Na vse bolj konkurenčnem in na potrošnike osredotočenem trgu je prilagajanje postalo bistveno orodje za pridobivanje in obdržanje strank. V tem scenariju so podjetja, kot sta Netflix in Spotify, postala globalne reference, ki uporabljajo umetno inteligenco (AI), da milijonom uporabnikov ponudijo edinstvene in prilagojene izkušnje.
Prilagoditev je bila ključnega pomena za uspeh teh platform. Uporabniško izkušnjo preoblikuje iz pasivne v aktivno in ustvarja globljo povezavo s ponujeno vsebino. Data Od prerasla, potrošniki 90% raje uporabljajo blagovne znamke, ki ponujajo prilagojene izkušnje in je bolj verjetno, da bodo priporočene izdelke videli na podlagi informacij, ki se delijo z blagovno znamko.
Verjetno ste gledali Netflixove filme ali serije, ker so bili na zavihku “Ker vam je bilo všeč ...” ali “Mislimo, da vam bo všeč.” Na Netflixu se prek njihovega sistema priporočil po meri odkrije več kot 80% asistiranih programov. To ne samo poveča angažiranost, ampak tudi znatno zmanjša stopnjo odjave.
Za Spotify prilagoditev presega preprosto predlaganje pesmi. Platforma, pionir pri ustvarjanju edinstvenih izkušenj s seznami predvajanja “Odkritega tedna” in “News Radar”, je te sezname naredila bistvenega pomena za odkrivanje novih izvajalcev in za ohranjanje angažiranosti uporabnikov ter privabljalo milijone poslušalcev. Ta prilagoditev je Spotifyju pomagala doseči več kot 205 milijonov naročnikov premije do leta 2023.
“Ta prilagojen pristop ne samo izboljša zadovoljstvo strank, ampak tudi optimizira uporabo virov platforme, usmerja uporabnike k vsebini, ki bo najverjetneje všeč”, analizira strokovnjaka za podatke in inovacije ter profesorja MBA na Fundação Getúlio Vargas (FGV), Kenneth Corrêa.
Vpliv na zadrževanje uporabnikov
Personalizacija in priporočila neposredno vplivajo na ohranjanje uporabnikov. Netflix ocenjuje, da njegov sistem priporočil prihrani več kot 1 milijardo USD 1 milijarde US1 milijard na leto pri stroških zadrževanja strank. Spotify s svojimi funkcijami po meri spodbuja redno uporabo in zmanjšuje migracijo na konkurenčne storitve.
“Personalizacija ustvarja občutek dodane vrednosti in dolgoročen odnos z uporabniki, zaradi česar je storitev vse bolj dragocena in jo je težko zamenjati,” pravi Kenneth Corrêa.
Kaj lahko ti velikani zabave naučijo druga podjetja o prilagajanju in priporočilih?
Lekcije o prilagajanju in priporočilih z uporabo AI
Lekcija 1: Globoko poznavanje vaših strank in uporaba teh spoznanj za ustvarjanje prilagojenih izkušenj je lahko močna konkurenčna prednost, ne glede na sektor, v katerem delujejo.
Lekcija 2: Učinkovito prilagajanje presega preprosto priporočilo izdelkov. Gre za ustvarjanje celostne izkušnje, ki se nenehno prilagaja preferencam in vedenju uporabnikov, pri čemer uporablja podatke iz različnih virov za sprejemanje odločitev na vseh ravneh podjetja.
Lekcija 3: Kombinacija različnih tehnik umetne inteligence lahko ustvari veliko bolj robusten in natančen sistem priporočil, ki bo sposoben razumeti subtilne nianse v preferencah uporabnikov.
Lekcija 4: Pri vlaganju v prilagajanje ne gre le za izboljšanje uporabniške izkušnje kratkoročno, temveč za izgradnjo dolgoročnega odnosa, zaradi katerega je storitev vse bolj dragocena in jo je težko zamenjati.
Lekcija 5: Čeprav močni sistemi priporočil, ki temeljijo na umetni inteligenci, zahtevajo stalno spremljanje, prilagajanje in etične vidike, da so resnično učinkoviti in zanesljivi.
Lekcija 6: Zbiranje podatkov bi moralo presegati očitno. Prav kombinacija podrobnih podatkov o vedenju uporabnikov s kontekstualno analitiko omogoča resnično prilagojene izkušnje in informiranje strateških poslovnih odločitev.
Lekcija 7: Strojno učenje se lahko uporablja ne le za analizo uporabniških podatkov, ampak tudi za poglobljeno razumevanje ponujenega izdelka ali storitve, s čimer se ustvari veliko bolj izpopolnjena raven personalizacije.
Lekcija 8: Pri izvajanju sistemov umetne inteligence za prilagajanje je ključnega pomena, da upoštevamo ne le tehnično učinkovitost, temveč tudi širše etične in družbene posledice njihovih tehnologij.
Lekcija 9: Personalizacija, če je dobro izvedena, ustvarja kreposten krog razumevanja strank in izboljšanja storitev, kar vodi do večjega zadovoljstva in zvestobe strank.
Podjetja iz vseh sektorjev lahko te dragocene lekcije uporabijo za ustvarjanje globljih in dolgotrajnejših povezav s svojimi strankami. “Z vlaganjem v personalizacijo in priporočila, z uporabo umetne inteligence na etičen in učinkovit način je mogoče preoblikovati uporabniško izkušnjo in doseči pomembno konkurenčno razliko,” pravi Corrêa.
Za strokovnjaka personalizacija ni le minljiv trend, ampak močna strategija, ki lahko, če se dobro izvaja, vodi do večjega zadovoljstva strank, boljšega zadrževanja in trajne rasti. “Prihodnost pripada podjetjem, ki znajo prilagoditi svoje ponudbe in izkušnje ter ustvarjajo resnično in smiselno vrednost za vsako stranko,” zaključuje.
