Utnyttja AI för hyperpersonaliserade produktrekommendationer

Introduktion

AI håller på att omforma framtidens marknadsföring. Dagens företag förlitar sig på historiska data och realtidsdata för att kunna erbjuda en otrolig användarupplevelse och hyperpersonaliserade produktrekommendationer med AI.

Netflix är ett av de anmärkningsvärda varumärken som är pionjärer inom hyperpersonaliserade rekommendationer baserade på realtidsdata.

I den här artikeln kommer vi att förklara hur AI ger en bra kundupplevelse och varför personliga produktrekommendationer är avgörande för att förbättra en kunds livsvärde.

Men innan dess kommer här en lista med intressant statistik som du bör känna till,

Hyperpersonaliserade produktrekommendationer Datastatistik

• 62% av kunderna förväntar sig att varumärken ska visa personliga produktrekommendationer för att upprätthålla varumärkeslojaliteten.
• 49% av kunderna säger sig bli återkommande köpare om företagen väljer att erbjuda hyperpersonaliserade produkter.

AI-driven dataanalys

Data är ryggraden i AI. Den mängd data som genereras varje dag är 328,77 miljoner terabyte data. Detta ger marknadsförare otroliga möjligheter att studera målgruppen och deras preferenser.

Denna infografik från ZDNET visar allt som vi bör veta som marknadsförare. Den avslöjar livscykeln för data från insamling till beslutsfattande.

Källa

Insamling och bearbetning av data

Data samlas in genom olika källor. Några av de viktigaste datakällorna som marknadsförare använder inkluderar;

• Molntjänsterna omfattar CRM, tjänster, ärenden, digitala fotspår, spårning, e-handel, insikter om sociala medier, externa insikter etc.
• Mobil, webb och enheter som kan tillhandahålla data om appinteraktion, plats, klickmönster och kontextuella data
• Företagssystem som består av ett system av register, end-to-end resedata
• Virtuella system, inklusive AR/VR-teknik, metaverse, etc.
• De stora datamängder som samlas in analyseras med hjälp av avancerad teknik, artificiell intelligens, maskininlärning och deep learning för att ge kunderna hyperpersonaliserade rekommendationer.

Avancerad analys för kundinsikter

För att få avancerade analyser för kundinsikter behöver marknadsförare samla in data om följande parametrar;

• Demografi och psykografi - ger en helhetsbild av den ideala kunden, inklusive plats, kön, ålder, inkomst, jobb, intressen, personliga preferenser samt livsstil och värderingar.
• Beteendedata - Det inkluderar beteendet hos online-shoppare inklusive produktköp, övergivna kort, surfhistorik och klick.
• Transaktionshistorik - Inköpshistorik omfattar antalet inköp, hur ofta de har gjorts och vilken typ av varor som har köpts.
• Interaktionsdata - Här ingår alla engagemangsfrekvenser både på sociala medier och på webbplatsen, inklusive avvisningsfrekvenser, öppningsfrekvenser för e-post, delningar, kommentarer, likes, följare osv.
• Sentimental analys - Detta är ett mått på hur nöjda dina kunder är med produkten. Det inkluderar parametrar som kundfeedback och recensioner på dina produktsidor.

Utnyttjande av data i realtid

AI gör det möjligt för företag att säkerställa bearbetning och dataanalys i realtid. Som ett resultat svarar de i realtid för att säkerställa hyperpersonaliserade produktrekommendationer.

Nyckeln är att visa rätt produkt för kunden i realtid. Om en kund letar efter en cykelhjälm på Amazon visas den bästa produkten tillsammans med ett incitament för den ideala kunden, vilket gör köpet oemotståndligt och köpresan sömlös.

Titta bara på det här personliga erbjudandet med alternativet "fri leverans". Detta förbättrar kundengagemanget och lojaliteten och lockar besökaren att vidta åtgärder.

Skräddarsydda rekommendationer genom maskininlärning

Prediktiv modellering för kundpreferenser

Låt oss uttrycka det enkelt.

Maskininlärningsalgoritmer använder stora datamängder för att hjälpa dig att förstå framtida kundpreferenser för att driva hyperpersonalisering av produktrekommendationer. Den använder en matematisk modell för att förutsäga framtida kundtrender, preferenser och kundbeteenden baserat på tidigare och aktuella data.

ML kan förutsäga och uppskatta engagemanget och kvaliteten på leads på den specifika produktsidan. Det kan också berätta för dig de faktiska resultaten. Till exempel kan maskininlärning hjälpa dig att förutsäga hur många produktreturer som kommer att ske i framtiden (om det finns några produktreturer i det förflutna). Detta gör det möjligt för marknadsförare att fokusera och marknadsföra de produkter som säljer bäst.

Kontextuell analys för relevanta förslag

Kontextuell analys tar fram produkter baserat på specifika sammanhang. Den använder relevanta datapunkter för att ge lämpliga förslag.

Kontextuell analys ger insikter baserade på den specifika produktfunktion som publiken diskuterar eller pratar om. Algoritmer för maskininlärning använder avancerad teknik för att omvandla varje fråga till en enda datapunkt, analysera data och visa relevanta förslag.

eBay använder till exempel ML för att segmentera kundförfrågningar baserat på pris, inklusive rabatter, kampanjer och specialerbjudanden. Och visar produkter i enlighet med detta.

Naturlig språkbehandling (NLP) i personalisering

NLP i personalisering extraherar insikter från kundkommunikation uttryckt genom text och visuella bilder för att visa produktrekommendationer.

Sentimentanalys för förbättrade rekommendationer

Som namnet antyder är sentimentanalys ett mått på hur nöjda dina kunder är med produkten. Det är en textuell analys av känslor, attityder och känslor, uttryckta genom text/ord baserat på kundfeedback och recensioner på dina produktsidor.

Sentimentanalys använder NLP för att segmentera olika datapunkter baserat på text. Texten klassificeras i negativa, neutrala eller positiva meningar. Varumärken utnyttjar användargenererat innehåll och analyserar det genom följande metoder för att ge hyperpersonaliserade rekommendationer;

• Tekniker för djupinlärning
• Regelbaserade metoder
• Tekniker för maskininlärning
• Sentiment styrka
• Metoder för detektering
• Metoder baserade på svärmintelligens
• Metoder för utvidgning av sentimentlexikon
• Bayesianska metoder
• Mönsterbaserade metoder

Prediktiv analys

I grund och botten fokuserar NLP på "prediktion av nästa ord" som efterliknar mänskligt tal. Modellen tränas för att analysera sekvensen av meningar från indata och förutsäga texten eller orden. Som ett resultat ger den svar på användarens frågor på det mest exakta sättet, vilket förbättrar sannolikheten för konverteringsfrekvenser.

En bra tillämpning av NLP för prediktiv analys är chatbots och virtuella assistenter. De använder generering av naturligt språk (NLG) för att skapa konversationssvar på kundfrågor.

Chatbots och virtuella assistenter för engagemang i realtid

Både virtuella assistenter och chatbots använder NLP och AI för att omvandla text- och röstfrågor till strukturerad data.

• Chatbots svarar på frågor i realtid.
• Virtuella assistenter utför administrativa uppgifter.

De använder avancerad teknik för att förstå frågor eller önskemål från användaren och ger svaren i realtid. Chatbots och virtuella assistenter ger en personlig upplevelse på olika plattformar genom att svara på e-post, schemalägga möten, hantera kundförfrågningar, svara på frågor, boka reservationer etc.

68% av kunderna älskar chatbots på grund av deras effektivitet och engagemang i realtid. De stärker varumärkets trovärdighet och lojalitet med oavbruten kundkontakt, ökad leadgenerering och personliga rekommendationer.

Både Siri och Alexa är bra exempel på virtuella kundassistenter som ger en sömlös kundupplevelse.

Källa

Bildigenkänning och visuella preferenser

Tolkning av visuella data

Bildigenkänning använder maskininlärning och djupinlärning för att upptäcka och identifiera ett objekt och dess egenskaper i en digital bild. Den känner igen en datauppsättning av bilder, känner igen mönster och identifierar olika objekt.

Funktionen för bildigenkänning i deep learning är imponerande. Den kan identifiera vilken bild som helst och dess sammanhang. Deep Learning kan till exempel berätta om din lurviga vän sover eller bara sitter på soffan.

Tekniken använder stora uppsättningar visuella bilder och analyserar dem för att avsevärt förbättra effektiviteten och noggrannheten i bildigenkänningen. Ju mer data, desto bättre!

Algoritmer för bildbaserade rekommendationer

Baserat på surfhistoriken för det visuella innehållet på plattformar som Pinterest rekommenderar AI rätt typ av innehåll till publiken. AI föreslår personliga produkter genom att känna igen de typer av produkter som kunderna interagerar med och ger en personlig upplevelse som aldrig förr.

Google Lens

Googles Lens har förändrat sökningen efter visuellt innehåll med hjälp av teknik för bildigenkänning. Den använder inmatningsanalys med ML och DL och ger personligt anpassade sökresultat och information.

Du kan dra eller ladda upp en bild till Google Lens och klicka på alternativet "sök" för att se alla relevanta rekommendationer.

Bildkälla

Förbättrade rekommendationer med visuell input

Ett annat bra exempel på att förbättra rekommendationer med visuell input är ASOS, det berömda modevarumärket!

ASOS

ASOS använder AI för att förbättra produktrekommendationer med visuell input. Funktionen "Style Match" i den berömda modebutiken gör det möjligt för användarna att ladda upp en bild och visa rätt produkter för att påskynda köpresan.

Denna funktion är tillgänglig i ASOS-appen för iOS och Android för tillfället.

Källa

Förstärkningsinlärning för adaptiva rekommendationer

Att implementera AI för hyperpersonaliserade produktrekommendationer ger en otrolig möjlighet till kontinuerligt lärande från användarfeedback.

Baserat på de anpassningsbara rekommendationerna till de föränderliga preferenserna kan företagen tillhandahålla rätt typ av produkter till rätt målgrupp.

Det är dock viktigt att balansera utforskning och utnyttjande när man hyperpersonaliserar produktrekommendationer.

Att övervinna utmaningar och säkerställa integritet

Datainsamling och dataanalys

Data är värdefulla och ger många möjligheter för marknadsförare. Den verkliga utmaningen är dock datainsamling och dataanalys. Marknadsförare måste förlita sig på avancerade system som molntjänster, mobila enheter och webbenheter, företagssystem och virtuella system för att samla in datapunkter och sedan analysera dem.

För det andra samlas data in från olika källor, därför visar det sig vara mycket fragmenterat. Att analysera dessa data med en metod ger snedvridna resultat. Enbart mänsklig kapacitet räcker inte för att analysera data, därför behöver företag använda avancerad teknik som AI, ML och Deep Learning.

Hantering av problem med datakvalitet och bias

Kvalitetsdata är nyckeln till AI:s effektivitet. Om datan i fråga är dåligt märkt kan resultaten bli felaktiga. Marknadsförare kan övervinna detta genom att tagga data korrekt, oavsett om det är text, bilder eller andra visuella bilder för att undvika partiska resultat.

Hantering av krav på skalbarhet och infrastruktur

Att skala upp sin verksamhet med hjälp av AI är en utmaning, eftersom det kräver insatser från både de mänskliga resurser som ni använder och infrastrukturen, inklusive system och programvara.

Hantering av integritetsfrågor

Det finns en betydande risk för integritetsintrång när man hanterar data i stor skala. För att behålla kundernas lojalitet och förtroende bör ni se till att kommunicera transparensen kring data i förväg. Företagen måste följa reglerna, inklusive CCPA, GDPR, etc.

Framtida inriktning för hyperpersonalisering

Integrering av AI med IoT-enheter

AI är inte bara en revolution, det är en hel evolution. Denna banbrytande teknik går ännu längre när det gäller att tillhandahålla en laserfokuserad personlig upplevelse med integrationen av AI med IoT-enheter.

Personliga rekommendationer för hälsa och välbefinnande

Hyperpersonalisering blir allt populärare i alla branscher, särskilt inom hälsa och välbefinnande.

Dessa applikationer använder data på detaljnivå för att erbjuda personliga rekommendationer som träningspass, diet och näringsplaner baserat på olika parametrar som t.ex,

• Hormonella profiler
• Det känslomässiga tillståndet hos individerna
• Sentimental analys

Prediktiv personalisering i tillväxtbranscher

Med den potential som AI erbjuder företagen kommer det att hjälpa dem att bli av med "en storlek passar alla"-strategin inom tillväxtbranscher.

Med sin avancerade teknik har AI förändrat branscher som hälsovård, fitness, sport, skönhet och välbefinnande etc. I framtiden kommer AI att göra det möjligt för varumärken att ge rekommendationer baserade på realtidsdata, och det kan till och med baseras på ansiktsigenkänning för att ge exakta rekommendationer.

Slutsats

AI innebär en guldgruva av möjligheter som gör det möjligt för företag att laserfokusera personliga produktrekommendationer för att öka ROI och minska kundanskaffningskostnaderna.

Företag som utnyttjar och anpassar sig till AI-trender och AI-teknik lyckas erbjuda en vinnande kundupplevelse. Även om AI medför en hel del utmaningar kopplade till data måste företagen skaffa sig rätt resurser och system för att kunna skala upp sömlöst.