Wykorzystanie sztucznej inteligencji do hiper-spersonalizowanych rekomendacji produktów

Wprowadzenie

Sztuczna inteligencja zmienia przyszłość marketingu. Obecnie firmy polegają na danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym, aby zapewnić niesamowite wrażenia użytkownika i hiper-spersonalizowane rekomendacje produktów za pomocą sztucznej inteligencji.

Netflix jest jedną z godnych uwagi marek, które są pionierami w zakresie hiper-spersonalizowanych rekomendacji opartych na danych w czasie rzeczywistym.

W tym artykule wyjaśnimy, w jaki sposób sztuczna inteligencja zapewnia doskonałą obsługę klienta i dlaczego spersonalizowane rekomendacje produktów mają kluczowe znaczenie dla poprawy wartości życiowej klienta.

Ale zanim to nastąpi, oto lista interesujących statystyk, które powinieneś znać,

Hiper-spersonalizowane rekomendacje produktów Statystyki danych

• 62% klientów oczekuje, że marki będą wyświetlać spersonalizowane rekomendacje produktów, aby utrzymać lojalność wobec marki.
• 49% klientów twierdzi, że stanie się stałymi nabywcami, jeśli firmy zdecydują się oferować hiper-spersonalizowane produkty.

Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji

Dane są podstawą sztucznej inteligencji. Ilość danych generowanych każdego dnia wynosi 328,77 milionów terabajtów danych. Daje to marketerom niesamowite możliwości badania grupy docelowej i jej preferencji.

Ta infografika od ZDNET pokazuje wszystko, co powinniśmy wiedzieć jako marketerzy. Pokazuje cykl życia danych od ich gromadzenia do podejmowania decyzji.

Źródło

Gromadzenie i przetwarzanie danych

Dane są gromadzone z różnych źródeł. Niektóre z istotnych źródeł danych wykorzystywanych przez marketerów obejmują;

• Usługi w chmurze obejmują CRM, usługi, sprawy, cyfrowe ślady, śledzenie, eCommerce, analizy mediów społecznościowych, analizy zewnętrzne itp.
• Urządzenia mobilne, internetowe i urządzenia, które mogą dostarczać danych o interakcji z aplikacjami, lokalizacji, wzorcach kliknięć i danych kontekstowych.
• Systemy korporacyjne, które składają się z systemu rekordów, kompleksowych danych podróży
• Systemy wirtualne, w tym technologie AR/VR, metaverse itp.
• Duże zbiory zebranych danych są analizowane przy użyciu zaawansowanych technologii, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, aby zapewnić klientom hiper-spersonalizowane rekomendacje.

Zaawansowana analityka dla wglądu w potrzeby klientów

Aby uzyskać zaawansowaną analitykę w celu uzyskania informacji o klientach, marketerzy muszą gromadzić dane dotyczące następujących parametrów;

• Dane demograficzne i psychograficzne - zapewniają kompleksowe podejście do idealnego klienta, w tym jego lokalizacji, płci, wieku, dochodów, pracy, zainteresowań, osobistych preferencji oraz stylu życia i wartości.
• Dane behawioralne - obejmują zachowanie kupujących online, w tym zakupy produktów, porzucone karty, historię przeglądania i kliknięcia.
• Historia transakcji - Historia zakupów obejmuje liczbę zakupów, ich częstotliwość i rodzaje zakupionych przedmiotów.
• Dane dotyczące interakcji - obejmują wszystkie wskaźniki zaangażowania zarówno w mediach społecznościowych, jak i na stronie internetowej, w tym współczynniki odrzuceń, współczynniki otwarć wiadomości e-mail, udostępnienia, komentarze, polubienia, obserwujących itp.
• Analiza sentymentalna - jest to miara zadowolenia klientów z produktu. Obejmuje parametry takie jak opinie klientów i recenzje na stronach produktów.

Wykorzystanie danych w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja umożliwia firmom przetwarzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym. W rezultacie reagują one w czasie rzeczywistym, aby zapewnić hiper-spersonalizowane rekomendacje produktów.

