Streszczenie: Biznesy oparte na modelu platformowym zyskują na popularności, oferując nieograniczoną terytorialnie, wielopoziomową sieć wymiany wartości. Platformy te gromadzą ogromne ilości danych dotyczących preferencji zakupowych klientów, możliwości sprzedażowych dostawców oraz nowych trendów rynkowych. Właściwa analiza tych danych umożliwia skuteczne realizowanie strategii rozwoju i ułatwia skalowanie działalności. mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2mitsmr.pl+2
Kluczem do pełnego wykorzystania potencjału biznesów platformowych jest stworzenie wyjątkowego doświadczenia klienta, co przekłada się na zwiększenie bazy użytkowników i utrzymanie ich lojalności. Zaawansowana analityka oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym pozwala na osiągnięcie tego celu poprzez hiperpersonalizację w kluczowych obszarach, takich jak dostarczanie indywidualnych ofert i treści, dynamiczne rekomendacje czy automatyzacja obsługi.
Hiperpersonalizacja sprzedaży i dynamiczne rekomendacje stanowią istotne elementy budowania przewagi konkurencyjnej w modelu platformowym. Klienci oczekują interakcji z platformą dostosowanych do ich indywidualnych preferencji zakupowych w czasie rzeczywistym. Narzędzia oparte na technologiach kognitywnych i sztucznej inteligencji umożliwiają przejście od podstawowej personalizacji do hiperpersonalizacji, analizując potrzeby klienta na bieżąco. Przykładem takiego podejścia jest inteligentna wirtualna przymierzalnia opracowana przez deepsense.ai, która pozwala klientom wgrać swoje zdjęcie i symulować wygląd w wybranych częściach garderoby, a także proponuje odpowiedni rozmiar i uzupełniające elementy stylizacji. mitsmr.pl+1mitsmr.pl+1
Zaawansowane modele uczenia maszynowego pozwalają również optymalizować silniki rekomendacji, przekształcając je w spersonalizowaną ofertę dopasowaną do potrzeb konkretnego klienta. Analiza danych umożliwia nie tylko śledzenie klienta podczas jego podróży przez kolejne etapy lejka sprzedażowego, ale także przewidywanie momentu konwersji, co pozwala na natychmiastową reakcję na jego potrzeby i zaproponowanie mocno zindywidualizowanej oferty.
Biznesy oparte na modelu platformowym zyskują na popularności. Ich potencjał kryje się przede wszystkim w nieograniczonej terytorialnie, wielopoziomowej sieci wymiany wartości. Platformy dostarczają również ogromnych ilości danych o preferencjach zakupowych klientów, możliwościach sprzedażowych dostawców oraz nowych trendach rynkowych. Właściwa analiza tych danych pozwala w odpowiedni sposób realizować strategię rozwoju i ułatwia skalowanie.
Kluczem do pełnego wykorzystania potencjału biznesów platformowych jest zbudowanie wyjątkowego doświadczenia klienta, przekładającego się na zwiększenie bazy użytkowników i utrzymanie ich lojalności. Zaawansowana analityka oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym daje szansę na zrealizowanie tego postulatu na poziomie hiperpersonalizacji w najważniejszych obszarach, takich jak dostarczanie indywidualnej oferty i treści, dynamiczne rekomendacje czy automatyzacja obsługi.
Zaawansowana analityka oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym daje szansę na zrealizowanie tego postulatu na poziomie hiperpersonalizacji w najważniejszych obszarach, takich jak dostarczanie indywidualnej oferty i treści, dynamiczne rekomendacje czy automatyzacja obsługi.
Hiperpersonalizacja sprzedaży i dynamiczne rekomendacje
Jednym z kluczowych obszarów budowania przewagi konkurencyjnej w modelu platformowym jest personalizacja sprzedaży. Jednak klienci oczekują czegoś więcej niż tradycyjna personalizacja oparta na analizie danych historycznych.
Aby utrzymać zainteresowanie klientów, należy zapewnić im najwyższej jakości interakcje z platformą poprzez dostosowanie oferty do ich indywidualnych preferencji zakupowych „tu i teraz”. Dostępność narzędzi opartych na technologiach kognitywnych i sztucznej inteligencji zapewnia przejście z podstawowej personalizacji do hiperpersonalizacji, umożliwiającej analizę potrzeb klienta w czasie rzeczywistym. Przykładem nowatorskiego podejścia do spersonalizowanych rekomendacji jest opracowana przez deepsense.ai inteligentna wirtualna przymierzalnia. Klienci mają możliwość wgrania swojego zdjęcia do aplikacji, które następnie służy do symulacji ich wyglądu w wybranych przez nich częściach garderoby. Dodatkowo system może proponować konkretny rozmiar oraz dopasowywać uzupełniające elementy stylizacji. Wieloetapowa analiza danych oparta na generatywnych sieciach współzawodniczących przenosi klienta na nowy poziom interakcji z ofertą.
Zaawansowane modele uczenia maszynowego pozwalają również optymalizować silniki rekomendacji, przekształcając rekomendacje w spersonalizowaną ofertę dopasowaną do potrzeb konkretnego klienta. Dzięki analizie danych można nie tylko śledzić klienta podczas podróży w kolejne etapy lejka sprzedażowego, ale również przewidywać konkretny moment konwersji. Daje to szansę na natychmiastową reakcję na jego potrzeby i zaproponowanie mocno zindywidualizowanej oferty. Dla jednego z banków deepsense.ai zaprojektował model uczenia maszynowego, który tworzy spersonalizowane oferty dla klientów z efektywnością przewyższającą czterdziestokrotnie rozwiązanie bazowe. Opracowany algorytm automatycznie przeszukuje bazę danych w celu identyfikacji klientów pasujących do określonego profilu, indywidualnie dobiera elementy oferty oraz analizuje gotowość klientów do zakupu.
Hiperpersonalizacja treści i inteligentne wyszukiwanie
Dostarczanie silnie spersonalizowanych treści pozwala budować relację klienta z platformą oraz utrzymywać jego lojalność, zapewniając każdemu użytkownikowi unikalne doświadczenie.
Najlepsze marki, takie jak Facebook, Amazon, Spotify czy Starbucks, już od dawna przenoszą personalizację treści na nowy, wyższy poziom, korzystając z personalizacji predykcyjnej. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji możliwe jest wydobywanie dodatkowych informacji o preferencjach klientów w czasie rzeczywistym. Biorąc pod uwagę odpowiednie dane, modele są w stanie przewidzieć, z jakim rodzajem treści dany klient najchętniej wejdzie w interakcje.
Obszarem wspierającym personalizację treści jest inteligentne wyszukiwanie. Zastosowanie głębokiego uczenia maszynowego zapewnia przejście z prostego rozumienia słów kluczowych na rozumienie intencji i kontekstu. Podstawę stanowi tutaj zrozumienie semantyki i prawdziwego znaczenia zapytań użytkowników. Sieci neuronowe uczą się prawidłowo interpretować zapytania i dostosowywać do nich oczekiwane przez użytkowników informacje. Takie rozwiązania ułatwiają efektywne wyszukiwanie treści, nawigowanie informacjami w platformach o złożonych strukturach oraz zapewniają szybkie przejście klientów do interesujących ich zagadnień. Rozbudowane sieci neuronowe mogą pomóc nie tylko w optymalizacji wyszukiwania informacji tekstowych, ale również w wyszukiwaniu informacji obrazkowych czy audiowizualnych. Przykładowym zastosowaniem powyższej technologii jest system utworzony przez deepsense.ai dla platformy oferującej dostęp do literatury naukowej. Aby umożliwić użytkownikom sprawne wyszukiwanie treści, wykorzystane zostały modele przetwarzania języka naturalnego będące w stanie rekomendować pozycje o podobnej tematyce. Dzięki temu klienci platformy precyzyjnie docierają do interesujących ich materiałów.
Automatyzacja procesów
Inteligentne narzędzia automatyzujące proces sprzedażowy pozwalają utrzymać zaangażowanie użytkownika i wspierają konwersję. Nie chodzi tu jedynie o proste rozwiązania usprawniające obsługę klienta.
Algorytmy pozwalają sprawnie przeprowadzić klienta przez proces dokonywania zakupu, dostarczając szczegółowych informacji pozyskanych w procesie uczenia się, na podstawie obsługi poprzednich użytkowników. Dodatkowo poprzez wyeliminowanie czynności wykonywanych ręcznie umożliwiają obsługę klienta w czasie rzeczywistym. Wykorzystując głębokie sieci neuronowe, deepsense.ai stworzył inteligentny system do zgłaszania i oceny szkód z ubezpieczeń komunikacyjnych. Dzięki zaawansowanym algorytmom rozpoznawania obrazu system identyfikuje części samochodowe i klasyfikuje te, które uległy uszkodzeniu. Następnie automatycznie ocenia stopień uszkodzenia oraz szacuje koszt naprawy. Takie rozwiązanie pozwala w ciągu kilku sekund oszacować wartość roszczenia na podstawie przesłanej przez klienta dokumentacji zdjęciowej.
Podsumowanie
Biznesy platformowe stanowią odpowiedź na pandemiczną rzeczywistość, która zmusza klientów do głębszego wejścia w świat zakupów online. Platformy przeżywają dynamiczny rozwój, a dynamika tego rozwoju będzie podyktowana szybkością reakcji na indywidualne potrzeby klientów oraz zaawansowaniem w obszarze analizy danych. •
