Персонализация ИИ в 2023 году: примеры, инструменты и советы

Успех современного бизнеса зависит от его способности удерживать клиентов с помощью персонализированного опыта, который непосредственно отвечает их индивидуальным потребностям и интересам. Современный покупатель имеет постоянно меняющиеся предпочтения. Чтобы удовлетворить этих клиентов, бренды обращаются к персонализации ИИ, технологии, основанной на искусственном интеллекте, машинном обучении и обработке естественного языка. С помощью новых инструментов персонализации на основе ИИ бренды активно изучают способы повышения удовлетворенности и вовлеченности клиентов, повышения лояльности и, в конечном итоге, увеличения продаж.

В этой статье мы обсуждаем тему персонализации и гиперперсонализации на основе ИИ. Мы расскажем о некоторых замечательных способах, которыми компании используют персонализацию ИИ в разных отраслях. ‌Кроме того, мы рассмотрим некоторые инструменты и советы, которые компании могут использовать для повышения уровня своей персонализации.

Что такое персонализация ИИ?

Персонализация ИИ относится к использованию технологий ИИ, таких как машинное обучение и глубокое обучение, для создания тщательно подобранного и персонализированного опыта для пользователей данного продукта или услуги. Используя персонализацию, бренды стремятся повысить качество обслуживания и удовлетворенность клиентов , что, в свою очередь, повышает вовлеченность, удовлетворенность клиентов и коэффициент конверсии.

Персонализация ИИ использует способность машинного обучения обрабатывать большие объемы данных, анализировать их и получать ценные сведения. Используя эти данные, алгоритмы могут устанавливать модели и модели поведения и делать прогнозы о предпочтениях и интересах клиентов. Некоторые из данных, которые вы можете использовать, включают данные просмотра, взаимодействия, обзоры и отзывы. С помощью этих данных инструменты машинного обучения могут создавать разные профили, соответствующие разным предпочтениям пользователя.

На основе полученных данных компании могут затем настраивать свои маркетинговые сообщения, контент, предложения продуктов и рекомендации, чтобы удовлетворить уникальные потребности каждого из своих клиентов. Персонализация ИИ используется в различных отраслях, включая электронную коммерцию, социальные сети, развлечения, социальные сети и технологии.

7 впечатляющих приложений и примеров персонализации ИИ

Персонализация на основе ИИ имеет бесчисленное множество применений в различных отраслях. В этом разделе мы исследуем, как бренды используют искусственный интеллект для гиперперсонализации и данные из просмотра, истории покупок, географического местоположения, онлайн-поведения, демографических данных и т. д., чтобы создавать уникальные впечатления для отдельных людей.

1. Рекомендация продукта

Рынок электронной коммерции является высококонкурентным: по оценкам, в настоящее время существует более 26 миллионов сайтов электронной коммерции по всему миру. Чтобы любой бизнес выжил на таком насыщенном рынке, он должен предлагать уникальные продукты, которые привлекают клиентов, и именно здесь вступают в действие системы рекомендаций.

Персонализация ИИ в электронной коммерции — прекрасный пример того, как ИИ произвел революцию во всей отрасли. С появлением персонализации на основе ИИ бренды отходят от традиционных систем рекомендаций, основанных на правилах, которые были успешными в прошлом. Традиционные рекомендательные системы негибки и предполагают, что предпочтения клиентов остаются неизменными с течением времени . Они также имеют ограниченные возможности обработки данных и сложных отношений.

Используя современные возможности машинного обучения, бренды теперь могут анализировать различные точки данных и рекомендовать продукты, которые, скорее всего, купит конкретный пользователь. Например, бренды могут рекомендовать продукты на основе рейтингов и обзоров, вовлеченности, истории покупок, похожих клиентов, демографических данных или на основе сезонных тенденций.

Многие известные бренды уже внедрили персонализацию ИИ в электронной коммерции. Например, Amazon, американская многонациональная платформа электронной коммерции, использует Amazon Personalize, рекомендательную систему на основе машинного обучения, чтобы уменьшить количество брошенных корзин, рекомендуя продукты пользователям на основе их предпочтений.