Kluczem jest wyświetlanie klientowi właściwego produktu w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że jeśli klient szuka kasku rowerowego na Amazon, wyświetlany jest najlepszy produkt wraz z zachętą dla idealnego klienta, dzięki czemu zakup jest nieodparty, a podróż zakupowa płynna.

Wystarczy spojrzeć na tę spersonalizowaną ofertę z opcją "darmowej dostawy". Zwiększa to zaangażowanie i lojalność klientów oraz zachęca odwiedzających do podjęcia działań.

Dostosowywanie rekomendacji dzięki uczeniu maszynowemu

Modelowanie predykcyjne preferencji klientów

Ujmijmy to w prosty sposób.

Algorytmyuczenia maszynowego wykorzystują duże zbiory danych, aby pomóc zrozumieć przyszłe preferencje klientów w celu kierowania hiperpersonalizowanych rekomendacji produktów. Wykorzystuje model matematyczny do przewidywania przyszłych trendów, preferencji i zachowań klientów w oparciu o poprzednie i bieżące dane.

ML może przewidywać i szacować wskaźniki zaangażowania i jakość potencjalnych klientów na konkretnej stronie produktu. Może również informować o rzeczywistych wynikach. Na przykład uczenie maszynowe może pomóc przewidzieć liczbę zwrotów produktów w przyszłości (w przypadku, gdy w przeszłości były jakieś zwroty produktów). Pozwala to marketerom skupić się i promować produkty, które sprzedają się najlepiej.

Analiza kontekstowa w celu uzyskania odpowiednich sugestii

Analiza kontekstowa wyświetla produkty w oparciu o określony kontekst. Wykorzystuje ona odpowiednie punkty danych, aby przedstawić odpowiednie sugestie.

Analiza kontekstowa dostarcza spostrzeżeń opartych na konkretnej funkcji produktu, o której dyskutują lub rozmawiają odbiorcy. Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują zaawansowaną technologię do przekształcania każdego zapytania w pojedynczy punkt danych, analizowania danych i prezentowania odpowiednich sugestii.

Na przykład eBay wykorzystuje ML do segmentowania zapytań klientów na podstawie ceny, w tym rabatów, promocji i ofert specjalnych. I odpowiednio wyświetla produkty.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w personalizacji

NLP w personalizacji wyodrębnia spostrzeżenia z komunikacji z klientem wyrażonej za pomocą tekstu i wizualizacji w celu wyświetlenia rekomendacji produktów.

Analiza nastrojów dla ulepszonych rekomendacji

Jak sama nazwa wskazuje, analiza sentymentu jest miarą zadowolenia klientów z produktu. Jest to tekstowa analiza emocji, postaw i uczuć wyrażonych za pomocą tekstu/słów na podstawie opinii klientów i recenzji na stronach produktów.

Analiza nastrojów wykorzystuje NLP, który segmentuje różne punkty danych na podstawie tekstu. Tekst jest klasyfikowany jako zdania negatywne, neutralne lub pozytywne. Marki wykorzystują treści generowane przez użytkowników i analizują je za pomocą następujących metod, aby zapewnić hiper-spersonalizowane rekomendacje;

• Techniki uczenia głębokiego
• Metody oparte na regułach
• Techniki uczenia maszynowego
• Siła nastrojów
• Metody wykrywania
• Metody oparte na inteligencji roju
• Metody rozszerzania leksykonu nastrojów
• Metody bayesowskie
• Metody oparte na wzorcach

Analiza predykcyjna

Zasadniczo NLP koncentruje się na "przewidywaniu następnego słowa", które naśladuje ludzką mowę. Model jest szkolony do analizowania sekwencji zdań z danych wejściowych i przewidywania tekstu lub słów. W rezultacie dostarcza odpowiedzi na zapytania użytkowników w najdokładniejszy sposób, zwiększając prawdopodobieństwo konwersji.

Świetnym zastosowaniem NLP do analizy predykcyjnej są chatboty i wirtualni asystenci. Wykorzystują one generowanie języka naturalnego (NLG) do tworzenia konwersacyjnych odpowiedzi na zapytania klientów.

Chatboty i wirtualni asystenci dla zaangażowania w czasie rzeczywistym

Zarówno wirtualni asystenci, jak i chatboty wykorzystują NLP i sztuczną inteligencję do przekształcania tekstu i zapytań głosowych w ustrukturyzowane dane.

