Mae personoleiddio eithafol a gynhelir trwy'r deallusrwydd artiffisial (IA) yn ailfeddwl yn radical y profiad cwsmer yn y manwerthu. Mae'r cymwysiadau o'r ffin dechnolegol newydd hon yn yr e-fasnach yn trawsnewid nid yn unig y ffordd y mae cwmnïau'n rhyngweithio gyda'u cynhyrchwyr, ond hefyd sut maen nhw'n gweithredu o fewn. Mae'r chwyldro hwn ymhell dros argymhellion sylfaenol o gynhyrchion neu ymgyrchoedd segmentedig; mae'n ymwneud â chreu teithiau unigryw, a addaswyd mewn amser real i anghenion, ymddygiadau ac hyd yn oed emosiynau'r cwsmeriaid.
Mae'r IA'n gweithredu fel catalydd, gan integreiddio data heterogenaidd — o hanesion prynu a phatrymau pori hyd at ryngweithio ar rwydweithiau cymdeithasol a mesurau ymgysylltu — i adeiladu proffiliau hyper fanwl. Mae'r proffiliau hyn yn galluogi cwmnïau i ragweld dymuniadau, datrys problemau cyn iddynt godi, ac i gynnig atebion mor benodol fel eu bod yn aml yn ymddangos yn cael eu gwneud yn ôl mesur ar gyfer pob unigolyn.
Yn nghanol y trawsnewid hwn mae gan yr IA y gallu i brosesu cyfoeth o ddata mewn cyflymder syfrdanol. Mae systemau dysgu peiriant yn dadansoddi patrwm pryniannau, yn adnabod cydberthnasau rhwng cynhyrchion ac yn rhagweld dueddiadau defnydd – gyda chrynhedledd sy'n gorffen dulliau traddodiadol.
Er enghreifftiau, mae algorithms rhagfynegi cyhoeddiad yn ystyried nad ydynt yn unig yn ystyried rhai amrywiadau hanesyddol, fel tymhoroldeb, ond maent hefyd yn cynnwys data yn amser real, fel newid yn y tywydd, byddech yn digwyddiadau lleol neu hyd yn oed sgwrsiau ar rwydweithiau cymdeithasol. Mae hyn yn caniatáu i werthwyr addasu stociau'n ddinistriol, gan leihau torfeydd - problem sy'n costio biliynau bob blwyddyn - a chynnal gor-ariannu, sy'n arwain at ostyngiadau gorfodol a marginnau llai.
Mae cwmnïau fel Amazon yn codi'r effeithlonrwydd hwn i lefel arall trwy integreiddio stociau corfforol a rhithwir, gan ddefnyddio systemau synwyryddion yn y warws i olrhain cynnyrch yn ymarferol ac algorithmau sy'n ailgyfeirio gorchmynion i ganolfan ddosbarthu yn agosach at y cwsmer, gan gyflymu'r cyflwyniad ac yn lleihau costau logistaidd.
Personoliad eithafol: Mercado Livre a Amazon
Mae'r personoli eithafol hefyd yn ymddangos yn y creu vitrina digidol ddynwaredol. Mae platfformau fel Mercado Livre ac Amazon yn defnyddio rhwydweithiau niwral i gynhyrchu dyluniadau tudalen unigryw ar gyfer pob defnyddiwr. Mae'r systemau hyn yn ystyried nid yn unig yr hyn y mae'r cwsmer wedi'i brynu yn y gorffennol, ond hefyd sut mae'n pori ar y safle: amser a dreulwyd ar gategori penodol, cynhyrchion a ychwanegwyd at y siop a'r rhai a adaelwyd, a hyd yn oed y ffordd y mae'n sgrolio'r sgrin.
Os bydd defnyddiwr yn dangos diddordeb mewn cynhyrchion cynaliadwy, er enghraifft, gall AI flaenoriaethu eitemau ecológiol yn ei holl ryngweithiadau, o hysbysebion i e-byst personol. Mae'r dull hwn wedi'i gryfhau gan integreiddio gyda systemau CRM, sy'n crynhoi data demograffig a gwybodaeth am ddarpariaeth cwsmer, gan greu proffil 360 gradd. Mae banciau, fel Nubank, yn cymhwyso egwyddorion tebyg: mae algorithmau'n dadansoddi trafodion i ddarganfod patrymau gwariant anghonfysol — posibilrwydd o dwyll — ac ar yr un pryd, yn awgrymu cynhyrchion ariannol, fel benthyciadau neu fuddsoddiadau, sy'n cyd-fynd â'r proffil risg a nodau'r cwsmer.
Mae'r logistaeth yn ardal arall lle mae AI yn ailddiffinio'r fasnach. Mae systemau llwybrau deallus, a gynhelir gan ddysgu atgyfnerth, yn optimeiddio llwybrau dosbarthu gan ystyried traffig, amodau tywydd a hyd yn oed ddewisiadau amser y cwsmer. Mae cwmnïau fel UPS eisoes yn arbed miliynau o ddoleri bob blwyddyn gyda'r technolegau hyn.
Yn ogystal â hynny, mae synwyryddion IoT (Rhwydwaith Pethau) ar silffoedd corfforol yn canfod pan fo cynnyrch ar fin dod i ben, gan weithredu ad-drefniadau’n awtomatig neu awgrymu dewisiadau eraill i gwsmeriaid mewn siopau ar-lein. Mae'r integreiddio hwn rhwng siopau corfforol a digidol yn hanfodol mewn modelau omnichannel, lle mae'r IA yn sicrhau bod cwsmer sy'n edrych ar gynnyrch yn yr ap yn gallu ei ddarganfod ar gael yn y siop agosaf, neu ei dderbyn gartref ar yr un diwrnod.
Mae rheolaeth twyll yn enghraifft lai amlwg, ond yr un mor bwysig, o sut mae AI'n cynnal personoli. Mae llwyfannau e-fasnach yn dadansoddi miloedd o ddigwyddiadau fesul trafodiad — o gyflymder teipio'r cerdyn hyd at y ddyfais a ddefnyddir — i adnabod ymddygiadau amheus.
Mae'r Mercado Livre, er enghraifft, yn defnyddio modelau sy'n dysgu'n barhaus o ymdrechion twyll na lwyddodd, gan addasu i ddulliau troseddol newydd o fewn ychydig funudau. Mae'r diogelwch hwn nid yn unig yn amddiffyn y cwmni, ond hefyd yn gwella profiad y cwsmer, nad oes angen iddynt wynebu toriadau neu brosesau gweinyddol i wirio pryniadau dilys.
Fodd bynnag, nid yw popeth yn flodau.
Fodd bynnag, mae'r personoli eithafol hefyd yn codi cwestiynau moesegol ac weithredol. Mae defnyddio data sensitif, fel lleoliad mewn amser real neu hanes iechyd (mewn achosion manwerthu fferyllol, er enghraifft), yn gofyn am dryloywder a chydsyniad penodol. Mae rheolau fel y LGPD yn Brasil a'r GDPR yn Ewrop yn gorfodi cwmnïau i gydbwyso arloesedd gyda phreifatrwydd (er bod llawer yn ceisio dod o hyd i “ffyrdd”). Yn ogystal, mae'r risg o
“is-gweledigaeth”, lle gall y gormod o argymhellion penodol yn paradoxol leihau darganfyddiad cynhyrchion newydd, gan gyfyngu ar ymyriad y cwsmer i eitemau y tu allan i’w bwlb algorifaidd. Mae cwmnïau arweiniol yn llwybro hyn trwy gyflwyno elfennau o diolch yn rheoledig yn eu algorifmau, gan efelychu serendipiti siop gorfforol neu sut mae’n cael ei chyfansoddi. 歌单 argymhellwyd ar Spotify.
Edrych i'r dyfodol, mae ffin y personnalización eithaf yn cynnwys technolegau fel realiti estynedig (RE) ar gyfer profiadau rhithwir o gynhyrchion — dychmygwch roi arddulliau arnoch chi'n ddigidol gyda avatar sy'n adlewyrchu eich mesuriadau cywir — neu gynorthwywyr AI sy'n trafod prisiau mewn amser real yn seiliedig ar y galw unigol a'r bargeinion i dalu. Systems of 边缘计算 permiswillr broses ddata'n uniong ddir di gizmos fel fel smartphoniau neu ddeclyfiadon de smart, llai dos ffenestru a chynyddu'r ymateb a'r cylch. Yn ogystal, mae AI generativa eisoes yn cael ei defnyddio i greu disgrifiadau o gynnyrch, ymgyrchoedd marchnata, ymatebion i adborthau o gws ia Skywrm e even pom dhl erith 24.
Felly, nid yw personoli eithafol yn foethusrwydd, ond angen mewn marchnad lle mae cwsmeriaid yn disgwyl i'w deall fel unigolion unigryw ac lle mae'r gystadleuaeth yn fyd-eang ac yn hollol ddigynhyrchu. Mae'r deallusrwydd artiffisial, trwy uno effeithlonrwydd gweithredol a dyfnder dadansoddol, yn caniatáu i'r fasnach fanwerthu fynd y tu hwnt i'r trafodiad masnachol i ddod yn berthynas barhaus ac addasadwy, yn unigryw. O ragfynegi galw hyd at gyflwr ar fynedfa'r cwsmer, mae pob cysylltiad yn y gadwyn yn cael ei gryfhau gan algorithmau sy'n dysgu, yn rhagfynegi a'n personoli.
Y dasgell, yn awr, yw sicrhau bod y chwyldro hwn yn gynhwysol, yn foesegol ac, yn bennaf, yn ddynol - yn y pen draw, mae'n rhaid i'r dechnoleg fwyaf datblygedig wasanaethu i gyfuno, ac nid i dramgwyddo, pobl.
