SAP suderina suskaidytas komercijos duomenų struktūras, kad įgalintų operatyvų AI personalizavimą vykdymo lygmenyje.
Įmonės vadovybė reguliariai nustato tikslus, kad būtų galima numatyti klientų poreikius ir užtikrinti atitinkamą sąveiką skaitmeniniuose kontaktiniuose taškuose. Tačiau tikroji šiose įmonėse veikianti infrastruktūra nepalaiko sistemingo vykdymo reikiama apimtimi.
Rekomendacijų varikliai rodo bendrus produktų sąrašus, nes pagrindiniai elgsenos duomenys lieka atskirti. Rinkodaros skyriai el. paštu siunčia pranešimus pagal griežtus kalendorinius grafikus, o ne prisitaikydami prie individualių vartotojų įpročių. Įmonių lojalumo programos suteikia atlygį, pagrįstą tik finansinėmis operacijomis, nepaisydamos platesnių santykių metrikų.
Techninės ambicijos egzistuoja, tačiau pagrindinė architektūra lieka neišsami. Švarūs duomenys yra atjungtose saugyklose. AI galimybės neveikia technologijų krūvoje. Organizacijoms trūksta veiklos drausmės, reikalingos nuolatiniams eksperimentams vykdyti. SAP sukūrė „Advanced Success Plan“ SAP Customer Experience sprendimams, kad išspręstų šias diegimo klaidas.
Trys pažangaus AI personalizavimo sluoksniai
Sistemos architektai negali suaktyvinti išplėstinio personalizavimo naudodami standartinius konfigūracijos jungiklius. Įmonių diegimas reikalauja sistemingo kūrimo per tris sujungtus veiklos sluoksnius, apimančius duomenis, sprendimų priėmimą ir pristatymą.
Duomenys naudojami kaip reikalinga bazinė architektūra. Įmonės sistemos turi kaupti vieningus, realiu laiku veikiančius klientų profilius, kartu išlaikant griežtą sutikimą. Šie profiliai sujungia informaciją iš užbaigtų prekybos operacijų, istorinių įsipareigojimų įrašų, aktyvaus naršymo, klientų aptarnavimo bilietų ir vykdomos lojalumo veiklos. Dirbtinio intelekto modeliai reikalauja, kad šie elgsenos duomenų taškai veiktų; be šių suvestinių duomenų algoritmai veikia su defektais.
Sprendimų lygmuo apdoroja šiuos elgesio duomenų taškus į vykdomąsias direktyvas. Dirbtinio intelekto algoritmai įvertina gaunamus duomenų srautus, kad nustatytų optimalų kitą rodytiną produktą, atrinktų tikslų reklaminį pasiūlymą ir apskaičiuotų tikslų kontakto inicijavimo momentą. Šiam sluoksniui reikalingos griežtos valdymo sistemos. Sistemos administratoriai turi apibrėžti veikimo parametrus, nurodančius, kada automatinis algoritmas valdo išvestį ir kada operatoriai nepaiso mašinos logikos.
Pristatymo sluoksnis atlieka suasmenintą patirtį ir pateikia ją klientui. Sistema perduoda šias pritaikytas sąveikas per skaitmeninę parduotuvę, tiesiai į el. pašto dėžutes, per mobiliuosius tiesioginius pranešimus ir per lojalumo programų sąsajas. Įmonės architektūra reikalauja tikslaus šių kanalų orkestravimo, kad išeinantis ryšys atitiktų kliento tiesioginį kontekstą.
Išplėstinis sėkmės planas vienu metu taikomas šiems trims sluoksniams, pasitelkdamas ekspertų technines gaires ir valdymo struktūras, kad organizacijos būtų perkeltos nuo atjungtų taškų sprendimų prie integruoto veikimo modelio.
