სულ უფრო კონკურენტუნარიან და მომხმარებელზე ორიენტირებულ ბაზარზე პერსონალიზაცია მომხმარებლების მოზიდვისა და შენარჩუნების აუცილებელ ინსტრუმენტად იქცა. ამ სცენარში, ისეთი კომპანიები, როგორიცაა Netflix და Spotify, გლობალურ ეტალონებად იქცნენ, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს (AI) იყენებენ მილიონობით მომხმარებლისთვის უნიკალური და პერსონალიზებული გამოცდილების შესათავაზებლად.
პერსონალიზაცია ამ პლატფორმების წარმატების ფუნდამენტური ფაქტორი იყო. ის მომხმარებლის გამოცდილებას პასიურიდან აქტიურზე გარდაქმნის, რაც შეთავაზებულ კონტენტთან უფრო ღრმა კავშირს ქმნის. მონაცემები აჩვენებს, რომ მომხმარებელთა 90% უპირატესობას ანიჭებს ბრენდებს, რომლებიც პერსონალიზებულ გამოცდილებას გვთავაზობენ და 40%-ით მეტი ალბათობით ნახავენ რეკომენდებულ პროდუქტებს ბრენდთან გაზიარებული ინფორმაციის საფუძველზე.
თქვენ ალბათ უყურებდით Netflix-ის ფილმებს ან სერიალებს, რადგან ისინი იყო „იმიტომ, რომ მოგეწონათ...“ ან „ვფიქრობთ, რომ ეს მოგეწონებათ“ ჩანართში. Netflix-ზე ნანახი სერიალების 80%-ზე მეტი მისი პერსონალიზებული რეკომენდაციების სისტემის მეშვეობით არის აღმოჩენილი. ეს არა მხოლოდ ზრდის ჩართულობას, არამედ მნიშვნელოვნად ამცირებს გამოწერის გაუქმების მაჩვენებლებს.
Spotify-სთვის პერსონალიზაცია მუსიკის უბრალოდ შეთავაზებას სცილდება. პლატფორმა, რომელიც პიონერია ისეთი დასაკრავი სიებით უნიკალური გამოცდილების შექმნაში, როგორიცაა „Discover Weekly“ და „Release Radar“, ამ სიებს აუცილებელს ხდის ახალი შემსრულებლების აღმოსაჩენად და მომხმარებლების ჩართულობის შესანარჩუნებლად, რამაც მილიონობით მსმენელი მიიზიდა. ამ პერსონალიზაციამ Spotify-ს 2023 წელს 205 მილიონზე მეტი პრემიუმ გამომწერის მოზიდვაში დაეხმარა.
„ეს პერსონალიზებული მიდგომა არა მხოლოდ აუმჯობესებს მომხმარებლის კმაყოფილებას, არამედ ოპტიმიზაციას უკეთებს პლატფორმის რესურსების გამოყენებას, მომხმარებლებს მიმართავს იმ კონტენტისკენ, რომელიც მათთვის უფრო მიმზიდველია“, - აანალიზებს კენეტ კორეა, მონაცემთა და ინოვაციების ექსპერტი და MBA პროფესორი Fundação Getúlio Vargas-ში (FGV).
გავლენა მომხმარებლის შენარჩუნებაზე
პერსონალიზაცია და რეკომენდაციები პირდაპირ გავლენას ახდენს მომხმარებლის შენარჩუნებაზე. Netflix-ის შეფასებით, მისი რეკომენდაციების სისტემა წელიწადში 1 მილიარდ დოლარზე მეტს ზოგავს მომხმარებლის შენარჩუნების ხარჯებში. Spotify, თავისი პერსონალიზებული ფუნქციებით, ხელს უწყობს რეგულარულ გამოყენებას და ამცირებს კონკურენტ სერვისებზე გადასვლას.
„პერსონალიზაცია ქმნის დამატებითი ღირებულების განცდას და მომხმარებლებთან გრძელვადიან ურთიერთობას, რაც სერვისს სულ უფრო ღირებულს და რთულად ჩანაცვლებადს ხდის“, - ამბობს კენეტ კორეა.
რა შეუძლიათ ამ გასართობი გიგანტებს ასწავლონ სხვა კომპანიებს პერსონალიზაციისა და რეკომენდაციის შესახებ?
გაკვეთილები პერსონალიზაციისა და რეკომენდაციის შესახებ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით.
გაკვეთილი 1: თქვენი მომხმარებლების ღრმად გაგება და ამ ინფორმაციის გამოყენება პერსონალიზებული გამოცდილების შესაქმნელად შეიძლება იყოს ძლიერი კონკურენტული უპირატესობა, ინდუსტრიის მიუხედავად.
გაკვეთილი 2: ეფექტური პერსონალიზაცია უბრალოდ პროდუქტების რეკომენდაციას სცილდება. ის გულისხმობს ჰოლისტური გამოცდილების შექმნას, რომელიც მუდმივად ეგუება მომხმარებლის პრეფერენციებსა და ქცევას, სხვადასხვა წყაროდან მიღებული მონაცემების გამოყენებით ბიზნესის ყველა დონეზე გადაწყვეტილებების მისაღებად.
გაკვეთილი 3: სხვადასხვა ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკის გაერთიანებით შესაძლებელია გაცილებით ძლიერი და ზუსტი რეკომენდაციების სისტემის შექმნა, რომელსაც შეუძლია მომხმარებლის პრეფერენციებში დახვეწილი ნიუანსების გაგება.
გაკვეთილი 4: პერსონალიზაციაში ინვესტირება არ ნიშნავს მხოლოდ მომხმარებლის გამოცდილების მოკლევადიან გაუმჯობესებას, არამედ გრძელვადიანი ურთიერთობის დამყარებას, რაც სერვისს სულ უფრო ღირებულს და მის შეცვლას რთულს გახდის.
გაკვეთილი 5 : მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული რეკომენდაციების სისტემები ძლიერია, ისინი საჭიროებენ მუდმივ მონიტორინგს, კორექტირებას და ეთიკურ მოსაზრებებს, რათა იყვნენ ნამდვილად ეფექტურები და საიმედოები.
გაკვეთილი 6: მონაცემთა შეგროვება აშკარა საზღვრებს უნდა სცდებოდეს. მომხმარებლის ქცევის შესახებ დეტალური მონაცემებისა და კონტექსტუალური ანალიზის კომბინაცია საშუალებას გაძლევთ შექმნათ ჭეშმარიტად პერსონალიზებული გამოცდილება და მიიღოთ სტრატეგიული ბიზნეს გადაწყვეტილებები.
გაკვეთილი 7: მანქანური სწავლების გამოყენება შესაძლებელია არა მხოლოდ მომხმარებლის მონაცემების ანალიზისთვის, არამედ თავად პროდუქტის ან სერვისის ღრმად გასაგებადაც, რითაც იქმნება პერსონალიზაციის გაცილებით დახვეწილი დონე.
გაკვეთილი 8: პერსონალიზაციისთვის ხელოვნური ინტელექტის სისტემების დანერგვისას უმნიშვნელოვანესია გავითვალისწინოთ არა მხოლოდ ტექნიკური ეფექტურობა, არამედ თქვენი ტექნოლოგიების უფრო ფართო ეთიკური და სოციალური შედეგებიც.
გაკვეთილი 9: პერსონალიზაცია, როდესაც კარგად არის დანერგილი, ქმნის მომხმარებლის გაგებისა და მომსახურების გაუმჯობესების სათნო ციკლს, რაც იწვევს მომხმარებლის კმაყოფილებისა და ლოიალობის ზრდას.
სხვადასხვა სექტორის კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ღირებული გაკვეთილები მომხმარებლებთან უფრო ღრმა და მდგრადი კავშირების შესაქმნელად. „პერსონალიზაციასა და რეკომენდაციებში ინვესტირების, ხელოვნური ინტელექტის ეთიკურად და ეფექტურად გამოყენებით, შესაძლებელია მომხმარებლის გამოცდილების ტრანსფორმაცია და მნიშვნელოვანი კონკურენტული უპირატესობის მიღწევა“, - აცხადებს კორეა.
ექსპერტის აზრით, პერსონალიზაცია არ არის მხოლოდ წარმავალი ტენდენცია, არამედ ძლიერი სტრატეგია, რომელიც, სწორად განხორციელების შემთხვევაში, შეიძლება გამოიწვიოს მომხმარებლის კმაყოფილების ზრდა, მომხმარებელთა უკეთ შენარჩუნება და მდგრადი ზრდა. „მომავალი ეკუთვნის კომპანიებს, რომლებმაც იციან, როგორ მოახდინონ თავიანთი შეთავაზებებისა და გამოცდილების პერსონალიზება, რითაც ქმნიან რეალურ და მნიშვნელოვან ღირებულებას თითოეული მომხმარებლისთვის“, - ასკვნის ის.
