20 Ιούλ 2024
READING

Πώς η μηχανική μάθηση μεταμορφώνει την εμπειρία αγορών;

5 MIN READ

Πώς η μηχανική μάθηση μεταμορφώνει την εμπειρία αγορών;

Πώς η μηχανική μάθηση μεταμορφώνει την εμπειρία αγορών;

Η μηχανική μάθηση αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις αντιλαμβάνονται τη συμπεριφορά των πελατών

Η μηχανική μάθηση αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες δραστηριοποιούνται επιχειρηματικά, καθώς τους επιτρέπει να προβλέπουν τις ανάγκες και τις επιθυμίες των πελατών τους με μεγαλύτερη ακρίβεια από ποτέ άλλοτε και με αυξανόμενη ταχύτητα.

Πριν από το σημερινό έντονο ενδιαφέρον για την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML), πολλοί θεωρούσαν ότι οποιαδήποτε αναφορά στις έννοιες αυτές ήταν απλώς για μια μόδα. Όμως, η AI/ML είναι εδώ και αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο λειτουργούμε -και αντιλαμβανόμαστε εν τέλει- στις επιχειρήσεις.

Διαβάστε ακόμα: Πώς αισθάνονται οι καταναλωτές για τα chatbots που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη;

Από τα chatbots όπως το ChatGPT έως τις αυτόματες εξατομικευμένες συστάσεις ταινιών του Netflix, η μηχανική μάθηση διαπερνά με αστραπιαία ταχύτητα πολλούς κλάδους. Ιδιαίτερα, οι εξελίξεις στις τεχνολογίες που βασίζονται στη ML συμβάλλουν στην επίλυση μιας από τις μεγαλύτερες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν σήμερα οι επιχειρήσεις: την παροχή άψογης εμπειρίας πελατών.

Βελτίωση της εμπειρίας των πελατών

Όλο και περισσότερες επιχειρήσεις αξιοποιούν τη μηχανική μάθηση για να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών τους. Μία πρόσφατη έρευνα της εταιρείας ερευνών αγοράς, Fortune Business Insights, δείχνει ότι το μέγεθος της αγοράς ML θα εκτιναχθεί από 20 δισεκατομμύρια ευρώ το 2022 σε 200 δισεκατομμύρια ευρώ έως το 2029.

Για την προσέλκυση και τη διατήρηση των καταναλωτών, η παροχή ποιοτικής εμπειρίας πελατών είναι σημαντική. Στην πραγματικότητα, για το 85% των καταναλωτών η εμπειρία που παρέχει μια εταιρεία είναι εξίσου σημαντική με το προϊόν ή την υπηρεσία της. Δεν αποτελεί έκπληξη, λοιπόν, το γεγονός ότι όλο και περισσότεροι οργανισμοί βασίζονται πλέον στη μηχανική μάθηση για να αποκτήσουν βαθύτερη γνώση των κινήτρων και των προτιμήσεων των πελατών τους.

Μια εταιρεία που αξιοποιεί τη μηχανική μάθηση στο ηλεκτρονικό εμπόριο είναι το Amazon, με την ενότητα “Συστάσεις για εσάς”, η οποία προτείνει στους χρήστες προϊόντα που μπορεί να θέλουν να αγοράσουν με βάση το ιστορικό των αγορών τους στον ιστότοπο. Επιπλέον, άλλες μάρκες όπως η Walmart και η Zappos έχουν επίσης εφαρμόσει παρόμοιες λειτουργίες.

Ο αντίκτυπος των real-time data στη συμπεριφορά των καταναλωτών

Οι καταναλωτές λαμβάνουν αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο και είναι ικανοί να εγκαταλείψουν μία αγορά με την παραμικρή καθυστέρηση ή ταλαιπωρία. Οι έρευνες και τα τεστ προσωπικότητας μπορούν να βοηθήσουν στην απόδοση γενικευμένων πληροφοριών, αλλά για να αποκτήσουν προβάδισμα, οι σημερινές επιχειρήσεις χρειάζονται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο σχετικά με τη συμπεριφορά των καταναλωτών, αλλά και ανάλυση για το πώς η συμπεριφορά αυτή επηρεάζει τη λήψη αποφάσεων.

Τέτοια δεδομένα μπορούν να παράσχουν έναν οδικό χάρτη για την αντιμετώπιση των αναγκών των καταναλωτών και τη βελτίωση του τελικού αποτελέσματος. Σύμφωνα, μάλιστα, με την πλατφόρμα marketing και πωλήσεων, HubSpot, το 2018 το 90% των πελατών αναζητούσαν μια “άμεση” απάντηση σε μια ερώτηση εξυπηρέτησης πελατών, με το 60% να ορίζει ως “άμεση” τα 10 λεπτά ή λιγότερο.

Σήμερα δεν φαίνεται να έχουν αλλάξει και πολλά, καθώς το 52% των πελατών σταμάτησαν να αγοράζουν από μια εταιρεία κατά τη διάρκεια της πανδημίας λόγω του μεγάλου χρόνου αναμονής, σύμφωνα με έρευνα της Freshworks.

Τα δεδομένα πραγματικού χρόνου αφορούν το αποτέλεσμα και τη δυνατότητα δράσης στο χρόνο που έχουν οι εταιρείες όταν ένας πελάτης περιμένει στο τηλέφωνο του ή όταν πρέπει να αποφασίσουν για τη δρομολόγηση ενός προϊόντος ή μιας δόλιας συναλλαγής που πρέπει να σταματήσει.

Το σημαντικό είναι οι εταιρείες να επιτρέψουν στις εφαρμογές να κατανοήσουν το πλαίσιο οποιασδήποτε κατάστασης και να δράσουν εκείνη τη στιγμή. Ο αντίκτυπος του πραγματικού χρόνου είναι αυτή η δυνατότητα να οδηγηθεί ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα ή να αποτραπεί ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα τη στιγμή που συμβαίνει.

Οι εταιρείες αξιοποιούν τη δύναμη της μηχανικής μάθησης

Πολλές από τις εταιρείες που ηγούνται της επανάστασης της ML στοχεύουν στην επίλυση προβλημάτων που επί δεκαετίες ταλαιπωρούσαν το ταξίδι της εμπειρίας του πελάτη. Για παράδειγμα, μετά τις νέες προηγμένες δυνατότητες στη φωνητική ανάλυση με τεχνητή νοημοσύνη, όλο και περισσότεροι καταναλωτές χρησιμοποιούν πλέον τη φωνητική αναζήτηση για να λαμβάνουν γρήγορα πληροφορίες.

Με τη φωνητική ανάλυση και τις προηγμένες δυνατότητες ανίχνευσης συναισθημάτων, οι επιχειρήσεις μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τις ανησυχίες και τα γνήσια συναισθήματα κάθε πελάτη. Με απλά λόγια, οι δυνατότητες είναι τεράστιες τόσο σε παραδοσιακά περιβάλλοντα αλληλεπίδρασης με τους πελάτες όσο και στα νέα περιβάλλοντα του metaverse.

Διαβάστε ακόμα: Πόσο σημαντική είναι η τεχνητή νοημοσύνη για το retail;

Αυτό το νέο πεδίο της λεγόμενης “συναισθηματικής νοημοσύνης” (Emotional Intelligence) έχει τη δυνατότητα, ως υπηρεσία, να επηρεάσει σημαντικά τη συμπεριφορά των καταναλωτών, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες για τις προτιμήσεις και τα κίνητρά τους. Με την εξατομίκευση της εμπειρίας των πελατών που βασίζεται στη συναισθηματική νοημοσύνη σε πραγματικό χρόνο, οι οργανισμοί μπορούν να βελτιώσουν την ικανοποίηση των πελατών και να τους βοηθήσουν να επιτύχουν τους στόχους τους πιο αποτελεσματικά. Επιπλέον, οι εμπειρίες αγορών θα είναι ακόμη πιο βολικές για τους καταναλωτές, ιδίως στους νέους κόσμους metaverse.

Κοιτάζοντας μπροστά

Ποιο είναι λοιπόν το μέλλον της AI/ML στο δυναμικό και διαρκώς μεταβαλλόμενο ταξίδι της εμπειρίας του πελάτη; Κορυφαίες εταιρείες όπως η Uber, η Netflix, το Zoom και άλλοι χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο δεδομένα πραγματικού χρόνου για να τροφοδοτήσουν τις πρωτοβουλίες τους σε ML και AI. Και σίγουρα στο μέλλον θα υπάρξουν ακόμη περισσότερες προσπάθειες ώστε τα μοντέλα μηχανικής μάθησης να παράγουν γρήγορα προβλέψεις και συστάσεις που θα κάνουν την εμπειρία του πελάτη ακόμα πιο απρόσκοπτη.

Τα επόμενα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη θα προσφέρει ένα επιπλέον επίπεδο αξίας, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να δημιουργήσουν πιο εξατομικευμένες αλληλεπιδράσεις για τους πελάτες τους. Πρόκειται για μια σχέση win-win. Οι πελάτες είναι πιο ευτυχισμένοι – καταναλώνουν περισσότερο – και η εταιρεία αναπτύσσεται.

Με πληροφορίες από Fast Company

Photo: Unsplash

Συνδεθείτε παρακάτω
ή αποκτήστε ετήσια συνδρομή εδώ.