLP in personalisatie haalt inzichten uit klantcommunicatie uitgedrukt in tekst en visuals om productaanbevelingen weer te geven.

Sentimentanalyse voor betere aanbevelingen

Zoals de naam al doet vermoeden, is sentimentanalyse een maatstaf voor hoe tevreden je klanten zijn met het product. Het is een tekstuele analyse van emoties, houdingen en gevoelens, uitgedrukt in tekst/woorden op basis van feedback van klanten en beoordelingen op je productpagina's.

Sentimentanalyse maakt gebruik van NLP die verschillende gegevenspunten segmenteert op basis van tekst. De tekst wordt geclassificeerd in negatieve, neutrale of positieve zinnen. Merken maken gebruik van door gebruikers gegenereerde inhoud en analyseren deze via de volgende methoden om hypergepersonaliseerde aanbevelingen te doen;

• Technieken voor diep leren
• Op regels gebaseerde methoden
• Technieken voor machinaal leren
• Sentimentsterkte
• Detectiemethoden
• Op zwermintelligentie gebaseerde methoden
• Sentiment lexicon uitbreidingsmethoden
• Bayesiaanse methoden
• Op patronen gebaseerde methoden

Voorspellende analyse

In principe richt NLP zich op "voorspelling van het volgende woord" dat menselijke spraak nabootst. Het model wordt getraind om de opeenvolging van zinnen uit de invoer te analyseren en de tekst of woorden te voorspellen. Het resultaat is dat antwoorden op vragen van gebruikers op de meest nauwkeurige manier worden gegeven, waardoor de kans op conversie toeneemt.

Een geweldige toepassing van NLP voor voorspellende analyse zijn chatbots en virtuele assistenten. Ze gebruiken natuurlijke taalgeneratie (NLG) om conversationele antwoorden op vragen van klanten te creëren.

Chatbots en virtuele assistenten voor realtime betrokkenheid

Zowel virtuele assistenten als chatbots gebruiken NLP en AI om tekst- en spraakquery's om te zetten in gestructureerde gegevens.

• Chatbots beantwoorden vragen in realtime.
• Virtuele assistenten voeren administratieve taken uit.

Ze maken gebruik van geavanceerde technologie om vragen of verzoeken van de gebruiker te begrijpen en geven de antwoorden in realtime. Chatbots en virtuele assistenten bieden een gepersonaliseerde ervaring op verschillende platforms door te reageren op e-mails, vergaderingen te plannen, verzoeken van klanten te beheren, vragen te beantwoorden, reserveringen te boeken, enz.

68% van de klanten houdt van chatbots vanwege hun efficiëntie en realtime betrokkenheid. Ze versterken de geloofwaardigheid en loyaliteit van merken met ononderbroken klantbetrokkenheid, verhoogde leadgeneratie en gepersonaliseerde aanbevelingen.

Zowel Siri als Alexa zijn uitstekende voorbeelden van virtuele klantenassistenten die zorgen voor een naadloze klantervaring.

Bron

Beeldherkenning en visuele voorkeuren

Visuele gegevensinterpretatie

Beeldherkenning maakt gebruik van machine learning en deep learning om een object en zijn kenmerken in een digitale afbeelding te detecteren en te identificeren. Het herkent een dataset van afbeeldingen, herkent patronen en identificeert verschillende objecten.

De beeldherkenningsfunctie van deep learning is indrukwekkend. Het kan elke afbeelding en de context ervan identificeren. Zo kan deep learning je bijvoorbeeld vertellen of je harige vriend slaapt of gewoon op de bank zit.

De technologie gebruikt grote sets visuele beelden en analyseert deze om de efficiëntie en nauwkeurigheid van beeldherkenning aanzienlijk te verbeteren. Hoe meer gegevens, hoe beter!

Algoritmen voor beeldaanbevelingen

Op basis van de browsegeschiedenis van visuele content op platforms zoals Pinterest, beveelt AI het juiste soort content aan het publiek aan. AI suggereert gepersonaliseerde producten door het herkennen van het soort producten waar klanten mee interageren, waardoor een gepersonaliseerde ervaring als nooit tevoren ontstaat.

Google Lens

Google's Lens heeft het zoeken naar visuele content getransformeerd met behulp van beeldherkenningstechnologie. Het gebruikt de invoeranalyse met ML en DL en biedt gepersonaliseerde zoekresultaten en informatie.

Je kunt een afbeelding naar Google Lens slepen of uploaden en op de optie "zoeken" klikken om alle relevante aanbevelingen te zien.

Bron

Aanbevelingen verbeteren met visuele input

Een ander goed voorbeeld van het verbeteren van aanbevelingen met visuele input is ASOS, het bekende modemerk!