2. Персонализация ИИ в таргетинге рекламы

Клиентов часто бомбардируют тысячами рекламных объявлений в веб-браузерах и на платформах социальных сетей, таких как Facebook. Иногда эти объявления становятся раздражающими и пугающими, заставляя пользователей искать способы не видеть их на своих платформах. Однако исследования показывают, что показ пользователям рекламы, соответствующей их интересам, с большей вероятностью побудит их к действию.

Используя ИИ, бренды могут анализировать данные о клиентах, такие как история покупок, активность в социальных сетях, местоположение, демографические данные и другие данные, для создания персонализированной рекламы. Персонализированная рекламная кампания с большей вероятностью найдет отклик у вашей аудитории, повысив уровень вовлеченности и конверсии. Другие показатели, которые бренды могут использовать для создания более целенаправленной рекламы, включают публикации в социальных сетях, комментарии, лайки и перепосты.

Facebook — одна из компаний, у которых есть система таргетинга рекламы на основе искусственного интеллекта, которая позволяет компаниям ориентироваться на разные аудитории в зависимости от их характеристик. Вот некоторые из возможных форм таргетинга рекламы на Facebook:

• таргетинг на основе местоположения,
• на основе интересов,
• основанный на поведении,
• должность,
• Уровень образования,
• Политические взгляды,
• связи,
• таргетинг по демографии.

Например, пользователь, который постоянно делится информацией об одежде, скорее всего, заинтересуется рекламой с изображением одежды.

Facebook — ведущая платформа для таргетинга рекламы с более чем 2 миллиардами активных пользователей и тысячами точек данных. С помощью таргетинга рекламы бренды могут сузить свою рекламную аудиторию и увеличить количество откликов.

3. Персонализация контента ИИ

Большинство брендов тратят большой бюджет на SEO и контент-маркетинг, чтобы создать лояльную аудиторию. Однако все эти усилия и ресурсы могут оказаться напрасными, если вы продолжите показывать своим пользователям общий контент, который они не хотят видеть. Используя персонализацию контента ИИ, бренды теперь могут расширить охват, показывая пользователям контент, который они хотят видеть, когда они хотят его видеть. Персонализация контента ИИ включает в себя использование машинного обучения для анализа данных и определения типа контента, который лучше всего подходит для данной аудитории.

Некоторые точки данных, которые вы можете использовать для персонализации контента, включают:

• расположение,
• пол,
• история браузера,
• взаимодействие в социальных сетях,
• использование приложения,
• пользовательский контент, такой как обзоры,
• сторонние источники и многое другое.

Многие бренды считают персонализацию контента с помощью ИИ отличным инструментом для привлечения клиентов и удержания их на своих сайтах. Warner Bros. Discovery, ведущая мировая медиа- и развлекательная компания, преуспела в персонализации контента с помощью ИИ.

Использование Amazon AI для персонализации Warner Bros. Discovery настроила рекомендации фильмов и шоу для пользователей, не прошедших проверку подлинности. По словам их вице-президента по архитектуре Дона Браунинга, после внедрения персонализации контента в компании наблюдалось увеличение вовлеченности пользователей на 14% и увеличение взаимодействия между брендами на 12%.

Еще одним примером использования персонализации на основе ИИ является Spotify, цифровая платформа для музыки, подкастов и видео. Spotify использует пользовательские данные, такие как история прослушивания, поисковые запросы и списки воспроизведения, созданные пользователями, для создания списков воспроизведения, соответствующих индивидуальным вкусам каждого пользователя.

Благодаря персонализации контента Spotify может удерживать пользователей на платформе в течение длительного времени, увеличивая доходы.

4. Динамическое ценообразование

Динамическое ценообразование — это стратегия ценообразования, которая включает в себя корректировку цены на услугу или продукт на основе определенных факторов. Персонализация ИИ может сыграть решающую роль в принятии ценовых решений. Используя машинное обучение, бренды могут анализировать огромные объемы данных о различных аспектах и ​​вносить обоснованные изменения цен в режиме реального времени.

