Best Practices für die Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Jahr 2023

Ab Gaur ist der Gründer und CEO von Verticurl und dient auch als Ogilvys Chief Data and Technology Officer.

In vielerlei Hinsicht wird dieses Jahr als das Jahr in Erinnerung bleiben, in dem künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) endlich den Hype durchbrachen und verbraucherorientierte Produkte lieferten, die Millionen von Menschen begeisterten. Generative KI, einschließlich DALL·E und ChatGPT, manifestierte, was viele Menschen bereits wussten: KI und ML werden die Art und Weise verändern, wie wir uns verbinden und kommunizieren, insbesondere online.

Dies hat tiefgreifende Auswirkungen, insbesondere für Startup-Unternehmen, die nach einer globalen Pandemie, die die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte kaufen, verändert haben, schnell herausfinden möchten, wie sie die Kundenbindung optimieren und verbessern können.

Während Startups durch eine einzigartige disruptive Saison navigieren, die auch Inflationsdruck, sich verändernde wirtschaftliche Unsicherheit und andere Faktoren umfasst, müssen sie innovativ sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. KI und ML könnten dies endlich Wirklichkeit werden lassen.

Hyperpersonalisierung steht dabei im Vordergrund. A McKinsey & Co Eine Analyse ergab, dass 71 Prozent der Verbraucher von Marken erwarten, dass sie personalisierte Erlebnisse bieten, und drei Viertel sind frustriert, wenn sie dies nicht tun. Aktuell bspw. Nur etwa die Hälfte der Einzelhändler gibt an, über die digitalen Tools zu verfügen um ein überzeugendes Kundenerlebnis zu bieten.

Während sich die Branche weiterentwickelt, können verbraucherorientierte Innovatoren personalisierte Erfahrungen und Verbindungen besser betonen, indem sie KI- und ML-Tools integrieren, um ihre Kunden in großem Umfang zu binden.

In vielerlei Hinsicht wird dieses Jahr als das Jahr in Erinnerung bleiben, in dem künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) endlich den Hype durchbrachen. Die wichtigsten Daten

Die Hyperpersonalisierung basiert auf Kundendaten, einer allgegenwärtigen Ressource in der heutigen Digital-First-Umgebung. Während übermäßige oder nicht hilfreiche Kundendaten Content-Pipelines verstopfen können, können die richtigen Informationen eine Hyperpersonalisierung in großem Maßstab vorantreiben. Dies beinhaltet die Bereitstellung kritischer Einblicke in:

Kaufverhalten. Wenn Marken das Kaufverhalten der Käufer verstehen, können sie iterative Inhalte bereitstellen, die auf früheren Interaktionen aufbauen, um den Umsatz zu steigern. Käuferabsicht. Während die Käuferabsicht nur lose mit dem Kaufverhalten korreliert, kann diese Metrik einen Kontext zu Kundentrends und -erwartungen liefern.