Hiper Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri için Yapay Zekadan Yararlanma

Giriş

Yapay zeka pazarlamanın geleceğini yeniden şekillendiriyor. Günümüzde işletmeler, yapay zeka ile inanılmaz bir kullanıcı deneyimi ve hiper-kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlamak için geçmiş ve gerçek zamanlı verilere güveniyor.

Netflix, gerçek zamanlı verilere dayalı hiper-kişiselleştirilmiş önerilere öncülük eden önemli markalardan biridir.

Bu makalede, yapay zekanın nasıl mükemmel bir müşteri deneyimi sağladığını ve kişiselleştirilmiş ürün önerilerinin bir müşterinin yaşam değerini artırmak için neden çok önemli olduğunu açıklayacağız.

Ancak, bundan önce bilmeniz gereken ilginç istatistiklerin bir listesini burada bulabilirsiniz,

Hiper-Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri Veri İstatistikleri

• Müşterilerin%62 'si marka sadakatini sürdürmek için markaların kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmasını bekliyor.
• Müşterilerin %49'u, işletmelerin hiper-kişiselleştirilmiş ürünler sunmayı tercih etmeleri halinde tekrar alıcı olacaklarını iddia ediyor.

Yapay Zeka Destekli Veri Analizi

Veri, yapay zekanın bel kemiğidir. Günlük olarak üretilen veri miktarı, 328,77 milyon terabayt veridir. Bu, pazarlamacılara hedef kitleyi ve tercihlerini incelemek için inanılmaz fırsatlar sunuyor.

ZDNET'in hazırladığı bu infografik, pazarlamacılar olarak bilmemiz gereken her şeyi gösteriyor. Verilerin toplanmasından karar verme aşamasına kadar olan yaşam döngüsünü ortaya koyuyor.

Kaynak

Veri Toplama ve İşleme

Veriler çeşitli kaynaklar aracılığıyla toplanır. Pazarlamacıların kullandığı önemli veri kaynaklarından bazıları şunlardır;

• Bulut hizmetleri arasında CRM, hizmetler, vakalar, dijital ayak izleri, izleme, e-ticaret, sosyal medya içgörüleri, harici içgörüler vb. yer alır.
• Uygulama etkileşimi, konum, tıklama kalıpları ve bağlamsal veriler hakkında veri sağlayabilen mobil, web ve cihazlar
• Bir kayıt sisteminden, uçtan uca yolculuk verilerinden oluşan kurumsal sistemler
• AR/VR teknolojileri, metaverse vb. dahil olmak üzere Sanal Sistemler
• Toplanan büyük veri setleri, müşterilere hiper-kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için gelişmiş teknolojiler, yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme kullanılarak analiz edilir.

Müşteri İçgörüleri için Gelişmiş Analitik

Müşteri içgörülerine yönelik gelişmiş analitik elde etmek için pazarlamacıların aşağıdaki parametreler hakkında veri toplaması gerekir;

• Demografi ve psikografi - İdeal müşteriye konumu, cinsiyeti, yaşı, geliri, işi, ilgi alanları, kişisel tercihleri ve yaşam tarzı ve değerleri dahil olmak üzere bütünsel bir yaklaşım sunar.
• Davranışsal veriler - Ürün satın alımları, terk edilen kartlar, tarama geçmişi ve tıklamalar dahil olmak üzere çevrimiçi alışveriş yapanların davranışlarını içerir.
• İşlem geçmişi - Satın alma geçmişi, satın alma sayısını, sıklığını ve satın alınan ürün türlerini içerir.
• Etkileşim verileri - Hemen çıkma oranları, e-posta açılma oranları, paylaşımlar, yorumlar, beğeniler, takipçiler vb. dahil olmak üzere hem sosyal medyadaki hem de web sitesindeki tümetkileşim oranlarını içerir.
• Duygusal analiz - Bu, müşterilerinizin üründen ne kadar memnun olduklarının ölçüsüdür. Ürün sayfalarınızdaki müşteri geri bildirimleri ve yorumları gibi parametreleri içerir.

Gerçek Zamanlı Veri Kullanımı

Yapayzeka, işletmelerin gerçek zamanlı işleme ve veri analizi yapmasını sağlar. Sonuç olarak, hiper-kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlamak için gerçek zamanlı olarak yanıt verirler.

Önemli olan, müşteriye doğru ürünü gerçek zamanlı olarak göstermektir. Bu, bir müşteri Amazon'da bisiklet kaskı arıyorsa, ideal müşteriye en iyi ürünü bir miktar teşvikle birlikte göstererek satın alma işlemini karşı konulmaz ve satın alma yolculuğunu sorunsuz hale getirmek anlamına gelir.

"Ücretsiz teslimat" seçeneği içeren bu kişiselleştirilmiş teklife bir bakın. Bu, müşteri bağlılığını ve sadakatini artırır ve ziyaretçiyi harekete geçmeye teşvik eder.

Makine Öğrenimi ile Önerileri Uyarlama

Müşteri Tercihleri için Tahmine Dayalı Modelleme

Basitçe anlatalım.

Makine öğrenimi algoritmaları, hiper kişiselleştirme ürün önerilerini yönlendirmek üzere gelecekteki müşteri tercihlerini anlamanıza yardımcı olmak için büyük veri kümelerini kullanır. Önceki ve mevcut verilere dayanarak gelecekteki müşteri eğilimlerini, tercihlerini ve müşteri davranışlarını tahmin etmek için matematiksel bir model kullanır.

Makine öğrenimi, belirli bir ürün sayfasındaki potansiyel müşterilerin katılım oranlarını ve kalitesini tahmin edebilir ve tahmin edebilir. Ayrıca size gerçek sonuçları da söyleyebilir. Örneğin, makine öğrenimi gelecekte kaç ürün iadesi olacağını tahmin etmenize yardımcı olabilir (geçmişte herhangi bir ürün iadesi olması durumunda). Bu da pazarlamacıların en çok satan ürünlere odaklanmasını ve bu ürünleri tanıtmasını sağlar.

İlgili Öneriler için Bağlamsal Analiz

Bağlamsal analiz, ürünleri belirli bir bağlama göre ortaya çıkarır. Uygun önerilerde bulunmak için ilgili veri noktalarını alır.

Bağlamsal analiz, kitlenin tartıştığı veya hakkında konuştuğu belirli ürün özelliğine dayalı içgörüleri yönlendirir. Makine öğrenimi algoritmaları, her sorguyu tek bir veri noktasına dönüştürmek, verileri analiz etmek ve ilgili önerileri sergilemek için ileri teknolojiyi kullanır.

Örneğin eBay, müşteri sorgularını indirimler, promosyonlar ve özel teklifler dahil olmak üzere fiyata göre segmentlere ayırmak için makine öğrenimini kullanır. Ve ürünleri buna göre görüntüler.

Kişiselleştirmede Doğal Dil İşleme (NLP)

Kişiselleştirmede NLP, ürün önerilerini görüntülemek için metin ve görseller aracılığıyla ifade edilen müşteri iletişiminden içgörüler çıkarır.

Gelişmiş Öneriler için Duygu Analizi

Adından da anlaşılacağı gibi duygu analizi, müşterilerinizin üründen ne kadar memnun olduklarının ölçüsüdür. Ürün sayfalarınızdaki müşteri geri bildirimlerine ve incelemelerine dayalı olarak metin/kelimeler aracılığıyla ifade edilen duyguların, tutumların ve hislerin metinsel bir analizidir.

Duygu analizi, metne dayalı olarak farklı veri noktalarını segmentlere ayıran NLP'yi kullanır. Metin negatif, nötr veya pozitif cümleler olarak sınıflandırılır. Markalar, kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten yararlanır ve hiper-kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için aşağıdaki yöntemlerle analiz eder;

• Derin öğrenme teknikleri
• Kural tabanlı yöntemler
• Makine öğrenimi teknikleri
• Duyarlılık gücü
• Tespit yöntemleri
• Sürü zekası tabanlı yöntemler
• Duygu sözlüğü genişletme yöntemleri
• Bayes yöntemleri
• Örüntü tabanlı yöntemler

Tahmine Dayalı Analiz

Temel olarak NLP, insan konuşmasını taklit eden "sonraki kelime tahminine" odaklanır. Model, girdiden gelen cümle dizisini analiz etmek ve metni veya kelimeleri tahmin etmek için eğitilir. Sonuç olarak, kullanıcı sorgularına en doğru şekilde yanıt vererek dönüşüm oranlarının olasılığını artırır.