В отличие от традиционного динамического ценообразования, которое опирается на исторические данные, динамическое ценообразование учитывает множество параметров, используя возможности ИИ.

Некоторые данные, используемые алгоритмами динамического ценообразования, включают рыночные тенденции, производственные затраты, цены конкурентов, местоположение, демографические данные и покупательское поведение клиентов.

Есть много отраслей, где динамическое ценообразование является типичным, включая авиаперевозки, электронную коммерцию, гостиничный бизнес, коммунальные услуги и розничную торговлю.

Одним из известных брендов, использующих динамическое ценообразование, является Uber, технологическая компания, предлагающая мобильные услуги. Используя приложение Uber, пассажиры могут заказать поездку и заплатить водителям, чтобы добраться туда, куда они хотят. Когда вы заказываете поездку с Uber в пятницу вечером, вы понимаете, что цены не такие, как в обычный вторник.

Uber использует алгоритм повышения цен на основе машинного обучения, чтобы определять цены в часы пик. Алгоритм рекомендует разумные цены на основе данных геолокации и прогнозирует спрос для более подходящего позиционирования водителей, повышая удовлетворенность клиентов и прибыль.

Другой пример динамического ценообразования — авиационная отрасль, где стоимость билетов меняется в зависимости от времени года, популярности маршрута, количества оставшихся мест и конкуренции. Например, на приведенных ниже рейсах Delta Airlines из аэропорта JFK в Нью-Йорке в лондонский аэропорт Хитроу цены немного выше на рейсы, вылетающие из JFK в 21:30, по сравнению с рейсами, вылетающими в 20:30 в определенную пятницу.

Благодаря персонализации на основе ИИ в динамическом ценообразовании авиакомпании могут максимизировать прибыль, снизить уровень оттока, улучшить качество обслуживания клиентов и сохранить конкурентоспособность.

5. Персонализированные сообщения и электронная почта

Современные клиенты умнее и сообразительнее и могут легко понять, когда вы забрасываете их неуместными сообщениями, не добавляющими никакой ценности. Бренды должны персонализировать свои сообщения , иначе они рискуют быть помеченными как спам, а в результате аудитория и потенциальные клиенты.

Чтобы персонализировать общение, предприятия должны понимать своих клиентов и аудиторию, оценивая различные точки данных.

С помощью искусственного интеллекта с гиперперсонализацией бренды могут эффективно взаимодействовать со своими клиентами посредством тщательно подобранной и контекстной коммуникации, направленной нужной аудитории в нужное время . Персонализированное общение устанавливает доверие, углубляет отношения и повышает готовность клиентов тратить деньги на ваши продукты.

Гиперсонализация ИИ и профилирование клиентов по разным личностям выходит за рамки сегментации при общении по электронной почте. Вместо этого основное внимание уделяется предоставлению индивидуального опыта, который компании могут применять на протяжении всего пути клиента.

Spotify — один из известных брендов, использующих персонализированное общение в электронной почте. В конце года Spotify отправляет «обобщенный» обзор привычек прослушивания каждого пользователя, включая песни и жанры самых популярных исполнителей года. «Завернутый» обзор — прекрасный пример того, как бренды могут использовать персонализацию ИИ для анализа пользовательских данных и предоставления персонализированного общения и опыта.

Такие персонализированные электронные письма дают пользователям ощущение инклюзивности, побуждая их продолжать использовать ваш продукт.

6. Персонализация ИИ на динамических веб-сайтах

Поскольку большинство клиентов в настоящее время полагаются на онлайн-информацию при принятии решения о покупке, предприятиям необходимо иметь надежный веб-сайт, чтобы повысить узнаваемость бренда и завоевать доверие. В этом вам могут помочь конструкторы веб-сайтов с искусственным интеллектом, такие как 10Web AI Website Builder. 10Web AI Website Builder использует ИИ для автоматического создания веб-сайта с уникальным контентом и изображениями, адаптированными к потребностям вашего бизнеса.

