AI対応製品の推奨事項は顧客体験を改善します
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人工知能を使用して製品の推奨を推進する

人工知能を使用して製品の推奨を推進する

27 8月20

人工知能を使用して製品の推奨を推進する

オンラインショッパーの数が前例のない速度で増加しているため、企業は人工知能にますます依存しています (AI) 機械学習(ML)を使用して、顧客が購入する可能性が高い製品の推奨を生成します。これらの推奨事項は、顧客の傾向と好みに関する詳細な分析と学習を生成するAIおよびMLアルゴリズムに基づいています。

このテクノロジーには、次のようなさまざまな業界にわたる複数のアプリケーションがあります。

  • オンライン小売業者
  • デジタルメディアのウェブサイト
  • eコマースWebサイトでの活動を増やしたり、ユーザー間でより高いレベルの対話を生み出したりする必要がある業界

 

AI対応製品の推奨事項はどのように機能しますか?

推奨システムは、消費者の実証された好みに基づいてアイテムまたはメディアを提案することにより、収益とエンゲージメントを改善するツールを企業に提供します。これらの好みは、製品の消費者の評価、ショッピング/閲覧の履歴、購入習慣、購入パターンの類似性などの分析とディープラーニングによって識別されます。

推奨システムには2つの基本的なタイプがあります。

    • 協調フィルタリング: このシステムには2つの方法があります。 
      • ユーザー間:システムは、ターゲット顧客と類似したプロファイルを持つユーザーを見つけ、気に入ったアイテムを推奨します。すべての顧客を比較するための計算コストは高いため、このソリューションは顧客ベースが小さい企業に適しています。
      • アイテム間: このアプローチでは、対象となる顧客が購入した製品と類似した製品を特定し、それらを現在の製品オファリングへの実行可能な追加として推奨します。
    • コンテンツベースのフィルタリング: このタイプのシステムは、ターゲットとする顧客のさまざまな側面に関する入手可能な情報(顧客がこれまでに相互作用した製品のタイプを含む)から積極的に学習し、関心のある可能性のある新製品を推奨します。

多くの場合、両方のアプローチを組み合わせて使用して、より包括的で全体論的な結果を生成できます。

メリット

AI対応製品の推奨事項は、会社とその顧客にいくつかの具体的な利点をもたらします。

会社の場合:

  • 受注数と購入した製品の種類の両方の面で、受注の増加。これにより、会社の収益と市場での地位を大幅に向上させることができます。
  • ウェブサイトやメールキャンペーンに的を絞ったマーケティング戦略を提供します。これにより、マーケティング投資の投資収益率が向上します。
  • 会社は、顧客が望むもののより深い分析に基づいて顧客にコンテンツを提供することができます。
  • 顧客の魅力、満足度、維持率を向上させます。優れた顧客体験のプロバイダーとして会社を確立するのに役立ちます。

 

顧客向け:

  • オンラインショッピング中にアイテムを見つけて選択する時間を短縮し、各ユーザーがWebサイトで必要とするリソースも削減します。
  • 顧客に関連する製品のみが推奨されるため、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。
  • 現在の顧客と市場動向の詳細な分析に基づいて、新しい関心を追求する機会を顧客に提供します。

 

AI対応の製品レコメンデーションシステムは、企業がディープリーニングを使用して顧客により魅力的でやりがいのあるショッピング体験を提供する方法に革命をもたらしています。