marzec 2023 - Sztuczna inteligencja w biznesie

Generowanie obrazów przez AI: rozwój i implikacje

W ostatnich latach stosowanie sztucznej inteligencji (AI) do generowania obrazów wzrosła. Generowanie obrazów przez sztuczną inteligencję jest wykorzystywane na różne sposoby, od reklam i zdjęć produktów po sztukę AI. Konsekwencje tego trendu są dalekosiężne i potencjalnie mogą zmienić reguły gry dla branży monetyzacji obrazów. Przykład tego, jak daleko zaszła technologia generowania obrazów AI, znajduje się na poniższym obrazku. Żadna z osób na obrazie nie jest prawdziwa. Zamiast tego zostały wygenerowane w unikalny sposób dzięki sile sztucznej inteligencji.

Z jednej strony obrazy generowane przez sztuczną inteligencję stanowią nowe źródło dochodów dla firm i przedsiębiorców. Mogą być sprzedawane lub licencjonowane do różnych celów, od marketingu i reklamy po sztukę i rozrywkę.

Z drugiej strony obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą również zakłócić tradycyjną branżę monetyzacji obrazów. Te obrazy są często wyższej jakości niż tradycyjne obrazy i można je wyprodukować za ułamek kosztów. Ponieważ obrazy generowane przez sztuczną inteligencję stają się coraz bardziej rozpowszechnione, prawdopodobnie zjadają udział w rynku tradycyjnych dostawców obrazów.

W tym artykule przyjrzymy się rozwojowi obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję i ich implikacjom dla branży monetyzacji obrazów.

Historia

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mają długą historię, sięgającą początków grafiki komputerowej. Na początku lat 60. po raz pierwszy użyto komputerów do generowania prostych kształtów geometrycznych. Po tym rozwoju nastąpił rozwój bardziej wyrafinowanych technik renderowania, które umożliwiły komputerom generowanie realistycznych obrazów obiektów trójwymiarowych.

Zaczęto je wykorzystywać komercyjnie pod koniec lat 80., kiedy używano ich do tworzenia efektów specjalnych do filmów i programów telewizyjnych. W ostatnich latach sztuczna inteligencja została wykorzystana do stworzenia realistycznych obrazów ludzi i zwierząt. Wraz z rozwojem i ewolucją technologii sztucznej inteligencji obrazy generowane przez sztuczną inteligencję stają się coraz bardziej realistyczne i realistyczne.

Firmy takie jak Adobe i NVIDIA opracowały oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji, które może generować realistyczne obrazy ludzi, zwierząt i przedmiotów. Firmy te sprzedają swoje oprogramowanie do generowania obrazów AI firmom i osobom fizycznym, które używają go do różnych celów, w tym do reklamy, zdjęć produktów i grafiki AI. Ponadto firma o nazwie DALL-E oferuje teraz wszystkim usługi generowania obrazów AI. Ten zwiększony dostęp do obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję ma swoje zalety, ale i obawy.

Możliwości

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję okazują się korzystne na wiele sposobów. Jedną z kluczowych korzyści jest to, że sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu obrazów, które są bardziej realistyczne niż te, które ludzie są w stanie wygenerować samodzielnie. Ta korzyść jest osiągana dzięki zastosowaniu techniki zwanej generatywnymi sieciami przeciwstawnymi lub GAN.

Sieci GAN porównują ze sobą dwa algorytmy sztucznej inteligencji — jeden generuje fałszywe obrazy, a drugi próbuje zidentyfikować je jako fałszywe. Ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji konkurują ze sobą, sztuczna inteligencja generująca fałszywe obrazy staje się coraz lepsza w tworzeniu realistycznych obrazów. Technologia ta jest już wykorzystywana przez firmy do tworzenia realistycznych obrazów 3D do celów marketingowych i reklamowych.

Ponadto obrazy generowane przez sztuczną inteligencję można również wykorzystać do tworzenia modeli symulacyjnych dla takich rzeczy, jak samochody bez kierowcy i badania medyczne. Ponieważ sztuczna inteligencja nadal ewoluuje, prawdopodobnie obrazy generowane przez sztuczną inteligencję staną się jeszcze bardziej realistyczne i znajdą jeszcze więcej zastosowań w nadchodzących latach.

