Süni intellektə əsaslanan tövsiyə texnologiyalarının inkişafı istehlakçı səyahətini dəyişdirərək, alqoritmə əsaslanan istehlakçının - diqqəti, üstünlükləri və satınalma qərarları nümunələri öyrənməyə və istəkləri şifahi ifadə edilməmişdən əvvəl qabaqcadan görməyə qadir olan sistemlər tərəfindən formalaşan fərdin fiqurunu möhkəmləndirdi. Bir vaxtlar böyük rəqəmsal platformalarla məhdudlaşan bu dinamika indi demək olar ki, bütün sektorları əhatə edir: pərakəndə satışdan mədəniyyətə, maliyyə xidmətlərindən əyləncəyə, mobillikdən gündəlik həyatı müəyyən edən fərdi təcrübələrə qədər. Bu mexanizmin necə işlədiyini başa düşmək, bu yeni görünməz təsir rejimindən yaranan etik, davranış və iqtisadi nəticələri dərk etmək üçün vacibdir.
Alqoritmik tövsiyə davranış məlumatlarını, proqnozlaşdırıcı modelləri və maraqların mikroskopik nümunələrini müəyyən etməyə qadir olan sıralama sistemlərini birləşdirən arxitektura üzərində qurulub. Hər klik, ekran sürüşməsi, səhifəyə sərf olunan vaxt, axtarış, əvvəlki alış və ya minimal qarşılıqlı əlaqə davamlı olaraq yenilənən mozaikanın bir hissəsi kimi işlənir. Bu mozaika dinamik istehlakçı profilini müəyyənləşdirir. Ənənəvi bazar araşdırmalarından fərqli olaraq, alqoritmlər real vaxt rejimində və heç bir insanın ayaqlaşa bilməyəcəyi miqyasda işləyir, satın alma ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün ssenariləri təqlid edir və ən uyğun anda fərdi təkliflər təklif edir. Nəticə hamar və zahirən təbii bir təcrübədir, bu təcrübədə istifadəçi tam olaraq axtardıqlarını tapdığını hiss edir, əslində isə onların xəbəri olmadan qəbul edilmiş bir sıra riyazi qərarlar onları oraya aparır.
Bu proses aktiv axtarışı müxtəlif variantlara məruz qalmağı azaldan avtomatlaşdırılmış çatdırılma məntiqi ilə əvəz edərək kəşf anlayışını yenidən müəyyənləşdirir. Geniş kataloqu araşdırmaq əvəzinə, istehlakçı davamlı olaraq onların vərdişlərini, zövqlərini və məhdudiyyətlərini gücləndirən xüsusi seçimə daralır və əks əlaqə yaradır. Fərdiləşdirmə vədi səmərəli olsa da, repertuarları məhdudlaşdıra və çoxlu seçimləri məhdudlaşdıra bilər ki, bu da daha az populyar məhsulların və ya proqnozlaşdırılan nümunələrdən kənar məhsulların daha az görünməsinə səbəb olur. Bu mənada, AI tövsiyələri bu seçimləri formalaşdırmağa kömək edir, bir növ proqnozlaşdırıla bilən iqtisadiyyat yaradır. Satınalma qərarı kortəbii istəyin müstəsna nəticəsi olmaqdan çıxır və alqoritmin ən çox ehtimal olunan, əlverişli və ya sərfəli hesab etdiyi şeyi də əks etdirməyə başlayır.
Eyni zamanda, bu ssenari süni intellektdə getdikcə səpələnmiş və stimulla doymuş istehlakçılara birbaşa körpü tapan brendlər və pərakəndə satıcılar üçün yeni imkanlar açır. Ənənəvi medianın artan xərcləri və ümumi reklamların effektivliyinin azalması ilə hiper kontekstli mesajlar çatdırmaq qabiliyyəti mühüm rəqabət üstünlüyünə çevrilir.
