Müşteri Kişiselleştirmede Yapay Zeka: Ölçekte Doğru Deneyimi Sunmak
Ölçekte gerçek kişiselleştirme, müşteri güvenini aşındıran ürkütücülük hatalarından kaçınırsanız yapay zekadan elde edilen en net yatırım getirilerinden biri.
Kişiselleştirme eskiden bir müşterinin adını e-posta konu satırına eklemek ve işi bitirmek anlamına geliyordu. Yapay zeka, bu pratiği başlatan büyük perakende devlerinden çok daha küçük şirketler için gerçek, davranış tabanlı kişiselleştirmeyi ulaşılabilir kıldı. Bunu kendi işletmelerimde müşteri temas noktaları boyunca uyguladım ve sonuçlar, iyi yapıldığında, herhangi bir yapay zeka yatırımından gördüğüm en net yatırım getirilerinden bazıları.
Kişiselleştirmenin Neden Bu Kadar Yüksek Yatırım Getirisi Potansiyeli Var
Ekonomi, açıkça görüldüğünde sezgisel: alakalı, iyi zamanlanmış bir öneri veya mesaj, genel bir mesajdan anlamlı şekilde daha yüksek oranlarda dönüşüyor ve sistem kurulduktan sonra o kişiselleştirilmiş deneyimi yapay zekayla üretmenin marjinal maliyeti sıfıra yakın. Bu, ya manuel segmentasyon işi ya da pahalı özel personel gerektiren ve bu nedenle sadece en büyük şirketler için finansal olarak mantıklı olan eski kişiselleştirme modelinden temelde farklı.
E-ticarete yakın işletmelerimden birinde, satın alma ve gezinme davranışı tarafından yönlendirilen kişiselleştirilmiş ürün önerileri, altta yatan ürün kataloğunda veya fiyatlandırmada herhangi bir değişiklik olmadan, uygulamanın ilk çeyreğinde ortalama sipariş değerini anlamlı bir çift hane yüzdesiyle artırdı.
Ürün Önerilerinin Ötesinde Kişiselleştirme
Çoğu insan kişiselleştirmeyi sadece "bunu satın alan müşteriler şunu da satın aldı" öneri motorları açısından düşünüyor. Bulduğum daha büyük fırsat, tüm müşteri yolculuğunu kişiselleştirmekte: bireysel bağlılık kalıplarına göre temas zamanlaması, belirli bir müşterinin gerçekten yanıt verdiği kanal, gösterdikleri tercihlerle uyumlu içerik formatı ve hatta o müşterinin önceden nasıl iletişim kurduğuna göre destek yanıtlarının tonu ve uzunluğu.
Bu, genellikle birbirinden ayrı sistemler arasında veri bağlamayı gerektiriyor, pazarlama, satış, destek ve ürün kullanımı. Buradaki teknik entegrasyon işi genellikle yapay zeka modelinin kendisi değil gerçek darboğaz.
Ürkütücülük Faktörü: Kişiselleştirmenin Geri Teptiği Yer
Yardımcı hissettiren kişiselleştirme ile istilacı hissettiren kişiselleştirme arasında açık bir çizgi var ve bunu geçmek onarılması zor bir şekilde güvene zarar veriyor. Müşterinin paylaştığını hatırlamadığı veriye atıfta bulunmak veya gözetim gibi hissettiren çıkarımlar yapmak, altta yatan öneri teknik olarak doğru olsa bile olumsuz bir tepki tetikliyor.
Genel kuralım: birinin satın aldığı, görüntülediği veya hakkında sorduğu doğrudan, açıklanabilir davranışa göre kişiselleştirin, çıkarsadığınızı öğrenince sürpriz olacakları çıkarılmış özelliklere göre değil. "Bunu görüntüleyen müşteriler şunu da beğendi..." yardımcı hissettiriyor. Bir müşterinin hayat koşulları hakkında dolaylı davranışsal sinyallerden özel bir şey bildiğinizi ima eden bir mesaj, doğru olsa bile istilacı hissettiriyor.
Gerçek Zamanlı Kişiselleştirme Toplu Kişiselleştirmeye Karşı
Birçok şirket toplu kişiselleştirmeyle başlıyor, periyodik olarak güncellenen segmentler ve öneriler, haftalık veya aylık. Bu mantıklı bir başlangıç noktası ve kişiselleştirme olmamasından çok daha iyi, ama en yüksek değerli uygulamalar giderek gerçek zamanlı oluyor: bir web sitesi deneyimini veya destek yanıtını bir müşterinin iki hafta önceki davranışına değil tam olarak o oturumda yaptığına göre ayarlamak.
Gerçek zamanlı kişiselleştirme daha sofistike altyapı gerektiriyor, ama dönüşüm artışı genellikle toplu yaklaşımlardan önemli ölçüde daha yüksek, çünkü alaka hızla azalıyor. Birinin beş dakika önce göz attığına dayanan bir öneri, geçen aydan bir satın almaya dayanan bir öneriden çok daha cazip.
Aşırı İnşa Etmeden Başlamak
Başlamadan önce tam birleşik bir müşteri veri platformuna ihtiyacınız yok. En yüksek trafikli tek temas noktasını seçin, e-posta programınız, web sitenizin ana sayfası, destek alım akışınız, ve halihazırda sahip olduğunuz temiz veriyi kullanarak önce o tek kanalı kişiselleştirin. Bir sonraki kanala genişlemeden önce artışı bir kontrol grubuna karşı dürüstçe ölçün.
Şirketlerin herhangi bir şeyi kişiselleştirmeden önce kapsamlı bir müşteri veri platformu inşa etmeye bir yıl harcadığını ve bu süreçte ulaşılabilir kazanımlardan bir yıl kaybettiğini gördüm. Dar başlayın, değeri kanıtlayın ve kanıtlanmış yatırım getirisinin tersi değil daha geniş altyapı yatırımını finanse etmesine izin verin.
Uzun Vadeli Avantaj
İyi yapılan kişiselleştirme zamanla birikiyor: bir müşteri sizinle ne kadar çok etkileşime girerse, bir sonraki etkileşimi kişiselleştirmek için o kadar çok veriniz olur, o etkileşim o kadar iyi performans gösterir ve müşterinin yeniden etkileşime girme olasılığı o kadar artar. Bu, yeni bir rakibin hızla taklit etmesinin zor olduğu gerçek, savunulabilir bir avantaj yaratıyor, çünkü o rakip sizin kişiselleştirmenizi başta etkili kılan birikmiş davranışsal veri olmadan başlıyor.
Trazeroad, navlun önerilerini bir göndericinin gerçek ticaret rotasına ve kargo tipine göre kişiselleştiriyor; tahmini özelliklere değil, elimizdeki doğrudan sevkiyat geçmişine ve beyan edilen ihtiyaçlara dayanarak.