Niektóre branże, które odnoszą korzyści z obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję, to:

Trening i rozwój: obrazów można używać do tworzenia symulacji do celów szkoleniowych. Na przykład sztuczną inteligencję można wykorzystać do generowania obrazów różnych warunków drogowych, które można wykorzystać do szkolenia samochodów bez kierowcy.
Badania medyczne: obrazy mogą być wykorzystywane do tworzenia modeli narządów i tkanek ludzkich. Jest to pomocne w badaniach medycznych, ponieważ umożliwia naukowcom badanie postępu chorób bez konieczności wykorzystywania ludzi.
Reklama i marketing:obrazów można używać do tworzenia realistycznych zdjęć produktów i materiałów marketingowych. Jest to pomocne dla firm, ponieważ pozwala im zaoszczędzić pieniądze na profesjonalnych usługach fotograficznych. Jak widać na poniższym wykresie, sztuczna inteligencja i obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mają pozytywny wpływ na reklamę i marketing
Sztuka: obrazy mogą służyć do tworzenia dzieł sztuki. Na przykład algorytm sztucznej inteligencji o nazwie DeepDream może służyć do generowania obrazów, które wyglądają, jakby zostały stworzone przez Salvadora Dali.

Problemy

Chociaż obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mają wiele zalet, należy wziąć pod uwagę również pewne kwestie. Jedną z głównych obaw jest to, że obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą być wykorzystywane do tworzenia fałszywych wiadomości. Technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystana do generowania realistycznych obrazów ludzi i wydarzeń. Ta moc może być wykorzystana do tworzenia fałszywych wiadomości, które trudno odróżnić od prawdziwych. Ten problem jest poważnym problemem, ponieważ może sprawić, że ludzie uwierzą w fałszywe informacje.

Innym problemem jest to, że obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą być wykorzystywane do tworzenia nieprzyzwoitych lub obraźliwych treści. Technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystywana do generowania obrazów, które są realistyczne, ale także mają charakter pornograficzny lub brutalny. Problem ten budzi obawy, ponieważ może prowadzić do wykorzystywania obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję do celów przestępczych.

Wreszcie, głębokie podróbki to problem, który należy wziąć pod uwagę. Głębokie podróbki to obrazy lub filmy generowane przez sztuczną inteligencję, które zostały zmienione w taki sposób, aby sprawiały wrażenie, jakby ktoś powiedział lub zrobił coś, czego w rzeczywistości nie powiedział ani nie zrobił. Ten problem jest niepokojący, ponieważ może prowadzić do tego, że ludzie będą wierzyć w fałszywe informacje o innych. Jak widać na poniższym wykresie, liczba deep fake’ów w 2020 roku prawie podwajała się co sześć miesięcy.

Jak dziś wykorzystywane są obrazy generowane przez sztuczną inteligencję

Są wykorzystywane do różnych celów. Niektóre firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania realistycznych zdjęć produktów i materiałów marketingowych. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do tworzenia symulacji do celów szkoleniowych. Na przykład sztuczną inteligencję można wykorzystać do generowania obrazów różnych warunków drogowych, które można wykorzystać do szkolenia samochodów bez kierowcy. Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję są również wykorzystywane w badaniach medycznych do tworzenia modeli ludzkich narządów i tkanek. Ponieważ technologia sztucznej inteligencji wciąż ewoluuje, prawdopodobne jest, że obrazy te znajdą jeszcze więcej zastosowań w nadchodzących latach.