Alqoritmlər real vaxtda qiymət tənzimləmələrinə, tələbin daha dəqiq proqnozlaşdırılmasına, tullantıların azaldılmasına və konversiya nisbətlərini artıran fərdi təcrübələrin yaradılmasına imkan verir. Bununla belə, bu incəlik bir etik problem gətirir: seçimləri emosional və davranış zəifliklərini özlərindən daha yaxşı bilən modellər tərəfindən idarə edildikdə istehlakçıların müstəqilliyi nə qədər toxunulmaz qalır? Şəffaflıq, izah oluna bilənlik və korporativ məsuliyyətlə bağlı müzakirələr sürət qazanır və məlumatların necə toplanması, istifadə edilməsi və tövsiyələrə çevrilməsi ilə bağlı daha aydın təcrübələr tələb edir.
Bu dinamikanın psixoloji təsiri də diqqətə layiqdir. Satınalmalarda sürtünməni azaltmaqla və ani qərarları təşviq etməklə, tövsiyə sistemləri impulsları gücləndirir və əksini azaldır. Hər şeyin bir kliklə əlçatan olması hissi istehlakla demək olar ki, avtomatik əlaqə yaradır, istək və hərəkət arasındakı yolu qısaldır. Bu, istehlakçının sonsuz və eyni zamanda, kortəbii görünən, lakin yüksək səviyyədə təşkil edilmiş diqqətlə süzülmüş vitrinlə üzləşdiyi bir mühitdir. Həqiqi kəşf və alqoritmik induksiya arasındakı sərhəd bulanıqlaşır, bu da dəyər qavrayışını yenidən konfiqurasiya edir: biz istədiyimiz üçün alırıq, yoxsa istəməyimiz üçün?
Bu kontekstdə tövsiyələrdə yer alan qərəzlərlə bağlı müzakirələr də artır. Tarixi məlumatlarla öyrədilmiş sistemlər, müəyyən istehlakçı profillərinə üstünlük verərək və digərlərini marjinallaşdıraraq, əvvəllər mövcud olan bərabərsizlikləri təkrar etməyə meyllidirlər. Niş məhsulları, müstəqil yaradıcılar və inkişaf etməkdə olan brendlər tez-tez görünürlük əldə etmək üçün görünməz maneələrlə üzləşirlər, böyük oyunçular isə öz məlumat həcmlərinin gücündən faydalanırlar. Texnologiya ilə idarə olunan daha demokratik bazar vədi praktikada əksinə ola bilər və diqqətin bir neçə platformada cəmləşməsinə səbəb ola bilər.
Alqoritmik olaraq hazırlanmış istehlakçı, buna görə də, yalnız daha yaxşı xidmət göstərən istifadəçi deyil, həm də rəqəmsal ekosistemi quran güc dinamikasına daha çox məruz qalan subyektdir. Onların muxtariyyəti təcrübə səthinin altında fəaliyyət göstərən bir sıra incə təsirlərlə birlikdə mövcuddur. Bu ssenaridə şirkətlərin məsuliyyəti kommersiya səmərəliliyi ilə etik təcrübələri uzlaşdıran, şəffaflığa üstünlük verən və müxtəlif perspektivlərlə fərdiləşdirməni balanslaşdıran strategiyaların işlənib hazırlanmasından ibarətdir. Eyni zamanda, rəqəmsal təhsil insanların kortəbii kimi görünən qərarların görünməz sistemlər tərəfindən necə formalaşdırıla biləcəyini başa düşmələri üçün əvəzolunmaz hala gəlir.
Thiago Hortolan, kəşfiyyatdan müştəri loyallığına qədər bütün satış səyahətini genişləndirmək üçün Süni İntellekt, avtomatlaşdırma və məlumat intellektini birləşdirən Revenue Tech həlləri yaratmağa həsr olunmuş Sales Rocket spin-offu olan Tech Rocket şirkətinin baş direktorudur. Onların süni intellekt agentləri, proqnozlaşdırıcı modelləri və avtomatlaşdırılmış inteqrasiyaları satış əməliyyatlarını davamlı, ağıllı və ölçülə bilən artım mühərrikinə çevirir.
