Jak pisaliśmy wcześniej w artykule pt.: „Jak sztuczna inteligencja wspiera rozwój platform cyfrowych”, sztuczna inteligencja stała się integralną częścią pakietu DXP, szczególnie dla średnich i dużych firm. Rozszerzenie struktury i funkcjonalności platform DXP spowodowało, że procesy ludzkie zostały po prostu prześcignięte przez wykładniczy wzrost zależności ze wszystkich obszarów cyfrowego środowiska firmy. AI jest rozwiązaniem tego problemu. W przeciwieństwie do naszej poprzedniej, bardziej ogólnej dyskusji na ten temat, ten artykuł przedstawia konkretne spojrzenie na to, jak sztuczna inteligencja wypełnia lukę między potrzebami firmy a możliwościami człowieka.

Spis treści

Wyszukiwanie semantyczne

Jedną z głównych korzyści płynących z włączenia AI do DXP są możliwości wyszukiwania semantycznego. Chociaż jest to stosunkowo niewielki zakres, funkcja ta może drastycznie poprawić jakość cyfrowych doświadczeń klienta na stronie internetowej. W istocie, wyszukiwanie semantyczne rozszerza typowe funkcje wyszukiwania na stronie internetowej. Bez Sztucznej Inteligencji, zapytania wyszukiwania opierają się wyłącznie na słowach kluczowych w celu wygenerowania wyników. Wyszukiwanie semantyczne uwzględnia jednak intencje i znaczenie kontekstowe, wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji w celu zapewnienia lepszych wyników wyszukiwania, które z perspektywy klienta będą bardziej prawdopodobne i przyniosą oczekiwane rezultaty.

Sztuczna inteligencja wyszukiwania semantycznego wykorzystuje różne czynniki do przewidywania intencji użytkownika. Część tego procesu obejmuje analizę historii użytkownika, co wiąże się z coraz powszechniej stosowaną branżą big data. Innym elementem wyszukiwania semantycznego jest zdolność algorytmu do tworzenia powiązań między słowami zapytania. Nie-semantyczne techniki wyszukiwania nie potrafią rozpoznać słów w zapytaniu w odniesieniu do siebie, ale procesy wyszukiwania semantycznego wykorzystują typowe wzorce języka ludzkiego, aby zrozumieć znaczenie zapytania poza granicami poszczególnych słów. Wyszukiwanie semantyczne wykorzystuje również wzorce uczenia się, które dostosowują funkcję do poszczególnych użytkowników. Analizując wskaźniki takie jak współczynnik odrzuceń i współczynnik konwersji, proces będzie się sam dostosowywał, aby generować lepsze wyniki i zwiększać satysfakcję.

Z bardziej ogólnej perspektywy, wyszukiwanie semantyczne przyczynia się do znacznych ulepszeń w optymalizacji pod kątem wyszukiwarek internetowych (SEO). Dzięki tym postępom, technologia w środowisku cyfrowym powoduje jeszcze większą koncentrację na potrzebach, oczekiwaniach i doświadczeniu klienta. Optymalne funkcje wyszukiwania pozwalają klientowi znaleźć dokładnie taki produkt, jakiego potrzebuje, za cenę, jaką jest skłonny zapłacić. Ten trend zwiększa tylko konieczność zapewnienia przyjaznych dla użytkownika i optymalnych funkcji dla potencjalnych klientów odwiedzających Twoją witrynę.

Personalizacja kontekstowa

Klienci odwiedzają stronę internetową lub platformę w bardzo różnych okolicznościach, dzięki czemu doświadczają wielu zróżnicowanych bodźców. Mogą wchodzić na stronę na laptopie w zaciszu własnego domu, mogą też wchodzić na nią za granicą na smartfonie. Ponadto istnieje niezliczona liczba innych sytuacji, z którymi klient może się spotkać, wchodząc na stronę internetową lub platformę. Dlatego firmy znajdują sposób, aby poprawić wrażenia użytkownika we wszystkich tych możliwych sytuacjach. Robią to za pomocą Personalizacji Kontekstowej (Contextual Personalization).

Personalizacja kontekstowa personalizuje doświadczenia cyfrowe, biorąc pod uwagę „każdy element treści, użycie urządzenia, zachowanie klienta i ścieżki konwersji, aby dowiedzieć się, dostarczyć i ponownie nauczyć się, które wzorce prowadzą do lepszych wyników dla poszczególnych osób w danym czasie” (Bloomreach). Firmy nie muszą już ręcznie personalizować każdej sytuacji, z jaką spotyka się użytkownik. Zamiast tego uczenie maszynowe jest wykorzystywane do wyciągania wniosków z problemów, z jakimi styka się klient i zapobiegania im w przyszłości. Dzięki temu klient ma satysfakcję, a firma przychód.

Personalizacja kontekstowa nie jest możliwa bez zasobów, jakie oferują DXP. Zdolność uczenia maszynowego do identyfikowania problemów i poprawy doświadczeń użytkowników jest wzmocniona dzięki połączeniom oferowanym przez platformy DXP. Platforma doświadczeń cyfrowych jest połączonym sercem wszystkich rozwiązań, jakie oferuje personalizacja kontekstowa. Może ona przechowywać znaczące ilości informacji i zapewniać szeroki zestaw narzędzi do „ciągłego uczenia się o odwiedzających oraz ciągłego i automatycznego poprawiania ich doświadczeń” (Bloomreach). Najogólniej mówiąc, platformy DXP podnoszą jakość cyfrowego doświadczenia konsumentów dzięki głębszemu poziomowi personalizacji, jaki oferuje personalizacja kontekstowa.

Człowiek i maszyna

Zastosowanie AI w DXP pozwala firmie na dostarczenie niesamowitych doświadczeń cyfrowych, ponieważ pozwala na wykorzystanie zagregowanych danych, aby dać klientowi dokładnie to, czego potrzebuje lub chce. Chociaż AI pozwala marketerom i zespołom zarządzania produktem uzyskać wgląd w rzeczy, których wcześniej mogliby nawet nie sprawdzić, AI nie jest celem tych rozwiązań. To raczej połączenie kompetencji człowieka i sztucznej inteligencji pozwala na przedstawienie klientom najlepszych możliwych rozwiązań.

Na przykład, do pomiaru różnych doświadczeń klientów zawsze stosuje się różne metryki. Sztuczna inteligencja może prowadzić do nowych innowacji i spostrzeżeń w przedsiębiorstwie poprzez sortowanie i przeglądanie danych przedsiębiorstwa, identyfikowanie wzorców i trendów, które mają wpływ, a także przekazywanie informacji o tym, co można zrobić, aby utrzymać, poprawić lub zmienić te wzorce.

Jednak AI nie jest w stanie samodzielnie tworzyć nowych innowacji ani doskonałych doświadczeń cyfrowych. AI jest szybka i dokładna w kompilowaniu i analizowaniu danych, ale to ludzie wykorzystują te wyniki do opracowywania nowych strategii i innowacji, które prowadzą do sukcesu. Marketerzy i menedżerowie produktu mogą wykorzystać sztuczną inteligencję jako ostateczne narzędzie do osiągnięcia sukcesu, kompilując dane i analizy, które prowadzą do powstania doskonałych produktów i usług, ale jednak finalnie dostarczanych przez ludzi. Zasadniczo firma musi pozwolić sztucznej inteligencji posortować dane i wykorzystać logikę, która napędza personalizację, odkryć wszystkie ukryte wnioski, które człowiek pominął, aby finalnie prawdziwym osobom stojącym za marką skupić się na kreatywności i oryginalnych pomysłach, dzięki którym firma zapewnia swoim klientom najlepsze możliwe doświadczenia cyfrowe.

Źródła: