Strojové učenie (ML), podmnožina umelej inteligencie (AI), zásadne zmenilo spôsob, akým zákazníci interagujú a nakupujú služby, produkty, riešenia a ďalšie. Využitím obrovského množstva údajov môžu algoritmy ML rozpoznať vzory, robiť predpovede a poskytovať personalizované skúsenosti, ktoré výrazne zvyšujú spokojnosť zákazníkov a efektivitu podnikania.
Vo svojom jadre strojové učenie zahŕňa trénovacie algoritmy na veľkých súboroch údajov na rozpoznávanie vzorov a prijímanie rozhodnutí na základe nových údajov. Táto schopnosť je obzvlášť výhodná v oblasti interakcií so zákazníkmi a nákupného správania. Tu je niekoľko spôsobov, ako strojové učenie pomáha zákazníkom v tomto kontexte:
1. Personalizované odporúčania:
Jednou z najviditeľnejších aplikácií strojového učenia v interakciách so zákazníkmi je generovanie personalizovaných odporúčaní. Platformy elektronického obchodu ako Amazon a streamovacie služby ako Netflix využívajú algoritmy ML na analýzu správania a preferencií používateľov v minulosti. Tieto algoritmy dokážu predpovedať, o aké produkty alebo obsah bude mať používateľ pravdepodobne záujem, a tým poskytnúť prispôsobené návrhy. Ak si napríklad zákazník často kupuje sci-fi knihy, nástroj odporúčaní uprednostní podobné žánre, čím sa zvýši pravdepodobnosť ďalších nákupov.
2. Vylepšená zákaznícka podpora:
Strojové učenie spôsobilo revolúciu v zákazníckej podpore prostredníctvom nasadenia chatbotov a virtuálnych asistentov. Tieto nástroje poháňané AI dokážu v reálnom čase spracovať širokú škálu zákazníckych dopytov a poskytnúť okamžité odpovede a riešenia. Analýzou historických interakcií so zákazníkmi môžu chatboty predpovedať najbežnejšie problémy a ponúkať relevantné riešenia, čím zlepšujú časy odozvy a spokojnosť zákazníkov. Pokročilé spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) navyše umožňuje týmto systémom porozumieť zložitým dopytom a reagovať na ne, vďaka čomu sú efektívnejšie ako tradičné odpovede pomocou skriptov.
3. dynamická Ceny:
Algoritmy strojového učenia sú nápomocné pri implementácii dynamických cenových stratégií. Analýzou faktorov, ako je dopyt, konkurencia, správanie zákazníkov a trhové podmienky, môžu modely ML upravovať ceny v reálnom čase, aby sa optimalizoval predaj a ziskovosť. Napríklad služby zdieľania jázd, ako je Uber, využívajú dynamické stanovovanie cien na úpravu cestovného na základe aktuálneho dopytu a podmienok ponuky. To zaisťuje, že ceny zostanú konkurencieschopné a zároveň maximalizujú výnosy a dostupnosť pre zákazníkov.
4. Detekcia a prevencia podvodov:
Strojové učenie zohráva kľúčovú úlohu pri identifikácii a prevencii podvodných aktivít v online transakciách. Analýzou vzorov v transakčných údajoch môžu algoritmy ML odhaliť anomálie, ktoré môžu naznačovať podvodné správanie. Ak sa napríklad nákupný vzorec zákazníka náhle výrazne odchyľuje od jeho obvyklého správania, systém môže transakciu označiť na ďalšiu kontrolu. Tento proaktívny prístup pomáha chrániť zákazníkov pred podvodmi a zvyšuje dôveru v online platformy.
5. Prediktívna údržba a servis:
Pre zákazníkov nakupujúcich produkty vyžadujúce údržbu, ako sú vozidlá alebo priemyselné zariadenia, môže strojové učenie ponúknuť riešenia prediktívnej údržby. Analýzou údajov zo senzorov a historických záznamov o údržbe môžu modely ML predpovedať, kedy je pravdepodobné, že komponent zlyhá, a odporučiť preventívnu údržbu. To nielen znižuje prestoje, ale aj predlžuje životnosť produktu a poskytuje zákazníkovi významnú hodnotu.