• Chatboty odpowiadają na pytania w czasie rzeczywistym.
• Wirtualni asystenci wykonują zadania administracyjne.

Wykorzystują one zaawansowaną technologię, aby zrozumieć zapytania lub żądania użytkownika i udzielać odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Chatboty i wirtualni asystenci zapewniają spersonalizowane doświadczenie na różnych platformach, odpowiadając na e-maile, planując spotkania, zarządzając żądaniami klientów, odpowiadając na zapytania, rezerwując rezerwacje itp.

68% klientów uwielbia chatboty ze względu na ich wydajność i zaangażowanie w czasie rzeczywistym. Wzmacniają one wiarygodność marki i lojalność dzięki nieprzerwanemu zaangażowaniu klientów, zwiększonemu generowaniu leadów i spersonalizowanym rekomendacjom.

Zarówno Siri, jak i Alexa są doskonałymi przykładami wirtualnych asystentów klienta, którzy zapewniają płynną obsługę klienta.

Źródło

Rozpoznawanie obrazów i preferencje wizualne

Wizualna interpretacja danych

Rozpoznawanie obrazów wykorzystuje uczenie maszynowe i głębokie uczenie do wykrywania i identyfikowania obiektów i ich cech na obrazie cyfrowym. Rozpoznaje zestaw danych obrazów, rozpoznaje wzorce i identyfikuje różne obiekty.

Funkcja rozpoznawania obrazu głębokiego uczenia jest imponująca. Potrafi zidentyfikować dowolny obraz i jego kontekst. Na przykład, głębokie uczenie może powiedzieć ci, czy twój futrzany przyjaciel śpi, czy po prostu siedzi na twojej kanapie.

Technologia ta wykorzystuje duże zestawy obrazów wizualnych i analizuje je w celu znacznej poprawy wydajności i dokładności rozpoznawania obrazów. Im więcej danych, tym lepiej!

Algorytmy rekomendacji oparte na obrazach

W oparciu o historię przeglądania treści wizualnych na platformach takich jak Pinterest, sztuczna inteligencja zaleca odbiorcom odpowiedni rodzaj treści. Sztuczna inteligencja sugeruje spersonalizowane produkty, rozpoznając rodzaje produktów, z którymi klienci wchodzą w interakcję, zapewniając spersonalizowane doświadczenie, jak nigdy dotąd.

Google Lens

Google Lens przekształcił wyszukiwanie treści wizualnych za pomocą technologii rozpoznawania obrazu. Wykorzystuje analizę danych wejściowych przy użyciu ML i DL oraz zapewnia spersonalizowane wyniki wyszukiwania i informacje.

Możesz przeciągnąć lub przesłać obraz do Google Lens i kliknąć opcję "szukaj", aby zobaczyć wszystkie odpowiednie rekomendacje.

Źródło obrazu

Ulepszanie rekomendacji za pomocą danych wizualnych

Innym świetnym przykładem ulepszania rekomendacji za pomocą danych wizualnych jest ASOS, słynna marka modowa!

ASOS

ASOS wykorzystuje sztuczną inteligencję do ulepszania rekomendacji produktów za pomocą danych wizualnych. Funkcja "Style Match" słynnego sklepu z modą pozwala użytkownikom przesyłać zdjęcia i wyświetlać odpowiednie produkty, przyspieszając proces zakupu.

Ta funkcja jest obecnie dostępna w aplikacji ASOS na iOS i Androida.

Źródło

Uczenie się ze wzmocnieniem dla rekomendacji adaptacyjnych

Wdrożenie sztucznej inteligencji w celu hiperpersonalizacji rekomendacji produktów zapewnia niesamowitą możliwość ciągłego uczenia się na podstawie opinii użytkowników.

W oparciu o rekomendacje adaptacyjne do zmieniających się preferencji, firmy mogą dostarczać odpowiedni rodzaj produktów właściwym odbiorcom.

Kluczowe jest jednak zrównoważenie eksploracji i eksploatacji podczas hiperpersonalizacji rekomendacji produktów.