ASOS

ASOS gebruikt AI om productaanbevelingen te verbeteren met visuele input. Met de functie "Style Match" van de bekende fashion retail kunnen gebruikers een afbeelding uploaden en de juiste producten weergeven, waardoor het kooptraject wordt versneld.

Deze functie is nu beschikbaar op de iOS en Android ASOS App.

Bron

Versterkingsleren voor adaptieve aanbevelingen

Het implementeren van AI voor hyperpersonalisatie van productaanbevelingen biedt een ongelooflijke mogelijkheid om voortdurend te leren van feedback van gebruikers.

Op basis van de adaptieve aanbevelingen voor de veranderende voorkeuren kunnen bedrijven de juiste producten aan het juiste publiek leveren.

Het is echter cruciaal om een balans te vinden tussen exploratie en exploitatie bij het hyperpersonaliseren van productaanbevelingen.

Uitdagingen overwinnen en privacy garanderen

Gegevensverzameling en -analyse

Gegevens zijn kostbaar en bieden marketeers veel mogelijkheden. De echte uitdaging is echter het verzamelen en analyseren van gegevens. Marketeers moeten vertrouwen op geavanceerde systemen zoals cloudservices, mobiele en webapparaten, bedrijfssystemen en virtuele systemen om datapunten vast te leggen en vervolgens te analyseren.

Ten tweede worden de gegevens uit verschillende bronnen verzameld, waardoor ze erg gefragmenteerd zijn. Het analyseren van deze gegevens met één methode geeft vertekende resultaten. Daarom moeten bedrijven geavanceerde technologieën gebruiken, zoals AI, ML en Deep Learning.

Omgaan met problemen met gegevenskwaliteit en bias

Gegevens van hoge kwaliteit zijn de sleutel tot de efficiëntie van AI. Als de gegevens in kwestie slecht gelabeld zijn, kunnen de resultaten onnauwkeurig zijn. Marketeers kunnen dit oplossen door de gegevens correct te labelen, of het nu gaat om tekst, afbeeldingen of andere visuals, om vertekende resultaten te voorkomen.

Aanpak van schaalbaarheid en infrastructuurvereisten

Het opschalen van je bedrijf met behulp van AI is ontmoedigend, het vereist input van zowel het personeel dat je inzet als de infrastructuur inclusief systemen en software.

De privacyproblemen aanpakken

Er is een aanzienlijk risico op privacyschendingen wanneer je gegevens op grote schaal aanpakt. Om de loyaliteit en het vertrouwen van klanten te behouden, moet je de transparantie van gegevens van tevoren communiceren. Bedrijven moeten voldoen aan de regelgeving, waaronder CCPA, GDPR, enz.

Toekomstige richtingen van hyperpersonalisatie

Integratie van AI met IoT-apparaten

AI is niet zomaar een revolutie, het is een hele evolutie. Deze baanbrekende technologie gaat nog verder in het bieden van een lasergerichte gepersonaliseerde ervaring door de integratie van AI met IoT-apparaten.

Persoonlijke aanbevelingen voor gezondheid en welzijn

Hyperpersonalisatie wordt populair in alle sectoren, vooral in gezondheid en welzijn.

Deze applicaties gebruiken gegevens op granulair niveau om persoonlijke aanbevelingen te doen, zoals trainingen, diëten en voedingsplannen op basis van verschillende parameters zoals,

• Hormonale profielen
• De emotionele toestand van de individuen
• Sentimentele analyse

Voorspellende personalisatie in opkomende industrieën

Met het potentieel dat AI biedt aan bedrijven, zal het hen helpen zich te ontdoen van de "one size fits all"-benadering in opkomende sectoren.

Met zijn geavanceerde technologie heeft AI sectoren ontwricht als gezondheidszorg, fitness, sport, schoonheid en wellness, enz. In de toekomst zal AI merken in staat stellen om aanbevelingen te doen op basis van realtime gegevens en het kan zelfs op basis van gezichtsherkenning nauwkeurige aanbevelingen doen.

Conclusie

AI brengt een goudmijn aan mogelijkheden met zich mee waarmee bedrijven lasergerichte gepersonaliseerde productaanbevelingen kunnen doen om de ROI te verhogen en de kosten voor klantenwerving te verlagen.

Bedrijven die AI-trends en -technologieën benutten en zich eraan aanpassen, slagen erin een winnende klantervaring te bieden. Hoewel AI veel uitdagingen met zich meebrengt op het gebied van gegevens, moeten bedrijven zich de juiste middelen en systemen verschaffen om naadloos te kunnen schalen.