Kako rešiti problem hladnog starta u sistemima za preporuke

Posted on 19. 01. 2024.02. 12. 2024. by Andjela Culibrk

Problem hladnog starta predstavlja zagonetku za sisteme preporuka kada naiđu na nove korisnike bez istorijskih podataka ili potpuno nove artikle sa minimalnim interakcijama.

Bez bogate istorije ponašanja korisnika, kako ovi sistemi mogu pružiti preporuke koje zaista očaravaju i angažuju?

Hajde da vidimo šta stoji iza ovog problema hladnog starta i istražimo neke korisne strategije koje vam mogu pomoći da ga efikasno rešite.

Razumevanje problema hladnog starta

“Problem hladnog starta” je zajednički izazov koji se sreće u sistemima preporuka. Odnosi se na situaciju u kojoj sistem ili algoritam naiđe na poteškoće kada ima malo ili nimalo istorijskih podataka o korisniku ili artiklu. Očigledno, ovo davanje relevantnih personalizovanih preporuka čini izazovnim.

U kontekstu sistema za preporuke, postoje dve glavne vrste problema sa hladnim startom — hladan start korisnika i hladan start artikla.

Hladan start korisnika: Kada korisnik prvi put postane deo sistema za preporuke, sistem ima ograničene informacije o njegovim preferencijama i ponašanju. To otežava davanje personalizovanih preporuka. U takvim slučajevima, sistem se može osloniti na generičke preporuke ili tražiti od korisnika da da eksplicitne povratne informacije, kao što su ocene ili preferencije, kako bi napravio korisnički profil.
Hladan start artikla: Novi artikli, kao što su proizvodi ili sadržaj, možda nisu akumulirali dovoljno interakcija korisnika ili ocena da bi se generisale tačne preporuke. Kao rezultat toga, sistem može imati problema da efikasno preporuči ove nove artikle korisnicima u sistemu. Ponekad, kolaborativne metode filtriranja koje se oslanjaju na interakcije korisnika i artikle možda neće dobro funkcionisati za probleme sa hladnim startom artikla.

Zašto je važno rešiti problem hladnog starta?

Imajući na umu složenost koja okružuje problem hladnog starta, njegovo rešavanje je ključno u sistemima za preporuke. Neki od razloga su:

Bolje angažovanje korisnika,
Poboljšano zadovoljstvo korisnika,
Maksimiziranje prihoda,
Smanjenje odliva,
Mogućnost otkrivanja,
Prikupljanje podataka
Konkurentska prednost, i
Uključivanje korisnika.

Hajde da ukratko objasnimo svaki razlog.

Bolje angažovanje korisnika

Većina sistema preporuka ima za cilj da korisnicima pruži personalizovane i relevantne preporuke. Međutim, kada sistem ne može dati tačne ili relevantne preporuke za nove korisnike ili artikle, korisnici mogu postati frustrirani ili prestati da se angažuju.

Adekvatnim rešavanjem problema hladnog starta možete da angažujete nove korisnike od početka i da zadržite njihovo interesovanje.

Poboljšano zadovoljstvo korisnika

Opšte je poznato da tačne preporuke povećavaju zadovoljstvo korisnika.

Kada korisnici dobiju preporuke koje odgovaraju njihovim interesovanjima i preferencijama, veća je verovatnoća da će

Koristiti platformu,
Odvojiti više vremena i
Angažovati se sa sadržajem ili proizvodima.

Ako stalno vodite računa o tome da se „sjajno zabavljaju“ na vašoj platformi ili veb-sajtu, takođe vodite računa da vaš veb-sajt napuste zadovoljni. Ko ne voli srećne kupce?

Maksimiziranje prihoda

U kontekstu e-trgovine i platformi za sadržaje, personalizacija može značajno da utiče na prodaju i angažovanje. U prilog ovoj tvrdni istraživanje kompanije McKinsey ustanovilo je da personalizacija često dovodi do povećanja prihoda od 10 do 15%.

Ukoliko je vaš cilj upravo povećanje prihoda, treba da se fokusirate uglavnom na odgovarajuće rešavanje problema hladnog starta. Uverite se da novi artikli ili proizvodi dobijaju potrebnu vidljivost i počećete da primećujete poboljšanja.

Smanjenje odliva

Kada sistem preporuka ne uspe da efikasno angažuje nove korisnike, to može dovesti do odliva i navesti klijente da napuste vaš veb-sajt.

U osnovi, što je veća stopa odliva, to je izglednije da će to uticati na vaš profit i usporiti rast. Dakle, smanjenje odliva je najvažnije za vaš dugoročni uspeh i rast, jer je zadržavanje postojećih korisnika često isplativije od sticanja novih.

Mogućnost otkrivanja

Pronalaženje adekvatnih rešenja za hladan start pomaže vašim korisnicima da otkriju nove artikle ili sadržaj.

U kontekstu maloprodaje i e-trgovine, vidljivost je važna jer omogućava vašim klijentima da biraju iz širokog spektra proizvoda umesto da se fokusiraju na svega nekoliko.

Kada odlučite da se pozabavite problemom hladnog starta, dozvoljavate da vaše proizvode vidi šira publika.

Prikupljanje podataka

Razlog zašto vam hladni start predstavlja problem je taj što donosite odluke „u mraku“, bez dovoljno podataka.

U ovom slučaju, rešenje je jednostavno — fokusirate se na aktivno prikupljanje povratnih informacija i preferencija korisnika. Prikupljanjem vrednih podataka od vaših kupaca, možete da izgradite bolje korisničke profile i poboljšate preporuke tokom vremena.

Prikupljanje podataka je vaša ulaznica za bolje razumevanje vaših korisnika kao i da budete sigurni da im dajete ono što im je potrebno i što žele.

Konkurentska prednost

U današnjem konkurentnom okruženju, kompanije i platforme koje mogu efikasno da reše problem hladnog starta i daju superiorne personalizovane preporuke imaju konkurentsku prednost.

Mnoge studije ukazuju da je verovatnije da će korisnici izabrati da koriste i ostati na platformama koje nude bolje preporuke.

Uključivanje korisnika

Celokupna poenta uspešnog rešavanja problema hladnog starta jeste da se proces uključivanja za vaše nove korisnike učini što je moguće više besprekornim i zanimljivijim. Posebno ako se snažno oslanjate na korisničke podatke i personalizaciju vođenu podacima.

Sve u svemu, rešavanje problema hladnog starta je ključno i za zadovoljstvo korisnika i za poslovni uspeh sistema za preporuke. Ipak, na tom putu će se sigurno pojaviti neki izazovi.

Hajde da vidimo kakvi oni mogu biti.

Izazovi povezani sa problemom hladnog starta

Problem hladnog starta u sistemima za preporuke često je povezan sa nekoliko izazova, kako za nove korisnike tako i za nove artikle. Ponekad rešavanje ovih izazova može biti složeno.

Slede neki od ključnih izazova povezani sa problemom hladnog starta:

Nedostatak podataka: Odsustvo istorijskih podataka o interakciji između korisnika i artikala za nove korisnike ili artikle ometa smislene preporuke.
Oskudnost podataka: Oskudni ili nedovoljni podaci dovode do bučnih ili nepouzdanih preporuka.
Hladan start za nove korisnike:
- Nepostojanje korisničke istorije: Novim korisnicima nedostaju podaci o interakciji, pa je teže pogoditi njihove preferencije.
- Ograničene povratne informacije: Novi korisnici možda neće odmah dati eksplicitne povratne informacije, što otežava saznavanje nihovih preferencija.
Hladan start za nove artikle:
- Izostanak ocena: Malo ili nimalo ocena ili interakcija dovodi u pitanje procenu kvaliteta.
- Ograničeni podaci o karakteristikama: Nedovoljne informacije o funkcijama ometaju preporuke zasnovane na sadržaju.
Raznolikost i slučajnost: Ograničene informacije čine generisanje različitih preporuka izazovnim.
Neravnoteža podataka: Uravnotežavanje novih i postojećih entiteta može dovesti do previsokog ili preniskog prioriteta.
Netačni modeli: Neki algoritmi imaju loš učinak sa ograničenim podacima, što dovodi do netačnih preporuka.
Prilagodljivost: Efikasno rukovanje sve većim brojem novih korisnika i artikala je ključno.
Privatnost i etički problemi: Prikupljanje obimnih podataka postavlja pitanja privatnosti i etike, što zahteva ravnotežu između personalizacije i privatnosti korisnika.