Pokonywanie wyzwań i zapewnianie prywatności

Gromadzenie i analiza danych

Dane są cenne, dają marketerom wiele możliwości. Prawdziwym wyzwaniem jest jednak gromadzenie i analiza danych. Marketerzy muszą polegać na zaawansowanych systemach, takich jak usługi w chmurze, urządzenia mobilne i internetowe, systemy korporacyjne i systemy wirtualne, aby przechwytywać punkty danych, a następnie je analizować.

Po drugie, dane są zbierane z różnych źródeł, dlatego okazują się bardzo fragmentaryczne. Analiza tych danych przy użyciu jednej metody daje stronnicze wyniki. Zwykłe ludzkie zdolności nie wystarczą do analizy danych, dlatego firmy muszą korzystać z zaawansowanych technologii, takich jak AI, ML i Deep Learning.

Radzenie sobie z kwestiami jakości danych i stronniczości

Wysokiej jakości dane są kluczem do wydajności sztucznej inteligencji. Jeśli rozważane dane są źle oznaczone, wyniki mogą być niedokładne. Marketerzy mogą temu zaradzić, prawidłowo oznaczając dane, czy to tekst, obrazy czy inne elementy wizualne, aby uniknąć stronniczych wyników.

Wymagania dotyczące skalowalności i infrastruktury

Skalowanie działalności przy użyciu sztucznej inteligencji jest trudne, ponieważ wymaga wkładu zarówno ze strony wykorzystywanych zasobów ludzkich, jak i infrastruktury, w tym systemów i oprogramowania.

Rozwiązywanie problemów związanych z prywatnością

W przypadku przetwarzania danych na dużą skalę istnieje znaczne ryzyko naruszenia prywatności. Aby utrzymać lojalność i zaufanie klientów, należy z wyprzedzeniem informować o przejrzystości danych. Firmy muszą przestrzegać przepisów, w tym CCPA, RODO itp.

Przyszłe kierunki hiperpersonalizacji

Integracja sztucznej inteligencji z urządzeniami IoT

Sztuczna inteligencja to nie tylko rewolucja, to cała ewolucja. Ta najnowocześniejsza technologia idzie jeszcze dalej w zapewnianiu spersonalizowanego doświadczenia dzięki integracji sztucznej inteligencji z urządzeniami IoT.

Spersonalizowane zalecenia dotyczące zdrowia i dobrego samopoczucia

Hiperpersonalizacja staje się popularna we wszystkich branżach, szczególnie w dziedzinie zdrowia i dobrego samopoczucia.

Aplikacje te wykorzystują dane na poziomie szczegółowym, aby oferować spersonalizowane rekomendacje, takie jak treningi, dieta i plany żywieniowe oparte na różnych parametrach, takich jak,

• Profile hormonalne
• Stan emocjonalny poszczególnych osób
• Analiza sentymentalna

Personalizacja predykcyjna w rozwijających się branżach

Potencjał, jaki sztuczna inteligencja oferuje firmom, pomoże im pozbyć się podejścia "jeden rozmiar dla wszystkich" w rozwijających się branżach.

Dzięki zaawansowanej technologii sztuczna inteligencja zakłóciła funkcjonowanie branż, w tym opieki zdrowotnej, fitness, sportu, urody i odnowy biologicznej itp. W przyszłości sztuczna inteligencja umożliwi markom dostarczanie rekomendacji opartych na danych w czasie rzeczywistym, a nawet na rozpoznawaniu twarzy, aby zapewnić dokładne rekomendacje.

Wnioski

Sztuczna inteligencja przynosi kopalnię złota możliwości, umożliwiając firmom laserowe ukierunkowanie spersonalizowanych rekomendacji produktów w celu zwiększenia zwrotu z inwestycji i obniżenia kosztów pozyskiwania klientów.

Firmy wykorzystujące i dostosowujące się do trendów i technologii AI odnoszą sukcesy w zapewnianiu zwycięskiej obsługi klienta. Chociaż sztuczna inteligencja niesie ze sobą wiele wyzwań związanych z danymi, firmy muszą zapewnić sobie odpowiednie zasoby i systemy do płynnego skalowania.