Wniosek

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej realistyczne w nadchodzących latach. Ponieważ technologia sztucznej inteligencji wciąż ewoluuje, prawdopodobnie obrazy generowane przez sztuczną inteligencję znajdą jeszcze więcej zastosowań w nadchodzących latach. Chociaż mają wiele zalet, istnieją również pewne obawy, które należy wziąć pod uwagę. Obawy te obejmują możliwość wykorzystania obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję do tworzenia fałszywych wiadomości, treści obscenicznych lub obraźliwych oraz głębokich podróbek. Ponieważ technologia sztucznej inteligencji wciąż ewoluuje, ważne jest, aby zastanowić się, w jaki sposób obrazy generowane przez sztuczną inteligencję będą wykorzystywane i regulowane.

Źródła

Znajdowanie uprzedzeń w treściach generowanych przez AI

W sztucznej inteligencji (AI) uprzedzenia to osądy lub upodobania, które prowadzą do błędnych decyzji. W niektórych przypadkach te uprzedzenia mogą być pomocne, na przykład gdy pomagają nam w dokonywaniu lepszych prognoz. Jednak w innych przypadkach te uprzedzenia mogą być szkodliwe, prowadząc do nieoptymalnych lub nawet katastrofalnych decyzji.

Istnieje wiele różnych rodzajów uprzedzeń, które mogą wpływać na systemy AI. Niektóre z najczęstszych obejmują:

– Błąd potwierdzenia: Jest to tendencja do poszukiwania informacji, które potwierdzają nasze wcześniejsze przekonania i ignorowania informacji, które są z nimi sprzeczne.

– Błąd selekcji: Jest to tendencja do wybierania próby danych, która nie jest reprezentatywna dla całej populacji.

– Nadmierne dopasowanie: występuje, gdy model jest zbyt ściśle dopasowany do danych uczących i nie daje się dobrze uogólnić na nowe dane.

– Niedopasowanie: występuje, gdy model nie jest wystarczająco złożony, aby uchwycić podstawowe wzorce w danych.

Te uprzedzenia mogą prowadzić do niedokładnych wyników z systemów AI. Na przykład, jeśli model jest szkolony na tendencyjnym zbiorze danych, może nauczyć się utrwalać te uprzedzenia. Może to mieć szkodliwe konsekwencje w świecie rzeczywistym, na przykład gdy systemy rozpoznawania twarzy są szkolone na zbiorach danych, które nie są reprezentatywne dla różnorodności populacji, co prowadzi do błędów w identyfikacji osób kolorowych.

W tym artykule omówimy historię stronniczości w treści generowanej przez sztuczną inteligencję oraz sposoby identyfikowania stronniczości w treści generowanej przez AI.

Historia uprzedzeń w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Stronniczość w sztucznej inteligencji nie jest nowym zjawiskiem. W rzeczywistości istnieje od wczesnych dni badań nad AI. Jeden z pierwszych odnotowanych przypadków stronniczości w sztucznej inteligencji miał miejsce w 1956 roku, kiedy informatyk Alan Turing zaproponował test mający na celu określenie, czy można powiedzieć, że maszyna wykazuje inteligentne zachowanie.

W swoim artykule „Computing Machinery and Intelligence” Turing zaproponował, że jeśli maszyna może oszukać człowieka, aby myślał, że jest innym człowiekiem przez ponad 30% czasu, to można ją uznać za inteligentną.

Jednak, jak zauważyła badaczka AI, Joy Buolamwini, „test na sztuczną inteligencję jest stronniczy w stosunku do kobiet i osób kolorowych, ponieważ opiera się na zdolności maszyny do oszukania człowieka, aby pomyślał, że jest innym człowiekiem”.

Innymi słowy, test jest skierowany przeciwko grupom osób, które tradycyjnie są niedostatecznie reprezentowane w badaniach i rozwoju AI. Ta tendencja została przeniesiona do innych aspektów badań i rozwoju sztucznej inteligencji, takich jak tworzenie zestawów danych.

Zestawy danych to kolekcje danych, które są używane do uczenia i testowania modeli uczenia maszynowego. Te zbiory danych mogą być obciążone na wiele sposobów, na przykład przez błąd selekcji (obejmujący tylko niektóre rodzaje danych) lub błąd potwierdzenia (obejmujący tylko dane, które potwierdzają istniejące wcześniej przekonanie).