Kako biste ublažili problem hladnog starta i odgovorili na njegove izazove, možete se osloniti na nekoliko korisnih strategija. Da vidimo koje su to.

10 strategija za rešavanje problema hladnog starta

Rešavanje problema hladnog starta u sistemima za preporuke zahteva kombinaciju strategija i tehnika za davanje vrednih preporuka za nove korisnike i artikle.

Evo nekoliko strategija koje možete pokušati da primenite.

Preporuke zasnovane na sadržaju

Kako biste rešili problem hladnog starta, morate razmišljati i o novim korisnicima i o novim artiklima.

Za nove korisnike, možete pokušati da preporučite artikle na osnovu njihovih karakteristika sadržaja (npr. opisi, atributi, oznake). Obavezno uskladite profil korisnika sa karakteristikama artikla kako biste dali relevantne preporuke.

Kada su u pitanju novi artikli, pokušajte da ih preporučite korisnicima koji su pokazali interesovanje za slične artikle ili sadržaj, na osnovu sličnosti sadržaja.

Preporuke zasnovane na popularnosti

Preporuke zasnovane na popularnosti su vaša sigurna opklada za predstavljanje artikala novim korisnicima. Možete ih koristiti za promovisanje ili preporuku artikala novim korisnicima na osnovu njihove ukupne popularnosti ili nedavnih trendova.

Tehnike zajedničkog filtriranja

Primenite zajedničko filtriranje zasnovano na artiklima za nove korisnike. Kako?

Identifikujte artikle koji su slični interakcijama koje su imali sa nekoliko artikala u vezi sa kojima su se angažovali.

Koristite zajedničko filtriranje zasnovano na korisnicima za nove artikle tako što ćete identifikovati korisnike sa sličnim preferencijama i preporučiti artikle sa kojima su ti korisnici ostvarili interakcije u prošlosti.

Hibridne preporuke

Još jedna odlična strategija za ublažavanje problema hladnog starta je korišćenje hibridnih preporuka.

Na primer, kombinovanje više tehnika preporuka, kao što su zajedničko filtriranje i filtriranje zasnovano na sadržaju, može vam pružiti snažne preporuke za različite scenarije.

Demografski i kontekstualni podaci

Koristite demografske informacije o korisnicima, kao što su uzrast, pol, lokacija ili preferencije, kako biste dali početne preporuke za nove korisnike.

Uključite kontekstualne informacije, kao što su doba dana, lokacija ili tip uređaja, kako biste prilagodili preporuke na osnovu trenutnog konteksta korisnika.

Aktivno učenje

Podstaknite nove korisnike da daju eksplicitne povratne informacije, uključujući sledeće:

Ocene,
Sviđanja i

Kada prikupite dovoljno podataka i ovakvu vrstu povratnih informacija, koristite ih mudro da biste izgradili njihove korisničke profile i vremenom poboljšali svoje preporuke.

Preporuke zasnovane na znanju

Preporuke zasnovane na znanju mogu biti posebno korisne u rešavanju problema hladnog starta. One se oslanjaju na atribute artikala i korisnika, eksterne izvore podataka i analizu sadržaja kako bi dale preporuke kada su istorijski podaci o interakciji ograničeni.

Preporuke zasnovane na znanju mogu pružiti značajne preporuke i za nove artikle i za nove korisnike.

Ako imate saznanja o domenu ili pravilima specifičnim za domen, koristite to znanje da biste pružili relevantne preporuke za nove korisnike i artikle. Na primer, u sistemu preporuke recepata, možete da koristite poznate preferencije sastojaka kako biste novim korisnicima predložili više recepata.

Obogaćivanje metapodataka o artiklima

Poboljšanjem dostupnih metapodataka o artiklima, sistemi preporuka mogu da daju bolje informisane i relevantnije preporuke čak i kada postoje ograničeni podaci o istorijskim interakcijama ili ih nema.

Za nove artikle možete obogatiti njihove metapodatke ili funkcije sadržaja dodatnim informacijama. Ovo može pomoći sistemu da bolje razume karakteristike i relevantnost artikla.

Prenos učenja

Još jedna korisna strategija za rešavanje problema hladnog starta je prenošenje znanja sa postojećih korisnika ili artikala na nove. Tehnike iz prenosa učenja mogu vam pomoći da napravite predviđanja za scenarije hladnog starta koristeći poznavanje ostatka sistema.

A/B testiranje

Konačno, A/B testiranje vam može pomoći da procenite učinak različitih metoda preporuka.

Kada neprekidno testirate i ponavljate različite strategije hladnog starta kako biste utvrdili koje najbolje rade u vašem slučaju, veća je verovatnoća da ćete pronaći onu koja najbolje odgovara vašim potrebama.

—

Morate imati na umu da efikasnost ovih strategija može varirati u zavisnosti od obima korisnika i artikala i dostupnih podataka.

U praksi, možda ćete morati da kombinujete više ovih strategija kako biste efikasno rešili problem hladnog starta u vašem sistemu preporuka. Sledi pregled kako bi ovo moglo izgledati u različitim domenima i industrijama.

Primeri problema hladnog starta iz stvarnog sveta

Iako možda niste svesni toga, problem hladnog starta je rasprostranjen u različitim domenima i industrijama. Evo nekoliko primera kako se to dešava u

E-trgovini,
Uslugama striminga,
Društvenim medijima,
Platformama za poslove ili nastupe, i
Preporukama za IoT uređaje.

Kontinuirani problem hladnog starta u sistemima preporuka za e-trgovinu

Kada se novi kupac registruje na platformi za e-trgovinu, sistem nema istorijske podatke o njegovim preferencijama i ponašanju prilikom kupovine.

Kontinuirani problem hladnog starta u sistemima preporuka za e-trgovinu odnosi se na izazov pružanja personalizovanih preporuka za nove ili manje aktivne korisnike i artikle. Ovaj problem nastaje kada nema dovoljno istorijskih podataka o ovim korisnicima ili artiklima za generisanje tačnih preporuka.

Za nove korisnike, sistemu nedostaju podaci o ponašanju kao što su istorija kupovine, ocene ili obrasci pregledanja, što otežava razumevanje njihovih preferencija i interesovanja. Slično tome, za nove artikle koji se dodaju na platformu, podaci o interakciji mogu biti ograničeni ili nedostajući, zbog čega je teško efikasno ih preporučiti.

Rešavanje problema kontinuiranog hladnog starta uključuje korišćenje različitih strategija. Rešavanje problema kontinuiranog hladnog starta ključno je za osiguravanje pozitivnog korisničkog iskustva i podsticanje angažovanja korisnika, posebno u dinamičnim okruženjima e-trgovine u kojima se stalno pojavljuju novi korisnici i artikli. Balansiranje tačnosti, raznovrsnosti i istraživanja za nove korisnike i artikle ostaje značajan izazov u dizajniranju efikasnih sistema preporuka.

Isto tako, novododatim proizvodima ili artiklima možda nedostaju korisničke recenzije i ocene, što ih čini izazovnim za efikasno preporučivanje drugim korisnicima.

Rešavanje zagonetke hladnog starta sa novim pretplatnicima

Kada se novi korisnik pretplati na uslugu striminga, sistem u početku nema informacije o njegovoj istoriji gledanja i preferencijama.