Tahmine dayalı analiz için NLP'nin harika bir uygulaması sohbet robotları ve sanal asistanlardır. Müşteri sorgularına konuşmaya dayalı yanıtlar oluşturmak için doğal dil üretimini (NLG) kullanırlar.

Gerçek Zamanlı Etkileşim için Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar

Hem sanal asistanlar hem de sohbet robotları, metin ve sesli sorguları yapılandırılmış verilere dönüştürmek için NLP ve AI kullanır.

• Sohbet robotları soruları gerçek zamanlı olarak yanıtlar.
• Sanal asistanlar idari görevleri yerine getirir.

Kullanıcıdan gelen sorguları veya talepleri anlamak ve cevapları gerçek zamanlı olarak sağlamak için ileri teknoloji kullanırlar. Sohbet robotları ve sanal asistanlar, e-postalara yanıt vererek, toplantılar planlayarak, müşteri taleplerini yöneterek, soruları yanıtlayarak, rezervasyon yaparak vb. çeşitli platformlarda kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlar.

Müşterilerin%68 'i verimlilikleri ve gerçek zamanlı etkileşimleri nedeniyle sohbet robotlarını seviyor. Kesintisiz müşteri etkileşimi, artan potansiyel müşteri oluşturma ve kişiselleştirilmiş önerilerle marka güvenilirliğini ve sadakatini güçlendiriyorlar.

Hem Siri hem de Alexa, sorunsuz müşteri deneyimi sağlayan sanal müşteri asistanlarının en iyi örnekleridir.

Kaynak

Görüntü Tanıma ve Görsel Tercihler

Görsel Veri Yorumlama

Görüntü tanıma, dijital bir görüntüdeki bir nesneyi ve özelliklerini tespit etmek ve tanımlamak için makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi kullanır. Görüntülerden oluşan bir veri kümesini tanır, desenleri tanır ve farklı nesneleri tanımlar.

Derin öğrenmenin görüntü tanıma özelliği etkileyicidir. Herhangi bir görüntüyü ve bağlamını tanımlayabilir. Örneğin, derin öğrenme size tüylü arkadaşınızın uyuduğunu mu yoksa kanepenizde mi oturduğunu söyleyebilir.

Teknoloji, görüntü tanımanın verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırmak için büyük görsel görüntü setleri kullanır ve bunları analiz eder. Ne kadar çok veri, o kadar iyi!

Görüntü Tabanlı Tavsiye Algoritmaları

Yapay zeka, Pinterest gibi platformlardaki görsel içeriğin tarama geçmişine dayanarak kitleye doğru türde içerik önerir. Yapay zeka, müşterilerin etkileşimde bulunduğu ürün türlerini tanıyarak kişiselleştirilmiş ürünler önerir ve daha önce hiç olmadığı kadar kişiselleştirilmiş bir deneyim sunar.

Google Lens

Google'ın Lens'i, görüntü tanıma teknolojisini kullanarak görsel içerik aramasını dönüştürdü. ML ve DL kullanarak girdi analizini kullanır ve kişiselleştirilmiş arama sonuçları ve bilgileri sağlar.

Bir görseli Google Lens'e sürükleyebilir veya yükleyebilir ve ilgili tüm önerileri görmek için "ara" seçeneğine tıklayabilirsiniz.

Resim kaynağı

Tavsiyelerin Görsel Girdi ile Geliştirilmesi

Tavsiyeleri görsel girdilerle geliştirmenin bir başka harika örneği de ünlü moda markası ASOS!

ASOS

ASOS, ürün önerilerini görsel girdilerle geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Ünlü moda perakendecisinin "Stil Eşleştirme" özelliği, kullanıcıların bir görsel yüklemesine ve satın alma yolculuğunu hızlandıran doğru ürünleri görüntülemesine olanak tanıyor.

Bu özellik şimdilik iOS ve Android ASOS Uygulamalarında mevcut.

Kaynak

Uyarlanabilir Öneriler için Takviyeli Öğrenme

Hiper kişiselleştirme ürün önerileri için yapay zekanın uygulanması, kullanıcı geri bildirimlerinden sürekli öğrenme için inanılmaz bir yol sağlar.

Gelişen tercihlere uyarlanabilir önerilere dayanarak, işletmeler doğru kitleye doğru türde ürünler sunabilir.

Bununla birlikte, ürün önerilerini hiper-kişiselleştirirken keşif ve sömürü arasında denge kurmak çok önemlidir.