Получите преимущество при создании веб-сайтов с помощью ИИ

Создайте собственный веб-сайт, адаптированный к потребностям вашего бизнеса, в 10 раз быстрее с помощью 10Web AI Website Builder!

Начать бесплатно Кредитная карта не требуется

Чтобы обеспечить лучший и более персонализированный пользовательский опыт, веб-сайты также должны быть динамичными. В отличие от статических сайтов, динамические сайты изменяют содержимое после каждого взаимодействия или ввода пользователя. С помощью динамических веб-сайтов пользователи также могут выполнять такие функции, как покупки, общение в чате в реальном времени и обмен контентом, функции, недоступные на статических сайтах.

Используя персонализацию ИИ, такие компании, как платформы электронной коммерции, могут показывать пользователям более релевантный контент на основе данных. Эти данные могут включать в себя прошлый просмотр, активность, местоположение и возраст пользователя, а также другие факторы.

Nike является одним из самых популярных брендов в мире, которые используют персонализацию на основе ИИ, чтобы показывать пользователям своих платформ продукты, которые им, скорее всего, будут интересны. Например, если вы ранее покупали кроссовки, Nike, скорее всего, порекомендуйте их вам.

Благодаря динамическому характеру своего веб-сайта Nike с большей вероятностью улучшит качество обслуживания клиентов и их удовлетворенность.

7. Персонализированные чат-боты с искусственным интеллектом

В прошлом чат-боты развивались экспоненциально, от простых приложений, основанных на правилах, до эффективных систем поддержки, которые предлагают отличную поддержку клиентов. Новые чат-боты не только работают на основе искусственного интеллекта, но также способны понимать запросы клиентов и создавать персонализированные ответы. Вот как работает персонализация в чат-ботах.

1. Чат-боты используют обработку естественного языка, чтобы понимать и интерпретировать запросы и отвечать соответствующим образом.
2. Чат-боты теперь обладают контекстуальным пониманием и могут вспоминать прошлые конверсии, обеспечивая более личный опыт.
3. Используя пользовательские данные, такие как история прошлых покупок, предпочтения, прошлые взаимодействия и другие соответствующие данные, чат-боты создают индивидуальный профиль пользователя, который соответствует индивидуальным уникальным характеристикам.
4. Непрерывное обучение и адаптация: чат-боты учатся в режиме реального времени, взаимодействуя с пользователями, и соответствующим образом корректируют их предпочтения, обеспечивая более персонализированный опыт.
5. Используя алгоритмы машинного обучения, чат-боты могут анализировать огромные объемы данных и выявлять тенденции и закономерности в поведении пользователей.

С помощью персонализированных чат-ботов бренды могут улучшить качество обслуживания клиентов, повысить вовлеченность, обеспечить проактивную поддержку, собрать ценные данные и обеспечить круглосуточную поддержку.

5 инструментов и советов, которые помогут вам повысить уровень персонализации ИИ

1. Персонализируйте ИИ

Personalize — это инструмент персонализации на базе искусственного интеллекта, который позволяет компаниям находить продукты , которые больше всего интересуют их клиентов. Отслеживание интересов пользователей, которые меняются ежедневно, может быть сложной задачей для компаний. С помощью AI-движка Personalize вы можете получать аналитику поведения пользователей в режиме реального времени .

На основе этой аналитики компании могут определить, что интересует каждого клиента в любой момент, что позволит им продвигать нужные продукты и услуги. Персонализация также позволяет компаниям отправлять динамический контент по электронной почте, который волнует их клиентов.

По данным Personalize, персонализированные электронные письма имеют на 56,7% больше кликов , чем неперсонализированные электронные письма.

Предположим, у вас есть существующая CRM или платформа для электронного маркетинга. В этом случае Personalize позволяет вам интегрироваться с существующими платформами и предоставляет данные, необходимые для персонализации ваших маркетинговых кампаний. Используя Personalize, бренды могут получать информацию для персонализации своих маркетинговых планов, повышения ставок кампаний и увеличения доходов.

