Что дальше для ИИ, машинного обучения и данных?

Следующее десятилетие вполне может быть определено продолжающимся распространением и развитием ИИ и машинного обучения, а также данных, которые собирает процесс. Если предположить, что это произойдет, это, безусловно, означает, что ИИ окажет серьезное влияние на все аспекты бизнеса. Как это все будет происходить? Время покажет. Но в этих областях произошел ряд недавних разработок, которые прокладывают путь к быстрым изменениям в ландшафте цифровой электронной коммерции. Давайте взглянем на некоторые из этих разработок.

Автоматизированная интерактивная персонализация

В современном мире потребители завалены сотнями, если не тысячами рекламных объявлений каждый божий день. И по мере того, как потребители продолжают получать сообщения, они устанут, если не полностью не пострадают, увидев стандартную рекламу. Чтобы бороться с этим явлением, персонализация на основе ИИ станет более распространенной и приобретет все большее значение. Клиенты очень быстро — за считанные секунды — решают, нравится ли им ваше маркетинговое сообщение. Предоставьте что-то актуальное и личное, и у вас будет довольный клиент. Однако промахнитесь, и они исчезнут. Хотя многим компаниям удалось персонализировать несколько продуктовых линеек или сегментов, большинству все еще сложно масштабировать эту персонализацию на все способы взаимодействия с клиентами. При правильном подходе персонализация улучшает жизнь клиентов и повышает вовлеченность и лояльность, доставляя сообщения, которые настроены и даже предвосхищают то, что действительно хотят клиенты. Эти персонализации для клиентов превращаются в финансовые выгоды для компаний, которые преуспевают в этих усилиях. Персонализация может снизить затраты на приобретение на 50 %, увеличить доходы на 5–15 % и повысить эффективность маркетинговых расходов на 10–30 %.

Что необходимо для достижения такого темпа персонализации в масштабе, так это правильная технология автоматизации. Однако сборка и эксплуатация стека технологий автоматизации маркетинга может оказаться непростой задачей. Расширения Magento, такие как Klevu, dotDigital и Listrak, уже начали эту работу. Управляя поиском по сайту, персонализацией на сайте, электронной почтой и ремаркетингом. Но со временем это станет скорее СОП и необходимостью. Достижения в области технологий, данных и аналитики вскоре позволят маркетологам создавать гораздо более личный и «человеческий» опыт в зависимости от моментов, каналов и этапов покупки. Физические пространства будут переосмыслены, чтобы включить эти новые персонализации и улучшить потребительский опыт. Новый путь клиента будет поддерживаться далеко за пределами входной двери бренда. ИИ был на переднем крае, помогая компаниям автоматизировать способы персонализации своего взаимодействия с клиентами, тем самым позволяя компаниям масштабировать свою деятельность. Примеры того, как искусственный интеллект и глубокое обучение влияют на качество обслуживания клиентов, включают автоматическое удаление фона на изображениях продуктов, а также автоматическое включение видео, изначально снятых в ландшафтном режиме, для показа в портретном режиме, что значительно улучшает просмотр на мобильных телефонах.

Создание масштабируемого, но персонализированного клиентского опыта остается в основе того, что каждый бренд хочет создать в 2020-х годах. Впечатления, использующие силу мультимедиа, будь то в виде изображений или видео, являются важной движущей силой этого успеха. Тем не менее, руководители бизнеса и технологий должны продумать сложности и последствия этих усилий как на техническом уровне, так и на уровне воздействия на клиентов. Это позволит более эффективно реализовать желаемые кампании и опыт.

Анализ данных

Анализ данных резко изменился с начала века, и эта эволюция стала только более быстрой и заметной по мере приближения к 2020-м годам. Если вы управляете магазином электронной коммерции и/или применяете какие-либо разработки в области искусственного интеллекта/машинного обучения, о которых мы только что говорили, вы, несомненно, имеете дело с десятками тысяч точек данных. Данные, которые теперь больше не относятся только к цифрам. Данные теперь представляют собой музыку, изображения, видео, загружаемые файлы и многое другое. Данные большие, разрозненные и в разных форматах. Итак, как вы будете организовывать и внедрять эти данные в свои цифровые продажи в будущем?

Облако — по мере того, как наборы данных становятся все больше и больше, становится все труднее выполнять огромное количество необходимых вычислений на вашем локальном компьютере. Это создаст целый рынок облачных сервисов данных, которые, проще говоря, ускорят анализ.

A/B-тестирование с использованием ИИ. Как мы недавно писали в нашем блоге, значение A/B-тестирования будет только расти, а разрабатываемые и в некоторых случаях уже внедренные технологии будут более эффективными и действенными при A/B-тестировании. чем любой веб-дизайнер или менеджер по маркетингу. С точки зрения обзора, A / B-тестирование — это изменение элементов вашего сайта для разных случайных посетителей. Эти элементы могут включать, помимо прочего, варианты содержания, цвета, изображения, текст, призывы к действию и даже цены. Именно с помощью A/B-тестирования вы можете найти оптимальные комбинации элементов веб-сайта, которые будут удерживать посетителей и совершать покупки. Но вместо того, чтобы сотрудник анализировал сайт, выбирал элементы для изменения и тестирования, анализировал данные и выбирал, какие проверенные элементы оставить, а какие удалить, ИИ возьмет на себя все эти шаги. В настоящее время уже доступны такие расширения, как HiConversion, которые автоматически запускают собственные A/B-тесты для ваших страниц, изменяя элементы в зависимости от поведения посетителей. Затем он предоставит рекомендации, основанные на этих постоянных и развивающихся A/B-тестах. Это управляемое искусственным интеллектом A/B-тестирование будет становиться все более продвинутым и стандартным по прошествии десятилетия, оставляя меньше элементов вашего UX/UI на угадывание или на усмотрение вашей команды. Ваши реальные клиенты и посетители веб-сайта — ваши лучшие учителя, и ИИ будет учиться у них все больше и больше.

Умный маркетинг . Но что делать со всей этой информацией о клиентах, которую вы собрали? Проще говоря, заставьте его работать, сохраняя своих клиентов. С помощью полученной вами информации о персонализации и собранных данных на месте вы можете, например, настроить автоматические сообщения для охвата сегментов вашей клиентской базы, где бы они ни находились: Напоминайте посетителям о содержании их брошенной корзины по электронной почте, показывайте им медийную рекламу, которая напрямую связана со страницами, которые они посетили с помощью ремаркетинга, и используйте ваши программы A/B-тестирования, чтобы обеспечить максимально привлекательный и эффективный пользовательский опыт после того, как они вернутся на ваш сайт.

Следите на следующей неделе за второй частью нашей серии «Что дальше», где мы будем обсуждать прогрессивные веб-приложения, электронную коммерцию без управления и многое другое.