Stronnicze zestawy danych mogą prowadzić do stronniczych modeli uczenia maszynowego. Na przykład, jeśli zestaw danych używany do uczenia systemu rozpoznawania twarzy jest stronniczy, wynikowy system może być niedokładny w swoich przewidywaniach.

Zostało to zademonstrowane w 2016 r., kiedy Zdjęcia Google udostępniły nową funkcję, która automatycznie oznaczała zdjęcia etykietami, takimi jak „pies” lub „kot”. Jednak system oznaczył również czarnego mężczyznę jako „goryla”, co doprowadziło do oskarżeń o rasizm.

Incydent doprowadził Google do zmiany nazw etykiet, a także spowodował, że firma utworzyła wewnętrzny zbiór danych zawierający ponad 100 000 obrazów, których użyła do trenowania swojego systemu, aby był dokładniejszy.

Pomimo tych wysiłków uprzedzenia w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję nadal stanowią problem, co widać na poniższym wykresie. W 2017 roku naukowcy z Vanderbilt University odkryli, że trzy komercyjne systemy rozpoznawania twarzy były dokładne przy identyfikacji białych mężczyzn, ale mniej dokładne przy identyfikacji kobiet i osób kolorowych.

Systemy te częściej błędnie identyfikowały czarne kobiety jako mężczyzn, a także częściej oznaczały zdjęcia białych mężczyzn jako „neutralne” lub „nieznane”.

Naukowcy doszli do wniosku, że „systemy sztucznej inteligencji dostępne obecnie dla ogółu społeczeństwa wykazują znaczne uprzedzenia rasowe i płciowe”.

Sposoby wykrywania uprzedzeń w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Istnieje wiele sposobów identyfikowania uprzedzeń w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję. Jednym ze sposobów jest zbadanie zestawu danych, który został użyty do uczenia modelu uczenia maszynowego.

Jeśli zbiór danych jest stronniczy, prawdopodobne jest, że wynikowy nauczanie maszynowe model będzie również stronniczy. Innym sposobem zidentyfikowania stronniczości jest zbadanie danych wyjściowych modelu uczenia maszynowego.

Jeśli dane wyjściowe są konsekwentnie niedokładne dla pewnych grup ludzi, może to wskazywać na stronniczość. Na koniec ważne jest również rozważenie kontekstu, w którym używany jest model uczenia maszynowego.

Na przykład, jeśli system rozpoznawania twarzy jest używany do celów egzekwowania prawa, jest bardziej prawdopodobne, że będzie miał negatywny wpływ na osoby kolorowe, które już teraz są nieproporcjonalnie często atakowane przez policję.

Istnieje wiele sposobów na ograniczenie uprzedzeń w treściach generowanych przez AI. Jednym ze sposobów jest użycie większego i bardziej zróżnicowanego zestawu danych podczas uczenia modelu uczenia maszynowego.

Innym sposobem na zmniejszenie błędu systematycznego jest zastosowanie techniki zwanej powiększaniem danych, która polega na sztucznym generowaniu dodatkowych punktów danych, które są zróżnicowane pod względem rasy, płci i innych cech.

Na koniec ważne jest również rozważenie wpływu treści generowanych przez sztuczną inteligencję na wrażliwe grupy ludzi przed udostępnieniem systemu światu.

Wniosek

Jak widać na poniższym wykresie, etyka w sztucznej inteligencji stała się gorącym tematem w świecie sztucznej inteligencji. AI może być stronnicza na wiele sposobów, a te uprzedzenia mogą mieć negatywny wpływ na wrażliwe grupy ludzi, takie jak kobiety i osoby kolorowe.

Istnieje wiele sposobów na zmniejszenie stronniczości w treści generowanej przez sztuczną inteligencję, na przykład przy użyciu większego i bardziej zróżnicowanego zestawu danych podczas uczenia modelu uczenia maszynowego. Ważne jest również rozważenie wpływu treści generowanych przez AI na wrażliwe grupy ludzi przed udostępnieniem systemu światu.

