بهینه سازی باشگاه مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی

بنا بر مطالعه‌ای که توسط Teradata انجام شده، صاحبان کسب و کار آنلاین در ۸۰ درصد پروژه‌های خود از تکنولوژی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. یکی از مهترین زمینه‌هایی که کاربرد هوش مصنوعی در آن پررنگ‌تر شده، اصلاح تجربه کاربری است.

شکل ۱- ظهور هوش مصنوعی و یادگیری عمیق – درصد بکارگیری

به دلیل آنکه قدرت پردازش و تحلیل اطلاعات هوش مصنوعی بسیار بیشتر از قدرت تحلیل و آنالیز داده هاست، می توان برای تحلیل رفتار کاربران و تقویت بهتر تجربه کاربری از آن بهره گرفت.
بطور کلی چند دسته بندی در این زمینه نوظهور وجود دارد:
هوش مصنوعی (Artificial intelligence) :
دسته ای از مکانیزم هاست که می تواند با یادگیری پیوسته مانند یک کارشناس ارشد تحلیل داده عمل کند.
یادگیری ماشین (Machine Learning) :
تکنولوژیست که با تحلیل و بررسی داده های حجیم به سیستم ها و زیرساخت های هوش مصنوعی قدرت یادگیری و تصمیم گیری می بخشد.

یادگیری عمیق (Deep Learning):
شاخه ای از یادگیری ماشین محسوب می شود که توانایی تحلیل داده های بدون ساختار را دارد.
علوم داده (Data Science):
علمی است که نحوه تحلیل درست داده ها را برای تغذیه مکانیزم های هوشمند ارائه می کند.
داده های حجیم (BIG Data):
نرم افزارهای تحلیل داده توانایی تحلیل داده های بسیار حجیم و یا پیچیده را ندارند. حوزه Big Data این امکان را میسر می سازد که با آنالیز و استخراج داده های با ارزش از ساختارهای پیچیده، بتوان با روش های معمول به تحلیل آن ها پرداخت.

هوش مصنوعی و بهبود تجربه کاربری:

تجزیه و تحلیل تقاضا و پیش بینی بازار یکی از شاخه های تحلیل کسب و کار است که با بررسی داده های حجیم جمع آوری شده، آینده یک کسب و کار را تحلیل می کند.
فهم کامل نیازهای کاربران هدف مهمترین اصل در پیشرفت مارکتینگ است. هوش مصنوعی با تحلیل داده های رفتاری کاربران، می تواند هدف دقیق کاربران را یاد گرفته و حتی آن را پیش بینی کند.
برای مثال سایت https://www.sephora.com/ با آنالیز بازه های خرید و بازدید های کاربران، خرید دوباره محصول و یا محصولات مورد علاقه کاربر را به آن ها پیشنهاد می دهد.
ارائه پیشنهاد خرید مختص کاربر
شخصی سازی در بهبود تجربه کاربری بسیار مهم است. کاربر با مشاهده محصول مورد علاقه خود در یک وبسایت، بسیار ترغیب خواهد شد تا از آن فروشگاه خرید خود را انجام دهد. پیشنهاد خرید محصول، فراتر از تحلیل تاریخچه خرید کاربر، محصولات مورد نیاز و حتی مورد علاقه اش را با تحلیل دقیق رفتار کاربر در بازدید از یک فروشگاه آنلاین را به کاربر نمایش می دهد. برای مثال، Spotify، سرویس معروف ارائه دهنده خدمات رسانه ای، لیستی از آهنگ های مورد علاقه را به کاربر با استفاده از هوش مصنوعی پیشنهاد می دهد. تحلیل رفتار کاربر نشان می دهد که ۸۰ درصد کاربران پس از مشاهده این پلی لیست ها ترغیب شده اند آن ها را گوش دهند.

استفاده از Chatbot ها برای تعامل بهتر با کاربر

حوزه پردازش زبان و تحلیل معنایی جواب دهی به صورت خودکار به کاربر یکی از ترند های حوزه هوش مصنوعی است. مطالعه ای که توسط وبسایت PWC انجام شده، نشان می دهد که ۱۶ درصد کاربران پس از یک تجربه خوب پس از خرید محصول، مایل بودند تا خرید دیگری را انجام دهند. به همین دلیل است که Chatbot ها بسیار کارگشا هستند. با استفاده از این ربات های آنلاین، خدمات آنلاین می توانند پاسخ گویی ۲۴ ساعته در ۷ روز هفته داشته باشند. علاوه بر آنکه Chatbot ها سوال های ساده را پاسخ می دهند، محصولات، رویدادها، تخفیفات و… را می توانند به کاربر اطلاع دهند.
برای مثال بسیاری از ایرلاین ها از Chatbot ها در موارد زیر استفاده می کنند:
• Icelandair از Chatbot فیسبوک برای خرید مستقیم بلیط از خود ربات استفاده می کند.
• Colombia’s Airline از Chatbot فیسبوک برای چک کردن پروازها استفاده می کند.
• Mexico’s Volaris ، Chatbot مخصوص خود برای جواب دهی به هرگونه سوال مرتبط با خرید و یا خرید مستقیم بلیط پرواز را ارائه کرده است.
• بسیاری از ایرلاین ها، تاخیر پرواز را با Chatbot ها به کاربر اطلاع می دهند.

توسعه نرم افزارهای باشگاه مشتریان بر مبنای هوش مصنوعی

با هربار خریدی که کاربر انجام می دهد، پس از اینکه کاربر نظر خود را در وبسایت وارد می کند، می توان به کمک الگوریتم های یادگیری عمیق، ویژگی های رفتاری کاربران را بر اساس سن، جنسیت، مکان و .. دسته بندی کرد. برای مثال، فرض کنید ۵ دسته کلی در نرم افزار تعبیه شده باشد. با این کار، می توان یک نرم افزار را به ۵ نحوه مختلف به کاربران ارائه داد که هر دسته از آن ها مطابق ویژگی های هردسته تنظیم شده اند. Marriott International’s، چت بات خود را با اسم Botlr وارد برنامه باشگاه مشتریان خود کردند. آن ها می توانند برای اطلاع از رزرو هتل از آن استفاده کنند. اگر هتل مورد نظر آن ها فاقد اتاق باشد، شبیه ترین اتاق به اتاق هتل قبلی را به کاربر پیشنهاد می دهد.

بهینه سازی قیمت ها با الگوریتم های خود آموز

مهمترین عامل در ترغیب کاربر برای خرید، قیمت مناسب است. شما به عنوان یک صاحب کسب و کار، باید مطمئن باشید که همزمان با اینکه تجارت شما سودآور است، قیمت های شما نیز مناسب است تا مشتری های قبلی خود را از دست ندهید. الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند بهترین قیمت را برای افزایش فروش همزمان با سودآوری مناسب به شما پیشنهاد دهند.

نوآوری در ارائه محصولات جدید با استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی این توانایی را داراست که در هر بازه زمانی نیازهای خاص کاربران را نمایش دهد. شما می توانید با کمک تیم تحقیق و توسعه، محصولات خود را به بهترین نحو مطابق با نیاز های کاربران تغییر دهید که این موجب سودآوری و رونق هرچه بیشتر کسب و کار شما می شود.
برای مثال، Reimagine Retail با استفاده از هوش مصنوعی رنگ، الگوها و استایل های کاربران را بصورت یک داده بسیار حجیم تحلیل کردند و به دسته بندی این ویژگی ها با افراد خاص پرداختند. سپس تیم طراحی آن ها وظیفه رعایت این دسته بندی ها را داشت و این عمل باعث افزایش فروش بی سابقه این شرکت شد.

جمع بندی:
طراحی و توسعه باشگاه مشتریان کاری بس سخت و وقت گیر است اما اخیرا شرکت ها نه تنها به استفاده از هوش مصنوعی در ارائه محصولات و باشگاه مشتریان می پردازند بلکه بیش از ۶۱ درصد آن ها بنا بر مطالعه Teradata تصمیم بر اختصاص بخش ویژه هوش مصنوعی در تجارت خود دارند. قطعا با استفاده صحیح از هوش مصنوعی و توانایی در تحلیل داده های حجیم، شاهد افزایش وفاداری و بهبود تجربه کابران خواهید بود.

منبع: https://www.singlegrain.com/customer-retention/6-ways-to-improve-customer-loyalty-with-ai/

./پایان خبر