SAP Commerce Cloud parduotuvės filialo vykdymo mechanika
SAP Commerce Cloud veikia kaip parduotuvės filialo vykdymo variklis, skirtas didelio masto personalizavimui. Programinėje įrangoje yra dirbtinio intelekto palaikoma produktų rekomendacijų sistema, kuri rodo atitinkamą inventorių atskiriems lankytojams tiksliais jų apsipirkimo momentais. Variklyje yra populiarių prekių, susijusių katalogo prekių ir nemokamų priedų, skirtų kryžminio pardavimo ir papildomo pardavimo metrikai valdyti.
Sistema apeina statines rankines prekybos konfigūracijas, kad įvertintų realaus laiko elgesio įvestis. Šis automatizuotas įvertinimas pagerina konversijų našumą ir padidina produktų aptikimą tiek, kiek žmonių prekybos komandos negali atkartoti rankiniu būdu.
Administratoriai, naudojantys SAP Commerce Cloud, dažnai nesugeba suaktyvinti šių išplėstinių funkcijų dėl nuspėjamų techninių kliūčių. Nepakankama duomenų kokybė pablogina rekomendacijų modelių tikslumą. Integravimo sudėtingumas nutraukia duomenų ryšius tarp parduotuvės filialo programos ir ankstesnių klientų profilių duomenų bazių. Rinkodaros skyriams trūksta vidinių testavimo sistemų, reikalingų algoritmams derinti ir optimizuoti.
Išplėstinis sėkmės planas diegia tikslines technines intervencijas, kad pašalintų šias kliūtis. Techninės komandos atlieka duomenų parengties vertinimus, siekdamos išmatuoti pradinės informacijos kokybę ir nubrėžti integracijos kelius, reikalingus švariems elgsenos duomenims perduoti į personalizavimo variklį. Priėmimo spartintuvai įdiegia struktūrizuotas testavimo darbo eigas, leidžiančias rinkodaros operatoriams apibrėžti hipotezes, atlikti A/B testus ir įrašyti sėkmingas modifikacijas į nuolatines platformos konfigūracijas.
Rezultatas yra tai, kad skaitmeninė parduotuvė virsta prisitaikančia sistema, kuri mokosi iš gaunamų duomenų, o ne veikia pagal statinius pradinius nustatymus.
Klientų gyvavimo ciklų automatizavimas naudojant SAP Engagement Cloud
SAP Engagement Cloud, veikiantis SAP Emarsys platformos, perkelia šią personalizavimo sistemą per skaitmeninę parduotuvę ir per visą kliento gyvavimo ciklą. Sistema gauna operacijų duomenis iš SAP Commerce Cloud ir sujungia juos su istoriniais įtraukimo įrašais, kad generuotų kelių kanalų komunikaciją, skirtą atskiriems vartotojams, o ne platiems auditorijos segmentams.
AI padedama siuntimo laiko optimizavimo funkcija atlieka šį individualų požiūrį. Algoritmas atsisako fiksuotų perdavimo tvarkaraščių, kad analizuotų unikalius kiekvieno kontakto elgesio modelius. Sistema nepaiso standartinių laiko juostos, kalbos ir regioninių apribojimų, kad pranešimai būtų išsiųsti tiksliai tą sekundę, kai individualus vartotojas parodo didžiausią statistinę įsitraukimo tikimybę. Šis procesas automatizuoja asmeninį bendravimą į keičiamo dydžio operatyvinę darbo eigą.
Rinkodaros skyriai sujungia šį optimizavimo įrankį su SAP Emarsys AI padedamu kampanijos vertėju ir daugiakanalio orkestravimo sistemomis, kad atsisakytų statinės kampanijos kūrimo. Komandos organizuoja dinamines automatizuotas keliones, kurių metu programinė įranga nuolat įvertina, kurie vartotojo veiksmai turėtų suaktyvinti konkrečius ryšius. Sistema modifikuoja šias sąveikas visiškai remdamasi atsako metrika.
Savoji techninė integracija, jungianti SAP Commerce Cloud ir SAP Engagement Cloud, pagreitina diegimo laiko juostą. Prekybos veiklos sujungimas su išoriniais įtraukimo duomenimis padidina bendrus konversijų rodiklius, padidina pirkimo dažnumą ir padidina vidutinę užsakymo vertę. Nepriklausomos, atjungtos sistemos negali pasiekti šių finansinių rodiklių.
Išplėstinis sėkmės planas užtikrina šią bendrą platformos vertę koordinuodamas integravimo architektūrą, nustatydamas duomenų valdymo protokolus ir stebėdamas priėmimo etapus abiejose aplinkose.
Rezultatais pagrįsto valdymo modelių įgyvendinimas
Komandos dažnai klaidingai klasifikuoja personalizavimo iniciatyvas kaip vienfazius programinės įrangos diegimus. SAP sistema pertvarko šiuos diegimus į nuolatinio tobulinimo operacijas.
SAP planas užtikrina rezultatais pagrįstą valdymą nustatant tikslinius KPI. Suinteresuotosios šalys stebi konversijų rodiklio padidėjimą, pasikartojančių pirkimų apimtį, stebi įsitraukimo rodiklius ir skaičiuoja vidutines užsakymų vertes. Projektų vadovai kuria tam skirtus darbo srautus, skirtus šiems rodikliams tobulinti.
Diegimo specialistai vadovaujasi įsakmiais priėmimo modeliais, suskirstytais į struktūrizuotas žaidimų knygas. Šiuose vadovuose pateikiami techniniai veiksmai, kurių reikia norint suaktyvinti AI remiamas rekomendacijas, sukonfigūruoti siuntimo laiko optimizavimo logiką ir diegti kitus geriausius veiksmų algoritmus per kiekybinius vartus. Programa suteikia nuolatinį vaidmenimis pagrįstą įgalinimą ir mokymą tiesiogiai duomenų inžinieriams, produktų savininkams ir kampanijų vadovams. Šis tikslinis mokymas pašalina vidines įgūdžių spragas, dėl kurių personalizavimo operacijos paprastai stringa arba regresuoja.
Aktyvios telemetrijos sistemos stebi tiesioginį diegimą. Automatinės priėmimo patikros nuskaito platformą, kad nustatytų netinkamai veikiančias konfigūracijas. AI vadovaujami geriausios praktikos įspėjimai informuoja sistemos administratorius apie būtinus derinimo pakeitimus, kol prasta konfigūracija paveiks įmonės pajamas.
Finansinis šių sistemos atnaujinimų pateisinimas visiškai priklauso nuo patikrinamų veiklos duomenų. SAP Commerce Cloud administratoriai seka operacinio hiper-personalizavimo vertę naudodami tiesioginę parduotuvės metriką. Atnaujintos sistemos praneša apie didesnes operacijų konversijas, sugeneruotas naudojant dirbtinio intelekto rekomendacijas, padidintas vidutines užsakymo vertes, užtikrintas automatiniu kryžminiu pardavimu, ir geresnius produktų atradimo rodiklius, kurie sumažina svetainės apleidimą.
SAP Engagement Cloud operatoriai sistemos vertę matuoja naudodami ryšio kokybės metriką. Atnaujintos sistemos užfiksuoja didesnį atidarymo ir paspaudimų rodiklį, kurį lemia individualus naudotojas. Automatinis pristatymo laikas pagerina bendrą kampanijos investicijų grąžą. Lojalumo programos sukuria gilesnę sąveikos metriką, pagrįstą santykių stiprumu, o ne paprasta operacijų apimtimi.
Suvienodintų duomenų ir automatizuotų sprendimų integravimas perskirsto perdėtą personalizavimą iš statinio koncepcijos įrodymo į automatizuotą finansinio augimo mechanizmą, kuris laikui bėgant pastebimai tobulėja.
Taip pat žiūrėkite: „Omio“ plėtoja kelionių produktus naudodama „OpenAI“ modelius
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security & Cloud Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