Podejmując te kroki, możemy zacząć ograniczać uprzedzenia w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję i tworzyć bardziej sprawiedliwą przyszłość dla wszystkich.

Bibliografia

Zarządzanie wskaźnikiem churn za pomocą platform Digital Experience

Cyfrowe platformy doświadczeń (DXP) zyskują na popularności w ostatnich latach, ponieważ firmy starają się zapewnić klientom spersonalizowane i angażujące doświadczenia. Kluczową zaletą DXP jest ich zdolność do gromadzenia i wykorzystywania danych oraz sztucznej inteligencji (AI) w celu identyfikacji trendów i preferencji klientów. Dane te mogą być następnie wykorzystane do zarządzania rezygnacją lub szybkością, z jaką klienci anulują swoje subskrypcje lub usługi.

Churn jest poważnym problemem dla firm z różnych branż, ponieważ może prowadzić do utraty przychodów i zmniejszenia zadowolenia klientów. DXP mogą pomóc firmom zidentyfikować przyczyny rezygnacji i podjąć kroki w celu jej złagodzenia. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja wykryje, że klienci rezygnują z rezerwacji z powodu braku funkcji, firma może opracować nowe funkcje, aby rozwiązać ten problem.

Ponadto DXP można wykorzystać do segmentacji klientów na podstawie ich ryzyka odejścia. Pozwala to firmom skoncentrować swoje wysiłki na zatrzymaniu wartościowych klientów, którzy są zagrożeni odejściem.

DXP to potężne narzędzie do zarządzania churn i dbania o zadowolenie klientów. Wykorzystując dane i sztuczną inteligencję do identyfikowania trendów, firmy mogą podejmować kroki w celu rozwiązania przyczyn rezygnacji klientów i utrzymania subskrypcji.

Czym jest DXP?

DXP, czyli platforma cyfrowych doświadczeń, to oprogramowanie, które pomaga firmom tworzyć atrakcyjne i spersonalizowane doświadczenia klientów. DXP są zbudowane na fundamencie sztucznej inteligencji i technologii e-commerce i zapewniają kompletny zestaw narzędzi do zarządzania treścią witryny, personalizowania podróży klienta i mierzenia wyników. Łącząc wszystkie te możliwości w jedną platformę, DXP umożliwiają firmom tworzenie spójnych, wielokanałowych doświadczeń klientów we wszystkich punktach styku. Jak widać na poniższej grafice, DXP umożliwia bezproblemowe cyfrowe doświadczenie, które łączy wszystkie aspekty obsługi klienta.

W dzisiejszym konkurencyjnym krajobrazie zapewnienie wyjątkowej obsługi klienta jest niezbędne do odniesienia sukcesu, a DXP pomagają dużym i małym firmom sprostać temu wyzwaniu.

Historia handlu elektronicznego i wykorzystania DXP

Sztuczna inteligencja i handel elektroniczny mają ze sobą długą historię. Niektóre z najwcześniejszych aplikacji AI zostały opracowane, aby pomóc sprzedawcom internetowym przetwarzać i rozumieć dane klientów. Na początku XXI wieku systemy rekomendacyjne oparte na sztucznej inteligencji stały się wszechobecne w witrynach handlu elektronicznego, a sztuczna inteligencja nadal obsługuje wiele funkcji personalizacji, które dziś uważamy za oczywiste. Wraz z rozwojem handlu elektronicznego rośnie również wykorzystanie sztucznej inteligencji.

W ostatnich latach pojawiła się rosnąca tendencja do wykorzystywania platform DXP (Digital Experience Platform) opartych na sztucznej inteligencji do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. DXP są w stanie zapewnić bardziej indywidualnie dostosowane doświadczenie, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak historia zakupów w przeszłości, zachowania związane z przeglądaniem i lokalizacja. To ulepszone doświadczenie pozwala firmom oferować poziom dostosowania, który wcześniej nie był możliwy. W miarę ewolucji sztucznej inteligencji prawdopodobne jest, że DXP staną się jeszcze bardziej wyrafinowane, zapewniając klientom jeszcze bardziej spersonalizowane zakupy.

