Ubinafsishaji uliokithiri unaoendeshwa na akili bandia (AI) unafafanua upya hali ya mteja katika rejareja. Matumizi ya mipaka hii mpya ya kiteknolojia katika biashara ya mtandaoni hayabadilishi tu jinsi makampuni yanavyoingiliana na watumiaji wao, bali pia jinsi yanavyofanya kazi ndani. Mapinduzi haya yanakwenda mbali zaidi ya mapendekezo ya msingi ya bidhaa au kampeni zilizogawanywa; ni kuhusu kuunda safari za kipekee, zilizochukuliwa kwa wakati halisi kulingana na mahitaji, tabia, na hata hisia za wateja.
AI hufanya kama kichocheo, kuunganisha data tofauti-kutoka kwa historia ya ununuzi na mifumo ya kuvinjari hadi mwingiliano wa mitandao ya kijamii na metriki za ushiriki-kuunda wasifu wenye maelezo mengi. Wasifu huu huruhusu kampuni kutazamia matamanio, kutatua matatizo kabla hayajatokea, na kutoa masuluhisho mahususi sana hivi kwamba mara nyingi yanaonekana kuwa yameundwa mahsusi kwa kila mtu.
Kiini cha mabadiliko haya ni uwezo wa AI kuchakata idadi kubwa ya data kwa kasi ya kuvutia. Mifumo ya kujifunza kwa mashine huchanganua mifumo ya ununuzi, kutambua uwiano kati ya bidhaa, na kutabiri mitindo ya watumiaji - kwa usahihi unaozidi mbinu za jadi.
Kwa mfano, algoriti za utabiri wa mahitaji hazizingatii vigeu vya kihistoria pekee, kama vile msimu, lakini pia hujumuisha data ya wakati halisi, kama vile mabadiliko ya hali ya hewa, matukio ya karibu nawe, au hata mazungumzo kwenye mitandao ya kijamii. Hili huruhusu wauzaji wa reja reja kurekebisha hesabu kwa nguvu, kupunguza uhaba wa hisa—tatizo linalogharimu mabilioni kila mwaka—na kupunguza hesabu ya ziada, ambayo husababisha punguzo la kulazimishwa na ukingo wa chini.
Makampuni kama Amazon huchukua ufanisi huu hadi kiwango kingine kwa kuunganisha orodha halisi na ya mtandaoni, kwa kutumia mifumo ya sensorer katika ghala kufuatilia bidhaa kwa wakati halisi na algoriti ambayo inaelekeza upya maagizo kwa vituo vya usambazaji karibu na mteja, kuharakisha utoaji na kupunguza gharama za vifaa.
Ubinafsishaji uliokithiri: Mercado Libre na Amazon
Ubinafsishaji uliokithiri pia unaonekana katika uundaji wa mbele za duka mahiri za dijiti. Majukwaa kama Mercado Libre na Amazon hutumia mitandao ya neural kuunda mipangilio ya kipekee ya ukurasa kwa kila mtumiaji. Mifumo hii haizingatii tu kile ambacho mteja amenunua hapo awali, lakini pia jinsi wanavyopitia tovuti: wakati unaotumika katika kategoria fulani, bidhaa zilizoongezwa na kutelekezwa kwenye rukwama, na hata jinsi wanavyosogeza.
Iwapo mtumiaji anaonyesha kupendezwa na bidhaa endelevu, kwa mfano, AI inaweza kupeana kipaumbele vipengee vinavyohifadhi mazingira katika mwingiliano wake wote, kutoka kwa matangazo hadi barua pepe zilizobinafsishwa. Mbinu hii inakuzwa na kuunganishwa na mifumo ya CRM, ambayo hujumlisha data ya idadi ya watu na maelezo ya huduma kwa wateja, na kuunda wasifu wa digrii 360. Benki, kama vile Nubank, hutumia kanuni zinazofanana: algoriti huchanganua miamala ili kugundua mifumo isiyo ya kawaida ya utumiaji—udanganyifu unaowezekana—na wakati huo huo kupendekeza bidhaa za kifedha, kama vile mikopo au uwekezaji, zinazowiana na wasifu wa hatari na malengo ya mteja.
Logistics ni eneo lingine ambalo AI inafafanua upya rejareja. Mifumo mahiri ya uelekezaji, inayoendeshwa na uimarishaji wa kujifunza, kuboresha njia za uwasilishaji kwa kuzingatia trafiki, hali ya hewa, na hata mapendeleo ya wakati wa mteja. Kampuni kama UPS tayari zinaokoa mamilioni ya dola kila mwaka kwa kutumia teknolojia hizi.
Zaidi ya hayo, vitambuzi vya IoT (Mtandao wa Mambo) kwenye rafu halisi hutambua wakati bidhaa inapungua, na hivyo kusababisha uhifadhi wa bidhaa kiotomatiki au kupendekeza njia mbadala kwa wateja katika maduka ya mtandaoni. Ujumuishaji huu kati ya duka halisi na dijitali ni muhimu katika miundo ya kila njia, ambapo AI huhakikisha kwamba mteja anayetazama bidhaa katika programu anaweza kuipata inapatikana katika duka la karibu zaidi, au kuipokea nyumbani siku hiyo hiyo.
Usimamizi wa ulaghai ni mfano usio dhahiri, lakini muhimu vile vile, wa jinsi AI inavyosaidia ubinafsishaji. Mifumo ya biashara ya mtandaoni huchanganua maelfu ya vigeu kwa kila shughuli—kutoka kasi ya kuandika kadi hadi kifaa kinachotumiwa—ili kutambua tabia ya kutiliwa shaka.
Mercado Libre, kwa mfano, huajiri wanamitindo ambao hujifunza kila mara kutokana na majaribio ya ulaghai ambayo hayajafaulu, kukabiliana na mbinu mpya za uhalifu katika dakika chache. Ulinzi huu sio tu hulinda kampuni bali pia huboresha hali ya mteja, kwani si lazima wateja wakutane na kukatizwa au michakato ya urasimu ili kuthibitisha ununuzi halali.
Walakini, sio roses zote.
Hata hivyo, ubinafsishaji uliokithiri pia huibua maswali ya kimaadili na kiutendaji. Utumiaji wa data nyeti, kama vile eneo la wakati halisi au historia ya afya (kwa mfano, katika rejareja ya dawa), huhitaji uwazi na idhini iliyo wazi. Kanuni kama vile LGPD nchini Brazili na GDPR barani Ulaya hulazimisha kampuni kusawazisha uvumbuzi na faragha (ingawa wengi hujaribu kutafuta "suluhu"). Zaidi ya hayo, kuna hatari ya ...
"Ubinafsishaji kupita kiasi," ambapo kupindukia kwa mapendekezo mahususi kunaweza kupunguza ugunduzi wa bidhaa mpya kwa njia isiyo ya kawaida, na kuwekea kikomo ukaribiaji wa mteja kwa bidhaa nje ya viputo vyao vya algoriti. Kampuni zinazoongoza huepuka hili kwa kuanzisha vipengele vya unasibu unaodhibitiwa katika algoriti zao, kuiga utulivu wa duka halisi au jinsi orodha ya kucheza kwenye Spotify.
Tukiangalia siku zijazo, mipaka ya ubinafsishaji uliokithiri ni pamoja na teknolojia kama vile uhalisia ulioboreshwa (AR) kwa ajili ya kujaribu bidhaa pepe—wazia ukijaribu kidigitali nguo zenye avatar inayoiga vipimo vyako haswa—au visaidizi vya AI ambavyo vinajadili bei katika muda halisi kulingana na mahitaji ya mtu binafsi na nia ya kulipa. ya kompyuta ya pembeni itaruhusu kuchakata data moja kwa moja kwenye vifaa kama vile simu mahiri au malipo mahiri, kupunguza muda wa kusubiri na kuongeza uitikiaji. Zaidi ya hayo, AI generative tayari inatumiwa kuunda maelezo ya bidhaa, kampeni za uuzaji, majibu kwa maoni ya , na hata ufungaji wa kibinafsi, kuongeza ubinafsishaji hadi viwango visivyowezekana hapo awali.
Kwa hivyo, ubinafsishaji uliokithiri sio anasa, lakini ni hitaji la lazima katika soko ambalo wateja wanatarajia kueleweka kama watu wa kipekee na ambapo ushindani ni wa kimataifa na usio na huruma kabisa. Upelelezi wa Bandia, kwa kuchanganya ufanisi wa uendeshaji na kina cha uchanganuzi, inaruhusu rejareja kuvuka muamala wa kibiashara na kuwa uhusiano endelevu na unaobadilika, na wa kipekee. Kuanzia utabiri wa mahitaji hadi uwasilishaji kwa mlango wa mteja, kila kiungo kwenye msururu huwezeshwa na kanuni zinazojifunza, kutabiri na kubinafsisha.
Changamoto sasa ni kuhakikisha kwamba mapinduzi haya yanajumuisha watu wote, ya kimaadili, na zaidi ya yote, ya kibinadamu - baada ya yote, hata teknolojia ya juu zaidi inapaswa kutumika kuleta watu karibu zaidi, sio kuwatenganisha.
