செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மூலம் இயக்கப்படும் தீவிர தனிப்பயனாக்கம் சில்லறை விற்பனையில் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை தீவிரமாக மறுவரையறை செய்து வருகிறது. மின் வணிகத்தில் இந்தப் புதிய தொழில்நுட்ப எல்லையின் பயன்பாடுகள் நிறுவனங்கள் தங்கள் நுகர்வோருடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதை மட்டுமல்லாமல், அவை உள்நாட்டில் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதையும் மாற்றுகின்றன. இந்தப் புரட்சி அடிப்படை தயாரிப்பு பரிந்துரைகள் அல்லது பிரிக்கப்பட்ட பிரச்சாரங்களுக்கு அப்பாற்பட்டது; இது வாடிக்கையாளர்களின் தேவைகள், நடத்தைகள் மற்றும் உணர்ச்சிகளுக்கு ஏற்ப நிகழ்நேரத்தில் மாற்றியமைக்கப்பட்ட தனித்துவமான பயணங்களை உருவாக்குவது பற்றியது.
AI ஒரு வினையூக்கியாகச் செயல்படுகிறது, கொள்முதல் வரலாறுகள் மற்றும் உலாவல் முறைகள் முதல் சமூக ஊடக தொடர்புகள் மற்றும் ஈடுபாட்டு அளவீடுகள் வரை பன்முகத்தன்மை கொண்ட தரவை ஒருங்கிணைத்து மிகை-விரிவான சுயவிவரங்களை உருவாக்குகிறது. இந்த சுயவிவரங்கள் நிறுவனங்கள் ஆசைகளை எதிர்பார்க்கவும், பிரச்சினைகள் எழுவதற்கு முன்பே அவற்றைத் தீர்க்கவும், ஒவ்வொரு தனிநபருக்கும் ஏற்றவாறு வடிவமைக்கப்பட்டதாகத் தோன்றும் அளவுக்கு குறிப்பிட்ட தீர்வுகளை வழங்கவும் அனுமதிக்கின்றன.
இந்த மாற்றத்தின் மையத்தில், மிகப்பெரிய அளவிலான தரவை ஈர்க்கக்கூடிய வேகத்தில் செயலாக்கும் திறன் AI இன் திறன் உள்ளது. இயந்திர கற்றல் அமைப்புகள் வாங்கும் முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்கின்றன, தயாரிப்புகளுக்கு இடையிலான தொடர்புகளை அடையாளம் காண்கின்றன மற்றும் நுகர்வோர் போக்குகளை கணிக்கின்றன - பாரம்பரிய முறைகளை விஞ்சும் துல்லியத்துடன்.
எடுத்துக்காட்டாக, தேவை முன்னறிவிப்பு வழிமுறைகள் பருவகாலம் போன்ற வரலாற்று மாறிகளைக் கருத்தில் கொள்வது மட்டுமல்லாமல், வானிலை மாற்றங்கள், உள்ளூர் நிகழ்வுகள் அல்லது சமூக ஊடகங்களில் உரையாடல்கள் போன்ற நிகழ்நேரத் தரவையும் இணைக்கின்றன. இது சில்லறை விற்பனையாளர்கள் சரக்குகளை மாறும் வகையில் சரிசெய்ய அனுமதிக்கிறது, ஸ்டாக்அவுட்களைக் குறைக்கிறது - இது ஆண்டுதோறும் பில்லியன் கணக்கான செலவை ஏற்படுத்தும் ஒரு பிரச்சனை - மற்றும் அதிகப்படியான சரக்குகளைக் குறைக்கிறது, இது கட்டாய தள்ளுபடிகள் மற்றும் குறைந்த லாபத்திற்கு வழிவகுக்கிறது.
அமேசான் போன்ற நிறுவனங்கள், இயற்பியல் மற்றும் மெய்நிகர் சரக்குகளை ஒருங்கிணைத்தல், கிடங்குகளில் சென்சார் அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி தயாரிப்புகளை நிகழ்நேரத்தில் கண்காணிக்கவும், வாடிக்கையாளருக்கு நெருக்கமான விநியோக மையங்களுக்கு ஆர்டர்களை திருப்பிவிடும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தவும், விநியோகத்தை விரைவுபடுத்துதல் மற்றும் தளவாடச் செலவுகளைக் குறைத்தல் மூலம் இந்தத் திறனை வேறொரு நிலைக்கு எடுத்துச் செல்கின்றன.
தீவிர தனிப்பயனாக்கம்: மெர்காடோ லிப்ரே மற்றும் அமேசான்
அறிவார்ந்த டிஜிட்டல் ஸ்டோர்ஃபிரண்டுகளை உருவாக்குவதில் தீவிர தனிப்பயனாக்கம் தெளிவாகத் தெரிகிறது. Mercado Libre மற்றும் Amazon போன்ற தளங்கள் ஒவ்வொரு பயனருக்கும் தனித்துவமான பக்க அமைப்புகளை உருவாக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அமைப்புகள் வாடிக்கையாளர் கடந்த காலத்தில் வாங்கியதை மட்டுமல்லாமல், அவர்கள் தளத்தை எவ்வாறு வழிநடத்துகிறார்கள் என்பதையும் கருத்தில் கொள்கின்றன: சில வகைகளில் செலவழித்த நேரம், கூடையில் சேர்க்கப்பட்ட மற்றும் கைவிடப்பட்ட தயாரிப்புகள் மற்றும் அவை எவ்வாறு உருட்டப்படுகின்றன என்பதையும் கூட.
உதாரணமாக, ஒரு பயனர் நிலையான தயாரிப்புகளில் ஆர்வம் காட்டினால், விளம்பரங்கள் முதல் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மின்னஞ்சல்கள் வரை அனைத்து தொடர்புகளிலும் AI சுற்றுச்சூழலுக்கு உகந்த பொருட்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க முடியும். இந்த அணுகுமுறை CRM அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் பெருக்கப்படுகிறது, இது மக்கள்தொகை தரவு மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை தகவல்களை ஒருங்கிணைத்து, 360 டிகிரி சுயவிவரத்தை உருவாக்குகிறது. நுபாங்க் போன்ற வங்கிகள் இதே போன்ற கொள்கைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன: அசாதாரண செலவு முறைகளைக் கண்டறிய வழிமுறைகள் பரிவர்த்தனைகளை பகுப்பாய்வு செய்கின்றன - சாத்தியமான மோசடி - மற்றும் அதே நேரத்தில் வாடிக்கையாளரின் ஆபத்து சுயவிவரம் மற்றும் நோக்கங்களுடன் இணைந்த கடன்கள் அல்லது முதலீடுகள் போன்ற நிதி தயாரிப்புகளை பரிந்துரைக்கின்றன.
சில்லறை வணிகத்தை மறுவரையறை செய்யும் மற்றொரு துறை லாஜிஸ்டிக்ஸ் ஆகும். வலுவூட்டல் கற்றல் மூலம் இயக்கப்படும் புத்திசாலித்தனமான ரூட்டிங் அமைப்புகள், போக்குவரத்து, வானிலை மற்றும் வாடிக்கையாளர் நேர விருப்பங்களைக் கருத்தில் கொண்டு டெலிவரி வழிகளை மேம்படுத்துகின்றன. UPS போன்ற நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே இந்த தொழில்நுட்பங்கள் மூலம் ஆண்டுதோறும் மில்லியன் கணக்கான டாலர்களைச் சேமிக்கின்றன.
மேலும், இயற்பியல் அலமாரிகளில் உள்ள IoT (இன்டர்நெட் ஆஃப் திங்ஸ்) சென்சார்கள், ஒரு தயாரிப்பு குறைவாக இயங்கும்போது அதைக் கண்டறிந்து, தானாகவே மறுதொடக்கம் செய்யத் தூண்டுகின்றன அல்லது ஆன்லைன் ஸ்டோர்களில் வாடிக்கையாளர்களுக்கு மாற்றுகளை பரிந்துரைக்கின்றன. இயற்பியல் மற்றும் டிஜிட்டல் ஸ்டோர்களுக்கு இடையிலான இந்த ஒருங்கிணைப்பு, ஓம்னிசேனல் மாதிரிகளில் அடிப்படையானது, அங்கு செயலியில் ஒரு தயாரிப்பைப் பார்க்கும் வாடிக்கையாளர் அதை அருகிலுள்ள கடையில் காணலாம் அல்லது அதே நாளில் வீட்டிலேயே பெறலாம் என்பதை AI உறுதி செய்கிறது.
மோசடி மேலாண்மை என்பது AI எவ்வாறு தனிப்பயனாக்கத்தை ஆதரிக்கிறது என்பதற்கு குறைவான வெளிப்படையான, ஆனால் சமமான முக்கியமான எடுத்துக்காட்டு. சந்தேகத்திற்கிடமான நடத்தையை அடையாளம் காண, அட்டை தட்டச்சு வேகம் முதல் பயன்படுத்தப்படும் சாதனம் வரை - ஒரு பரிவர்த்தனைக்கு ஆயிரக்கணக்கான மாறிகளை மின்வணிக தளங்கள் பகுப்பாய்வு செய்கின்றன.
உதாரணமாக, Mercado Libre, தோல்வியுற்ற மோசடி முயற்சிகளிலிருந்து தொடர்ந்து கற்றுக்கொண்டு, சில நிமிடங்களில் புதிய குற்றவியல் தந்திரோபாயங்களுக்கு ஏற்ப மாறும் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த பாதுகாப்பு நிறுவனத்தைப் பாதுகாப்பது மட்டுமல்லாமல், வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தையும் மேம்படுத்துகிறது, ஏனெனில் வாடிக்கையாளர்கள் முறையான கொள்முதல்களைச் சரிபார்க்க குறுக்கீடுகளையோ அல்லது அதிகாரத்துவ செயல்முறைகளையோ எதிர்கொள்ள வேண்டியதில்லை.
இருப்பினும், இது எல்லா ரோஜாக்களும் அல்ல.
இருப்பினும், தீவிர தனிப்பயனாக்கம் நெறிமுறை மற்றும் செயல்பாட்டு கேள்விகளையும் எழுப்புகிறது. நிகழ்நேர இருப்பிடம் அல்லது சுகாதார வரலாறு (உதாரணமாக, மருந்து சில்லறை விற்பனையில்) போன்ற உணர்திறன் வாய்ந்த தரவைப் பயன்படுத்துவதற்கு வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் வெளிப்படையான ஒப்புதல் தேவை. பிரேசிலில் உள்ள LGPD மற்றும் ஐரோப்பாவில் உள்ள GDPR போன்ற விதிமுறைகள் நிறுவனங்களை புதுமைகளை தனியுரிமையுடன் சமநிலைப்படுத்த கட்டாயப்படுத்துகின்றன (பலர் "பரிகாரங்களை" கண்டுபிடிக்க முயற்சித்தாலும்). மேலும், "அதிகப்படியான தனிப்பயனாக்குதல்" ஆபத்து உள்ளது, அங்கு குறிப்பிட்ட பரிந்துரைகளின் அதிகப்படியானது புதிய தயாரிப்புகளின் கண்டுபிடிப்பை முரண்பாடாகக் குறைக்கலாம், வாடிக்கையாளர் தங்கள் வழிமுறை குமிழிக்கு வெளியே உள்ள பொருட்களுக்கு வெளிப்படுவதைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. முன்னணி நிறுவனங்கள் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சீரற்ற தன்மையின் கூறுகளை தங்கள் வழிமுறைகளில் அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலமோ, ஒரு இயற்பியல் கடையின் தற்செயல் தன்மையை உருவகப்படுத்துவதன் மூலமோ அல்லது பிளேலிஸ்ட் .
எதிர்காலத்தைப் பார்க்கும்போது, தீவிர தனிப்பயனாக்கத்தின் எல்லையில் மெய்நிகர் தயாரிப்பு முயற்சிக்கான ஆக்மென்டட் ரியாலிட்டி (AR) போன்ற தொழில்நுட்பங்கள் அடங்கும் - உங்கள் துல்லியமான அளவீடுகளை பிரதிபலிக்கும் அவதாரத்துடன் ஆடைகளை டிஜிட்டல் முறையில் முயற்சிப்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள் - அல்லது தனிப்பட்ட தேவை மற்றும் பணம் செலுத்த விருப்பம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் நிகழ்நேரத்தில் விலைகளை பேச்சுவார்த்தை நடத்தும் AI உதவியாளர்கள். எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் கருத்துகளுக்கான மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பேக்கேஜிங் ஆகியவற்றை உருவாக்க, முன்னர் நடைமுறைக்கு மாறான நிலைகளுக்கு தனிப்பயனாக்கத்தை அளவிடுவதற்கு ஜெனரேட்டிவ் AI ஏற்கனவே பயன்படுத்தப்படுகிறது
எனவே, தீவிர தனிப்பயனாக்கம் என்பது ஒரு ஆடம்பரம் அல்ல, ஆனால் வாடிக்கையாளர்கள் தனித்துவமான தனிநபர்களாகப் புரிந்து கொள்ளப்பட வேண்டும் என்று எதிர்பார்க்கும் மற்றும் போட்டி உலகளாவியதாகவும் முற்றிலும் இரக்கமற்றதாகவும் இருக்கும் ஒரு சந்தையில் ஒரு தேவை. செயல்பாட்டுத் திறன் மற்றும் பகுப்பாய்வு ஆழத்தை இணைப்பதன் மூலம், சில்லறை வணிகம் வணிகப் பரிவர்த்தனையைத் தாண்டி தொடர்ச்சியான மற்றும் தகவமைப்பு, தனித்துவமான உறவாக மாற அனுமதிக்கிறது. தேவை முன்னறிவிப்பிலிருந்து வாடிக்கையாளரின் வாசலுக்கு டெலிவரி வரை, சங்கிலியின் ஒவ்வொரு இணைப்பும் கற்றுக் கொள்ளும், கணிக்கும் மற்றும் தனிப்பயனாக்கும் வழிமுறைகளால் அதிகாரம் அளிக்கப்படுகிறது.
இந்தப் புரட்சி அனைவரையும் உள்ளடக்கியதாகவும், நெறிமுறை சார்ந்ததாகவும், எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக மனிதாபிமானம் மிக்கதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்வதே இப்போதைய சவால் - எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக, மிகவும் மேம்பட்ட தொழில்நுட்பம் கூட மக்களை அந்நியப்படுத்துவதற்குப் பதிலாக நெருக்கமாகக் கொண்டுவர உதவ வேண்டும்.