Zmniejszenie odpływu i poprawa utrzymania klientów dzięki DXP

Churn to termin używany do opisania tempa, w jakim klienci anulują lub nie odnawiają swoich subskrypcji w firmie. Wskaźniki rezygnacji są ważne dla firm do śledzenia, ponieważ mogą być wskaźnikiem zadowolenia i utrzymania klientów. Wysokie wskaźniki rezygnacji mogą oznaczać, że klienci nie są zadowoleni z produktu lub usługi i nie są lojalni wobec firmy. Odpływ może mieć znaczący wpływ na wyniki finansowe firmy, dlatego ważne jest, aby dokładnie śledzić współczynniki odpływu i zarządzać nimi. Ograniczenie rezygnacji może być wyzwaniem, ale jest niezbędne dla każdej firmy, która chce się rozwijać i odnosić sukcesy w dłuższej perspektywie.

W konkurencyjnym świecie e-commerce utrzymanie klienta jest kluczem do sukcesu. Utrzymanie zadowolenia obecnych klientów jest niezbędne dla długoterminowego wzrostu, ale wyprzedzenie konkurencji i nadążanie za ich ciągle zmieniającymi się potrzebami może być wyzwaniem. W tym momencie wkraczają DXP. DXP to cyfrowe platformy doświadczeń, które wykorzystują sztuczną inteligencję i inne najnowocześniejsze technologie, aby zapewnić zoptymalizowaną obsługę klienta. Jak widać na poniższym wykresie, poprawa obsługi klienta jest najbardziej skuteczna w zwiększaniu utrzymania klientów, zwiększaniu satysfakcji klientów i zwiększaniu sprzedaży. Zmniejszając churn i poprawiając utrzymanie klientów, DXP mogą przenieść firmy na wyższy poziom.

Etapy wdrażania DXP

Rozważając wdrożenie DXP, ważne jest, aby zrozumieć różne etapy rozwoju DXP. Pierwszy etap, znany jako faza „budowania”, polega na opracowaniu i przetestowaniu platformy. Ta faza może być czasochłonna i kosztowna, ale jest niezbędna do prawidłowego uruchomienia platformy.

Drugi etap, zwany fazą „uruchomienia”, to udostępnienie platformy klientom. Ta faza ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że platforma jest w stanie spełnić potrzeby i oczekiwania klientów.

Trzeci i ostatni etap, znany jako faza „skalowania”, polega na udoskonalaniu i ulepszaniu platformy w oparciu o opinie klientów. Ten etap jest ważny, aby upewnić się, że platforma jest w stanie nadążyć za popytem klientów i pozostać aktualna w czasie.

Chociaż łatwo jest podzielić etapy wdrażania DXP na trzy etapy, podczas procesu wdrażania pojawi się wiele wyzwań. Firmy takie jak Accenture, Deloitte i PwC mają doświadczenie we wdrażaniu tych systemów i mogą pomóc w zapewnieniu sprawnego przebiegu procesu.

Co dalej z DXP?

Ponieważ sztuczna inteligencja i inne najnowocześniejsze technologie wciąż ewoluują, tak samo będą ewoluować cyfrowe platformy doświadczeń. W przyszłości DXP prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej wyrafinowane, zapewniając klientom jeszcze bardziej spersonalizowane zakupy. Ponieważ DXP stają się coraz bardziej powszechne, firmy, które nie przyjmą tej technologii, prawdopodobnie znajdą się w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej. Ci, którzy chcą wyprzedzić konkurencję, powinni zacząć planować wdrożenie DXP już teraz.

Platformy doświadczeń cyfrowych szybko stają się niezbędne dla firm, które chcą zachować konkurencyjność w świecie e-commerce. Zmniejszając churn i poprawiając utrzymanie klientów, DXP oferują firmom wyjątkową okazję do przeniesienia swojej działalności na wyższy poziom. Ponieważ sztuczna inteligencja i inne najnowocześniejsze technologie wciąż ewoluują, tak samo będą ewoluować cyfrowe platformy doświadczeń. W przyszłości DXP prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej wyrafinowane, zapewniając klientom jeszcze bardziej spersonalizowane zakupy. Ponieważ DXP stają się coraz bardziej powszechne, firmy, które nie przyjmą tej technologii, prawdopodobnie znajdą się w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej. Ci, którzy chcą wyprzedzić konkurencję, powinni zacząć planować wdrożenie DXP już teraz.

