एल्गोरिथम उपभोक्ता: खरीद निर्णय पर एआई सिफारिशों का प्रभाव

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित सिफारिश प्रौद्योगिकियों की प्रगति ने उपभोक्ता यात्रा को बदल दिया है, एल्गोरिथम उपभोक्ता के आंकड़े को समेकित किया है, एक व्यक्ति जिसका ध्यान, प्राथमिकताएं और खरीद निर्णय पैटर्न सीखने और इच्छाओं को अनुमान लगाने में सक्षम प्रणालियों द्वारा आकार दिया जाता है इससे पहले कि वे मौखिक रूप से भी गतिशील हों, जो पहले बड़े डिजिटल प्लेटफार्मों तक सीमित लग रहा था, आज लगभग सभी क्षेत्रों में व्याप्त है: खुदरा से संस्कृति तक, वित्तीय सेवाओं से मनोरंजन तक, गतिशीलता से व्यक्तिगत अनुभवों तक जो रोजमर्रा की जिंदगी को परिभाषित करते हैं यह समझना कि यह गियर कैसे संचालित होता है, नैतिक, व्यवहारिक और आर्थिक निहितार्थों को समझने के लिए आवश्यक है जो अदृश्य प्रभाव के इस नए शासन से उभरते हैं।.

एल्गोरिथम अनुशंसा एक आर्किटेक्चर पर बनाई गई है जो व्यवहारिक डेटा, पूर्वानुमानित मॉडल और रैंकिंग सिस्टम को जोड़ती है जो रुचि के सूक्ष्म पैटर्न की पहचान करने में सक्षम है। प्रत्येक क्लिक, स्क्रीन स्वाइप, किसी पृष्ठ पर बने रहना, खोज, पिछली खरीदारी या न्यूनतम इंटरैक्शन को एक के हिस्से के रूप में संसाधित किया जाता है। निरंतर अद्यतन मोज़ेक। यह मोज़ेक एक गतिशील उपभोक्ता प्रोफ़ाइल को परिभाषित करता है। पारंपरिक बाजार अनुसंधान के विपरीत, एल्गोरिदम वास्तविक समय में और उस पैमाने पर काम करते हैं जिसका कोई भी मानव अनुसरण नहीं कर सकता है, खरीदारी की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए परिदृश्यों का अनुकरण करता है और सबसे उपयुक्त समय पर वैयक्तिकृत सुझाव देता है। परिणाम एक सहज और प्रतीत होता है प्राकृतिक अनुभव, जिसमें उपयोगकर्ता को लगता है कि उसे वही मिल गया है जो वह ढूंढ रहा था, जब यह सत्य के निर्णयों को प्रकट करके आयोजित किया गया था।.

यह प्रक्रिया खोज की धारणा को फिर से परिभाषित करती है, सक्रिय खोज को एक स्वचालित वितरण तर्क के साथ प्रतिस्थापित करती है जो विविध विकल्पों के संपर्क को कम करती है एक व्यापक कैटलॉग की खोज करने के बजाय, उपभोक्ता लगातार एक विशिष्ट कट तक संकुचित होता है जो उनकी आदतों, उनके स्वाद और उनकी सीमाओं को मजबूत करता है, फीडबैक लूप का वादा, हालांकि कुशल, प्रदर्शनों की सूची को प्रतिबंधित कर सकता है और विकल्पों की बहुलता को सीमित कर सकता है, जिससे उत्पादों को कम लोकप्रिय या बाहरी भविष्य कहनेवाला मानकों को कम दृश्यता प्राप्त होती है इस अर्थ में, एआई की सिफारिश उन्हें आकार देने में मदद करती है, जिससे एक प्रकार की भविष्यवाणी अर्थव्यवस्था का निर्माण होता है खरीद का निर्णय अब सहज का अनन्य परिणाम नहीं है या इसे प्रतिबिंबित करने की अधिक संभावना है जिसे लाभदायक भी माना जाता है।.

साथ ही, यह परिदृश्य ब्रांडों और खुदरा विक्रेताओं के लिए नए अवसर खोलता है, जो एआई को तेजी से बिखरे हुए और प्रोत्साहन-संतृप्त उपभोक्ताओं के लिए एक सीधा पुल पाते हैं। पारंपरिक मीडिया लागत में वृद्धि और सामान्य विज्ञापनों की प्रभावशीलता में गिरावट के साथ, क्षमता हाइपरकॉन्टेक्चुअलाइज्ड संदेश वितरित करना एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन जाता है।. 

एल्गोरिदम आपको वास्तविक समय में कीमतों को समायोजित करने, मांग की अधिक सटीक भविष्यवाणी करने, अपशिष्ट को कम करने और रूपांतरण को बढ़ाने वाले व्यक्तिगत अनुभव बनाने की अनुमति देता है हालांकि, यह परिष्कार एक नैतिक चुनौती लाता है: उपभोक्ता स्वायत्तता का कितना हिस्सा बरकरार रहता है जब उनके विकल्प मॉडल द्वारा निर्देशित होते हैं जो उनके भावनात्मक और व्यवहारिक कमजोरियों को बेहतर तरीके से जानते हैं पारदर्शिता, व्याख्या और कॉर्पोरेट जिम्मेदारी के बारे में चर्चा ताकत हासिल करती है, डेटा को कैसे एकत्र किया जाता है, उपयोग किया जाता है और सिफारिशों में परिवर्तित किया जाता है, इस पर स्पष्ट प्रथाओं की आवश्यकता होती है।.

इस गतिशील का मनोवैज्ञानिक प्रभाव भी ध्यान देने योग्य है खरीद में घर्षण को कम करने और तत्काल निर्णयों को प्रोत्साहित करने से, सिफारिश प्रणाली आवेगों को बढ़ाती है और प्रतिबिंब को कम करती है यह महसूस करना कि सब कुछ एक क्लिक की पहुंच के भीतर है, खपत के साथ लगभग स्वचालित संबंध बनाता है, इच्छा और कार्रवाई के बीच का रास्ता छोटा करता है यह एक ऐसा वातावरण है जहां उपभोक्ता खुद को एक अनंत के सामने देखता है और साथ ही, ध्यान से फ़िल्टर किए गए शोकेस, जो सहज लगता है, लेकिन अत्यधिक ऑर्केस्ट्रेटेड है वास्तविक खोज और एल्गोरिथम प्रेरण के बीच की सीमा विसरित हो जाती है, जो मूल्य की बहुत धारणा को पुन: कॉन्फ़िगर करता है: क्या हम खरीदते हैं क्योंकि हम चाहते हैं या क्योंकि हमें चाहते हैं नेतृत्व किया गया है?

इस संदर्भ में, सिफारिशों में शामिल पूर्वाग्रहों के बारे में चर्चा भी बढ़ती है ऐतिहासिक डेटा के साथ प्रशिक्षित सिस्टम पहले से मौजूद असमानताओं को पुन: पेश करते हैं, कुछ उपभोग प्रोफाइल को विशेषाधिकार देते हैं और दूसरों को हाशिए पर रखते हैं। नाइकीसीन उत्पादों, स्वतंत्र रचनाकारों और उभरते ब्रांडों को दृश्यता प्राप्त करने के लिए अक्सर अदृश्य बाधाओं का सामना करना पड़ता है, जबकि बड़े खिलाड़ी अपने स्वयं के डेटा की मात्रा के प्रौद्योगिकी द्वारा संचालित अधिक लोकतांत्रिक बाजार के वादे को व्यवहार में उलटा किया जा सकता है, जिससे कुछ प्लेटफार्मों पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है।.

एल्गोरिदमिक उपभोक्ता, इसलिए, न केवल एक बेहतर सेवा उपयोगकर्ता है, बल्कि डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र की संरचना करने वाली शक्ति गतिशीलता के लिए अधिक उजागर विषय भी है इसकी स्वायत्तता सूक्ष्म प्रभावों की एक श्रृंखला के साथ सह-अस्तित्व में है जो भूमिगत अनुभव को संचालित करती है कंपनियों की जिम्मेदारी, इस परिदृश्य में, ऐसी रणनीतियों को विकसित करना है जो नैतिक प्रथाओं के साथ व्यावसायिक दक्षता को समेटते हैं, पारदर्शिता को प्राथमिकता देते हैं और प्रदर्शनों की विविधता के साथ वैयक्तिकरण को संतुलित करते हैं साथ ही, डिजिटल शिक्षा लोगों के लिए यह समझने के लिए अपरिहार्य हो जाती है कि कैसे सहज निर्णयों को अदृश्य रूप से अदृश्य प्रणालियों द्वारा आकार दिया जा सकता है।.

Thiago Hortolan 是 Tech Rocket 公司的首席执行官，该公司是 Sales Rocket 的衍生公司，致力于创建 Revenue Tech 解决方案，结合人工智能、自动化和数据智能来扩展从潜在客户开发到客户忠诚度的整个销售旅程。其人工智能代理、预测模型和自动化集成将商业运营转变为持续、智能且可衡量的增长引擎。.