شخصی‌سازی با هوش مصنوعی چیست؟ دنیای شما، به سبک شما
شخصی‌سازی با هوش مصنوعی (AI Personalization) یعنی استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای طراحی و ارائه پیام‌ها، پیشنهاد محصولات و خدمات متناسب با هر کاربر. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها و یادگیری از رفتار کاربر، می‌تونن برخوردهای کاملاً شخصی‌سازی‌شده‌ای ایجاد کنن که تجربه مشتری رو بهتر و تعامل اون رو بیشتر می‌کنن.
پیشرفت‌های اخیر در فناوری هوش مصنوعی، مثل هوش مصنوعی مولد، با تولید تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده تقریباً در لحظه، روش‌های بازاریابی رو متحول کرده. این پیشرفت‌ها دارن ما رو وارد عصر جدیدی از «ابرشخصی‌سازی همه‌کاناله» (omnichannel hyper-personalization) می‌کنن؛ یعنی یک تجربه مشتری سفارشی و یکپارچه در تمام پلتفرم‌ها که بلافاصله به رفتار مشتری واکنش نشون میده.
هرچی شخصی‌سازی با هوش مصنوعی دقیق‌تر و قدرتمندتر شده، انتظارات مشتری‌ها هم از این تجربه‌های سفارشی بالاتر رفته. گزارش اخیر موسسه IBM برای ارزش کسب‌وکار نشون داده که از هر پنج مصرف‌کننده، سه نفر دوست دارن موقع خرید از اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی استفاده کنن. طبق گزارش شرکت مشاوره مک‌کینزی، ۷۱ درصد از مصرف‌کننده‌ها انتظار دارن شرکت‌ها محتوای شخصی‌سازی‌شده بهشون ارائه بدن. ۶۷ درصد از این مشتری‌ها هم میگن وقتی تعاملشون با یک کسب‌وکار متناسب با نیازهاشون نیست، کلافه میشن. ثابت شده که شخصی‌سازی باعث رشد هم میشه. همون گزارش نشون داده که سازمان‌های با رشد سریع، ۴۰ درصد درآمد بیشتری از شخصی‌سازی به دست میارن نسبت به رقبای کندترشون.
امروزه، شخصی‌سازی با هوش مصنوعی در صنایع مختلف برای پیشنهاد محصولات مرتبط و ایجاد تجربه‌های متناسب با زمینه در مقیاس بزرگ استفاده میشه. این تاکتیک‌ها فرقی نمی‌کنه برای چه کسی به کار بره؛ چه یک خریدار آنلاین، چه یک کارشناس خرید در یک سازمان B2B یا کارمندی که پیام‌های شخصی‌سازی‌شده دریافت می‌کنه.
چند نمونه از کاربردهای شخصی‌سازی با هوش مصنوعی در صنایع مختلف:
- تجارت الکترونیک: در تجارت الکترونیک، هوش مصنوعی بر اساس تاریخچه جستجو و خرید، پیشنهادهایی رو به کاربر نشون میده و محصولاتی رو بر اساس سلیقه و نیازهای خاص اون فرد پیشنهاد می‌کنه. همچنین می‌تونه ایمیل‌ها یا پیام‌های سفارشی برای مشتری‌ها تولید کنه و به اجرای کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده کمک کنه.
سرگرمی: پیشنهادهای محتوای سفارشی در سرویس‌های استریم معمولاً با کمک شخصی‌سازی هوش مصنوعی انجام میشه. این موتورهای پیشنهاددهنده، لیست‌های پخش، فیلم‌ها یا محتواهای دیگه‌ای رو متناسب با سلیقه هر فرد بهش نشون میدن.
آموزش و یادگیری: سیستم‌های یادگیری تطبیقی – چه در محیط کار و چه جاهای دیگه – محتوا و منابع آموزشی سفارشی ارائه میدن. این سیستم‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، بازخورد شخصی‌سازی‌شده و امکان پیگیری پیشرفت رو فراهم می‌کنن.
- مالی: شخصی‌سازی با هوش مصنوعی مشاوره‌های مالی سفارشی و پیشنهادهای سرمایه‌گذاری رو بر اساس اهداف کاربر و شرایط کلی بازار ارائه میده.
بازاریابی: شخصی‌سازی با هوش مصنوعی محرک اصلی چندین استراتژی بازاریابی هست، از جمله کمپین‌های ایمیل مارکتینگ سفارشی یا تبلیغات آنلاین که گروه‌های خاصی از مصرف‌کننده‌ها رو هدف قرار میدن.