6. Vylepšené vyhľadávanie a zisťovanie:
Strojové učenie zlepšuje funkciu vyhľadávania na webových stránkach elektronického obchodu, vďaka čomu môžu zákazníci ľahšie nájsť to, čo hľadajú. Po pochopení kontextu a zámeru vyhľadávacích dopytov môžu algoritmy ML poskytovať presnejšie a relevantnejšie výsledky vyhľadávania. Ak napríklad zákazník hľadá „letné šaty“, systém môže uprednostniť produkty, ktoré sú trendy, vysoko hodnotené a sezónne vhodné. To zlepšuje celkový zážitok z nakupovania a zvyšuje pravdepodobnosť nákupu.
7. Analýza sentimentu zákazníka:
Techniky strojového učenia, najmä tie, ktoré súvisia s NLP, sa používajú na analýzu zákazníckych recenzií a spätnej väzby. Spracovaním veľkých objemov textových údajov môžu modely ML merať sentiment zákazníkov a identifikovať bežné témy alebo problémy. Firmy môžu tieto informácie použiť na zlepšenie svojich produktov a služieb, riešenie problémov zákazníkov a zvýšenie celkovej spokojnosti. Ak napríklad značný počet zákazníkov vyjadrí nespokojnosť s určitou funkciou, spoločnosť môže uprednostniť zlepšenie v tejto oblasti.
8. Cielené marketingové kampane:
Strojové učenie umožňuje podnikom vytvárať vysoko cielené marketingové kampane analyzovaním údajov o zákazníkoch a segmentovaním publika na základe rôznych atribútov, ako sú demografické údaje, nákupné správanie a preferencie. To umožňuje personalizovanejšie a efektívnejšie marketingové stratégie. Spoločnosť môže napríklad použiť modely ML na identifikáciu zákazníkov s vysokou hodnotou a prispôsobiť marketingové správy ich špecifickým potrebám a záujmom, čím sa zvýši pravdepodobnosť zapojenia a konverzie.
9. Inventory Management:
Efektívna správa zásob je dôležitá na zabezpečenie toho, aby si zákazníci mohli kúpiť produkty, ktoré chcú, bez toho, aby museli čeliť vypredaniu zásob alebo oneskoreniam. Algoritmy strojového učenia dokážu predpovedať dopyt po rôznych produktoch na základe historických údajov o predaji, sezónnych trendov a ďalších faktorov. To pomáha podnikom udržiavať optimálnu úroveň zásob, čím sa znižuje riziko nadmerného alebo nedostatočného zásobovania. Maloobchodník môže napríklad použiť modely ML na predpovedanie dopytu po zimnom oblečení a podľa toho upraviť svoje zásoby, čím sa zabezpečí, že zákazníci budú mať počas sezóny prístup k produktom, ktoré potrebujú.
10. Vylepšené užívateľské skúsenosti:
Strojové učenie môže výrazne zlepšiť celkovú používateľskú skúsenosť na digitálnych platformách. Analýzou správania a preferencií používateľov môžu modely ML prispôsobiť rozloženie, obsah a navigáciu webových stránok a aplikácií. Napríklad stránka elektronického obchodu môže použiť ML na prispôsobenie domovskej stránky pre každého používateľa a zvýraznenie produktov a kategórií, ktoré sú relevantné pre ich záujmy. To vytvára pútavejší a príjemnejší zážitok z nakupovania a povzbudzuje zákazníkov, aby trávili viac času na platforme a robili viac nákupov.
11. Hlasové a vizuálne vyhľadávanie:
Pokroky v strojovom učení umožnili rozvoj schopností hlasového a vizuálneho vyhľadávania. Hlasové vyhľadávanie umožňuje zákazníkom komunikovať s digitálnymi platformami pomocou prirodzeného jazyka, vďaka čomu je proces vyhľadávania intuitívnejší a prístupnejší. Vizuálne vyhľadávanie umožňuje zákazníkom nahrávať obrázky a vyhľadávať podobné produkty, čím sa zlepšuje proces objavovania. Zákazník si môže napríklad odfotiť šaty, ktoré sa mu páčia, a pomocou vizuálneho vyhľadávania nájsť podobné položky na stránke elektronického obchodu. Tieto funkcie uľahčujú zákazníkom nájsť to, čo hľadajú, a zlepšujú celkový zážitok z nakupovania.
12. Udržanie zákazníkov a vernostné programy:
Strojové učenie môže firmám pomôcť navrhnúť a implementovať efektívne programy na udržanie zákazníkov a vernostné programy. Analýzou údajov o zákazníkoch môžu modely ML identifikovať vzory a správanie, ktoré naznačujú lojalitu zákazníkov alebo potenciálny odchod zákazníkov. Firmy môžu tieto informácie použiť na vývoj personalizovaných stratégií uchovávania, ako sú napríklad cielené propagácie, prispôsobené ponuky a odmeny za vernosť. Spoločnosť môže napríklad použiť ML na identifikáciu zákazníkov, ktorí sú vystavení riziku straty trhu, a ponúknuť im špeciálne zľavy alebo stimuly, ktoré ich povzbudia, aby zostali. To pomáha firmám udržať si cenných zákazníkov a budovať dlhodobé vzťahy.
13. Vývoj a inovácie produktov:
Strojové učenie môže poskytnúť cenné poznatky, ktoré poháňajú vývoj produktov a inovácie. Analýzou spätnej väzby od zákazníkov, vzorov používania a trhových trendov môžu modely ML identifikovať príležitosti pre nové produkty alebo vylepšenia existujúcich produktov. Podniky môžu tieto informácie použiť na vývoj produktov, ktoré lepšie spĺňajú potreby a preferencie zákazníkov. Napríklad technologická spoločnosť môže použiť ML na analýzu spätnej väzby používateľov na ich softvér a identifikáciu funkcií, ktoré zákazníci najviac požadujú. To umožňuje spoločnosti uprednostniť vývojové úsilie a dodávať produkty, ktoré s väčšou pravdepodobnosťou uspejú na trhu.
14. Optimalizácia dodávateľského reťazca:
Strojové učenie môže optimalizovať rôzne aspekty dodávateľského reťazca a zabezpečiť, aby sa produkty doručovali zákazníkom efektívne a cenovo efektívne. Analýzou údajov od dodávateľov, poskytovateľov logistiky a maloobchodníkov môžu modely ML identifikovať úzke miesta, predpovedať dopyt a optimalizovať trasy. Podnikom to pomáha znižovať náklady, zlepšovať dodacie lehoty a zvyšovať spokojnosť zákazníkov. Maloobchodník môže napríklad použiť ML na predpovedanie dopytu po rôznych produktoch a podľa toho upraviť svoj dodávateľský reťazec, čím sa zabezpečí, že produkty budú dostupné vtedy, keď ich zákazníci potrebujú.
15. Customer Insights and Analytics:
Strojové učenie poskytuje firmám hlboký prehľad o správaní a preferenciách zákazníkov. Analýzou údajov z rôznych zdrojov, ako sú záznamy o transakciách, sociálne médiá a interakcie s webovými stránkami, môžu modely ML odhaliť vzory a trendy, ktoré ovplyvňujú obchodné rozhodnutia. To pomáha podnikom lepšie porozumieť svojim zákazníkom a rozvíjať stratégie, ktoré sú v súlade s ich potrebami a preferenciami. Napríklad maloobchodník môže použiť ML na analýzu nákupných vzorcov a identifikáciu trendov, ako je zvýšený dopyt po udržateľných produktoch. Tieto informácie môžu viesť k vývoju produktov, marketingu a riadeniu zásob.
16. Zážitky z rozšírenej reality (AR) a virtuálnej reality (VR).:
Strojové učenie hrá kľúčovú úlohu pri vývoji zážitkov z rozšírenej reality (AR) a virtuálnej reality (VR) pre zákazníkov. Tieto technológie poskytujú pohlcujúce a interaktívne zážitky, ktoré zlepšujú proces nakupovania. Napríklad aplikácie AR môžu zákazníkom umožniť vizualizovať, ako bude nábytok vyzerať v ich dome pred nákupom, zatiaľ čo VR môže vytvoriť virtuálne showroomy, kde si zákazníci môžu prezrieť produkty v realistickom prostredí. Algoritmy strojového učenia môžu analyzovať interakcie zákazníkov s týmito technológiami s cieľom poskytnúť prispôsobené odporúčania a zlepšiť celkový zážitok.
17. Mapovanie cesty zákazníka:
Strojové učenie môže firmám pomôcť zmapovať cestu zákazníka a identifikovať kľúčové body kontaktu, ktoré ovplyvňujú nákupné rozhodnutia. Analýzou údajov z rôznych interakcií, ako sú návštevy webových stránok, zapojenie sociálnych médií a návštevy v obchode, môžu modely ML vytvoriť komplexný pohľad na cestu zákazníka. To pomáha firmám pochopiť, ako zákazníci prechádzajú rôznymi fázami nákupného procesu, a identifikovať príležitosti na zlepšenie skúseností. Maloobchodník môže napríklad použiť ML na analýzu cesty zákazníka a identifikovať problematické body, ako sú dlhé časy pri pokladni alebo mätúca navigácia, a podniknúť kroky na vyriešenie týchto problémov.
18. Personalizácia v reálnom čase:
Strojové učenie umožňuje personalizáciu zákazníckej skúsenosti v reálnom čase. Analýzou údajov v reálnom čase môžu modely ML upravovať obsah, odporúčania a ponuky na základe aktuálneho kontextu a správania zákazníka. To vytvára dynamickejší a pútavejší zážitok, ktorý sa prispôsobuje potrebám a preferenciám zákazníka. Napríklad stránka elektronického obchodu môže použiť ML na prispôsobenie domovskej stránky pre každého návštevníka, zvýraznenie produktov, ktoré sú relevantné pre ich aktuálne záujmy a históriu prehliadania. To zvyšuje pravdepodobnosť konverzie a zvyšuje spokojnosť zákazníkov.
19. Sentimentom riadený vývoj produktov:
Strojové učenie môže analyzovať sentiment zákazníkov s cieľom poskytnúť informácie o vývoji a inováciách produktov. Spracovaním veľkého množstva textových údajov z recenzií, sociálnych médií a iných zdrojov dokážu modely ML identifikovať bežné témy a pocity súvisiace s produktmi a službami. To pomáha firmám pochopiť, čo sa zákazníkom páči a čo nepáči, a robiť rozhodnutia na základe údajov s cieľom zlepšiť svoje ponuky. Spoločnosť môže napríklad použiť ML na analýzu zákazníckych recenzií a identifikáciu funkcií, ktoré sú často chválené alebo kritizované. Tieto informácie môžu viesť k vývoju produktov a zabezpečiť, aby nové produkty boli v súlade s preferenciami zákazníkov.
20. Analýza správania:
Strojové učenie umožňuje podnikom vykonávať pokročilé analýzy správania a získavať prehľad o tom, ako zákazníci interagujú s ich produktmi a službami. Analýzou údajov o správaní zákazníkov, ako sú vzorce prehliadania, miery prekliknutia a história nákupov, môžu modely ML identifikovať trendy a vzorce, ktoré ovplyvňujú obchodné stratégie. Napríklad stránka elektronického obchodu môže použiť ML na analýzu správania zákazníkov a identifikáciu faktorov, ktoré ovplyvňujú nákupné rozhodnutia, ako sú recenzie produktov, ceny a propagačné akcie. Tieto informácie môžu viesť k marketingu, predaju a vývoju produktov.
21. Hlasoví asistenti a inteligentné zariadenia:
Strojové učenie poháňa hlasových asistentov a inteligentné zariadenia, ktoré zlepšujú zákaznícku skúsenosť. Hlasoví asistenti ako Google Assistant, Amazon Alexa a Apple Siri používajú algoritmy ML na pochopenie a odpovedanie na otázky zákazníkov, čím poskytujú pohodlný a hands-free spôsob interakcie s digitálnymi platformami. Inteligentné zariadenia, ako sú inteligentné reproduktory a systémy domácej automatizácie, využívajú ML na učenie sa zo správania používateľov a poskytovanie personalizovaných skúseností. Inteligentný reproduktor môže napríklad použiť ML na zistenie hudobných preferencií používateľa a vytvorenie prispôsobených zoznamov skladieb. Tieto technológie uľahčujú zákazníkom prístup k informáciám a službám, zvyšujú pohodlie a spokojnosť.
22. Predikcia celoživotnej hodnoty zákazníka (CLV).:
Strojové učenie dokáže predpovedať celoživotnú hodnotu zákazníka (CLV), čo pomáha firmám identifikovať zákazníkov s vysokou hodnotou a efektívne alokovať zdroje. Analýzou údajov o správaní zákazníkov, histórii nákupov a demografických údajoch môžu modely ML odhadnúť budúcu hodnotu zákazníka pre podnik. Tieto informácie môžu viesť k marketingovým stratégiám a stratégiám uchovávania, čím sa zabezpečí, že podniky zamerajú svoje úsilie na zákazníkov, ktorí pravdepodobne prinesú najväčšiu hodnotu. Maloobchodný predajca môže napríklad použiť ML na identifikáciu zákazníkov s vysokým CLV a ponúknuť im prispôsobené propagačné akcie a odmeny na podporu opakovaných nákupov.
23. Monitorovanie a zapojenie sociálnych médií:
Strojové učenie môže analyzovať údaje zo sociálnych médií na sledovanie nálady a zapojenia zákazníkov. Spracovaním veľkého množstva príspevkov, komentárov a interakcií na sociálnych médiách dokážu modely ML identifikovať trendy, nálady a vplyvy, ktoré ovplyvňujú značku. To pomáha podnikom pochopiť, ako zákazníci vnímajú ich produkty a služby, a efektívnejšie s nimi komunikovať. Spoločnosť môže napríklad použiť ML na analýzu údajov sociálnych médií a identifikáciu kľúčových ovplyvňovateľov, ktorí vedú konverzácie o ich značke. Tieto informácie môžu viesť k marketingu influencerov a zapojeniu sociálnych médií.
24. Prispôsobenie obsahu:
Strojové učenie umožňuje firmám prispôsobiť obsah pre každého zákazníka a vytvoriť tak pútavejší a relevantnejší zážitok. Analýzou údajov o preferenciách, správaní a interakciách zákazníkov môžu modely ML odporučiť obsah, ktorý je v súlade so záujmami zákazníka. Napríklad spravodajský web môže použiť ML na prispôsobenie domovskej stránky pre každého návštevníka, zvýraznenie článkov, ktoré sú relevantné pre ich záujmy a históriu čítania. To zvyšuje zapojenie a povzbudzuje zákazníkov, aby trávili viac času na platforme.
25. Predpovedanie odchodu zákazníkov:
Strojové učenie dokáže predpovedať odchod zákazníkov, čo pomáha firmám identifikovať zákazníkov, ktorým hrozí odchod, a prijať proaktívne opatrenia na ich udržanie. Analýzou údajov o správaní zákazníkov, interakciách a spätnej väzbe môžu modely ML identifikovať vzory, ktoré naznačujú potenciálny odchod. Tieto informácie môžu viesť k stratégiám uchovávania, ako sú prispôsobené ponuky, cielené propagácie a zlepšená zákaznícka podpora. Napríklad služba predplatného môže použiť ML na identifikáciu zákazníkov, ktorí pravdepodobne zrušia svoje predplatné, a ponúknuť im špeciálne stimuly, aby zostali.
26. Prognózy predaja:
Strojové učenie môže zlepšiť predpovede predaja analýzou historických údajov o predaji, trendov na trhu a ďalších faktorov. Modely ML dokážu predpovedať budúce predaje s väčšou presnosťou, čím pomáhajú podnikom efektívnejšie plánovať svoje zásoby, marketingové a predajné stratégie. Napríklad maloobchodník môže použiť ML na predpovedanie predaja pre rôzne kategórie produktov a podľa toho upraviť úroveň svojich zásob, čím zaistí, že bude mať na sklade tie správne produkty, ktoré uspokoja dopyt zákazníkov.
27. Segmentácia zákazníkov:
Strojové učenie umožňuje podnikom efektívnejšie segmentovať zákaznícku základňu a vytvárať cielené marketingové a predajné stratégie. Analýzou údajov o správaní zákazníkov, demografii a preferenciách môžu modely ML identifikovať odlišné segmenty zákazníkov s podobnými charakteristikami. To pomáha podnikom prispôsobiť svoje marketingové správy a ponuky každému segmentu, čím sa zvyšuje pravdepodobnosť zapojenia a konverzie. Maloobchodný predajca môže napríklad použiť ML na segmentovanie svojej zákazníckej základne do rôznych skupín, ako sú častí kupujúci, príležitostní zákazníci a prví zákazníci, a vytvoriť personalizované marketingové kampane pre každú skupinu.
28. Odporúčania produktu:
Strojové učenie môže zlepšiť odporúčania produktov analýzou údajov o správaní zákazníkov, preferenciách a interakciách. Modely ML dokážu identifikovať produkty, ktoré budú pravdepodobne zaujímať každého zákazníka, a poskytnúť personalizované odporúčania. Napríklad stránka elektronického obchodu môže použiť ML na odporúčanie produktov na základe histórie prehliadania zákazníka, histórie nákupov a podobných profilov zákazníkov. To zvyšuje pravdepodobnosť ďalších nákupov a zlepšuje celkový zážitok z nakupovania.
29. Analýza spätnej väzby od zákazníkov:
Strojové učenie môže analyzovať spätnú väzbu od zákazníkov a identifikovať spoločné témy, pocity a oblasti na zlepšenie. Spracovaním veľkého množstva textových údajov z recenzií, prieskumov a sociálnych médií môžu modely ML poskytnúť cenné informácie o názoroch a skúsenostiach zákazníkov. To pomáha firmám pochopiť, čo sa zákazníkom páči a čo nepáči, a robiť rozhodnutia na základe údajov s cieľom zlepšiť ich produkty a služby. Spoločnosť môže napríklad použiť ML na analýzu spätnej väzby od zákazníkov a na identifikáciu opakujúcich sa problémov, ako sú chyby produktov alebo zlé služby zákazníkom, a podniknúť kroky na riešenie týchto problémov.
30. Optimalizácia cesty zákazníka:
Strojové učenie môže optimalizovať cestu zákazníka analýzou údajov o interakciách a správaní zákazníkov. Modely ML dokážu identifikovať kľúčové body kontaktu a bolestivé body na ceste zákazníka, čím pomáhajú firmám zlepšiť celkovú skúsenosť. Napríklad stránka elektronického obchodu môže použiť ML na analýzu cesty zákazníka a identifikáciu faktorov, ktoré ovplyvňujú nákupné rozhodnutia, ako je navigácia na webových stránkach, informácie o produkte a proces platby. Tieto informácie môžu viesť k zlepšeniam webovej stránky a skúsenosti zákazníkov, čím sa zvyšuje pravdepodobnosť konverzie a spokojnosť.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Aký je programovací jazyk pre strojové učenie, je to len Python
- Ako sa strojové učenie aplikuje vo svete vedy?
- Ako sa rozhodujete, ktorý algoritmus strojového učenia použiť a ako ho nájdete?
- Aké sú rozdiely medzi federatívnym učením, Edge Computing a strojovým učením na zariadení?
- Ako pripraviť a vyčistiť dáta pred tréningom?
- Aké sú konkrétne počiatočné úlohy a aktivity v projekte strojového učenia?
- Aké sú základné pravidlá pre prijatie konkrétnej stratégie a modelu strojového učenia?
- Ktoré parametre naznačujú, že je čas prejsť z lineárneho modelu na hlboké učenie?
- Ktorá verzia Pythonu by bola najlepšia na inštaláciu TensorFlow, aby sa predišlo problémom bez dostupných distribúcií TF?
- Čo je hlboká neurónová sieť?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning