Personalizacija 2.0: Od početnih paketa do preporuka koje pokreće veštačka inteligencija

02. 03. 2023.

U trenutnom poslovnom okruženju, postoji neverovatna potreba da ostanete konkurentni, povećate stope konverzije, pojačate programe lojalnosti i poboljšate korisničko iskustvo tokom kupovine. Zbog toga su sistemi preporuka postali sastavni deo strategija vođenih podacima.

U zavisnosti od vašeg krajnjeg cilja, dostupnih podataka i tehničkih resursa, možete koristiti različite modele preporuke da biste ih postigli.

Hajde da počnemo tako što ćemo objasniti preporuke za početni paket i videti koliko su od pomoći.

Zatim ćemo dublje zaroniti u preporuke koje pokreće veštačka inteligencija i objasniti kako one podržavaju vaše poslovne ciljeve i planove.

Na kraju, hajde da razgovaramo o sledećem

Startni paket sistema preporuka

Nepersonalizovani sistemi preporuka obično daju preporuke koje su rezultat generičkih obrazaca identifikovanih u okviru agregiranih podataka.  U kompaniji Things Solver, nazivamo ih startnim paketom sistema preporuka.

Na primer, preporuke zasnovane na najprodavanijim proizvodima svih vremena ili proizvodima u trendu su najpopularnije nepersonalizovane preporuke. Obično rade u velikom broju slučajeva, ali ne pokazuju da slušamo i razumemo naše klijente.

Druga vrsta nepersonalizovanih preporuka uključuje preporuke za nove proizvode. One su povezane sa problemom „hladnog starta“ gde većina modela preporuka ne može da odgovori na potrebu da preporuči nešto novo, ali je relevantna za dotičnog kupca.

Naravno, postoje načini da se ovo prevaziđe. Zahtevaju korišćenje inteligencije i analitike kako bi se pronašlo rešenje – korišćenje obrazaca preporuka sličnih proizvoda ili identifikovanje ranih usvajača koji izražavaju interesovanje za nove ponude.

Sve u svemu, preporuke za početni paket su jeftina, jednostavna i zgodna rešenja za scenarije gde su identifikacija kupaca ili dugoročno praćenje kupovine zahtevni. U ovom slučaju, jedini način je oslanjanje na agregiranu statistiku poput:

• Preporuka na blagajni,
• Promo banera u prodavnicama/ulicama, ili
• Preporuke za početnu stranicu u veb-prodavnici.

Međutim, ako su vam ove informacije dostupne, personalizovani sistemi preporuka mogu značajno nadmašiti nepersonalizovane sisteme preporuka.

Hajde da vidimo kako.

Predstavljanje personalizacije

Kako vaši resurski podataka rastu, rastu i mogućnosti za izgradnju delotvornog modela sistema preporuka. Preduzeća moraju prepoznati ovaj potencijal, pošto bi neuspeh u iskorištavanju dostupnih podataka predstavljao propuštenu priliku.

Ovde personalizacija stupa na scenu. Personalizovani sistemi preporuka se oslanjaju na obrasce identifikovane u podacima kojima imaju pristup.

Hajde da to demonstriramo kroz dva različita primera – sistemi preporuka zasnovani na istoriji i namerama.

Sistemi preporuka zasnovani na istoriji

Najjednostavniji, ali najefikasniji je sistem preporuka zasnovan na istoriji. Predlaže proizvode koje su kupci ranije kupili i koje će verovatno ponovo kupiti.

• Da li je personalizovan? Da, pošto svaki kupac dobija poseban skup preporučenih proizvoda.
• Da li je relevantan? Apsolutno, s obzirom na sklonost kupovini proizvoda iz prošlih transakcija.
• Da li ga pokreće veštačka inteligencija? Nije nužan, jer se može napraviti pomoću različitih filtera, grupisanja i agregacija.

Sistemi preporuka zasnovani na nameri

Još jedan koristan model preporuke je sistem preporuka zasnovan na nameri. Ova preporuka predlaže proizvode koje je kupac više puta pregledao u veb-prodavnici ili dodao u svoju korpu bez kupovine.

Personalizovan je, relevantan je i rezultat je jednostavne kombinacije filtera i agregacija.

–

Kao što vidite, personalizovane preporuke su neophodne kada je identifikacija kupaca moguća, a istorija interakcija ili kupovina proizvoda je akumulirana. One su odlične za takozvanu strategiju eksploatacije – predlaganje relevantnih proizvoda na osnovu interesovanja kupaca.

Ali šta je sa drugim interesocanjima koja kupac još nije eksplicitno pokazao?

Ovo je jedna od oblasti gde veštačka inteligencija može biti od koristi! Omogućava nam da upravljamo ovim izazovom i otkrijemo namere kupaca pre nego što ih klijent eksplicitno otkrije ili čak sazna.

Kako?

AI to postiže ispitivanjem kupaca koji su slični ili analizom proizvoda koji su na neki način povezani sa onima za koje je korisnik zainteresovan.

Sistemi preporuka vođeni veštačkom inteligencijom

Sistemi preporuka vođeni veštačkom inteligencijom su efikasan način za analizu preferencija, namera i potreba kupaca u svakoj prilici.

Razvijeni su različiti sistemi preporuka, koji koriste AI strategije kroz različita sočiva. Ovi sistemi se kreću od onih najjednostavnijih kao što je kolaborativno filtriranje do sofisticiranijih pristupa kao što su preporuke zasnovane na sadržaju koje pokreću NLP algoritmi ili sistemi preporuka koji koriste grafikone neuronske mreže.

Sistemi preporuka sa veštačkom inteligencijom su odlični u otkrivanju dugoročnih obrazaca koji odražavaju preferencije kupaca, čak i u svetlu nedavnih događaja.

Na primer, oni mogu da identifikuju kupca koji je upućen u tehnologiju sa sklonošću ka uređajima u crnoj boji i preporuče najnoviji crni iWatch dok kupac pregleda Apple proizvode.

Iako preporuke veštačke inteligencije daju efikasne i potpuno personalizovane rezultate, ponekad mogu predstavljati izazove u pogledu resursa i brzine. Različiti modeli se oslanjaju na različite parametre, pri čemu su neki pod velikim uticajem obima proizvoda ili transakcija, dok drugi zavise od dostupnih atributa proizvoda.

Shodno tome, njihove performanse mogu opteretiti memoriju i korišćenje CPU, što dovodi do produženog vremena obrade.

Kako biste odgovorili na ove izazove, ključno je prilagoditi tehnologiju tako da odgovara specifičnim poslovnim potrebama i dostupnim resursima. Korišćenje usluga zasnovanih na oblaku, održavanih aplikacija i rešenja bez servera, zajedno sa moćnim okvirima za obradu podataka kao što je Spark, može se pokazati neprocenjivim, kao što smo otkrili na našem putu ka razvoju preporuka visokih performansi.

Inkorporiranje sistema preporuka u poslovni model

Prilagođene preporuke služe kao vrhunska prednost za uspešnu marketinšku strategiju i povećanje prodaje i prihoda. Ipak, iako je neophodno imati odgovarajuće preporuke, to ne garantuje uspeh.

Priča postaje komplikovanija kada uzmemo u obzir pravi tajming i kanale komunikacije. Kupci imaju različite potrebe, sa različitim nivoima značaja u zavisnosti od situacije.

Stoga, primarni fokus treba da bude na kreiranju sistema preporuka koji obuhvata model preporuke i unapređuje ga dodatnim uvidima kako bi se odgovorilo na sledeća pitanja:

• Šta preporučiti?
• Gde treba postaviti preporuku – na veb-sajt, mobilnu aplikaciju ili druge kanale?
• Kada je pravo vreme za pokretanje preporuke – tokom procesa pregledanja, u petak uveče ili van radnog vremena?
• Ko je prava publika za konkretnu ponudu ili predlog?

Tokom našeg putovanja prema sistemu preporuka, naučili smo da je najbolji način da počnemo pokrivajući najosnovnije poslovne potrebe, a zatim dodamo složenost i fleksibilnost kako potrebe poslovanja rastu.

Hajde da istražimo kako sistemi preporuka igraju ključnu ulogu u različitim industrijama, uključujući sledeće:

• Maloprodaja,
• E-trgovina,
• Telko (Telekomunikacije),
• Bankarstvo,
• Društveni mediji i industrija deljenja sadržaja,
• Industrija dostave hrane, i
• Turizam i ugostiteljstvo.

Poslovanje sa stanovništvom

Na primer, u industriji maloprodaje, recimo da kupac ulazi u vašu prodavnicu za obuću.

Sistem preporuka može vam pomoći da:

• Odredite koje odevne predmete da im preporučite,
• Da li da izložite artikle blizu ulaza, izloga ili putem onlajn aplikacije, i
• Da li da pokrenete preporuku tokom njegove posete ili nakon što ode

E-trgovina

U e-trgovini, personalizovane preporuke su od suštinskog značaja za poboljšanje iskustva kupovine.

Zamislite onlajn prodavnicu odeće u kojoj kupcima nisu predstavljeni samo artikli koji bi im se mogli svideti na osnovu njihovih prošlih kupovina, već takođe dobijaju pravovremene predloge za komplementarne dodatke i modne artikle u trendu.

Pravo vreme za ove preporuke – tokom procesa pregledanja ili kada ponovo posete sajt – može dovesti do značajnog povećanja stope konverzije od 30% i povećanja vrednosti prosečne korpe za 20%.

Telko (Telekomunikacije)

Telko koristi preporuke da pomogne klijentima da otkriju najprikladnije mobilne planove, uređaje i dodatne usluge.