Zorlukların Üstesinden Gelmek ve Gizliliği Sağlamak

Veri Toplama ve Veri Analizi

Veri değerlidir, pazarlamacılar için pek çok fırsat sunar. Ancak asıl zorluk veri toplama ve veri analizidir. Pazarlamacılar veri noktalarını yakalamak ve ardından bunları analiz etmek için bulut hizmetleri, mobil ve web cihazları, kurumsal sistemler ve sanal sistemler gibi gelişmiş sistemlere güvenmelidir.

İkinci olarak, veriler çeşitli kaynaklardan toplanmaktadır, bu nedenle çok parçalı olduğu ortaya çıkmaktadır. Bu verileri tek bir yöntem kullanarak analiz etmek yanlı sonuçlar verir. Yalnızca insan kapasitesi verileri analiz etmek için yeterli değildir, bu nedenle işletmelerin AI, ML ve Derin Öğrenme gibi gelişmiş teknolojileri kullanması gerekir.

Veri Kalitesi ve Önyargı Sorunlarıyla Başa Çıkma

Kaliteli veri, yapay zekanın verimliliğinin anahtarıdır. Söz konusu veriler kötü etiketlenmişse sonuçlar hatalı olabilir. Pazarlamacılar, yanlı sonuçlardan kaçınmak için metin, resim veya diğer görseller gibi verileri doğru şekilde etiketleyerek bunun üstesinden gelebilir.

Ölçeklenebilirlik ve Altyapı Gereksinimlerinin Ele Alınması

İşletmelerinizi yapay zeka kullanarak ölçeklendirmek göz korkutucudur, hem kullandığınız insan kaynaklarından hem de sistemler ve yazılımlar dahil olmak üzere altyapıdan girdi gerektirir.

Gizlilik Endişelerinin Ele Alınması

Verileri büyük ölçekte ele alırken önemli bir gizlilik ihlali riski vardır. Müşteri sadakatini ve güvenini sürdürmek için verilerin şeffaflığını önceden bildirdiğinizden emin olun. İşletmelerin CCPA, GDPR vb. düzenlemelere uyması gerekir.

Hiper-Kişiselleştirmenin Gelecekteki Yönelimleri

Yapay Zekanın IoT Cihazları ile Entegrasyonu

Yapay zeka sadece bir devrim değil, bütünüyle bir evrimdir. Bu son teknoloji, yapay zekanın IoT Cihazları ile entegrasyonu ile lazer odaklı kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlamada daha da ileri gidiyor.

Kişiselleştirilmiş Sağlık ve İyi Yaşam Önerileri

Hiper kişiselleştirme, başta sağlık ve zindelik olmak üzere tüm sektörlerde popüler hale geliyor.

Bu uygulamalar, egzersiz, diyet ve beslenme planları gibi çeşitli parametrelere dayalı kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için ayrıntılı düzeydeki verileri kullanır,

• Hormonal profiller
• Bireylerin duygusal durumu
• Duygusal analiz

Gelişmekte Olan Sektörlerde Tahmine Dayalı Kişiselleştirme

Yapay zekanın işletmelere sunduğu potansiyel, gelişmekte olan sektörlerde "herkese uyan tek beden" yaklaşımından kurtulmalarına yardımcı olacaktır.

Yapay zeka, ileri teknolojisiyle sağlık, fitness, spor, güzellik ve zindelik gibi sektörleri altüst etmiştir. Gelecekte yapay zeka, markaların gerçek zamanlı verilere dayalı öneriler sunmasını sağlayacak ve hatta doğru öneriler vermek için yüz tanımaya dayalı öneriler sunabilecektir.

Sonuç

Yapay zeka, işletmelerin yatırım getirisini artırmak ve müşteri edinme maliyetlerini azaltmak için lazer odaklı kişiselleştirilmiş ürün önerilerine olanak tanıyan bir altın madeni fırsatı sunuyor.

Yapay zeka trendlerinden ve teknolojilerinden yararlanan ve bunlara uyum sağlayan işletmeler, kazanan bir müşteri deneyimi sunmayı başarıyor. Yapay zeka verilerle ilgili pek çok zorluğu beraberinde getirirken, işletmelerin sorunsuz bir şekilde ölçeklenebilmeleri için kendilerini doğru kaynaklar ve sistemlerle güçlendirmeleri gerekiyor.