Цены

Вы можете запросить демонстрацию на их веб-сайте, чтобы получить подробную информацию о ценах.

2. Динамическая доходность

Усовершенствованная многоканальная платформа для персонализации и экспериментов, которая позволяет компаниям обеспечивать оптимальное взаимодействие с пользователем через мобильные устройства, Интернет, электронную почту и рекламу, персонализируя каждое взаимодействие с пользователем. Если ваш бизнес связан с электронной коммерцией, играми, СМИ, финансовыми услугами или пищевой промышленностью, у Dynamic Yield есть решение, которое поможет вашему бизнесу повысить качество обслуживания пользователей за счет персонализации.

Его ключевые особенности включают в себя:

• Возможность преобразования статических элементов контента, таких как главные баннеры, кнопки призыва к действию, рекламные области и страницы со списком продуктов, в персонализированные элементы .
• Автоматическая персонализация контента в масштабе с использованием алгоритмов машинного обучения для выбора того, что лучше всего подходит для каждого пользователя.
• Функция, которая позволяет вам определять триггерные сообщения, электронные письма и push-уведомления на основе событий с помощью триггеров на основе правил .
• Возможности тестирования и оптимизации для каждого отдельного элемента позволяют максимально увеличить производительность.
• Предиктивный таргетинг с использованием ИИ для более глубокой персонализации.
• Усовершенствованный конструктор правил таргетинга позволяет ориентироваться на клиентов, основываясь на местоположении, погоде, бизнес-правилах, характеристиках и контексте, а также на других факторах.

Цены

Вы можете запросить демонстрацию на их веб-сайте, чтобы получить подробную информацию о ценах.

3. Интеллектуализация

Intellimize — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который помогает компаниям перейти от традиционных методов к новой динамической персонализации и расширенным возможностям оптимизации. Используя редактор Intellimize, вы можете легко создавать веб-сайты и экспериментировать с ними, чтобы персонализировать и тестировать различные элементы вашего веб-сайта.

С помощью Intellimize вы также можете установить цели оптимизации для всего веб-сайта и отдельных страниц. Маркетологи могут использовать эти цели, чтобы стимулировать ценные взаимодействия на уровне страницы, которые соответствуют бизнес-целям. Используя Intellimize CRO, маркетологи могут быстрее выдвигать гипотезы и проводить тесты, даже при масштабной персонализации.

Новый подход к тестированию Intellimize позволяет маркетологам уверенно тестировать свои идеи. В отличие от устаревших подходов, таких как A/B-тестирование и многовариантное тестирование, новый подход позволяет маркетологам запускать и останавливать тестирование одновременно, не влияя на результаты. Intellimize также позволяет брендам быстрее получать информацию о своей аудитории, что позволяет им создавать лучший опыт для своих известных и неизвестных посетителей.

Цены

Вы можете заказать демонстрацию на веб-сайте Intellimize, чтобы получить подробную информацию о ценах.

4. Adobe Target

Adobe Target — это ведущая автоматизированная платформа персонализации, которая позволяет брендам предлагать привлекательный и персонализированный пользовательский интерфейс. Adobe Sensei, ведущая технология искусственного интеллекта и машинного обучения от Adobe, поддерживает Adobe Target. Некоторые из примечательных функций Adobe Target включают

• Персонализация в один клик: при этом используются возможности искусственного интеллекта для анализа каждого бита данных о ваших пользователях и предоставления каждому из них персонализированного опыта.
• Возможность запуска A/B, многовариантных и многоруких бандитских тестов везде, где ваш клиент связан с вашим брендом. Например, с помощью A/B-тестирования вы можете протестировать весь процесс, включая изображения и пользовательский интерфейс, чтобы найти лучший вариант. С помощью многовариантного тестирования вы можете тестировать несколько элементов одновременно, чтобы найти те, которые обеспечивают наилучшие впечатления.
• Оптимизация одностраничных приложений позволяет персонализировать взаимодействие с пользователем в одностраничных приложениях.
• Мобильная оптимизация позволяет создавать уникальные впечатления на мобильных устройствах.

Цены

Вы можете заказать демонстрацию на веб-сайте Adobe Target, чтобы узнать подробности о ценах.

5. Монетизировать

Monetate — это ведущая универсальная платформа персонализации, которая позволяет брендам персонализировать цифровой опыт пользователей. С помощью Monetate бренды теперь могут точно предсказывать намерения и потребности пользователей и предоставлять персонализированный опыт при каждом нажатии. Автоматизированный и удобный характер платформы гарантирует, что маркетологи не будут тратить все свое драгоценное время на создание профилей клиентов.

Другие ключевые особенности включают в себя:

• Индивидуальная персонализация с использованием возможностей машинного обучения для анализа контекстных и поведенческих данных. Monetate позволяет предоставлять индивидуальный подход к каждому клиенту в режиме реального времени.
• Функция сегментации и таргетинга позволяет компаниям идентифицировать группы пользователей для отправки определенных сообщений, чтобы обеспечить наилучшие впечатления.
• Персонализированный поиск и доставка для ваших пользователей с помощью инструментов, учитывающих ключевые слова, бизнес-правила и многое другое.
• Аналитика в режиме реального времени о вашей аудитории дает информацию, которая позволяет вам лучше понять поведение ваших клиентов.
• Удобные и интуитивно понятные информационные панели , которые позволяют брендам предоставлять точные рекомендации по продуктам.

Цены

Вы можете заказать демонстрацию на веб-сайте Monetate, чтобы узнать подробности о ценах.

Советы по повышению уровня вашей игры с персонализацией ИИ

1. Соберите как можно больше данных . Без данных практически невозможно понять ваших пользователей.Поэтому компаниям следует собирать данные из разрозненных источников, таких как социальные сети, просмотр веб-страниц, поведение и т. д. После сопоставления этих данных проанализируйте их, чтобы получить представление о предпочтениях ваших клиентов.
2. Постоянно тестируйте и оптимизируйте : персонализация — это не разовый процесс.Это непрерывный процесс, который требует тестирования и корректировки. Используя такие методы, как A/B-тестирование, предоставляемое некоторыми из инструментов, которые мы обсуждали, вы можете измерить влияние своих стратегий и внести соответствующие коррективы.
3. Используйте инструменты машинного обучения . Инструменты машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных и автоматизировать некоторые процессы, такие как тестирование, связанное с персонализацией.
4. Прислушивайтесь к отзывам клиентов. При использовании данных для понимания потребностей клиентов в ключевой персонализации они не должны заменять отзывы клиентов.Вы также можете использовать отзывы клиентов, чтобы персонализировать пользовательский опыт и потребности.
5. Используйте предиктивную аналитику для анализа данных и прогнозирования потребностей клиентов.Используя прошлые тенденции и поведение, вы можете быть уверены, что всегда готовы удовлетворить новые потребности клиентов.

Заключение

Персонализация — это мощная техника, которую компании могут использовать для роста. Однако ИИ произвел революцию в персонализации и в том, как компании взаимодействуют со своими клиентами. Используя возможности персонализации ИИ, предприятия теперь могут предоставлять гиперперсонализированное обслуживание, повышать удовлетворенность клиентов и стимулировать рост доходов. Начиная с персонализированного обмена сообщениями, контента, рекламы, рекомендаций и чат-ботов на основе ИИ, приложения ИИ продолжают расти с каждым днем. Однако, прежде чем внедрять персонализацию ИИ, предприятия должны иметь четкую цель и осознавать любые этические последствия.

Часто задаваемые вопросы

Получите преимущество при создании веб-сайтов с помощью ИИ

Создайте собственный веб-сайт, адаптированный к потребностям вашего бизнеса, в 10 раз быстрее с помощью 10Web AI Website Builder!

Начать бесплатно Кредитная карта не требуется