Bibliografia

Personalizacja AI a Customer Experience

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję (AI), doświadczenie klienta jest zawsze na pierwszym miejscu. Wykazano, że personalizacja poprawia zadowolenie klientów, buduje lojalność i zwiększa sprzedaż. W rzeczywistości, zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez Accenture, 78% konsumentów twierdzi, że jest bardziej skłonnych do zakupu od firmy, która oferuje spersonalizowane doświadczenia.

Personalizacja treści jest już powszechnie widziana w reklamie. Jak widać na poniższym wykresie, spersonalizowane reklamy cyfrowe doprowadziły na przestrzeni lat do powszechnego wzrostu sprzedaży reklam cyfrowych. Dlatego personalizacja AI jest cennym narzędziem dla firm do zwiększania sprzedaży i ograniczania rezygnacji. W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do personalizacji i obsługi klienta.

Co to jest personalizacja AI?

Personalizacja produktów z wykorzystaniem AI to proces, który staje się coraz bardziej popularny wśród firm. Dzięki personalizacji produktów firmy mogą zapewnić swoim klientom bardziej dostosowane i unikalne wrażenia, które są specyficzne dla ich potrzeb i preferencji.

Ponadto personalizacja może pomóc firmom zwiększyć sprzedaż i lojalność wobec marki. Personalizacja produktów za pomocą sztucznej inteligencji polega na wykorzystaniu danych zebranych o kliencie w celu stworzenia spersonalizowanego doświadczenia produktu. Dane te mogą być gromadzone za pomocą różnych środków, takich jak media społecznościowe, ankiety, aktywność na stronie internetowej i historia zakupów. Po zebraniu tych danych można je wykorzystać do stworzenia profilu klienta, który można wykorzystać do spersonalizowania doświadczenia z produktem.

Firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do personalizowania produktów na wiele sposobów, takich jak dostosowywanie projektu produktu, dostosowywanie interfejsu użytkownika i dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji. Personalizując produkty za pomocą sztucznej inteligencji, firmy mogą zapewnić swoim klientom bardziej spersonalizowane i unikalne doświadczenie, które może pomóc w zwiększeniu sprzedaży i lojalności wobec marki.

Starbucks to jedna firma, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji obsługi klienta. Sieć kawiarni wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji aplikacji mobilnej i dostarczania klientom spersonalizowanych rekomendacji. Ponadto Starbucks wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostosowywania obsługi klientów w sklepie. Na przykład super sieć kawiarni chce wykorzystać sztuczną inteligencję do analizy preferencji klienta, pogody, pory dnia i innych wskaźników, aby polecić mu idealną filiżankę kawy. Chociaż przetwarzanie danych konsumentów wiąże się z różnymi obawami dotyczącymi prywatności, strategia ta może okazać się niezwykle cenna dla firmy kawowej.

W jaki sposób personalizacja AI przynosi korzyści klientom?

Personalizacja AI może zapewnić klientom szereg korzyści. Dzięki zrozumieniu indywidualnych potrzeb i preferencji klientów firmy mogą zapewnić bardziej spersonalizowane i osobiste doświadczenia. Spersonalizowane doświadczenia często skutkują zwiększoną satysfakcją i lojalnością klientów. Ponadto personalizacja AI może pomóc firmom zaoszczędzić czas i zasoby, zmniejszając potrzebę ręcznego wprowadzania danych i analizy danych. W miarę jak firmy coraz częściej wdrażają personalizację AI, klienci mogą spodziewać się bardziej spersonalizowanego i dostosowanego doświadczenia.

Firmy, które pracują nad poprawą obsługi klienta dzięki personalizacji AI, to Amazon, Google i Facebook. Wszystkie trzy firmy wdrożyły sztuczną inteligencję, aby zapewnić swoim użytkownikom bardziej spersonalizowane wrażenia. Amazon od wielu lat wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostarczania klientom spersonalizowanych rekomendacji produktów. Funkcja „Personalizuj swoje rekomendacje” firmy wykorzystuje dane klientów, takie jak historia zakupów i historia wyszukiwania, w celu dostarczania spersonalizowanych rekomendacji produktów.

W jaki sposób personalizacja AI zmniejsza churn?

Churn jest poważnym problemem dla firm, zwłaszcza w gospodarce opartej na subskrypcji. Churn ma miejsce, gdy klient anuluje subskrypcję lub przestanie korzystać z produktu. Może być to kosztowne dla firm i może zaszkodzić lojalności wobec marki.

Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do personalizacji obsługi klienta i ograniczenia rezygnacji. Rozumiejąc, dlaczego klienci odchodzą, firmy mogą podjąć kroki, aby temu zapobiec. Personalizacja AI może pomóc firmom zrozumieć zachowania klientów i zidentyfikować wzorce, które mogą prowadzić do rezygnacji. Jak widać na poniższym wykresie, słaba obsługa klienta i słabe budowanie relacji to dwie z trzech głównych przyczyn rezygnacji. W związku z tym personalizacja AI może zmniejszyć rotację klientów poprzez usprawnienie obsługi klienta za pomocą chatbotów i wspieranie relacji ze zrozumieniem preferencji konsumentów.

Przyszłość personalizacji AI

Personalizacja zawsze była kluczowym punktem sprzedaży dla firm. W końcu klienci chętniej kupują produkty, które zostały dopasowane do ich indywidualnych potrzeb i preferencji. W przeszłości personalizację często przeprowadzano ręcznie, co było procesem zarówno czasochłonnym, jak i kosztownym. Jednak ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji stworzyły nowe możliwości dla firm w zakresie personalizacji produktów na znacznie większą skalę.

Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań personalizacji AI jest obszar e-commerce. Sprzedawcy internetowi mogą teraz wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizowania danych klientów i przedstawiania rekomendacji dotyczących innych produktów, którymi mogą być zainteresowani. Ta personalizacja nie tylko pomaga zwiększyć sprzedaż, ale także zapewnia lepsze wrażenia dla klienta, który jest bardziej skłonny do powrotu na stronę w przyszłości. Ponadto personalizację AI można również wykorzystać do dostosowania opakowań i etykiet produktów. Takie podejście może być szczególnie przydatne dla firm sprzedających łatwo psujące się towary, takie jak żywność lub kwiaty, które mają ograniczony okres przydatności do spożycia. Wykorzystując sztuczną inteligencję do personalizacji opakowań, firmy mogą zapewnić, że ich produkty będą wyróżniać się na tle konkurencji i będą chętniej kupowane przez klientów.

Patrząc w przyszłość, jasne jest, że personalizacja nadal będzie ważną częścią prowadzenia działalności. Z pomocą sztucznej inteligencji firmy będą mogły personalizować swoje produkty i usługi jak nigdy dotąd, zapewniając każdemu klientowi wyjątkowe i dostosowane do potrzeb doświadczenie.

Wniosek

Personalizacja nie jest niczym nowym, ale sztuczna inteligencja uczyniła ją prostszą i skuteczniejszą niż kiedykolwiek wcześniej. Piękno sztucznej inteligencji polega na tym, że można ją zastosować praktycznie w każdej branży, niezależnie od tego, czy jest to opieka zdrowotna, marketing, a nawet fast food.

Rozumiejąc zachowania klientów i wykorzystując sztuczną inteligencję do formułowania rekomendacji, firmy mogą poprawić jakość obsługi klienta i zmniejszyć odpływ. W przyszłości personalizacja AI stanie się jeszcze bardziej powszechna, ponieważ firmy będą szukać sposobów, aby wyróżnić się na tle konkurencji i zapewnić swoim klientom wyjątkowe wrażenia.

Źródła: