Ekstremalus personalizavimas, kurį skatina dirbtinis intelektas (DI), radikaliai iš naujo apibrėžia klientų patirtį mažmeninėje prekyboje Šios naujos technologinės ribos taikymas elektroninėje prekyboje pakeitė ne tik tai, kaip įmonės sąveikauja su savo vartotojais, bet ir kaip jos veikia viduje. Ši revoliucija gerokai viršija pagrindines produktų rekomendacijas ar segmentuotas kampanijas; kalbama apie unikalių kelionių kūrimą, realiu laiku pritaikytas klientų poreikiams, elgesiui ir net emocijoms.
AI veikia kaip katalizatorius, integruojantis nevienalyčius duomenis iš pirkimo istorijų ir naršymo modelių į socialinių tinklų sąveiką ir įsitraukimo metriką, kad būtų galima sukurti itin išsamius profilius. Šie profiliai leidžia įmonėms numatyti norus, išspręsti problemas prieš joms atsirandant ir pasiūlyti tokius specifinius sprendimus, kurie dažnai atrodo pritaikyti kiekvienam asmeniui.
Šios transformacijos esmė yra dirbtinio intelekto gebėjimas apdoroti didžiulius duomenų kiekius įspūdingu greičiu. Mašininio mokymosi sistemos analizuoja pirkimo modelius, nustato koreliacijas tarp produktų ir prognozuoja vartotojų tendencijas & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
Pavyzdžiui, paklausos prognozavimo algoritmai ne tik atsižvelgia į istorinius kintamuosius, tokius kaip sezoniškumas, bet ir įtraukia duomenis realiuoju laiku, pvz., klimato kaitą, vietinius įvykius ar net pokalbius socialinėje žiniasklaidoje. Tai leidžia mažmenininkams dinamiškai koreguoti atsargas, sumažinant trikdžius ir RUPTures bei problemą, kasmet kainuoja milijardus ir sumažina perteklių, dėl kurių atsiranda priverstinės nuolaidos ir mažesnės maržos.
Tokios kompanijos kaip Amazon perkelia šį efektyvumą į kitą lygį integruodamos fizines ir virtualias atsargas, naudodamos sandėlio jutiklių sistemas produktams sekti realiu laiku ir algoritmus, kurie nukreipia užsakymus į paskirstymo centrus, esančius arčiau kliento, pagreitindami pristatymą ir sumažindami logistikos išlaidas.
Ekstremalus pritaikymas: Mercado Livre ir Amazon
Ekstremalus personalizavimas taip pat pasireiškia intelektualių skaitmeninių parduotuvių vitrinų kūrimuPlatformos, tokios kaip Mercado Livre ir Amazon, naudoja neuroninius tinklus, kad sudarytų unikalius puslapių maketus kiekvienam vartotojui Šios sistemos atsižvelgia ne tik į tai, ką klientas pirko praeityje, bet ir į tai, kaip jis naršo svetainėje: laiką, praleistą tam tikrose kategorijose, produktus, pridėtus į krepšelį ir apleistus, ir net kaip jis slenka ekraną.
Jei vartotojas rodo susidomėjimą tvariais produktais, pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali teikti pirmenybę ekologiškiems elementams visose jų sąveikose, pradedant skelbimais ir baigiant personalizuotais el. Šį požiūrį sustiprina integracija su CRM sistemomis, kurios kaupia demografinius duomenis ir klientų aptarnavimo informaciją, sukurdamos 360 laipsnių profilį. bankai, pvz., Nubank, taiko panašius principus: algoritmai analizuoja operacijas, kad nustatytų neįprastus išlaidų modelius ir galimą sukčiavimą, ir tuo pačiu metu siūlo finansinius produktus, pvz., paskolas ar investicijas, suderintus su rizikos profiliu ir klientų tikslais.
Logistika yra dar viena sritis, kurioje AI iš naujo apibrėžia mažmeninę prekybą Išmaniosios maršruto parinkimo sistemos, maitinamos sustiprinimo mokymu, optimizuoja pristatymo maršrutus, atsižvelgiant į eismą, oro sąlygas ir net klientų laiko pageidavimus.
Be to, daiktų interneto (daiktų interneto) jutikliai fizinėse lentynose nustato, kada produktas netrukus baigsis, automatiškai suaktyvindami keitimus arba siūlydami alternatyvas klientams internetinėse parduotuvėse. Ši fizinių ir skaitmeninių parduotuvių integracija yra labai svarbi daugiakanaliuose modeliuose, kur AI užtikrina, kad klientas, peržiūrėjęs programoje esantį produktą, gali jį rasti artimiausioje parduotuvėje arba gauti jį namuose tą pačią dieną.
Sukčiavimo valdymas yra ne toks akivaizdus, bet ne mažiau svarbus pavyzdys, kaip AI yra personalizavimo pagrindas. e-komercijos platformos analizuoja tūkstančius operacijų kintamųjų nuo kortelės įvedimo greičio iki įrenginio, naudojamo įtartinam elgesiui nustatyti.
Mercado Livre, pavyzdžiui, naudoja modelius, kurie nuolat mokosi iš nesėkmingų bandymų sukčiauti, prisitaikydami prie naujos nusikalstamos taktikos per kelias minutes Ši apsauga ne tik apsaugo įmonę, bet ir pagerina klientų patirtį, kuriai nereikia susidurti su pertraukomis ar biurokratiniais procesais, kad būtų patvirtinti teisėti pirkimai.
Vis dėlto ne viskas yra gėlės
Tačiau ekstremalus personalizavimas taip pat kelia etinių ir veiklos problemų. slaptų duomenų, pvz., vietos realiuoju laiku arba sveikatos istorijos (pavyzdžiui, mažmeninės prekybos vaistais atvejais), naudojimas reikalauja skaidrumo ir aiškaus sutikimo. reglamentai, tokie kaip LGPD Brazilijoje ir BDAR Europoje, verčia įmones suderinti naujoves su privatumu (nors daugelis bando rasti “jeitinhos”).
“perasmeninimas”, kai per didelis ataskaitų teikimas gali paradoksaliai sumažinti naujų produktų atradimą, apribodamas klientų poveikį prekėms, nepriklausančioms jų algoritminiam burbului. Pirmaujančios įmonės tai apeina į savo algoritmus įtraukdamos kontroliuojamo atsitiktinumo elementus, imituodamos fizinės parduotuvės serendipiškumą arba kaip sudaroma fizinė parduotuvė grojaraštis siūloma Spotify.
Žvelgiant į ateitį, ekstremalaus personalizavimo riba apima tokias technologijas kaip papildyta realybė (AR), skirta virtualiems produktų eksperimentams. Įsivaizduokite, kad ragaujate drabužius skaitmeniniu būdu naudodami avatarą, kuris atkartoja jūsų tikslius matavimus, ir AI asistentus, kurie derasi dėl kainų realiuoju laiku, atsižvelgdami į individualų poreikį ir norą mokėti kraštų skaičiavimas jie leis apdoroti duomenis tiesiogiai įrenginiuose, pvz., išmaniuosiuose telefonuose ar išmaniosiose dėžutėse, sumažinant delsą ir padidinant reagavimą. Be to, generatyvus AI jau naudojamas kuriant produktų aprašymus, rinkodaros kampanijas ir atsakymus į atsiliepimai nuo klientų ir net pasirinktinio pakavimo, mastelio pritaikymo iki anksčiau nepraktiškų lygių.
Taigi ekstremalus personalizavimas yra ne prabanga, o būtinybė rinkoje, kurioje klientai tikisi būti suprasti kaip unikalūs asmenys ir kurioje konkurencija yra pasaulinė ir absoliučiai negailestinga Dirbtinis intelektas, suvienydamas veiklos efektyvumą ir analitinį gylį, leidžia mažmeninei prekybai peržengti komercinį sandorį, kad taptų nuolatiniu ir prisitaikančiu, unikaliu santykiu Nuo paklausos prognozavimo iki pristatymo prie kliento durų, kiekviena grandinės grandis yra sustiprinta algoritmais, kurie mokosi, prognozuoja ir personalizuoja.
Dabar iššūkis yra užtikrinti, kad ši revoliucija būtų įtrauki, etiška ir, svarbiausia, humaniška - juk net pažangiausios technologijos turi pasitarnauti suburiant žmones, o ne juos atstumiant.