Takođe, kada se izdaju novi filmovi ili TV emisije, možda će postojati ograničene povratne informacije gledalaca i podaci o interakciji na kojima se zasnivaju dalje preporuke.

Novi korisnici, novi sadržaj: Izazovi hladnog starta u preporuci društvenih medija

Korisnici koji se pridruže platformi društvenih medija u početku nemaju uspostavljene veze ili interakcije sa sadržajem, što otežava pružanje personalizovanih preporuka za sadržaj.

Novi kreatori sadržaja na platformama kao što su Instagram ili YouTube mogu se suočiti sa izazovima u preporuci svog sadržaja široj publici.

Rešavanje prepreka hladnog starta u parovima platformi za posao i nastupe

Kada se novi tražioci posla pridruže platformi za posao ili nastupe, obično nemaju prethodne prijave za posao ili istoriju interakcije,

Na isti način, novi oglasi za posao ili prilike za nastupe možda nisu ostvarili dovoljno interakcija, što je dovelo do izazova u njihovom povezivanju sa potencijalnim kandidatima.

Rešavanje prepreka hladnog starta u IoT uređajima

U kontekstu uređaja Interneta stvari (IoT), novododati uređaji možda nemaju dovoljno podataka da bi sistem efikasno preporučio rutine ili podešavanja automatizacije.

U svakom od ovih scenarija, problem hladnog starta ometa sposobnost sistema preporuka da pruže personalizovane i relevantne preporuke novim korisnicima ili za nove artikle ili sadržaj.

Vaš je posao da budete svesni ovih izazova i da ih u skladu sa tim rešavate.

Završne misli

„Problem hladnog starta“ je kritičan i široko rasprostranjen izazov sa kojim se suočavaju sistemi za preporuke. To ometa njihovu sposobnost da daju personalizovane preporuke za nove korisnike i artikle.

Međutim, nije nemoguća misija da se pozabavite izazovom hladnog problema, posebno ako imate odgovarajuću podršku.

U kompaniji Things Solver smo strastveni u tome da pomognemo našim klijentima da prevaziđu takve izazove i da pruže personalizovanije preporuke svojim klijentima.

Hajde da radimo zajedno i pronađemo najbolji način za rešavanje problema hladnog starta. Možemo pomoći u donošenju bolje informisanih odluka, čak i kada postoje ograničeni podaci za rad. Kontaktirajte nas danas na ai@thingsolver.com i hajde da smislimo rešenje koje odgovara vašim potrebama i pomaže vam da efikasnije komunicirate sa svojim klijentima.

Od klikova do konverzija: Strategije veštačke inteligencije koje mogu da transformišu e-trgovinu

Posted on 12. 09. 2023.29. 11. 2024. by Andjela Culibrk

U brzom digitalnom okruženju, e-trgovina se neprestano razvija. To znači da preduzeća moraju naporno da rade na otvaranju novih puteva za rast i angažovanje kupaca.

Usred ovog transformativnog putovanja, veštačka inteligencija (AI) se pojavila kao sila koja menja igru, revolucionišući način na koji prodavci na mreži rade i komuniciraju sa svojim kupcima.

Od personalizovanih preporuka do cenovne optimizacije u realnom vremenu, AI strategije su postale osnovni alati za konverzije i povećanje prihoda

U ovom blog-postu ćemo istražiti neke inovativne strategije veštačke inteligencije koje mogu da preoblikuju puteve kupovine vaših kupaca i istovremeno povećaju vaše konverzije.

Pridružite nam se dok otkrivamo moć veštačke inteligencije i njen potencijal da transformiše klikove u značajne konverzije, stvarajući trajne veze sa kupcima.

9 AI strategije koje transformišu e-trgovinu

Iako postoji mnogo drugih strategija, i AI i ne-AI, koje mogu biti od pomoći u kontekstu e-trgovine, u ovom blog-postu ćemo se fokusirati samo na 9 AI strategija koje mogu imati značajan uticaj na način na koji personalizujete ponude za vaše klijente u e-trgovini.

Kako bismo vam pomogli da bolje razumete kako se uklapaju u kupovinu vašeg kupca, podelićemo ih u tri grupe na osnovu njihovih jedinstvenih bolnih tačaka:

Prva bolna tačka je takozvani „hladni početak“ – jedan od najvećih i najskupljih problema u AI.

Zašto?

Zato što od preduzeća zahteva da se bave kupcima o kojima ne znaju apsolutno ništa – onima koji prvi put dolaze na njihov veb-sajt. Ovde se možemo osloniti na sledeće AI strategije:

Početni paket sistema preporuka,
Sistem preporuka zasnovan na sesiji, i
Pametna preporuka za pretragu.

Druga bolna tačka je ona koja uključuje konverziju. Ovde vaša glavna briga može uključivati skraćenje vremena pregledanja i podsticanje potrošača da obavi kupovinu, personalizovanje korisničkog iskustva ili povećanje veličine njegove korpe. Korisne strategije veštačke inteligencije u ovoj fazi su:

Preporuka alternativnih proizvoda,
Sistem preporuka srodnih proizvoda i
Automatizacija unakrsne prodaje.

Konačno, nakon što kupac obavi kupovinu, treća bolna tačka postaje negovanje – kako se ponašati prema potrošaču koji je kupio, šta da radi sa podacima koje je ostavio na mom veb-sajtu i kako ih ohrabriti da obave još jednu kupovinu sada kada znate više o njima

U ovom trenutku, AI strategije na koje se možete osloniti uključuju sledeće:

Preporuka zasnovana na interakcijama,
Personalizovani sistem preporuka, i
Točak sreće.

Hajde da dodatno istražimo sve ove strategije veštačke inteligencije.

#1 Sistem preporuka početnog paketa

Iako nije striktno AI strategija, ovo je prvi korak ka boljem upoznavanju vaših kupaca.

Kada osoba dođe na vaš veb-sajt, verovatno je izgubljena. Ali i vi ste. Niste sigurni šta da im ponudite ili za koje vrste proizvoda bi mogli da budu zainteresovani. Dakle, najbolje je da im ponudite ono što vaši drugi klijenti obično kupuju ili gledaju.

Na primer, možete im ponuditi „Najčešće pregledane proizvode“ ili „10 najprodavanijih proizvoda“ – na taj način smanjujete rizik da im predstavite nešto potpuno nasumično. Ako je novi kupac nešto poput vašeg prosečnog kupca, vrlo je verovatno da će mu se svideti isti proizvodi kao i vašim drugim korisnicima.

Pored toga, ove početne preporuke će im pomoći da bolje razumeju koji bi im drugi proizvodi mogli biti potrebni i šta traže.

Ono što zapravo radite ovde je zasnivanje svojih aktivnosti na čistoj statistici – nudite proizvode koji su se pokazali kao najprodavaniji, najatraktivniji ili najgledaniji.

Na kraju krajeva, preporuka za početni paket je dobar način da počnete da učite više o svom klijentu na duge staze.

#2 Preporuka zasnovana na sesiji

Zamislimo da kupac gleda crnu majicu na mreži. Kupac pronađe majicu koja mu se sviđa, pa klikne na link koji vodi do veb-sajta. Ali onda pronađe par crnih pantalona koje mu se takođe sviđaju, pa klikne na drugi link koji vodi do stranice tog proizvoda. Shvatili ste.

Dakle, koja je uloga preporuke zasnovane na sesiji u ovom slučaju?

Pa, preporuka zasnovana na sesiji prati ponašanje vašeg klijenta i njegovu sesiju na svakoj stranici proizvoda, tako da može da počne da pravi „datoteku“ o njemu, njegovim preferencijama i možda spisku proizvoda koji im se sviđaju i koje su spremni da kupe.

Glavna caka ovde je da se sve dešava u trenutku pregledanja – kao da ste iza ekrana vašeg klijenta i gledate šta radi i sve zapisujete.

Prateći šta klijent radi u realnom vremenu, ovaj sistem preporuka brzo shvata da je pogledao tri crna proizvoda, pa nastavlja da preporučuje više sličnih proizvoda sa istog veb-sajta.

U zavisnosti od trenutnog ponašanja i raspoloženja klijenta, ovaj sistem preporuka zasnovan na sesiji pokušava da bolje razume njihove interese i namere pretrage. Kada to sazna, može brzo da generiše i preporuči druge proizvode koje će vrlo verovatno kupiti.

Ono što je interesantno je da se interesi i namera korisnika mogu menjati od sesije do sesije – što ovaj sistem AI preporuka čini jednim od najatraktivnijih i najprilagodljivijih u e-trgovini.

#3 Sistem preporuka pametne pretrage

Da li znate da oko 61% korisnika veb-sajta očekuje da će pronaći ono što traže u prvih 5 sekundi nakon što dođu na vaš veb-sajt?

Zahvaljujući pametnim sistemima preporuka za pretraživanje, možete osigurati da im ih date.

Pametna pretraga je strategija veštačke inteligencije koju možete da koristite da biste pružili preciznije, relevantnije i prilagođenije rezultate pretrage. Njegov posao je da razume nameru, kontekst i preferencije vašeg potrošača kako bi im pružio delotvornije i efikasnije iskustvo pretrage.

Dakle, šta tačno čini ovaj sistem pametnim? Hajde da saznamo.

Šta pametno pretraživanje čini tako pametnim?

Pametna pretraga može zaista podržati vaše e-trgovinsko poslovanje i pomoći vam da povećate konverzije na duži rok jer:

Je višejezičan: Pametna pretraga je dostupna na 300+ jezika.
Prepoznaje sinonime i homonime: Pametni sistemi za pretragu koriste NLP za tumačenje značenja upita korisnika za pretragu. Oni mogu prepoznati sinonime i homonime, što osigurava da potrošači dobiju relevantne rezultate čak i ako nisu koristili tačne termine za pretragu.
Podržava različita slova: Pametna pretraga podržava i abecedna i ćirilična slova.
Prepoznaje kontekst: Zahvaljujući semantičkoj pretrazi, koja se fokusira na razumevanje značenja i konteksta reči, a ne samo na njihovu bukvalnu interpretaciju, pametni sistemi za pretragu mogu pružiti rezultate koji odgovaraju nameri korisnika čak i ako se fraza razlikuje.
Toleriše manje greške: U ovom brzom svetu, brzo kucanje je neophodno. Na našu sreću, pametna pretraga nam omogućava da pronađemo ono što nam je potrebno tako što ćemo tolerisati greške u kucanju.
Podržava glasovnu pretragu: Zahvaljujući rastućoj popularnosti glasovnih asistenata, korisnici sada mogu da izgovaraju svoje upite za pretragu, a sistem obrađuje njihov govor kako bi pružio tačne rezultate.
Omogućava filtere i aspekte: Uz pametnu pretragu, potrošači mogu da koriste napredne opcije i aspekte filtriranja da bi suzili rezultate pretrage na osnovu cene, kategorije, brenda i drugih atributa.
Pruža ažuriranja u realnom vremenu: Pametni sistemi za pretragu mogu da obezbede ažuriranja u realnom vremenu, posebno u dinamičnim okruženjima kao što je e-trgovina gde se dostupnost proizvoda i cene obično često menjaju.

Naravno, ovo nije sve, ali dobili ste sliku.

–

Ovde se završava „hladni početak“ putovanja vašeg potrošača. Već ste prikupili dovoljno podataka o njima kako biste svoju vezu podigli na viši nivo.

Hajde da dodatno istražimo vaše opcije.

#4 Preporuka alternativnih proizvoda

Kada pređete u drugu fazu, vaš glavni cilj je konverzija. Kako biste to uradili, želite da:

Obezbedite da kupac koji dođe na stranicu vaše veb-prodavnice za e-trgovinu obavi kupovinu,
Pogledajte kako se njegova korpa uvećava, i
Pobrinite se da se kupac stalno vraća da kupi još.

Ovo je mesto gde preporučujemo alternativne proizvode.

Alternativni sistemi preporuka su najvažniji za preduzeća za e-trgovinu. Zahvaljujući njima, kupci mogu da istraže listu proizvoda (u obliku kataloga proizvoda) i pronađu ono što traže među ogromnim brojem opcija.

Postoje dva načina na koja ovaj AI sistem podržava vašu e-trgovinu:

Prvo, manje složen model zasnovan na ML-u koristi i analizira unose kupaca da bi ponudio slične proizvode u istoj kategoriji. Ako traži crnu košulju, ovaj model će ponuditi slične proizvode koji spadaju u istu kategoriju proizvoda.
Drugo, model zasnovan na NLP-u uzima sve detalje o proizvodu koje je kupac ubacio (boja, veličina, cena, brend, itd.) i upoređuje ga sa drugim proizvodima u katalogu. Na ovaj način, klijent može dobiti relevantnije i preciznije pogotke, što na kraju povećava šanse za konverziju.

Razlog zašto je ovaj sistem preporuka tako zanimljiv za industriju e-trgovine je to što drži opcije otvorenim za kupca pre nego donese odluku i povećava izglede da obavi kupovinu.

#5 Sistem preporuka srodnih proizvoda

Slično prethodnim sistemima preporuka, sistem preporuka povezanih proizvoda ima za cilj da poveća ili kompletira korpu vašeg kupca.

Na primer, potrošač gleda u crnu majicu, pa ovaj sistem preporuka nudi i druge proizvode koje će najverovatnije kupiti pored crne majice – crne pantalone, crnu jaknu, crne čarape itd.

S obzirom na njegovu ulogu, ovaj sistem preporuka se obično nalazi na stranici za plaćanje, ali to nije opšte primenjeno pravilo.

Preporuka srodnih proizvoda može biti jednostavna i složena:

Jednostavna funkcioniše na osnovu asocijacija. Uzima u obzir proizvode koji su ranije bili u istoj korpi sa crnom majicom (tj. crna jakna ili crne pantalone) i nudi kupcu i te druge proizvode.
Kompleksna uzima u obzir proizvode u korpi vašeg kupca i generiše sopstvene kombinacije proizvoda za koje smatra da bi kupac takođe mogao biti zainteresovan da ih kupi. Ovde, sistem preporuka kreira listu proizvoda koji će se najverovatnije naći u korpi kupca, zajedno sa proizvodima koji se već nalaze u njoj.

Sve u svemu, srodna preporuka proizvoda može značajno uticati na stope konverzije i uticati na to kako vaši kupci ostvaruju interakciju sa vašim brendom na duži rok.

#6 Automatizacija unakrsne prodaje

Kako biste mogli da povećate svoje stope konverzije, jednostavno morate da naučite što je više moguće o svojim klijentima i njihovim potrebama. To možete da učinite implementirajući pametnu strategiju unakrsne prodaje.

Prema definiciji, unakrsna prodaja znači promovisanje ili prodaju drugog proizvoda ili usluge kupcu koji je već kupio nešto od vas.

Ova tehnika vam može pomoći da povećate prihode pružajući kupcima i klijentima dodatni proizvod ili uslugu za koje mogu smatrati da su korisni. Kao rezultat toga, možete povećati životnu vrednost klijenta.

Evo nekoliko primera:

Kupac je od vas kupio patike pa mu nudite čarape sa popustom od 20%.
Jedan kupac je kupila veoma skupu haljinu, pa joj nudite odgovarajuću tašnu ili cipele.

Iako je uobičajena praksa da se nude proizvodi koji su na neki način povezani sa proizvodima koje je kupac već kupio, to ne mora uvek biti tačno.

Na primer, ako imate proizvod koji se nije dobro prodavao, možete ga ponuditi kupcu koji je već kupio vaš najprodavaniji proizvod.

Kako se AI uklapa u ovaj deo?

Pa, kada vaš klijent obavi kupovinu, AI automatski analizira njihove podatke temeljno kako bi mogao da pruži dodatne preporuke za tog određenog kupca i poveća verovatnoću druge kupovine.

Za ovaj korak, ne čekate da se klijent vrati na vaš veb-sajt, već preduzimate sledeći korak i kontaktirate ih putem e-pošte ili tekstualne poruke.

#7 Preporuka zasnovana na interakcijama

Sistem preporuka zasnovan na interakcijama prikuplja i analizira podatke o svemu što potrošač radi na mreži (ne samo na vašem veb-sajtu) – o njegovim klikovima, lajkovima, prethodnim kupovinama itd.

Na osnovu podataka koje prikuplja o potrošaču, sistem preporuka zasnovan na interakciji može ponuditi slične ili srodne proizvode kupcu koji se vraća na vaš veb-sajt.

Kada se vrati na određeni veb-sajt, ovaj sistem preporuka već ima „datoteku“ kod kupca sa detaljima o tome šta su kupili, pretražili ili pogledali.

Zahvaljujući istoriji potrošača, ovaj sistem preporuka može i ponudiće slične ili srodne proizvode, ili im čak pokazati koje su proizvode pogledali poslednji put kada su bili ovde kako bi povećao šanse za još jednu kupovinu.

Ovo vas (e-trgovinu) dovodi na korak bliže pružanju potpuno personalizovanog iskustva vašim klijentima.

# 8 Personalizovani sistem preporuka

Personalizovani sistemi preporuka predstavljaju najviši nivo personalizacije.

Za razliku od preporuke zasnovane na interakciji koja funkcioniše na osnovu prethodnih veb aktivnosti vaših potrošača, personalizovana preporuka funkcioniše na osnovu prethodnih kupovina vaših potrošača.

Na osnovu podataka koje ovaj sistem preporuka uzima u obzir, možemo imati tri različita personalizovana sistema preporuka:

Zasnovano na vremenu: Ovaj sistem preporuka pokriva sve obrasce u prethodnim kupovinama vašeg kupca. Na primer, uzeti u obzir kada kupuje određene proizvode – toalet papir jednom mesečno, deterdžent dva puta mesečno, itd. – i na osnovu ovih obrazaca zna kada ponovo preporučiti ove proizvode.
Kolaborativno filtriranje: Sistem društvenih preporuka razmatra sličnosti između svojih korisnika i kupaca kako bi svima njima pružio personalizovanije iskustvo. Primer ove preporuke je Netflix, čiji sistem preporuka pronalazi sličnosti u preferencijama korisnika. Zatim nastavlja da preporučuje slične ili čak iste serije filmova korisnicima, posebno ako ih ranije nisu videli.
Zasnovano na sadržaju: Ovaj sistem preporuka obično uzima u obzir istoriju korisnika i identifikuje sličnosti između proizvoda na osnovu njihovih opisa, kao što su opisi proizvoda ili tekstovi. Mera sličnosti može biti bilo šta – opis proizvoda, recenzija proizvoda ili tehnička dokumentacija o proizvodu.

U osnovi, personalizovani sistemi preporuka su nephodni za svaku e-trgovinu čija ideja je da se poslovanje pokrene unapred i da stalno pruža izvrsno iskustvo kupcima.

#9 Wheel of Fortune

Iako nije striktno strategija veštačke inteligencije – preporuka Wheel of Fortune (Točak sreće) predstavlja šlag na vašoj torti za personalizaciju.

Ova preporuka postaje sve popularnija zahvaljujući svojoj sposobnosti da gejmifikuje iskustvo za vaše potrošače. Omogućava vam da svojim klijentima pružite raznovrsnije iskustvo nakon prve kupovine.

Pored toga, to je odličan način da prikupite vredne potencijalne klijente i poboljšate svoj pristup unakrsnoj prodaji.

Kako deluje?

Prvi korak može biti jedan od sledećih:
- Korisnik mora da se registruje (napravi nalog) na vašem veb-sajtu da bi učestvovao u Točku sreće.
- Korisnik osvaja ekskluzivno pravo da okreće Točak sreće na vašem veb-sajtu nakon što potroši određenu sumu novca, recimo 100 dolara.
Sledeći korak je okretanje točka u pokušaju da osvoji nešto – popust za drugi proizvod ili specijalnu/ograničenu ponudu.
Obično je svaki drugi slot prazan i svaki drugi slot nudi specijalnu ponudu/popust, čineći celo iskustvo više nasumičnim.

Međutim, radeći sa jednim od naših klijenata, našim timom u kompaniji Things Solver uspeo je da razvije personalizovanu preporuku Wheel of Fortune uz pomoć mašinskog učenja.

Ovaj sistem je dizajniran da uzme u obzir istorijske podatke svakog korisnika i iskoristi podatke koje je prikupio personalizovani preporučilac za generisanje potpuno personalizovanog iskustva Wheel of Fortune.

Na osnovu podataka koje ima o korisnicima na sajtu, ovaj Wheel of Fortune je mogao da ponudi kategorije proizvoda i brendova koje je korisnik već kupio ili za njih pokazao interesovanje.

Razmislite samo o tome – ko ne voli da se vrati u onlajn prodavnicu i dobije poseban popust na svoj omiljeni brend?

Prihvatanje AI strategija oslikava svetliju budućnost za e-trgovinu

U okruženju moderne e-trgovine koje se stalno razvija, usvajanje strategija veštačke inteligencije postalo je neophodno.

Kako digitalna transformacija nastavlja da oblikuje industriju, veštačka inteligencija se kontinuirano pokazuje kao transformativna sila koja vam omogućava da:

Budete ispred krivulje da biste rasli i održali angažovanje kupaca.
Preoblikujete način na koji se povezujete sa klijentima i podstičete konverzije.

Strateškim rešavanjem jedinstvenih bolnih tačaka u iskustvu potrošača, pristupi veštačke inteligencije koje smo ovde izneli obećavaju premoštavanje klikova do značajnih konverzija.

Ove strategije, ukorenjene u moći veštačke inteligencije da prikupi uvide iz interakcija korisnika i prošlih ponašanja, mogu da podignu vaše napore za personalizaciju na nove visine.

Ne oklevajte da nam se obratite na ai@thingsolver.com ako vam je potrebna pomoć da ponudite relevantne preporuke, razumete namere vaših potrošača i povećate angažovanje korisnika.

Zajedno možemo raditi na negovanju vaših odnosa i podsticanju vaših lojalnih potrošača da ponove kupovine uz odgovarajuće strategije veštačke inteligencije.

Veštačka inteligencija u e-trgovini: Šta je to i kako funkcioniše?

Posted on 06. 03. 2023.29. 11. 2024. by Darko Marjanovic

Evo vas, čitate ovaj članak – najverovatnije zato što vam ga je neki algoritam pokretan veštačkom inteligencijom učinio dostupnim na osnovu vaše pretrage i drugih informacija koje možda ima o vama.

Znam da ovo zvuči pomalo zastrašujuće. A istina je da, za većinu ljudi, veštačka inteligencija (AI) i sa njom blisko povezan podtermin mašinsko učenje (ML) i dalje stvaraju percepciju pojave nalik robotu, podstaknutu filmovima, stripovima i čim sve ne.

U stvarnosti, ono što razlikuje AI i ML od drugih sistema u poslovanju jeste sposobnost obrade ogromne količine podataka u uvide koji se mogu primeniti u poslovne svrhe. I povrh toga – sposobnost učenja.

Dakle, da bismo vam pokazali da ovi sistemi nisu toliko zastrašujući i da mogu da uče na sličan način kao i ljudi, objasnićemo šta su sistemi veštačke inteligencije i kako funkcionišu.

Štaviše, uradićemo ovo iz perspektive e-trgovine i navesti sve prednosti korišćenja veštačke inteligencije u e-trgovini.

Na kraju, razgovaraćemo o osnovnim rešenjima za e-trgovinu zasnovanim na veštačkoj inteligenciji koja treba da uzmete u obzir za svoj posao e-trgovine.

Razumevanje veštačke inteligencije u e-trgovini

Razumevanje veštačke inteligencije u e-trgovini je od suštinskog značaja za shvatanje ogromnog uticaja koji veštačka inteligencija može imati na maloprodaju.

U oblasti e-trgovine, uloga veštačke inteligencije je transformativna na nekoliko načina:

Ona utiče na način na koji preduzeća komuniciraju sa klijentima, optimizuju poslovanje i podstiču rast.
Pored toga, AI pomaže u olakšavanju efikasnog upravljanja zalihama, predviđanja potražnje i logistike.
Konačno, četbotovi i virtuelni asistenti vođeni veštačkom inteligencijom nude non-stop korisničku podršku, poboljšavajući odziv i zadovoljstvo korisnika.

Kao što vidite, AI je od velike pomoći u preoblikovanju e-trgovine i osnaživanju preduzeća da ostanu ispred na konkurentnom tržištu.

Ipak, korist od veštačke inteligencije u e-trgovini ne prestaje ovde.

Prednosti korišćenja veštačke inteligencije u e-trgovini

AI u e-trgovini ne samo da vas osnažuje da ostanete konkurentni. Njen uticaj se proteže na nekoliko drugih aspekata, uključujući:

Predviđanja: Sakupljanjem ogromne količine podataka, veštačka inteligencija može da pruži preciznija predviđanja vašeg poslovanja – bilo da se radi o prodaji, troškovima, zalihama ili odlivu kupaca. Zahvaljujući neverovatno preciznim predviđanjima zasnovanim na veštačkoj inteligenciji, možete znatno da poboljšate svoje planiranje i proces donošenja odluka.
Personalizacija: Kao što bi trebalo da bude, znatno zahtevnije od promene imena na vrhu i podesećanja na rođendane, sistemi preporuka pokretani veštačkom inteligencijom mogu kupcima da ponude preporuke proizvoda zasnovane na podacima koje su mnogo podesnije od onih na koje nas upućuju pravila.
Super targetirane kampanje: AI omogućava potpuno personalizovane kampanje, koje sadrže proizvode koje su kupci skloniji da kupuju ili za koje su zainteresovani, opet, na osnovu dostupnih podataka. Pored toga, može naučiti najprikladniji kanal za dobijanje odgovora za svakog kupca. Manje konfuzije za potrošače, veća relevantnost.

Odavno je poznato da svi teže da održe i povećaju prihode, posebno u uslovima oštre konkurencije.

A pošto već imate toliko podataka na raspolaganju, zašto ih ne biste koristili pametno?

Uz pomoć rešenja za e-trgovinu zasnovanih na AI i ML, možete očekivati sledeće:

Veće stope konverzije – na osnovu našeg iskustva u radu sa različitim klijentima, konverzija može porasti i do 30%, ponekad i više.
Bolji odziv na kampanje zahvaljujući personalizovanim ponudama.
UX sledećeg nivoa za kupca zahvaljujući prilagođavanju korisničkog interfejsa i četbotovima na NLP-u.
Bolje razumevanje poslovnih segmenata, trendova i osnova planiranja.

Sada kada znate da veštačka inteligencija ipak nije toliko strašna, hajde da vidimo koja rešenja zasnovana na veštačkoj inteligenciji mogu da promene igru za vaš poslovni segment e-trgovine.

4 osnovna rešenja za e-trgovinu zasnovana na veštačkoj inteligenciji koja treba da razmotrite

U dinamičnom svetu e-trgovine, pružanje izuzetnog korisničkog iskustva i ostanak na vrhu igre koju igrate su od vitalnog značaja. Pored toga, prihvatanje najsavremenijih tehnologija i rešenja je ono što može učiniti ili prekinuti vaše postojanje u segmentu e-trgovine.

Da nastavimo, dok prolazimo kroz osnovna rešenja za e-trgovinu zasnovana na veštačkoj inteligenciji, trebalo bi da pokušate da vidite kako ona mogu da otključaju nove dimenzije rasta i uspeha za vaše poslovanje u segmentu e-trgovine.

Sistemi preporuka

Najveći broj sajtova za e-trgovinu koriste neku vrstu sistema preporuka, ali, kao što znamo iz sopstvenog iskustva, razlika u kvalitetu datih preporuka je ogromna. Ako imate dobar sistem preporuka to može da dovede do neverovatnog povećanja prodaje kroz korišćenje podataka o kupcu i učenje od sličnih klijenata.

Kako bi sistem preporuka najbolje funkcionisao, važno je da imate opcije za preporuke:

Od jednostavnih najprodavanijih proizvoda za nove kupce o kojima ne znamo ništa,
Sve do sofisticiranih preporuka za unakrsnu prodaju, zasnovanih na istoriji ili sličnim izborima kupaca.

Uopšteno govoreći, što više podataka o klijentu je na raspolaganju, više personalizovanih preporuka možete da generišete.

AI omogućava dublje razumevanje potreba kupaca, tako da može da kupcu prikaže daleko relevantnije proizvode i poveća veličinu njegove korpe.

Na primer, ako osoba traži moderan, ružičast sat i ponovo se vrati, na osnovu prethodnog iskustva o preferiranim bojama, sistem može da predloži moderne ružičaste cipele u odeljku za cipele. Ili kada osoba iznenada počne da kupuje maramice za bebe, možda je pravi trenutak da joj ponudite kolica, hranu za bebe ili slične stvari za bebe.

Pametna segmentacija

Navikli smo da osmišljavamo neke segmente kupaca koje pratimo kako bismo odredili marketinške taktike. I ovo je u redu, ali i ograničeno, uglavnom zato što je zasnovano na iskustvu, a ne podacima.

Sa segmentacijom zasnovanom na AI možete da pregledate mnogo više varijabli i prepoznate važne segmente na osnovu kriterijuma koji se razlikuju od onih koje obično koristite.

Ovi segmenti se mogu koristiti za predviđanje poslovnih trendova, ali i za otkrivanje ispravnih radnji za sprečavanje odliva tako što će se obratiti uspavanim kupcima i prodati pravim ljudima na osnovu ponašanja sličnih kupaca.

Posedovanje takvog alata vam omogućava da se obraćate pravim ljudima sa odgovarajućom porukom. To je takođe odličan način da pratite kako se ovi segmenti menjaju i/ili nastaju novi, tako da možete brzo da reagujete.

Pametna pretraga

Ljudi, takvi kakvi jesmo, istražujemo razne veb-sajtove u potrazi za određenim artiklima. Ipak, zauzvrat, često nailazimo na nesporazume kao da radimo sa robotima ili dobijamo nebitne rezultate. Propustite jedno slovo ili promenite red reči, i dobićete ništa.

Sada zamislite koliko ovo može biti frustrirajuće kada tražite nešto specifično i znate da ga na veb-sajtu ima, ali pretragom to niste mogli „pronaći“. Hajde da se ne bavimo time kako ovo utiče na stope prodaje.

Srećom, veštačka inteligencija ovde može značajno da pomogne!

Pretraživači sa veštačkom inteligencijom na veb-sajtovima obrađuju jezike slično ljudima i mogu pružiti relevantne rezultate u slučajevima nepotpunih upita, pogrešno napisanih reči ili čak u slučajevima kada se koristi strani jezik.

Da sve bude još bolje, prepoznaje kontekst čak i ako je reč sinonim. Ova funkcija se naziva obrada prirodnog jezika i povećava stepene konverzije na sajtu za do 15%.

Uz pametnu pretragu, možete značajno poboljšati iskustvo za svoje klijente i osigurati da napuste vašu e-trgovinu zadovoljni i sa proizvodom koji su tražili.

Pametno vođenje kampanja

Da stvari vrlo živo sagledate – koliko ste promotivnih imejlova jutros obrisali? Usudili bismo se da se opkladimo – mnogo!

Sada zastanite i razmislite, da li su oni koje ste se potrudili da otvorite sadržali nešto što vas zanima? Verovatno ne.

Kompanije se već neko vreme bore da dopru do potrošača. Takođe, potrošači su zatrpani irelevantnim ponudama sa svih strana.

U takvom kontekstu, sposobnost da razumete šta bi vašim kupcima zaista trebalo (na osnovu podataka) i posedovanje alata za ponudu personalizovanih proizvoda svakom od njih uveliko povećava šanse da se poruke pretvore u kupovinu.

Zahvaljujući alatu za kampanje zasnovanom na AI, možete omogućiti personalizaciju visokog stepena. To znači da možete da doprete do velikog broja kupaca i da i dalje nudite „svakome po njegovim potrebama“ – AI vam može pomoći da odredite koji proizvodi se dobro uklapaju za svaki segment/osobu i da izaberete najbolji kanal da dođete do njih.

Ovo bi zaista mogao da bude početak marketinga od kojeg svi dobijaju – kupac dobija zanimljive ponude, prodavac dobija visoke stepene konverzije i svi imaju koristi.

Da li ste spremni da prihvatite AI u e-trgovini?

Sve o čemu smo razgovarali u ovom blog-postu bilo je samo grebanje po površini kada su u pitanju prednosti veštačke inteligencije u industriji e-trgovine. Međutim, da biste što bolje iskoristili AI i uspešno je primenili u svom poslovanju e-trgovine, preporučujemo vam da počnete tako što ćete definisati svoj poslovni problem. Pokušajte da odgovorite na ova pitanja:

Gde se nalazite u poređenju sa vašim konkurentima?
Kakav je trend prihoda koje ostvarujete?
Šta trenutno utiče na vašu stopu konverzije? Da li postoji nešto konkretno što biste želeli da povećate – kao što su veličina korpe, konverzija, učestalost poseta, odgovori na kampanju?
Koje podatke imate? Da li ih koristite? Možete li izdvojiti sve što vam treba?
A vaša veb-prodavnica – da li ste zadovoljni učinkom pretrage i sistemom preporuka? Može li se to poboljšati?

Kada definišete svoj glavni poslovni problem, možete biti pametni i prepustiti profesionalcima da ga preuzmu odatle. U kompaniji Things Solver, uvek rado pomažemo firmama da se kreću napred i da prihvate moć rešenja zasnovanih na veštačkoj inteligenciji. Kontaktirajte nas danas na ai@thingssolver.com za besplatne konsultacije i postaraćemo se da vam pomognemo u navigaciji, kao i da se pripremite za sledeći nivo vašeg poslovanja potpomognutog veštačkom inteligencijom!

Ovladavanje personalizacijom zasnovanom na podacima

Posted on 28. 02. 2023.28. 11. 2024. by Darko Marjanovic

Personalizacija zasnovana na podacima je kritičan aspekt svake uspešne maloprodajne ili strategije e-trgovine.

Prilagođavajući svoje poruke, ponude i preporuke proizvoda prema jedinstvenim interesovanjima i preferencijama svakog klijenta, možete stvoriti zanimljivije i smislenije iskustvo koje podstiče lojalnost i povećava prodaju.

Međutim, personalizacija je efikasna samo ako imate prave podatke. Kako bismo vam pomogli u tom delu, objasnićemo šta je personalizacija zasnovana na podacima i provešćemo vas kroz osnove nauke o podacima za uspešnu personalizaciju.

Šta je personalizacija zasnovana na podacima?

Da li znate da, uprkos ekonomskim izazovima, gotovo 69% poslovnih lidera povećavaju svoja ulaganja u personalizaciju?

Prema Segmentovom izveštaju o stanju personalizacije za 2023. godinu, oni to rade – što daje veoma svetlu sliku o tome koliko je personalizacija zapravo važna.

Hajde da brzo objasnimo šta je personalizacija zasnovana na podacima.

Personalizacija zasnovana na podacima pretpostavlja da već imate dovoljno podataka o pojedincu da pružite prilagođeni sadržaj tačno kada mu je potreban. U suštini, personalizacija zasnovana na podacima se odnosi na isporuku pravovremene vrednosti. Era neselektivnog masovnog slanja poruka i generičkih pristupa je završena, zar ne?

U savremenom svetu, imperativ je da delujete precizno, individualizovano i strateški orijentisano u svojim marketinškim poduhvatima.

Zašto je personalizacija vođena podacima važna u maloprodaji i e-trgovini?

Postoji mnogo razloga zašto je personalizacija vođena podacima u maloprodaji i e-trgovini važna. Hajde da istražimo samo neke od njih:

Poboljšano korisničko iskustvo i angažovanje,
Poboljšana lojalnost i poverenje kupaca,
Povećana prodaja i prihodi,
Efikasniji marketing i konkurentska prednost, i
Uvidi vođeni podacima.

#1 Poboljšano korisničko iskustvo i angažovanje

Način na koji kupci komuniciraju sa brendovima i kompanijama značajno se promenio.

Ono što žele je da preduzeća razumeju njihove individualne zahteve i očekivanja. U stvarnosti, 66% imaju osećaj da ih se često tretira kao puke brojeve.

Kome se ne sviđa personalizovana poruka njegovog omiljenog brenda koja mu nudi ekskluzivan popust za proizvod koji voli?

Naposletku, sve se svodi na to kako se on oseća.

Zbog toga je od suštinskog značaja da zaista znate ko su vaši kupci i koristite personalizaciju da biste prilagodili iskustvo kupovine svakom od njih. To je ono zbog čega se manje osećaju kao brojevi, a više kao cenjeni i shvaćeni članovi vaše zajednice.

Kada se vaši klijenti osećaju cenjeno, shvaćeno i saslušano, oni su skloniji da stupe u interakciju sa vašim brendom ili proizvodima putem recenzija proizvoda, originalnih preporuka i personalizovanog sadržaja.

Veća je verovatnoća da će angažovani kupci postati zagovornici brenda na duži rok.

#2 Poboljšana lojalnost i poverenje kupaca

Poverenje i transparentnost predstavljaju ključ za obezbeđenje lojalnosti vaših kupaca.

Razmislite o tome na ovaj način – kada odlučite da isporučite personalizovane preporuke i ponude svojim klijentima, veća je verovatnoća da će se vratiti na vaš veb-sajt ili u vašu onlajn prodavnicu.

S obzirom da se od njih očekuje da tamo ostave lične podatke, nije ni čudo što su mnogi zabrinuti za privatnost podataka koje tamo ostavljaju.

U slučaju da niste bili svesni ovog problema, dozvolite nam da podelimo zanimljivu statistiku:

Svega 51% kupaca imaju osećaj da mogu da veruju brendovima da će njihove lične podatke čuvati sigurno i koristiti odgovorno.

Dakle, skoro polovina potrošača misli da preduzeća ne poštuju njihovu privatnost i da se ne ponašaju odgovorno prema podacima koje dele na svojim veb-sajtovima.

Dakle, odgovor je ovde prilično jednostavan. Ako želite da obezbedite personalizaciju i zaštitite privatnost svojih klijenata, budite otvoreni i iskreni u vezi sa podacima koje prikupljate.

Kada shvate da su njihovi podaci bezbedni kod vas, verovaće vam i brzo će se vratiti.

#3 Povećana prodaja i prihod

Aklo već koristite personalizaciju vođenu podacima da biste povećali vaše marketinške napore, znate da ona može da poveća vaše prihode i prodaju.

Konkretne brojke jednog istraživanja kompanije McKinsey takođe govore u prilog tome. Prema anketi, personalizovani marketing može povećati prihode za 5 do 15% i povećati povraćaj ulaganja u marketing za 10 do 30%.

Kako personalizacija to radi?

Predlaganjem relevantnih proizvoda, unakrsnom prodajom i dodatnom prodajom.

Jednostavna matematika je da kada vaši klijenti vide proizvode koji odgovaraju njihovim interesovanjima i potrebama, veća je verovatnoća da će ponovo kupovati.

#4 Efikasniji marketing i konkurentska prednost

Prema Guglu, 90% vodećih tržišnih igrača smatraju da personalizacija značajno doprinosi profitabilnosti poslovanja.

Targetirani marketing štedi vreme i novac tako što ne šalje nerelevantne poruke kupcima. Personalizovani marketing vas izdvaja od konkurenata koji nude iskustvo kupovine koje odgovara svima. Znate da jedna veličina ne odgovara svima!

Prikazivanjem personalizovanih preporuka proizvoda ili slanjem podsetnika na osnovu istorije pregledanja i kupovine kupac, možete smanjiti te stope napuštanja korpe i obezbediti da se vaši klijenti vraćaju po još.

#5 Uvidi vođeni podacima

Personalizacija vođena podacima je digitalna strategija koja je najzahtevnija za implementaciju, veruje 63% trgovaca.

I iako prikupljanje i analiziranje podataka o klijentima može biti prilično zahtevno, to je jedan od najboljih načina za prikupljanje vrednih uvida u to kako se vaši potrošači ponašaju i šta više vole. Ali, možete koristiti ove ogromne podatke da poboljšate svoju ponudu proizvoda i poboljšate marketinške strategije.

Krajnji rezultat – poboljšana personalizacija koja pruža prilagođenije, privlačnije i relevantnije iskustvo kupovine.

Ukupno gledano, personalizacija u maloprodaji i e-trgovini ne samo da donosi koristi kupcima kroz uštedu vremena i nuđenje proizvoda koje zaista žele ali vam pomaže i da ostanete konkurentni na tržištu koje se brzo menja.

Osnove nauke o podacima za poboljšanu personalizaciju vođenu podacima

Kao što smo spomenuli na početku, unapređena personalizacija se oslanja na osnove podataka.

Temelj ovog obrasca podataka:

Podaci o kupcima,
Istorija transakcija, i
Preferencije proizvoda.

Hajde da vidimo kako ovo osnažuje preduzeća da stvaraju duboko personalizovana iskustva koja podstiču lojalnost i povećavaju prodaju.

Podaci klijenta

Prvi korak ka personalizaciji zasnovanoj na podacima je prikupljanje podataka o klijentima. Ovo obuhvata ključne detalje o vašim klijentima kao što su

Adrese e-pošte,
Brojevi mobilnih telefona i
Demografske informacije, uključujući starost i lokaciju.

Ove podatke možete prikupiti putem registracija na vašem veb-sajtu, kanalima društvenih medija ili interakcijama u prodavnici.

Sa prikupljenim podacima u ruci, možete početi da gradite sveobuhvatne profile klijenata. Ovi profili služe kao skladište individualnih preferencija i karakteristika, pomažući u razumevanju i predviđanju ponašanja kupaca.

Konačno, kada se naoružate sa dobro definisanim profilima kupaca, možete segmentirati vašu publiku na osnovu karakteristika i interesovanja. Ovo vam omogućava da kreirate precizno targetirane poruke i promocije, obezbeđujući da vaši napori za angažovanje efikasno rezonuju sa svakom posebnom grupom klijenata.

Podaci o transakcijama

Podaci o transakcijama su zlatni rudnik informacija kada je u pitanju personalizacija.

Analizom istorije kupovina kupca, možete steći uvid u njihovo ponašanje prilikom kupovine, preferencije kupovine i navike potrošnje. Ovi podaci vam mogu pomoći da kreirate targetirane poruke, ponude i promocije koje su prilagođene specifičnim potrebama i interesima vaših klijenata.

Na primer, ako primetite da kupac redovno kupuje proizvode koji se odnose na određeni hobi ili interesovanje, možete da kreirate personalizovanu Viber kampanju za slanje targetiranih poruka ili promocija u vezi sa tim interesovanjem.

Podaci o proizvodima

Analiza podataka o vašim proizvodima je još jedan kritičan aspekt personalizacije zasnovane na podacima.

Gledajući proizvode za koje su vaši kupci zainteresovani ili koje kupuju, možete steći uvid u njihove preferencije i interesovanja. Ovi podaci vam mogu pomoći da kreirate targetirane preporuke proizvoda, promocije, pa čak i nove linije proizvoda prilagođene potrebama vaših kupaca.

Na primer, ako primetite da je značajan broj vaših kupaca zainteresovan za ekološki prihvatljive proizvode, možete kreirati novu liniju proizvoda koja naglašava održivost i etičku proizvodnju.

Korišćenje alata i platformi za personalizaciju

Dostupni su različiti alati i platforme za personalizaciju koji vam mogu pomoći da na najbolji način iskoristite podatke o klijentima, transakcijama i proizvodima koje prikupljate.

Ovi alati vam mogu pomoći da automatizujete i personalizujete svoje poruke i promocije, olakšavajući interakciju sa svojom publikom na individualnijem nivou.

Na primer, možete da koristite platforme za marketing putem e-pošte koje vam omogućavaju da kreirate personalizovane imejl kampanje koje automatski preuzimaju podatke iz profila vaših klijenata i istorije transakcija.

Ali ukoliko želite da idete dalje od toga, možete isprobati našu modulatorsku platformu Solver AI Suite, koja može vaše poslovanje provesti od pretpostavki do konkretnih rezultata. Zapravo, više od 9 od 10 kompanija koriste personalizaciju vođenu veštačkom inteligencijom kako bi omogućile poslovni rast.

Sa platformom Solver AI, uvek se možete osloniti na potpunu sveobuhvatnu personalizaciju na više kanala. Ovo rešenje usredsređeno na podatke će vam dati dragocene poslovne uvide i omogućiti vam da donosite bolje informisane odluke.

Testiranje i optimizacija

Personalizacija može biti zastrašujući zadatak, ali važno je početi sa malim i testirati svoje napore.

Možete početi tako što ćete segmentirati svoju publiku na osnovu osnovnih demografskih podataka ili informacija o interesovanjima kako biste kreirali targetirane poruke ili promocije.

Nakon toga, obavezno sprovedite A/B testiranje kako biste uporedili efikasnost vaših napora za personalizaciju i izvršili prilagođavanja u skladu sa tim. Ne možemo dovoljno naglasiti važnost A/B!

Vremenom možete da poboljšate svoje napore za personalizaciju na osnovu podataka o vašim klijentima i transakcijama, stvarajući privlačnije i relevantnije iskustvo za vaše klijente na duži rok.

Završne misli

Personalizacija zasnovana na podacima je istinski kritičan aspekt svake uspešne maloprodajne ili strategije e-trgovine. Koristeći podatke o klijentima, transakcijama i proizvodima, možete lako da isporučite targetirane poruke, promocije i preporuke proizvoda svojim klijentima. Nikada nemojte prestati da učite o njihovim potrebama i interesovanjima – to je sve o čemu se radi kada je reč o personalizaciji zasnovanoj na podacima.

Počevši od malog, testirajući svoje napore i koristeći alate za personalizaciju, možete da stvorite zanimljivije i smislenije iskustvo za svoje klijente, podstičući lojalnost i povećavajući prodaju.