წლების განმავლობაში ბრენდები თავიანთი მომხმარებლების გაგებას მონაცემების საშუალებით ცდილობდნენ. თუმცა ამ მონაცემების უმეტესობა ასახავდა, როგორ აღიქვამდნენ კომპანიები მომხმარებელს და არა პირიქით – როგორ აღიქვამდნენ მომხმარებლები ბრენდს.
ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ამ ბალანსს. ნებისმიერი რელევანტური კონტენტის გენერირებისთვის, მას სჭირდება მომხმარებლის მიერ განსაზღვრული კონტექსტი. ყოველი დაწკაპუნება, კომენტარი და ურთიერთქმედება ქმნის მნიშვნელობას, რაც აქამდე ხელმისაწვდომი არ იყო. ხელოვნური ინტელექტი განმარტავს სიგნალებს, რომლებიც მოიცავს მარკეტინგს, გაყიდვებს, პროდუქტსა და მომსახურებას. კონტექსტი ხდება ხიდი, რომელიც საშუალებას აძლევს მონაცემებს, შეიძინოს მნიშვნელობა.
ეს სიახლე მომხმარებლის გამოცდილების მთელ მასშტაბს ცვლის. მას ორგანიზაციები გადაჰყავს სისტემაზე ორიენტირებული მონაცემებიდან კონტექსტზე ორიენტირებულ მონაცემებზე, რომლებიც ურთიერთობების, განზრახვისა და ინტერპრეტაციის ანალიზით გროვდება.
სისტემებიდან კონტექსტამდე
თუ ციფრული ტრანსფორმაციის პირველი ტალღა სისტემების დაკავშირებას ეხებოდა, შემდეგი ტალღა, რომელიც ხელოვნური ინტელექტითაა მართული, კონტექსტის დაკავშირებას ეხება. ყველა ორგანიზაცია, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტზე ატარებს ექსპერიმენტს, ერთ მარტივ ჭეშმარიტებას აღმოაჩენს – ტექნოლოგია მხოლოდ იმ კონტექსტის მსგავსად მუშაობს, რომელსაც თქვენ მას აწვდით.
იზოლირებულ მონაცემებზე დაფუძნებულ ალგორითმებს შეუძლია შედეგების გენერირება, ისინი გეუბნებათ, რა მოხდა, მაგრამ არა იმას, თუ რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი. რეალური ხედვა მონაცემთა შეხების წერტილებს შორისაა – ურთიერთობებში, მნიშვნელობასა და მომხმარებელთა ქცევაში.
ინტეგრაცია: API-ებიდან ოპერაციულ ერთიანობამდე
ოდესღაც ინტეგრაცია ნიშნავდა ინსტრუმენტების დაკავშირებას API-ებისა და პლატფორმების მეშვეობით. ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით, ახლა ის ოპერაციული ერთიანობაა, სადაც მონაცემები მომხმარებლის მოგზაურობის გარშემო მოძრაობს და არა კომპანიის სამუშაო პროცესის გარშემო. სისტემები, კონტენტი და გუნდები ერთმანეთთან დაკავშირებულია საერთო გაგებით და არა საერთო ინფრასტრუქტურით.
ინსაითი: რა მოხდა, რატომ მოხდა
ტრადიციული ანალიტიკა აჩვენებს, თუ რა გააკეთეს მომხმარებლებმა: გახსნეს ელექტრონული წერილი, დააწკაპუნეს რეკლამაზე, მიატოვეს კალათა…ეს სასარგებლო, მაგრამ ზედაპირული მონაცემებია. ხელოვნური ინტელექტი უფრო ღრმად მიდის და ავლენს, თუ რატომ მოიქცნენ ისინი ასე. ის აკავშირებს ტონს, დროსა და თანმიმდევრობას განზრახვის, ემოციისა და კონტექსტის გამოსავლენად
მოქმედების უნარი: დაკავშირებული სისტემებიდან კოორდინირებულ რეაგირებამდე
ძველ სამყაროში ინტეგრაციის დიდი შესაძლებლობა იყო. API-ები და iPaaS აერთიანებდა ინსტრუმენტებს, რათა მონაცემები გადაადგილებულიყო, მაგრამ მოქმედებები მაინც იზოლირებულად ხდებოდა – როგორიცაა მარკეტინგული კამპანიები, CRM სამუშაო პროცესები და მომსახურების შეტყობინებები. თითოეული ფუნქცია მომხმარებლის სიგნალებს საკუთარი პირობებით რეაგირებდა.
კონტექსტზე ორიენტირებული ხელოვნური ინტელექტი კითხულობს სიგნალებს სხვადასხვა სისტემაში და ფრაგმენტულ რეაქციებს კოორდინირებულ პასუხებად აქცევს. ერთი მომხმარებლის ქცევამ შეიძლება გამოიწვიოს დაკავშირებული მოქმედებები პროდუქტში, მომსახურებასა და კომუნიკაციაში. მოქმედება მექანიკური ავტომატიზაციიდან გადადის ინტელექტუალურ ორკესტრირებაზე, რომელიც მთლიანად მომხმარებლის ქცევებზეა დაფუძნებული.
ანგარიშები
სისტემაზე ორიენტირებულ მოდელებში, ანგარიშები იზოლირებულია: მარკეტინგი ფლობს ლიდებს, გაყიდვები – ანგარიშებს, სერვისგუნდი – მომხმარებლის შენარჩუნების გზებს. კონტექსტზე ორიენტირებული მოდელები ამ საზღვრებს შლის და მომხმარებლის გამოცდილების ერთობლივ მართვად აქცევს.
ერთი სიტყვით რომ შევაჯამოთ, ხელოვნური ინტელექტი გვაიძულებს თანამშრომლობას და არა განცალკევებას. იმისათვის, რომ მან მონაცემები დაამუშაოს, კონტექსტი უნდა ამოიცნოს ფუნქციებს შორის. როგორიცაა CRM, სოციალური მედია, შესყიდვების ისტორია, ვებსაიტის ქცევა და მომხმარებელთა მომსახურების ურთიერთქმედება. თითოეული დეპარტამენტის საკუთარი შეზღუდული ხედვით მუშაობის ნაცვლად, ხელოვნური ინტელექტი აერთიანებს ამ შეხების წერტილებს, რათა შექმნას თითოეული მომხმარებლის 360-გრადუსიანი პროფილი რეალურ დროში.
ბრენდების პერსპექტივაში ეს შესაძლებლობაა, უზრუნველყონ თანმიმდევრული, პერსონალიზებული გამოცდილება მარკეტინგის, გაყიდვებისა და მხარდაჭერის სფეროში, ამავდროულად, უზრუნველყოფენ უფრო გონივრული მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებებს. შედეგად, ორგანიზაციები ურთიერთგამომრიცხავი სტრატეგიებიდან გადადიან პროაქტიულ ჩართულობაზე, რომელიც აგებულია მომხმარებლის განზრახვების, პრეფერენციებისა და ქცევის საერთო გაგებაზე.
თითოეული ინფორმაციის ცალკე აღქმის ნაცვლად, ხელოვნური ინტელექტი იყენებს მანქანური სწავლების მოდელებს, რათა გამოავლინოს ერთი და იგივე მომხმარებლის ქცევის ნიმუშები სხვადასხვა არხში. ის ხედავს, თუ რას ანიჭებს უპირატესობას მომხმარებელი, როდის შემოდის ინტერაქციაში, რა აღიზიანებს ან რა უბიძგებს შეძენისკენ. ამ ნიმუშების ანალიზით, დროთა განმავლობაში ხელოვნური ინტელექტი იწყებს პროგნოზების კეთებას, თუ რას გააკეთებს მომხმარებელი შემდგომში.
ეს საშუალებას აძლევს ბრენდებს, გადავიდნენ იზოლირებული, არათანმიმდევრული შეტყობინებებიდან პერსონალიზებულ გამოცდილებაზე: რეკომენდებული პროდუქტები, მორგებული შეთავაზებები და მხარდაჭერის ჭკვიანი სისტემა, რომელიც მიეწოდება საჭირო მომენტში.