مزایای شخصی‌سازی با هوش مصنوعی
ابزارهای هوش مصنوعی می‌تونن در هر نقطه از سفر مشتری با مصرف‌کننده‌ها تعامل داشته باشن؛ از لحظه‌ای که در یک فروشگاه آنلاین می‌چرخن تا وقتی که پیام‌های پیگیری در مورد یک محصول یا خدمت رو دریافت می‌کنن.
اگه شخصی‌سازی با هوش مصنوعی درست اجرا بشه، تأثیر قابل توجهی روی درآمد داره. یک نظرسنجی از صدها مدیرعامل برجسته توسط موسسه IBM نشون داده سازمان‌هایی که تجربه مشتری (CX) رو در اولویت قرار میدن، می‌تونن انتظار رشد درآمدی سه برابری نسبت به رقبای خودشون داشته باشن. ۸۶ درصد از این مدیران، شخصی‌سازی رو بخش جدایی‌ناپذیر کمپین‌های تجربه مشتری خودشون می‌دونستن.
بعضی از مزایای اصلی شخصی‌سازی با هوش مصنوعی این‌ها هستن:
تجربه مشتری پویا
تجربه‌های سفارشی تأثیر مثبتی بر رضایت و وفاداری مشتری دارن و یک تجربه دیجیتال فراهم می‌کنن که متناسب با زمینه است و احتمالاً به ایجاد روابط مثبت با برند منجر میشه.
افزایش تعامل
شخصی‌سازی محتوا با ارائه اطلاعاتی که کاربران به احتمال زیاد به اون نیاز دارن، اون‌ها رو برای مدت طولانی‌تری درگیر نگه می‌داره.
نرخ تبدیل بالاتر
پیشنهادهای مرتبط، احتمال خرید رو افزایش میده و به فروش بیشتر منجر میشه.
صرفه‌جویی در هزینه‌ها
با هوش مصنوعی، سازمان‌ها از اتوماسیون برای ایجاد تعداد زیادی کمپین بازاریابی، پیشنهاد محصول یا تجربه‌های خدمات مشتری استفاده می‌کنن و منابعشون رو برای استفاده در زمینه‌های دیگه آزاد می‌کنن. بعضی مطالعات نشون داده که یک برنامه شخصی‌سازی می‌تونه هزینه‌های جذب مشتری رو تا ۵۰ درصد کاهش بده.
مزیت رقابتی
ارائه تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده بر اساس ترجیحات مشتری می‌تونه یک مزیت رقابتی قابل توجه ایجاد کنه. بعضی از برندها برای مدل کسب‌وکار اصلی‌شون به شدت به شخصی‌سازی با هوش مصنوعی متکی هستن؛ مثل شرکت‌های اشتراکی که کالاهای دست‌چین‌شده‌ای رو برای مشتریانشون فراهم می‌کنن.
تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
از اونجایی که شخصی‌سازی با هوش مصنوعی داده‌های دقیقی رو در مورد کاربران یک سازمان آشکار می‌کنه، میشه از این فناوری برای به دست آوردن بینش در مورد رفتار فعلی و آینده مشتری استفاده کرد که به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر کمک می‌کنه. با داده‌های دقیق در مورد کاربران، کسب‌وکارها اطلاعات ارزشمندی در مورد باارزش‌ترین مشتریانشون به دست میارن که بهشون اجازه میده هوشمندانه تکرار کنن و سریع حرکت کنن.
شخصی‌سازی با هوش مصنوعی چطور کار می‌کنه؟
شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً از ترکیبی از یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنه. به طور کلی، این فرآیند با جمع‌آوری داده‌های مشتری در مورد رفتار، ترجیحات و تعاملات کاربر – همراه با داده‌های زمینه‌ای مثل مکان، زمان روز و دستگاه مورد استفاده – کار می‌کنه. اغلب، این جمع‌آوری داده شامل ادغام داده‌های سازمانی با مجموعه داده‌های شخص ثالث هم میشه.
بعد این داده‌ها توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل میشن تا الگوها و روندهای رفتار کاربر رو شناسایی کنن. معمولاً هوش مصنوعی کاربران رو بر اساس ویژگی‌ها و رفتارهای مشابه در فرآیندی به نام «بخش‌بندی مخاطبان» به گروه‌هایی تقسیم می‌کنه. با تحلیل این بخش‌ها و رفتارهای کاربر، هوش مصنوعی محصول، خدمات یا محتوایی رو پیشنهاد میده که با ترجیحات و مشخصات دموگرافیک کاربر همخوانی داره. همچنین می‌تونه محتوای خاصی رو در یک وب‌سایت یا اپلیکیشن به کاربران مختلف بر اساس پروفایل منحصربه‌فردشون نشون بده.
