Жасанды интеллектке негізделген ұсыныстар беру технологияларының жетілдірілуі тұтынушы саяхатын өзгертіп, алгоритмге негізделген тұтынушы бейнесін нығайтты - назары, қалауы және сатып алу шешімдері үлгілерді үйренуге және тілектерді ауызша айтылғанға дейін болжай алатын жүйелер арқылы қалыптасатын жеке тұлға. Бір кездері үлкен цифрлық платформалармен шектелген бұл динамика қазір іс жүзінде барлық секторларды қамтиды: бөлшек саудадан мәдениетке, қаржылық қызметтерден ойын-сауыққа, ұтқырлықтан күнделікті өмірді анықтайтын жеке тәжірибеге дейін. Бұл механизмнің қалай жұмыс істейтінін түсіну көзге көрінбейтін әсер етудің жаңа режимінен туындайтын этикалық, мінез-құлық және экономикалық салдарларды түсіну үшін өте маңызды.
Алгоритмдік ұсыныс мінез-құлық деректерін, болжамды үлгілерді және қызығушылықтың микроскопиялық үлгілерін анықтауға қабілетті рейтингтік жүйелерді біріктіретін архитектураға негізделген. Әрбір басу, экранды сырғыту, бетте жұмсалған уақыт, іздеу, алдыңғы сатып алу немесе минималды өзара әрекеттесу үздіксіз жаңартылатын мозаиканың бөлігі ретінде өңделеді. Бұл мозаика динамикалық тұтынушы профилін анықтайды. Дәстүрлі нарықтық зерттеулерден айырмашылығы, алгоритмдер нақты уақыт режимінде және ешкім ілесе алмайтын ауқымда жұмыс істейді, сатып алу ықтималдығын болжау үшін сценарийлерді имитациялайды және ең қолайлы сәтте жекелендірілген ұсыныстарды ұсынады. Нәтиже - бұл біркелкі және табиғи болып көрінетін тәжірибе, онда пайдаланушы өздері іздеген нәрсені тапты деп сезінеді, ал шын мәнінде олар білместен жасалған бірқатар математикалық шешімдердің арқасында болды.
Бұл процесс белсенді іздеуді әртүрлі опциялардың әсерін азайтатын автоматтандырылған жеткізу логикасына ауыстыра отырып, табу түсінігін қайта анықтайды. Кең каталогты зерделеудің орнына тұтынушы олардың әдеттерін, талғамдарын және шектеулерін нығайта отырып, кері байланыс циклін жасайтын белгілі бір таңдауға дейін үнемі тарылтады. Жекелендіру уәдесі тиімді болғанымен, репертуарларды шектей алады және таңдаулардың көптігін шектей алады, бұл аз танымал өнімдерді немесе болжамды үлгілерден тыс өнімдердің аз көрінуіне себеп болады. Осы мағынада, AI ұсыныстары болжамды экономиканың түрін құра отырып, осы таңдауларды қалыптастыруға көмектеседі. Сатып алу туралы шешім стихиялы қалаудың ерекше нәтижесі болуды тоқтатады және алгоритм неғұрлым ықтимал, ыңғайлы немесе тиімді деп санайтын нәрсені көрсете бастайды.
Сонымен қатар, бұл сценарий AI-да барған сайын шашыраңқы және ынталандыруға қаныққан тұтынушыларға тікелей көпір табатын брендтер мен бөлшек саудагерлер үшін жаңа мүмкіндіктер ашады. Дәстүрлі медиа шығындарының өсуімен және жалпы жарнамалардың тиімділігінің төмендеуімен гиперконтекстік хабарламаларды жеткізу мүмкіндігі маңызды бәсекелестік артықшылыққа айналады.
Алгоритмдер нақты уақыт режимінде бағаны түзетуге, сұранысты дәлірек болжауға, қалдықтарды азайтуға және конверсия жылдамдығын арттыратын жекелендірілген тәжірибелерді жасауға мүмкіндік береді. Дегенмен, бұл талғампаздық этикалық қиындық тудырады: олардың таңдауы эмоционалдық және мінез-құлық осалдықтарын өздеріне қарағанда жақсы білетін модельдер басшылыққа алған кезде тұтынушылардың дербестігі қаншалықты бұзылмаған? Транспаренттілік, түсініктілік және корпоративтік жауапкершілік туралы пікірталас деректерді жинау, пайдалану және ұсыныстарға айналдыру бойынша нақтырақ тәжірибені талап ететін қарқын алуда.
Бұл динамиканың психологиялық әсері де назар аударуға тұрарлық. Сатып алулардағы үйкелісті азайту және лезде шешімдер қабылдауды ынталандыру арқылы ұсыныс жүйелері импульстарды күшейтеді және рефлексияны азайтады. Бір шерту арқылы бәрі қол жетімді деген сезім тұтынумен дерлік автоматты қарым-қатынас жасайды, тілек пен әрекет арасындағы жолды қысқартады. Бұл тұтынушы стихиялы болып көрінетін, бірақ жоғары деңгейде ұйымдастырылған шексіз және сонымен бірге мұқият сүзілген витринаға тап болатын орта. Шынайы ашылу мен алгоритмдік индукция арасындағы шекара бұлыңғыр болады, бұл құндылықты қабылдауды қайта конфигурациялайды: біз өзіміз қалағандықтан сатып аламыз ба, әлде бізді қалағандықтан ба?
Осы тұрғыда ұсыныстарға енгізілген біржақтылық туралы пікірталастар да артып келеді. Тарихи деректермен оқытылған жүйелер белгілі бір тұтынушы профильдерін қолдап, басқаларды маргинализациялай отырып, бұрыннан бар теңсіздіктерді жаңғыртады. Ниш өнімдері, тәуелсіз жасаушылар және дамып келе жатқан брендтер жиі көріну үшін көрінбейтін кедергілерге тап болады, ал үлкен ойыншылар өздерінің деректер көлемінің күшін пайдаланады. Технологияға негізделген анағұрлым демократиялық нарық туралы уәде іс жүзінде керісінше болуы мүмкін, бұл назардың бірнеше платформаларға шоғырлануын біріктіреді.
Алгоритмдік құрастырылған тұтынушы, демек, жақсырақ қызмет көрсететін пайдаланушы ғана емес, сонымен қатар цифрлық экожүйені құрылымдайтын қуат динамикасына көбірек ұшырайтын субъект. Олардың автономиясы тәжірибенің астында әрекет ететін бірқатар нәзік әсерлермен қатар өмір сүреді. Бұл сценарийде компаниялардың жауапкершілігі коммерциялық тиімділікті этикалық тәжірибемен үйлестіретін стратегияларды әзірлеуде, ашықтыққа басымдық беруде және перспективалардың әртүрлілігімен жекелендіруді теңестіруде жатыр. Сонымен қатар, адамдарға стихиялы болып көрінетін шешімдердің көрінбейтін жүйелер арқылы қалай қалыптаса алатынын түсіну үшін цифрлық білім беру өте қажет болады.
Тиаго Хортолан – Tech Rocket компаниясының бас директоры, сатушы Rocket компаниясы, іздеуден тұтынушылардың адалдығына дейінгі бүкіл сатылым жолын масштабтау үшін жасанды интеллект, автоматтандыру және деректер интеллектін біріктіретін Revenue Tech шешімдерін жасауға арналған. Олардың AI агенттері, болжамды модельдері және автоматтандырылған интеграциялары сату операцияларын үздіксіз, ақылды және өлшенетін өсу қозғалтқышына айналдырады.
