English
Deutsch
Rekomendacje produktów oparte na sztucznej inteligencji to doskonały sposób zarówno na poprawę obsługi klienta, jak i zwiększenie sprzedaży. Mogą zrobić to, czego nie potrafi ludzki zespół - stworzyć spersonalizowane oferty dla każdego klienta. Jak można to osiągnąć? Dowiesz się tego w tym artykule.
Czy łatwo jest wdrożyć spersonalizowany system rekomendacji produktów oparty na sztucznej inteligencji? Tak i nie. Chociaż możesz pracować z nami w Ailleron, aby przygotować doskonały model, nadal musisz ujednolicić swoje dane i oczyścić je. Niemniej jednak, jest to warte wysiłku, ponieważ pomoże ci to zapewnić spersonalizowane doświadczenia klientów.
Spis treści
- Jak działają rekomendacje produktów AI?
- Dlaczego potrzebujesz spersonalizowanych rekomendacji produktów opartych na sztucznej inteligencji?
- Znaczenie przygotowania danych dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
- Potencjalne ryzyko związane z inteligentnymi modelami rekomendacji
- Przyszłość systemów rekomendacji produktów AI
- Wnioski
Jak działają rekomendacje produktów AI?
Rekomendacje produktowe AI są w pełni oparte na danych zebranych przez organizację na temat konkretnego klienta. Proces ten można podzielić na 2 etapy, a mianowicie:
Gromadzenie danych
Zaczyna się to od pierwszej interakcji między bankiem a klientem. Każda informacja jest gromadzona i przechowywana w centralnej bazie danych. Model sztucznej inteligencji uzyskuje do nich dostęp i analizuje je w celu znalezienia możliwości rekomendacji produktów.
Należy pamiętać, że gromadzenie danych nie odnosi się wyłącznie do bieżących informacji o danym kliencie - Kluczowe znaczenie mają również dane historyczne. Dlaczego? Służą one do trenowania dużego modelu językowego (LLM). Rola danych historycznych jest najważniejsza - sztuczna inteligencja wykorzystuje je do wykrywania wzorców wskazujących na zamiar zakupu, a tym samym definiowania, którzy z klientów są potencjalnymi nabywcami, którzy powinni otrzymać rekomendację produktu, a którzy nie.
Znajdowanie możliwości sprzedaży (potencjalnych nabywców)
Mając wszystkie dane, system AI analizuje klientów, aby dowiedzieć się, komu powinien dostarczyć inteligentne rekomendacje produktów. Jeśli klient wykazuje oznaki, że może być zainteresowany upsell / cross-sell, otrzymuje dostosowaną do jego potrzeb rekomendację, którą z większym prawdopodobieństwem kupi.
To, co jest tak wyjątkowe w spersonalizowanych modelach rekomendacji produktów, to fakt, że w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji, nie koncentrują się one wyłącznie na ogólnych intencjach handlowych klienta, ale raczej na prawdopodobieństwie zakupu przez niego konkretnego, dostosowanego produktu. Pozwala to organizacjom finansowym na stworzyć więcej możliwości sprzedaży i osiągnąć wyższe współczynniki konwersji.
Chcesz zainwestować w spersonalizowane rekomendacje produktów oparte na sztucznej inteligencji? Sprawdź nasze Rozwiązania bankowe AI!
Dlaczego potrzebujesz spersonalizowanych rekomendacji produktów opartych na sztucznej inteligencji?
Wiedząc, jak działają rekomendacje produktów AI, możesz się zastanawiać, czy naprawdę potrzebujesz ich w swoim banku. Cóż, tak, i jest ku temu kilka powodów.
1. Klienci oczekują personalizacji
Po pierwsze, spersonalizowane doświadczenie klienta stało się oczekiwaniem - żądaniem, które instytucja finansowa musi spełnić, aby przyciągnąć i zatrzymać klientów. Nie jest to do końca nowe zjawisko; trend ten mogliśmy zaobserwować już w 2017 roku. Jednak od tego czasu jego znaczenie rośnie, więc obecnie personalizacja jest koniecznością, a rekomendacje produktów AI pomogą ci to osiągnąć.
2. Wyższa sprzedaż
Ostatecznym celem każdej firmy jest zwiększanie sprzedaży (i robienie tego w sposób efektywny kosztowo). Ponownie, spersonalizowane rekomendacje produktów pomogą ci osiągnąć ten cel.
Dzięki dopasowanym ofertom klienci będą znacznie bardziej skłonni do konwersji, gdy otrzymają rekomendację produktu. W rezultacie jednorazowa inwestycja w model AI znacznie zwiększy sprzedaż.
3. Zadowolenie klienta
Aby utrzymać wysoką lojalność klientów, należy budować ich zadowolenie. A co buduje satysfakcję lepiej niż personalizacja?
Indywidualne rekomendacje produktów (i treści!) to sposób na pokazanie klientom, że rozumiesz ich potrzeby. Co więcej, są one wygodne - klienci nie muszą spędzać godzin na wyszukiwaniu produktów, aby znaleźć odpowiedni dla siebie. W konsekwencji wzrasta ich zadowolenie, a tym samym wskaźniki utrzymania klientów.
4. Proaktywność
Bankowość proaktywna to trend doceniany przez klientów w sektorze finansowym. Odnosi się do podejścia, w którym starasz się zrozumieć potrzeby swoich klientów i przewidzieć ich problemy lub oczekiwania, zanim się pojawią. Inteligentne i spersonalizowane rekomendacje produktowe to element, który pomoże Ci zbudować proaktywną komunikację.
Znaczenie przygotowania danych dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
Choć projektowanie i uczenie modelu AI jest bez wątpienia najważniejszym elementem systemu rekomendacji produktów AI, prawdziwym kamieniem węgielnym dla niego jest... przechowywanie danych. W końcu sztuczna inteligencja musi mieć zapewnione wszystko w istotny informacji do wydajnej pracy. Co to oznacza w praktyce?
- Konieczne jest oczyszczenie danych - wybierz wszystkie informacje istotne dla rekomendacji produktu i wyeliminuj resztę.
- Należy zapobiegać stronniczości danych - upewnij się, że Twoje dane są obiektywne i że system nie bierze pod uwagę wzorców, których nie powinien.
- Musisz zintegrować swoje dane - utworzyć pojedynczy platforma danych klientów gdzie przechowywane są wszystkie istotne informacje.
Potencjalne ryzyko związane z inteligentnymi modelami rekomendacji
Oczywiście istnieją pewne zagrożenia i wyzwania związane z wprowadzeniem inteligentnych rekomendacji produktów. Jakie one są?
- Błędne dane - Jak już wspomniano w poprzedniej sekcji, tendencyjność danych może prowadzić do dyskryminacji, co z kolei zwiększy istniejące nierówności finansowe.
- Wiarygodność - Ważne jest, aby inwestować w rozwiązania, które wykorzystują najlepsze środki bezpieczeństwa i rozumieć, jak działa Twój system.
- Odpowiedzialność - Co się stanie, jeśli system sztucznej inteligencji popełni błąd, na przykład oferując produkt, który nie powinien zostać sprzedany danemu klientowi (np. z powodu niższej oceny kredytowej)? Kto weźmie za to odpowiedzialność? Jest to główna kwestia dotycząca systemów opartych na sztucznej inteligencji. Istnieje jednak sposób na złagodzenie tego problemu - pozostawienie sprawdzania reguł biznesowych zespołom projektowym i analitykom, a także osobom pracującym na pierwszej linii obsługi klienta.
Przyszłość systemów rekomendacji produktów AI
Jeśli chcemy w pełni omówić ten temat, musimy przedyskutować potencjalną przyszłość takich inteligentnych rekomendacji produktów. Co (prawdopodobnie) wniesiemy do stołu w ciągu najbliższych kilku lat?
- Kontekstualizacja - Jak dotąd inteligentne systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji analizują dane, ale nie bezpośredni kontekst, w którym zostaną umieszczone. W przyszłości takie modele powinny być w stanie zrozumieć czynniki czasu rzeczywistego, takie jak nastrój, lokalizacja lub bieżąca aktywność i wykorzystać je do optymalizacji czasu prezentowania produktów klientom.
- Ciągłe doskonalenie - System sztucznej inteligencji jest tak dobry, jak dane, na których jest szkolony. Im więcej informacji zostanie mu dostarczonych, tym będzie lepszy. W ciągu najbliższych kilku lat ilość danych gwałtownie wzrośnie. Może to spowodować pewne problemy związane z rozwojem sztucznej inteligencji. Jednocześnie jest to szansa, ponieważ będzie więcej materiałów szkoleniowych dla sztucznej inteligencji. W rezultacie systemy staną się jeszcze lepsze niż obecnie.
Wnioski
Spersonalizowane rekomendacje produktów oparte na sztucznej inteligencji to sposób na zwiększenie sprzedaży i poprawę jakości obsługi klienta. Jednocześnie wymagają one pewnych przygotowań, w tym oczyszczenia i uporządkowania danych. Jeśli jednak zainwestujesz w dobry model, szybko powinieneś dostrzec korzyści z wdrożenia takiego systemu i uzyskać stały zwrot z inwestycji. Dlatego nie wahaj się - Skontaktuj się z nami, aby porozmawiać o projektowaniu modelu AI.
Możesz również przeczytać: Jak banki mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do poprawy sprzedaży i marketingu?
