Tehisintellekti ja masinõppe võimendamise parimad tavad 2023. aastal

See aasta jääb meelde kui aasta, mil tehisintellekt (AI) ja masinõpe (ML) tõusid lõpuks lendu, pakkudes tarbijakeskseid tooteid, mis lummasid miljoneid inimesi. Generatiivne AI, sealhulgas DALL·E ja ChatGPT, näitasid seda, mida paljud inimesed juba teadsid: AI ja ML muudavad meie ühenduse ja suhtlemise viisi, eriti võrgus.

Sellel on sügav mõju, eriti alustavatele ettevõtetele, kes soovivad kiiresti välja mõelda, kuidas optimeerida ja parandada klientide kaasamist ülemaailmse pandeemia taustal, mis muutis tarbijate toodete ostmise viisi.

Kuna idufirmad liiguvad erakordselt murrangulisel hooajal, mis hõlmab ka inflatsioonisurvet, muutusi majanduslikus ebakindluses ja muid tegureid, peavad nad konkurentsis püsimiseks uuendusi tegema. AI ja ML võivad selle reaalsuseks muuta.

Hüperpersonaliseerimine on nende jõupingutuste esirinnas. McKinsey analüüs näitas, et 71 protsenti tarbijatest ootab brändidelt personaalseid kogemusi ja kolmveerand tunneb pettumust, kui neid ootusi ei täideta. Näiteks vaid umbes pooled jaemüüjatest väidavad, et neil on digitaalsed tööriistad veenva kliendikogemuse pakkumiseks.

Tööstusharu arenedes saavad tarbijatele suunatud uuendajad paremini rõhutada isikupärastatud kogemusi ja ühendusi, integreerides oma klientide kaasamiseks tehisintellekti ja ML tööriistu.

Andmed, mis on kõige olulisemad

Hüperpersonaliseerimine tugineb kliendiandmetele , mis on tänapäeva digimaastikul kõikjalolev ressurss. Kuigi liigsed või ebaolulised kliendiandmed võivad sisukanalid ummistada, võib õige teave hüperpersonaliseerimist ulatuslikult edendada. See hõlmab olulise teabe pakkumist järgmise kohta:

• Ostlemiskäitumine. Kui kaubamärgid mõistavad ostukäitumist, saavad nad müügi suurendamiseks pakkuda iteratiivset sisu, mis tugineb varasematele olukordadele.
• Ostu kavatsus. Kuigi ostja kavatsused on ostumustritega vaid lõdvalt seotud, võib see mõõdik pakkuda konteksti klientide suundumustele ja ootustele.
• Uuringud Need otsesed andmed mõõdavad klientide sentimenti, toote mõju ja teenuse tõhusust, andes ettevõtetele ülevaate oma teenusest ja võimalustest.
• Digikanalites osalemine. Kuigi mõõdikud sotsiaalsed võrgustikud võivad ettevõtteid eksitada, teised digitaalkanalite mõõdikud, nagu kulutatud aeg, ressursside allalaadimised ja külastuste sagedus, võivad anda selge suuna.

Põhimõtteliselt ei saanud neid andmeid varem koguda, koondada ja kliendikogemusele rakendada, kuid AI ja ML edusammud teevad selle lõpuks võimalikuks.

Kuidas AI ja ML vahet teevad

Tehisintellekti ja ML-i abil saab analüüsida klientide andmeid ja teha ennustusi selle kohta, mida nad võivad brändikogemuse põhjal järgmiseks soovida. Söötes ML-mudelisse suuri andmemahtusid, saab seda õpetada tuvastama andmete sees mustreid ja seoseid, mis ei pruugi inimestele koheselt ilmneda. Seejärel kasutab mudel mustreid tulevase kliendikäitumise prognoosimiseks.

Ettevõtlikud kaubamärgid saavad neid ennustusi kasutada sihitud turunduskampaaniate, isikupärastatud tootesoovituste või isikupärastatud poekogemuste loomiseks, mis kõige tõenäolisemalt tugevdavad kliendikogemust.

Lisaks saavad AI- ja ML-tehnoloogiad luua kliendiprofiili ja kliendi ainulaadse vaate, et isikupärastada neid reaalajas tehisintellekti loodud sisu põhjal.

Näiteks kasutab silmapaistev suuhooldusbränd AI-algoritme, et soovitada hambaharjade ja muude seotud toodete tüüpe, lähtudes hambapasta eelistustest, laiendades oma haaret leibkondadele selle põhjal, kuidas pereliikmed nad hambapastat tarbivad.

Samamoodi kasutavad suuremahulised B2C-ettevõtted, kellel on keerukamate toodete edasi- ja ristmüügivõimalused, näiteks finantsasutused, tohutul hulgal kliendiandmeid, et jõuda ulatuslikult uute klientideni.

AI ja ML edendamise parimad tavad

Kuna tehnoloogia areneb edasi, kasutavad ettevõtted üha enam neid tööriistu, et saada väärtuslikku teavet klientide käitumise ja eelistuste kohta. Siiski on oluline läheneda tehisintellekti ja ML juurutamisele strateegilise mõtteviisiga ja nende võimalustest selge arusaamaga. Parimad tavad hõlmavad järgmist:

• Säilitage andmete terviklikkus. AI-algoritmid võivad olla ebatäpsed, seega peavad seda tehnoloogiat kasutavad ettevõtted olema andmete terviklikkuse säilitamisel valvsad. Nad peavad katsetama ja jälgima tootmist inimese järelevalve all. See laieneb generatiivsetele AI-tehnoloogiatele, mis võivad küll automatiseerida mõningaid protsesse, kuid on toonud piisavalt valet ja eksitavat teavet, et nõuda kõigilt brändidelt sisu hoolikalt ülevaatamist, enne kui see klientideni jõuab.

Kuna asutajad liiguvad ettearvamatul turul ja tarbijad nõuavad rohkem isikupärastatud kogemusi, muutuvad AI ja ML üha enam innovatsiooni olulisteks tööriistadeks. Ostukäitumise, ostja kavatsuste, küsitluste vastuste ja digitaalse kaasatuse kohta saadud andmeid kasutades saavad ettevõtted oma klientidest igakülgset arusaama ning kasutada tehisintellekti ja ML-i oma vajaduste ja eelistuste ennustamiseks.

Seetõttu on oluline, et ettevõtted eelistaksid hüperpersonaliseerimist ja jääksid nende tehnoloogiate kasutuselevõtuga ja nende rakendamise parimaid tavasid järgides konkurentidest ees. Seda tehes saavad idufirmad teha uuendusi kliendi tempos ja pakkuda isikupärastatud kogemusi, mida tarbijad ootavad valgusaastate jooksul, võrreldes varasema kiirusega.