വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന മത്സരാധിഷ്ഠിതവും ഉപഭോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃതവുമായ വിപണിയിൽ, ഉപഭോക്താക്കളെ നേടുന്നതിനും നിലനിർത്തുന്നതിനുമുള്ള ഒരു അത്യാവശ്യ ഉപകരണമായി വ്യക്തിഗതമാക്കൽ മാറിയിരിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സവിശേഷവും വ്യക്തിഗതമാക്കിയതുമായ അനുഭവങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് കൃത്രിമബുദ്ധി (AI) ഉപയോഗിച്ച് നെറ്റ്ഫ്ലിക്സ്, സ്പോട്ടിഫൈ പോലുള്ള കമ്പനികൾ ആഗോള മാനദണ്ഡങ്ങളായി മാറിയിരിക്കുന്നു.
ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ വിജയത്തിന് വ്യക്തിഗതമാക്കൽ അടിസ്ഥാനപരമായ പങ്കുവഹിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇത് ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ നിഷ്ക്രിയത്തിൽ നിന്ന് സജീവമാക്കി മാറ്റുന്നു, വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഉള്ളടക്കവുമായി ആഴത്തിലുള്ള ബന്ധം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. 90% ഉപഭോക്താക്കളും വ്യക്തിഗത അനുഭവങ്ങൾ നൽകുന്ന ബ്രാൻഡുകളെയാണ് ഇഷ്ടപ്പെടുന്നതെന്നും ബ്രാൻഡുമായി പങ്കിട്ട വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ഇനങ്ങൾ കാണാൻ 40% കൂടുതൽ സാധ്യതയുണ്ടെന്നും ഔട്ട്ഗ്രോയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ
"നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ടതിനാൽ..." അല്ലെങ്കിൽ "നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഇഷ്ടപ്പെടുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു" എന്ന ടാബിൽ ഉണ്ടായിരുന്നതിനാൽ നിങ്ങൾ Netflix സിനിമകളോ പരമ്പരകളോ കണ്ടിരിക്കാം. Netflix-ൽ, കാണുന്ന ഷോകളിൽ 80%-ത്തിലധികവും അതിന്റെ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ശുപാർശ സംവിധാനത്തിലൂടെയാണ് കണ്ടെത്തുന്നത്. ഇത് ഇടപഴകൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ റദ്ദാക്കൽ നിരക്കുകൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സ്പോട്ടിഫൈയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, വ്യക്തിഗതമാക്കൽ കേവലം സംഗീതം നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനപ്പുറം പോകുന്നു. "ഡിസ്കവർ വീക്ക്ലി", "റിലീസ് റഡാർ" തുടങ്ങിയ പ്ലേലിസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അതുല്യമായ അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ മുൻപന്തിയിലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോം, പുതിയ കലാകാരന്മാരെ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഉപയോക്താക്കളെ ഇടപഴകാൻ നിലനിർത്തുന്നതിനും ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ശ്രോതാക്കളെ ആകർഷിക്കുന്നതിനും ഈ ലിസ്റ്റുകൾ അത്യാവശ്യമാക്കി. 2023-ൽ 205 ദശലക്ഷത്തിലധികം പ്രീമിയം വരിക്കാരിലേക്ക് എത്താൻ സ്പോട്ടിഫൈയെ ഈ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ സഹായിച്ചു.
"ഈ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സമീപനം ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉറവിടങ്ങളുടെ ഉപയോഗം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ഉപയോക്താക്കളെ അവർക്ക് കൂടുതൽ ആകർഷകമായ ഉള്ളടക്കത്തിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു," ഫണ്ടാക്കോ ഗെറ്റൂലിയോ വർഗാസിലെ (FGV) ഡാറ്റ, ഇന്നൊവേഷൻ വിദഗ്ദ്ധനും MBA പ്രൊഫസറുമായ കെന്നത്ത് കൊറിയ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
ഉപയോക്തൃ നിലനിർത്തലിലുള്ള ആഘാതം
വ്യക്തിഗതമാക്കലും ശുപാർശകളും ഉപയോക്തൃ നിലനിർത്തലിൽ നേരിട്ട് സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു. നെറ്റ്ഫ്ലിക്സ് അതിന്റെ ശുപാർശ സംവിധാനം ഉപഭോക്തൃ നിലനിർത്തൽ ചെലവിൽ പ്രതിവർഷം 1 ബില്യൺ ഡോളറിലധികം ലാഭിക്കുമെന്ന് കണക്കാക്കുന്നു. വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സവിശേഷതകളുള്ള സ്പോട്ടിഫൈ പതിവ് ഉപയോഗത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും മത്സര സേവനങ്ങളിലേക്കുള്ള മൈഗ്രേഷൻ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
"വ്യക്തിഗതമാക്കൽ അധിക മൂല്യബോധവും ഉപയോക്താക്കളുമായി ദീർഘകാല ബന്ധവും സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് സേവനത്തെ കൂടുതൽ മൂല്യവത്തായതും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമാക്കുന്നു," കെന്നത്ത് കൊറിയ പറയുന്നു.
വ്യക്തിഗതമാക്കൽ, ശുപാർശ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഈ വിനോദ ഭീമന്മാർക്ക് മറ്റ് കമ്പനികൾക്ക് എന്താണ് പഠിപ്പിക്കാൻ കഴിയുക?
AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള വ്യക്തിഗതമാക്കലിനെയും ശുപാർശയെയും കുറിച്ചുള്ള പാഠങ്ങൾ.
പാഠം 1: നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കളെ ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുകയും വ്യക്തിഗതമാക്കിയ അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത്, വ്യവസായം ഏതായാലും, ശക്തമായ ഒരു മത്സര നേട്ടമായിരിക്കും.
പാഠം 2: ഫലപ്രദമായ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിനപ്പുറം പോകുന്നു. ബിസിനസ്സിന്റെ എല്ലാ തലങ്ങളിലും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളോടും പെരുമാറ്റങ്ങളോടും തുടർച്ചയായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഒരു സമഗ്രമായ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണിത്.
പാഠം 3: വ്യത്യസ്ത AI ടെക്നിക്കുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ശക്തവും കൃത്യവുമായ ഒരു ശുപാർശ സംവിധാനം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളിലെ സൂക്ഷ്മമായ സൂക്ഷ്മതകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തമാണ്.
പാഠം 4: വ്യക്തിഗതമാക്കലിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നത് ഹ്രസ്വകാലത്തേക്ക് ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, സേവനത്തെ കൂടുതൽ മൂല്യവത്തായതും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ പ്രയാസകരവുമാക്കുന്ന ഒരു ദീർഘകാല ബന്ധം കെട്ടിപ്പടുക്കുക എന്നതാണ്.
പാഠം 5 : ശക്തമാണെങ്കിലും, AI-അധിഷ്ഠിത ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഫലപ്രദവും വിശ്വസനീയവുമാകുന്നതിന് തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണം, ക്രമീകരണം, ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.
പാഠം 6: ഡാറ്റ ശേഖരണം വ്യക്തമായതിനപ്പുറം പോകണം. ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ ഡാറ്റയും സന്ദർഭോചിത വിശകലനവും സംയോജിപ്പിച്ചാണ് നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥ വ്യക്തിഗത അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും തന്ത്രപരമായ ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ അറിയിക്കാനും കഴിയുന്നത്.
പാഠം 7: ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് മാത്രമല്ല, ഉൽപ്പന്നത്തെയോ സേവനത്തെയോ ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം, അങ്ങനെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ സൃഷ്ടിക്കാം.
പാഠം 8: വ്യക്തിഗതമാക്കലിനായി AI സംവിധാനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ, സാങ്കേതിക ഫലപ്രാപ്തി മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ വിശാലമായ ധാർമ്മികവും സാമൂഹികവുമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും പരിഗണിക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്.
പാഠം 9: വ്യക്തിഗതമാക്കൽ, നന്നായി നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ, ഉപഭോക്താവിനെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും സേവനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സദ്ഗുണ ചക്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തിയും വിശ്വസ്തതയും നേടുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
വിവിധ മേഖലകളിലെ കമ്പനികൾക്ക് ഈ വിലപ്പെട്ട പാഠങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപഭോക്താക്കളുമായി കൂടുതൽ ആഴമേറിയതും നിലനിൽക്കുന്നതുമായ ബന്ധങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. "വ്യക്തിഗതമാക്കലിലും ശുപാർശകളിലും നിക്ഷേപിക്കുന്നതിലൂടെയും, AI ധാർമ്മികമായും ഫലപ്രദമായും ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയും, ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനും ഒരു പ്രധാന മത്സര നേട്ടം കൈവരിക്കാനും സാധിക്കും," കൊറിയ പറയുന്നു.
വിദഗ്ദ്ധന്റെ അഭിപ്രായത്തിൽ, വ്യക്തിഗതമാക്കൽ എന്നത് വെറും ഒരു ക്ഷണികമായ പ്രവണതയല്ല, മറിച്ച് നന്നായി നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ കൂടുതൽ ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി, മികച്ച നിലനിർത്തൽ, സുസ്ഥിര വളർച്ച എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ശക്തമായ തന്ത്രമാണ്. "ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും യഥാർത്ഥവും അർത്ഥവത്തായതുമായ മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെ, അവരുടെ ഓഫറുകളും അനുഭവങ്ങളും എങ്ങനെ വ്യക്തിഗതമാക്കാമെന്ന് അറിയുന്ന കമ്പനികളുടേതാണ് ഭാവി," അദ്ദേഹം ഉപസംഹരിക്കുന്നു.