Na primer, provajder mobilnih usluga može da koristi sistem preporuka da predloži planove podataka i modele telefona na osnovu obrazaca korišćenja korisnika. Ove preporuke, strateški postavljene na veb-sajtu kompanije ili u mobilnoj aplikaciji, tempirane su da se pojave kada klijenti istražuju svoje mogućnosti ili kada je najverovatnije da će razmotriti nadogradnju plana.

Bankarstvo

Bankarski sektor može da koristi personalizovane finansijske preporuke da usmerava klijente ka donošenju informisanih odluka o štednji, investicijama i zajmovima.

Na primer, banka bi mogla da koristi sistem preporuka da predloži investicione portfelje prilagođene finansijskim ciljevima pojedinca i toleranciji na rizik. Ove preporuke mogu biti predstavljene u ključnim trenucima, kao kada se klijenti prijavljuju na svoje onlajn bankovne račune ili kada primaju mesečne izvode.

Ovaj pristup ne samo da podstiče lojalnost kupaca, već i podstiče odgovorno finansijsko upravljanje.

Industrija usluga strimovanja

U svetu striming servisa kao što je Netflix, sistemi preporuka igraju ključnu ulogu.

Netflix koristi AI preporuku koja uzima u obzir vašu istoriju gledanja, preferencije, pa čak i doba dana kada obično gledate. Ako ste skloni da gledate dokumentarne filmove tokom vikenda, preporučiće vam nova izdanja u tom žanru u petak uveče.

Ovaj nivo personalizacije ne samo da održava angažovanje korisnika, već i dovodi do povećanog zadržavanja pretplate.

Društveni mediji i industrija deljenja sadržaja

Platforme društvenih medija kao što je Instagram koriste sisteme preporuka da predlažu nove naloge koje treba pratiti i postove za interakciju. One analiziraju prethodne interakcije korisnika, kao što su lajkovi i komentari, kako bi preporučile sadržaj koji je u skladu sa njihovim interesovanjima.

Vreme ovih preporuka je ključno, sa obaveštenjima koja se često šalju kada su korisnici najaktivniji na platformi. Ovaj pristup može povećati angažovanje korisnika i produžiti vreme koje provode na platformi.

Industrija dostave hrane

U industriji dostave hrane, sistem preporuka se može koristiti za predlaganje obroka kupcima. Sistem analizira prethodne porudžbine korisnika, preferencije u ishrani i doba dana.

Na primer, može preporučiti zdrave salate tokom vremena ručka i hranu za uživanje tokom večeri. Vreme i relevantnost ovih preporuka mogu dovesti do povećane učestalosti porudžbina i većih veličina korpe.

Turizam i ugostiteljstvo

U slučaju platforme za rezervaciju putovanja, njihov sistem preporuka uzima u obzir korisničku istoriju putovanja, interesovanja i predstojeće praznike. Na osnovu ovih podataka, preporučuje odredišta, hotele i iskustva koja su u skladu sa preferencijama korisnika.

Ove preporuke su strateški tempirane, pri čemu se ponude za letnji odmor pojavljuju mesecima unapred, dok se hotelske ponude u poslednjem trenutku šalju bliže datumu putovanja.

–

Ovi primeri pokazuju kako različite industrije koriste sisteme preporuka za poboljšanje svojih poslovnih modela. Pružanje prilagođenih preporuka, optimizacija vremena i poboljšanje angažovanja korisnika mogu vas zaista dovesti do boljih poslovnih rezultata.

Revolucionizovanje vašeg poslovanja sa Things Solver AI studiom

Tokom našeg putovanja sa sistemima za preporuke, otkrili smo da je ključno početi od osnova, a zatim dodati složenost i fleksibilnost kako se potrebe preduzeća razvijaju.

Bez obzira na industriju u pitanju i veličinu kompanije, prilagodili smo naše tipove preporuka da odgovaraju vašim jedinstvenim zahtevima. Naša ponuda uključuje sledeće:

• Početni paket preporuka za direktan pristup,
• Inteligentne personalizovane preporuke za naprednu personalizaciju i
• AI preporuke za najsavremenija rešenja.

Pored toga, nastavljamo da radimo na inovacijama koje uključuju sledeće:

• Razvijanje hibridnih sistema preporuka koji kombinuju različite modele preporuka i uključuju pojačano učenje za preciznije preporuke.
• Kombinujući preporuke sa istorijom pretrage i optimizovanjem rangiranja proizvoda, naš cilj ostaje dosledan: da svakom kupcu pružimo najbolje moguće iskustvo kupovine, telekomunikacija, bankarskih usluga ili dostave hrane.

Da li ste spremni da isprobate Solver AI Studio? Imajući na umu isti cilj – omogućiti najbolje moguće iskustvo kupovine za svakog kupca – možemo smisliti strategiju koja je u skladu sa vašim poslovnim ciljevima i utire put ka personalizovanim rešenjima. Ne čekajte – zakažite demonstraciju danas i omogućimo da se stvari događaju!