با گذشت زمان و «یادگیری» مداوم هوش مصنوعی از کاربران، فرآیند شخصی‌سازی خودش رو بیشتر بهینه می‌کنه و به طور مداوم برای اصلاح پیشنهادها و پاسخ‌هاش تطبیق پیدا می‌کنه.
کاربردهای شخصی‌سازی با هوش مصنوعی
شخصی‌سازی با هوش مصنوعی با ارائه پیشنهادهای خاص و محتوای منحصربه‌فرد بر اساس علایق و نیازهای هر فرد، تعامل کاربر رو افزایش میده. بعضی از کاربردهای کلیدی شخصی‌سازی با هوش مصنوعی این‌ها هستن:
پیشنهاد محصول شخصی‌سازی‌شده
هوش مصنوعی داده‌های کاربر، از جمله تاریخچه مرور، تعاملات در شبکه‌های اجتماعی، الگوهای خرید و ترجیحات رو تحلیل می‌کنه تا محصولاتی رو پیشنهاد بده که با سلیقه فردی مطابقت دارن. این تکنیک به طور گسترده در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک مثل آمازون و نتفلیکس استفاده میشه و با نشون دادن مرتبط‌ترین آیتم‌ها به افزایش فروش و بهبود تجربه مشتری کمک می‌کنه. هرچی هوش مصنوعی در طول سفر مشتری داده‌های بیشتری داشته باشه – مثلاً آیتم‌هایی که در زمان‌های خاصی از سال خریداری یا مشاهده شدن – پیشنهادهاش دقیق‌تر و صحیح‌تر میشن.
چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی
چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی با «خواندن» و درک سوالات کاربر و ارائه پاسخ‌های سفارشی، تعاملات شخصی‌سازی‌شده‌ای رو با زبان محاوره‌ای فراهم می‌کنن. این چت‌بات‌ها می‌تونن به خدمات مشتری رسیدگی کنن، پیشنهاد محصول بدن و در عیب‌یابی کمک کنن و یک تجربه کاربری کارآمدتر و شخصی‌سازی‌شده‌تر ایجاد کنن. این چت‌بات‌ها که در تمام ساعات شبانه‌روز در دسترس هستن، بینش‌های ارزشمندی رو هم در مورد الگوهای خرید و عادات تعامل مصرف‌کننده جمع‌آوری و کارایی رو افزایش میدن.
محتوای هوشمند
شخصی‌سازی محتوا یعنی استفاده از هوش مصنوعی برای ارائه ایمیل‌ها، مقالات، توضیحات محصول، ویدیوها، پیام‌های متنی یا سایر رسانه‌های سفارشی به کاربران بر اساس علاقه و رفتارشون. با استفاده از شخصی‌سازی محتوا، سازمان‌ها می‌تونن دارایی‌های باکیفیت و جذابی رو تولید کنن که با مخاطبان هدفشون ارتباط برقرار می‌کنه و در عین حال در زمان و منابع صرفه‌جویی می‌کنن.
هدف‌گیری تبلیغات
هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های کاربر برای نمایش تبلیغاتی که به احتمال زیاد مورد علاقه یک فرد خاص قرار می‌گیرن، تبلیغات هدفمند رو بهبود می‌بخشه. این کار اثربخشی کمپین‌های بازاریابی رو افزایش میده و با رسوندن پیام درست به مخاطب درست، از هدر رفتن بودجه در کمپین‌های تبلیغاتی جلوگیری می‌کنه.
قیمت‌گذاری پویا
قیمت‌گذاری پویا یک استراتژی مبتنی بر هوش مصنوعیه که در اون قیمت‌ها به صورت لحظه‌ای بر اساس عوامل مختلفی مثل تقاضا، عرضه، رفتار مصرف‌کننده و شرایط بازار تنظیم میشن. اگرچه در گذشته بیشتر توسط سازمان‌های هتلداری و مسافرتی استفاده می‌شد، اما قیمت‌گذاری پویا حالا در صنایع مختلف برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری به منظور به حداکثر رسوندن درآمد و ارائه نرخ‌های پایین‌تر به مصرف‌کنندگان در دوره‌های کم‌تقاضا استفاده میشه.
شخصی‌سازی پیش‌بینانه
شخصی‌سازی پیش‌بینانه از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نیازها و ترجیحات کاربر قبل از اینکه اون‌ها به صراحت بیانش کنن، استفاده می‌کنه. با تحلیل داده‌های تاریخی، هوش مصنوعی می‌تونه پیش‌بینی کنه که کاربر ممکنه در آینده به چه محصولات یا محتوایی علاقه‌مند باشه و تجربه کلی کاربر رو بهبود ببخشه. برای مثال، استارباکس یک برنامه شخصی‌سازی پیش‌بینانه رو با الگوریتم‌های یادگیری ماشین شروع کرد که نوشیدنی‌های خاصی رو بر اساس تاریخچه خرید به کاربران اپلیکیشن پیشنهاد می‌داد. پیش‌بینی‌هایی در مورد اینکه مصرف‌کنندگان بر اساس زمان روز یا آب‌وهوا چه چیزی سفارش میدن هم در سیستم مدیریت موجودی این برند ادغام شد.
ترندهای جدید در دنیای شخصی‌سازی با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مولد و سایر پیشرفت‌ها در فناوری‌های هوش مصنوعی، تأثیر عمیقی بر اجرا و پیاده‌سازی شخصی‌سازی در محیط‌های تجاری و دنیای کسب‌وکار گذاشته. فناوری‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای توانایی ایجاد محتوای خاص برای کاربران فردی یا پیش‌بینی نیازهای مشتری رو دارن. برخی از پیشرفت‌های اخیر در شخصی‌سازی با هوش مصنوعی عبارتند از:
- ابرشخصی‌سازی
- شخصی‌سازی همه‌کاناله
- تولید محتوا
- تحول استعدادها
ابرشخصی‌سازی (Hyper-personalization)
ابرشخصی‌سازی، عمل شخصی‌سازی رو با استفاده از داده‌های لحظه‌ای و هوش مصنوعی برای ارائه تجربیات بسیار سفارشی، یک قدم به جلو می‌بره. در حالی که بخش‌بندی، مشتریان رو در گروه‌هایی قرار میده، این فرآیند به سازمان‌ها امکان میده تا مستقیماً با مصرف‌کنندگان فردی صحبت کنن. این می‌تونه شامل پیشنهادهای محصول در لحظه، محتوای وب‌سایت پویا که به ناوبری کاربر پاسخ میده، و کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده‌ای باشه که بر اساس تعاملات کاربر تطبیق پیدا می‌کنن. با درک عمیق از مصرف‌کنندگان فردی و نحوه تعامل اون‌ها با یک کسب‌وکار، سازمان‌ها می‌تونن اطلاعات مرتبط با زمینه رو در کانال صحیح و دقیقاً در زمان مناسب ارائه بدن.
شخصی‌سازی همه‌کاناله (Omnichannel personalization)
شخصی‌سازی همه‌کاناله، یک تجربه ثابت و شخصی‌سازی‌شده رو در تمام نقاط تماس مشتری از جمله وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌های موبایل، شبکه‌های اجتماعی و خریدهای حضوری تضمین می‌کنه. هوش مصنوعی می‌تونه داده‌ها رو از کانال‌های مختلف برای ایجاد یک سفر کاربری یکپارچه و منسجم ادغام کنه: برای مثال، فروشگاه لوازم آرایشی سفورا (Sephora) در استراتژی شخصی‌سازی همه‌کاناله‌اش با ارائه یک اپلیکیشن کمکی که به مشتریان در پیدا کردن محصولات کمک می‌کنه، بسیار مؤثر بوده. این اپلیکیشن نقاط داده‌ای مثل خریدهای قبلی و برندهایی که در فروشگاه حضوری امتحان شدن رو یکپارچه می‌کنه.
تولید محتوا
هوش مصنوعی مولد می‌تونه متن‌های تبلیغاتی، مقالات و حتی دارایی‌های خلاقانه رو بر اساس ترجیحات و رفتار کاربر ایجاد کنه. این به برندها امکان میده تا حجم زیادی از محتوای مرتبط رو به طور کارآمد تولید کنن و محتوای بسیار بیشتری رو بر اساس ترجیحات فردی نسبت به گذشته ایجاد کنن. برای مثال، هوش مصنوعی مولد ممکنه تبلیغات خاصی رو برای یک مصرف‌کننده فردی بر اساس زمان روز یا نزدیکی کاربر اپلیکیشن به یک فروشگاه خاص ایجاد کنه.
تحول استعدادها
در حالی که بسیاری از موارد استفاده شخصی‌سازی با هوش مصنوعی به بازاریابی خارجی مربوط میشه، تاکتیک‌های مشابهی در داخل سازمان هم به کار میرن. شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی در منابع انسانی (HR) با سفارشی‌سازی برنامه‌های آموزشی، طرح‌های توسعه شغلی و استراتژی‌های تعامل کارکنان برای کاربران خاص، به شناسایی و پرورش استعدادها کمک می‌کنه. این تضمین می‌کنه که کارکنان پشتیبانی و فرصت‌های مناسبی برای رشد دریافت می‌کنن که به حفظ بهتر کارکنان و رضایت شغلی منجر میشه. دستیاران مجازی هم ارتباطات شخصی‌سازی‌شده‌ای رو در رابطه با مسئولیت‌های روزمره به کارمندان ارائه میدن که خطاها رو کاهش و کارایی رو افزایش میده.
بهترین روش‌ها برای شخصی‌سازی با هوش مصنوعی
تلاش‌های شخصی‌سازی در حال تغییر نحوه تعامل کسب‌وکارها با مشتریان و کارمندان هستن، اما کمپین‌های مقیاس‌پذیر و موفق معمولاً با یک زیرساخت داده‌ای قوی شروع میشن و به طور مرتب رویه‌های داخلی رو بازبینی می‌کنن.
بعضی از بهترین روش‌های رایج برای پیاده‌سازی شخصی‌سازی با هوش مصنوعی عبارتند از:
سرمایه‌گذاری روی داده‌ها
سیستم‌های هوش مصنوعی مؤثر و چابک بر روی یک زیرساخت داده‌ای قوی ساخته میشن. جمع‌آوری و پاک‌سازی این داده‌ها – هم داده‌های داخلی و هم اطلاعات شخص ثالث – اغلب به سرمایه‌گذاری قابل توجهی نیاز داره.
این همچنین ممکنه به معنای استخدام مهندسان و به دست آوردن قدرت محاسباتی لازم برای میزبانی یک سیستم هوش مصنوعی باشه.
حفظ اعتماد مصرف‌کننده
با اینکه مصرف‌کنندگان امروزی خواهان شخصی‌سازی هستن، اما کاربر معمولی همچنان نگران حریم خصوصی داده‌هاست. برنامه‌های شخصی‌سازی هوش مصنوعی مؤثر تلاش می‌کنن اطلاعات مفیدی رو به مصرف‌کنندگان ارائه بدن – بدون اینکه بی‌جهت داده‌های شخصی رو که ممکنه از به اشتراک گذاشتنشون ناراحت باشن، استخراج کنن.
حاکمیت داده قوی همچنین می‌تونه یک سازمان رو ملزم به پیاده‌سازی پروتکل‌های امنیتی قدرتمند برای محافظت از داده‌ها در برابر نفوذ کنه.
تضمین شفافیت
استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی تجربه کاربری معمولاً به ارتباطات شفاف نیاز داره که در اون به کاربران اطلاع داده بشه داده‌هاشون چطور استفاده میشه.
انتظارات روشن در مورد استفاده و مدیریت داده‌ها همچنین می‌تونه تضمین کنه که مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های متنوع آموزش داده میشن تا از سوگیری و تبعیض جلوگیری بشه.
استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند
سازمان‌ها معمولاً وقتی نتایج بهتری می‌گیرن که مدلی رو که برای آموزش و تنظیم دقیق سیستم شخصی‌سازی هوش مصنوعی‌شون استفاده میشه، به دقت بررسی کنن. با انتخاب یک مدل هوش مصنوعی که به خوبی با موارد تجاری و وظایف شخصی‌سازی متناسب باشه، برندها می‌تونن محصولات با عملکرد بهتری رو تسهیل کنن. مدل‌های موفق همچنین به طور مرتب به‌روزرسانی میشن و بر روی داده‌های جدید دوباره آموزش می‌بینن تا دقتشون بهبود پیدا کنه.
تمرکز بر ارزش‌آفرینی
کمپین‌های موفق معمولاً شامل برنامه‌ریزی قابل توجهی قبل از آموزش یک سیستم هوش مصنوعی هستن. ایجاد یک نقشه راه برای همسو کردن استراتژی‌های شخصی‌سازی با اهداف کلی کسب‌وکار می‌تونه کمک کنه تا محصول نهایی باعث رشد و سودآوری بشه.
پاسخی بگذارید