د مصنوعي استخباراتو (AI) لخوا پرمخ وړل شوي خورا شخصي کول په پرچون پلور کې د پیرودونکو تجربه په بنسټیز ډول بیا تعریفوي. په ای کامرس کې د دې نوي ټیکنالوژیکي سرحد غوښتنلیکونه نه یوازې دا چې شرکتونه څنګه د خپلو پیرودونکو سره تعامل کوي، بلکه دا هم بدلوي چې څنګه دوی په داخلي توګه کار کوي. دا انقلاب د اساسي محصول سپارښتنو یا برخو ویشل شوي کمپاینونو څخه ډیر لرې ځي؛ دا د ځانګړو سفرونو رامینځته کولو په اړه دی، چې په ریښتیني وخت کې د پیرودونکو اړتیاو، چلندونو او حتی احساساتو سره سمون لري.
مصنوعي ذهانت د کتلست په توګه کار کوي، د غیر متنوع معلوماتو سره یوځای کوي - د پیرود تاریخونو او براوزینګ نمونو څخه تر ټولنیزو رسنیو تعاملاتو او ښکیلتیا میټریکونو پورې - ترڅو د هایپر-تفصیل پروفایلونه جوړ کړي. دا پروفایلونه شرکتونو ته اجازه ورکوي چې غوښتنې اټکل کړي، ستونزې د رامینځته کیدو دمخه حل کړي، او حلونه دومره مشخص کړي چې ډیری وختونه د هر فرد لپاره جوړ شوي ښکاري.
د دې بدلون په زړه کې د مصنوعي ذهانت وړتیا ده چې په اغیزمن سرعت سره د معلوماتو لوی مقدار پروسس کړي. د ماشین زده کړې سیسټمونه د پیرود نمونې تحلیل کوي، د محصولاتو ترمنځ اړیکې پیژني، او د مصرف کونکو رجحانات وړاندوینه کوي - د داسې دقت سره چې له دودیزو میتودونو څخه تیریږي.
د مثال په توګه، د تقاضا وړاندوینې الګوریتمونه نه یوازې تاریخي متغیرات په پام کې نیسي، لکه موسمي، بلکې د ریښتیني وخت معلومات هم شاملوي، لکه د هوا بدلونونه، محلي پیښې، یا حتی په ټولنیزو رسنیو کې خبرې اترې. دا پرچون پلورونکو ته اجازه ورکوي چې په متحرک ډول د موجودو توکو تنظیم کړي، د سټاک آوټ کم کړي - یوه ستونزه چې په کال کې ملیاردونه لګښت لري - او اضافي موجودي کم کړي، کوم چې د جبري تخفیفونو او ټیټ حاشیې لامل کیږي.
د ایمیزون په څیر شرکتونه دا موثریت د فزیکي او مجازی انوینټریو یوځای کولو سره بلې کچې ته رسوي، په ګودامونو کې د سینسر سیسټمونو په کارولو سره په ریښتیني وخت کې محصولات تعقیبوي او الګوریتمونه چې امرونه پیرودونکي ته نږدې د توزیع مرکزونو ته لیږدوي، تحویلي ګړندي کوي او لوژستیکي لګښتونه کموي.
خورا زیات دودیز کول: Mercado Libre او Amazon
د هوښیار ډیجیټل پلورنځیو په جوړولو کې هم خورا شخصي کول څرګند دي. د Mercado Libre او Amazon په څیر پلیټ فارمونه د هر کارونکي لپاره د ځانګړو پاڼو ترتیبونو رامینځته کولو لپاره عصبي شبکې کاروي. دا سیسټمونه نه یوازې هغه څه په پام کې نیسي چې پیرودونکي په تیرو وختونو کې اخیستي دي، بلکه دا هم په پام کې نیسي چې دوی څنګه سایټ ته ننوځي: په ځینو کټګوریو کې مصرف شوي وخت، په کارټ کې اضافه شوي او پریښودل شوي محصولات، او حتی دوی څنګه سکرول کوي.
که چیرې یو کاروونکی په دوامداره محصولاتو کې لیوالتیا وښيي، د مثال په توګه، AI کولی شي په خپلو ټولو تعاملاتو کې د چاپیریال دوستانه توکو ته لومړیتوب ورکړي، له اعلاناتو څخه تر شخصي بریښنالیکونو پورې. دا طریقه د CRM سیسټمونو سره د ادغام له لارې پراخه شوې، کوم چې د ډیموګرافیک معلوماتو او د پیرودونکو خدماتو معلومات راټولوي، د 360 درجې پروفایل رامینځته کوي. بانکونه، لکه نوبانک، ورته اصول پلي کوي: الګوریتمونه د غیر معمولي لګښت نمونو کشف کولو لپاره معاملې تحلیل کوي - احتمالي درغلۍ - او په ورته وخت کې مالي محصولات وړاندیز کوي، لکه پورونه یا پانګونه، د پیرودونکي د خطر پروفایل او اهدافو سره سمون لري.
لوژستیک یوه بله برخه ده چیرې چې مصنوعي ذهانت پرچون پلور بیا تعریفوي. هوښیار روټینګ سیسټمونه، چې د پیاوړتیا زده کړې لخوا پرمخ وړل کیږي، د ټرافیک، هوا شرایطو، او حتی د پیرودونکو د وخت غوره توبونو په پام کې نیولو سره د تحویلي لارو غوره کول دي. د UPS په څیر شرکتونه دمخه د دې ټیکنالوژیو سره هر کال ملیونونه ډالر خوندي کوي.
سربیره پردې، په فزیکي الماریو کې د IoT (د شیانو انټرنیټ) سینسرونه هغه وخت کشف کوي کله چې یو محصول ټیټ وي، په اتوماتيک ډول د بیا ذخیره کولو یا آنلاین پلورنځیو کې پیرودونکو ته بدیل وړاندیز کوي. د فزیکي او ډیجیټل پلورنځیو ترمنځ دا ادغام په ټولو چینل ماډلونو کې بنسټیز دی، چیرې چې AI ډاډ ورکوي چې یو پیرودونکی چې په اپلیکیشن کې محصول ګوري کولی شي دا په نږدې پلورنځي کې شتون ولري، یا په ورته ورځ په کور کې ترلاسه کړي.
د درغلیو مدیریت یو لږ څرګند، مګر په مساوي ډول مهم مثال دی چې څنګه AI د شخصي کولو ملاتړ کوي. د ای کامرس پلیټ فارمونه د هرې معاملې زرګونه متغیرونه تحلیل کوي - د کارت ټایپ کولو سرعت څخه تر کارول شوي وسیلې پورې - د شکمن چلند پیژندلو لپاره.
د مثال په توګه، Mercado Libre داسې ماډلونه کاروي چې په دوامداره توګه د ناکامو درغلۍ هڅو څخه زده کړه کوي، په څو دقیقو کې نوي جرمي تاکتیکونو سره تطابق کوي. دا محافظت نه یوازې شرکت خوندي کوي بلکه د پیرودونکي تجربه هم ښه کوي، ځکه چې پیرودونکي د مشروع پیرودونو د اعتبار لپاره د خنډونو یا بیوروکراټیک پروسو سره مخ نه کیږي.
خو، دا ټول ګلابونه نه دي.
په هرصورت، خورا شخصي کول اخلاقي او عملیاتي پوښتنې هم راپورته کوي. د حساسو معلوماتو کارول، لکه د ریښتیني وخت موقعیت یا د روغتیا تاریخ (د مثال په توګه د درملو پرچون پلور په قضیه کې)، شفافیت او څرګند رضایت ته اړتیا لري. مقررات لکه په برازیل کې LGPD او په اروپا کې GDPR شرکتونه مجبوروي چې نوښت د محرمیت سره متوازن کړي (که څه هم ډیری یې د "کاري حل" موندلو هڅه کوي). سربیره پردې، د ... خطر شتون لري.
"زیات شخصي کول"، چیرې چې د ځانګړو سپارښتنو ډیروالی کولی شي په متضاد ډول د نویو محصولاتو کشف کم کړي، د پیرودونکي د دوی د الګوریتمیک بلبل څخه بهر توکو ته د رسیدو محدودیت. مخکښ شرکتونه د دوی په الګوریتمونو کې د کنټرول شوي تصادفي عناصرو معرفي کولو سره، د فزیکي پلورنځي د آرامۍ تقلید کولو یا پلی لیست .
راتلونکي ته په کتو سره، د سخت شخصي کولو په سرحد کې د مجازی محصول آزموینې لپاره د Augmented Reality (AR) په څیر ټیکنالوژي شامله ده — تصور وکړئ چې په ډیجیټل ډول په جامو کې د اوتار سره هڅه وکړئ چې ستاسو دقیق اندازه تکراروي — یا د AI معاونین چې د انفرادي غوښتنې او تادیې لیوالتیا پراساس په ریښتیني وخت کې نرخونه خبرې کوي. د ایج کمپیوټري نظرونو ته ځوابونو، او حتی شخصي بسته بندۍ رامینځته کولو لپاره کارول کیږي ، دودیز کول یې پخوا غیر عملي کچې ته لوړ کړي.
په دې توګه، سخت شخصي کول عیش و عشرت نه دی، بلکې په هغه بازار کې اړتیا ده چیرې چې پیرودونکي تمه لري چې د ځانګړو اشخاصو په توګه وپیژندل شي او چیرې چې سیالي نړیواله او په بشپړ ډول بې رحمه وي. مصنوعي استخبارات، د عملیاتي موثریت او تحلیلي ژوروالي سره یوځای کولو سره، پرچون پلورونکي ته اجازه ورکوي چې د سوداګریزې معاملې څخه تیر شي ترڅو دوامداره او تطبیقي، ځانګړې اړیکه شي. د غوښتنې وړاندوینې څخه د پیرودونکي دروازې ته د تحویلۍ پورې، په زنځیر کې هر لینک د الګوریتمونو لخوا ځواکمن شوی چې زده کړه کوي، وړاندوینه کوي او شخصي کوي.
اوس ننګونه دا ده چې ډاډ ترلاسه شي چې دا انقلاب جامع، اخلاقي او له هرڅه پورته انساني دی - بالاخره، حتی خورا پرمختللې ټیکنالوژي باید د خلکو د نږدې کولو لپاره خدمت وکړي، نه دا چې دوی جلا کړي.
