Hur tekniken driver framtiden för en personlig kundupplevelse

Personalisering är nyckeln till framgångsrikt kundengagemang och lönsam tillväxt i dagens värld. Det skördar många fördelar, inklusive ökade intäkter genom merförsäljning och korsförsäljning, minskad kundomsättning genom proaktiv kundretention och mer kundnöjdhet och en bättre användarupplevelse. Snabba förändringar i affärer, såväl som i teknik, kommer att göra personalisering mer intressant under de kommande åren.

Tre faktorer som förbättrar personaliseringen

Olika faktorer – till exempel berikade användarprofiler, personalisering i realtid och korrekt kontextualisering – är avgörande för en framgångsrik implementering av personalisering. För att möjliggöra personalisering kan organisationer använda teknik för att uppnå framgång. Låt oss utforska dessa faktorer för att förstå framtiden för personalisering.

1. Berikade användarprofiler
   
   För att personaliseringen ska lyckas är insamlingen av korrekta data av yttersta vikt. Att utnyttja anonyma data för ett personligt erbjudande är alltid utmanande och opålitligt. För närvarande kan organisationer endast samla in data som är relevanta för deras engagemang med kunden. Kunden har dock blivit alltmer dynamisk, och alla organisationer som förlitar sig på data som endast är relaterade till deras verksamhet kommer säkert att möta en utmaning i personalisering. Med detaljerade personas kan företag beskriva bättre och mer exakta användningsfall för personaliseringsimplementeringar. Med berikade användarpersonas och profiler kommer organisationer att förbättra sitt kundengagemang och upplevelse.
   
   
2. Anpassning i realtid
   
   I dagens värld är de flesta data som används för personalisering inte i realtid: Det sker inte inom några millisekunder efter datainmatningen. Med framsteg inom datorteknik (som blockchain, appbaserade affärsmodeller och enheternas datorkraft) är personalisering i realtid en närmare möjlighet. Personalisering i realtid skulle resultera i en högre kundbehållningsgrad, bättre kundnöjdhet och ökade intäkter.
   
   
3. Korrekt kontextualisering
   
   Textanalys genom Natural Language Processing (NLP) är fördelaktigt för korrekt tolkning av ordets eller frasernas sammanhang. Men eftersom NLP är på frammar väg återstår några utmaningar. Några av de vanligaste utmaningarna är:
   • Kontextuella ord och fraser: De exakta orden och fraserna kan ha olika betydelser baserat på sammanhanget.
   • Förstå mänskliga känslor: Den avsedda betydelsen av frasen kan förändras baserat på mänskliga känslor.
   • Fel i text / tal: På grund av olika accenter eller uttal kan NLP felstava ord.

Berikade användarprofiler och personalisering i realtid kan hjälpa chattrobotar att bättre förstå användarens kontext. Med NLP och sökfrågeanalys kan sökmotorer också ge mer relevanta sökresultat till användarna.

Använda teknik för att driva personalisering

Låt oss undersöka några av de tekniker och förbättringar i affärsmodeller som kan driva några av våra mål.

Delad huvudbok med användarpreferens (blockchain)

Blockchain har gjort det möjligt för kunder att kommunicera sina personliga val och preferenser genom att erbjuda en delad huvudbok med tillgång till mobilappar. De har kontroll över vilken typ av data som delas, utan att avslöja deras personligt identifierbara information (PII). Blockchain möjliggör kundägande över delade data och skapar samtidigt berikade kundprofiler.

Organisationer kan använda det delade huvudboken för att utveckla en översikt för sina produkter och tjänster.

Till exempel: Om en konsument delar sina filmgenreinställningar i den delade huvudboken kan OTT-plattformar och e-boksappar använda dessa inställningar för att erbjuda användaren relevant innehåll utan att fråga dem under varje inloggning.

Delad huvudbok med användartransaktioner (blockchain)

Just nu fungerar transaktionsdata inom ramen för organisatoriska silor. Med kundens samtycke kan organisationer samarbeta och komma överens om att dela relevanta transaktionsdataattribut i framtiden. Dessutom skapar justering av regler för datasekretess, lagring och delning ett delat huvudbok för användartransaktioner.

Till exempel: Någon bokar en flygbiljett till New York City på ett visst datum och bokar ett hotell.

Förutsatt att det finns ett samarbete mellan appar för att dela transaktionsdata är följande möjligheter:

• En app för matleverans / avhämtning kan lista restauranger som överensstämmer med kundens matpreferenser och ligger nära hotellet.
• En reseapp kan visa en lista över turistattraktioner i New York, baserat på vad som är känt om kundens tidigare resor.

Maskininlärning på enheten (ML)

Framstegen inom enhetsdatorkraft ger möjlighet att köra maskininlärningsmodeller (ML) på vilken enhet som helst. ML på enheten hjälper till att minska svarstiden och beroendet av nätverket. Maskininlärning, i kombination med den delade huvudboken, ger den enorma möjligheten att berika användarpersonas och ge rekommendationer i realtid till användaren. ML på enheten vägleder användarna när de antingen är aktiva eller söker efter specifikt innehåll i appar.

Till exempel: En person bedriver onlinekurser som tar fyra till sex månader att slutföra. Baserat på dessa data och användarens befintliga profiler kan en jobbsökningsapp dela tillgängliga jobb relaterade till kursen.

Gå mot framtiden för personalisering

Teknik kan hjälpa organisationer att minska personaliseringsutmaningar för att uppnå berikade användarprofiler, personalisering i realtid och korrekt kontextualisering. Med delade redovisningar i blockkedjan och maskininlärning på enheten kan organisationer använda teknik för att möjliggöra ett framgångsrikt personaliseringsarbete. Genom att förbättra personaliseringen kan din organisation nå framtiden för kundupplevelse och nytta i många år framöver.