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 هغه لاره بدلوي چې شرکتونه د خپلو پیرودونکو سره تعامل کوي، بلکه دا هم بدلوي چې دوی څنګه په داخلي توګه کار کوي. دا انقلاب د اساسي محصول سپارښتنو یا هدفمند 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 مختلفو 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 دقت سره چې دودیز میتودونه ماتوي.
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 د ټولنیزو رسنیو 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 حساس کول: Mercado Livre او Amazon
د هوښیار ډیجیټل پلورنځیو په جوړولو کې هم خورا شخصي کول څرګندیږي. د Mercado Livre او Amazon په څیر پلیټ فارمونه د هر کارونکي لپاره د ځانګړو پاڼو ترتیبونو رامینځته کولو لپاره عصبي شبکې کاروي. دا سیسټمونه نه یوازې تیرو پیرودونو ته پام کوي بلکه دا هم په پام کې نیسي چې پیرودونکي څنګه سایټ ته ځي: په ځانګړو کټګوریو کې مصرف شوی وخت، په کارټ کې اضافه شوي محصولات او پریښودل شوي، او حتی سکرول کول.
که چیرې یو کاروونکی په دوامداره محصولاتو کې لیوالتیا وښيي، د مثال په توګه، AI کولی شي په 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. د نوبانک په څیر بانکونه 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، د پیاوړتیا زده کړې لخوا پرمخ وړل کیږي، د ټرافیک، هوا شرایطو، او حتی د پیرودونکو د وخت غوره توبونو پراساس د تحویلي لارو غوره کول. 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 کشف کوي کله چې یو محصول پای ته رسیږي، په اتوماتيک ډول د بیا ډکولو پیل کوي یا په آنلاین پلورنځیو کې پیرودونکو ته بدیل وړاندیز کوي. د فزیکي او ډیجیټل پلورنځیو ترمنځ دا ادغام په ټولو چینلونو ماډلونو کې خورا مهم 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 خپل کور ته ورسوي.
د درغلیو مدیریت یو لږ څرګند مګر مساوي 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 سویپ کولو سرعت څخه تر کارول شوي وسیلې پورې - د شکمن چلند پیژندلو لپاره.
د مثال په توګه، Mercado Livre 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، هر څه ګلابي نه دي.
په هرصورت، خورا شخصي کول هم اخلاقي او عملیاتي پوښتنې راپورته کوي. د حساسو معلوماتو کارول، لکه د ریښتیني وخت موقعیت یا د روغتیا تاریخ (د مثال په توګه د درملو پرچون پلور کې)، شفافیت او څرګند رضایت ته اړتیا لري. په برازیل کې د LGPD او په اروپا کې GDPR په څیر مقررات شرکتونه دې ته اړ باسي چې نوښت د محرمیت سره متوازن کړي (که څه هم ډیری یې د حل لارې موندلو هڅه کوي). سربیره پردې، د "ډیر شخصي کولو" خطر شتون لري، چیرې چې ډیر مشخص سپارښتنې کولی شي په متضاد ډول د نوي محصولاتو کشف کم کړي، د دوی د الګوریتمیک بلبل څخه بهر توکو ته د پیرودونکي افشا کول محدود کړي. مخکښ شرکتونه د دوی الګوریتمونو کې د کنټرول شوي تصادفي عناصرو معرفي کولو سره دا مخنیوی کوي، د فزیکي پلورنځي د سیرینډیپټي تقلید کوي یا څنګه په سپوټایف کې پلی لیست
د مخ په وړاندې کتلو 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 او 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، تطبیقي او بې ساري اړیکه شي. د غوښتنې وړاندوینې څخه د پیرودونکي دروازې ته د تحویلۍ پورې، په زنځیر کې هر لینک د الګوریتمونو لخوا وده کوي 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 یوځای کولو لپاره خدمت وکړي، نه دا چې دوی جلا کړي.
سرچینه: ډیسکارټس او ساپیو څیړنه
