Wie Machine Learning Personalisierung in großem Maßstab verbessert?

Wenn Sie mehr über die Wunder des technologischen Fortschritts des 21. Jahrhunderts erfahren möchten, dann ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie.

Im heutigen Zeitalter mag digitales Marketing wie ein unübersichtliches Umfeld mit ständigen Veränderungen und komplexen Systemen erscheinen. Mit dem Schlagwort Machine Learning (ML), das in verschiedene Aspekte unseres täglichen Lebens eingedrungen ist, werden menschliche Beiträge auf ein Minimum reduziert. Mit anderen Worten: Eine Maschine erhält mehr Freiheit, wobei die Maschine selbstständig agiert, indem sie das erforderliche Wissen entwickelt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. 

Machine Learning hat das Potenzial, aus Daten Chancen zu generieren, und hat sich daher zu einem der wichtigsten Bereiche der industriellen Revolution entwickelt. Dieser dringende Bedarf an Machine-Learning-Lösungen hat zu einer hohen Nachfrage geführt, und dies ist wahrscheinlich einer der Gründe, warum Vermarkter bereits begonnen haben, die Art und Weise zu ändern, wie sie ihre Kampagnen verwalten. 

Keine Sorge, wir sind hier, um Klarheit zu schaffen und tief in das Machine Learning einzutauchen und zu zeigen, wie es die Welt der Personalisierung verbessern kann. Bevor wir jedoch fortfahren, wollen wir einen Schritt zurückgehen und verstehen, was Personalisierung bewirkt und warum ihre Nachfrage in diesem Jahrzehnt gestiegen ist.

Personalisierung: Ein Überblick

Personalisierung ist ein heißes Thema in der digitalen Welt, das Unternehmen hilft, den Markt auf globaler Ebene anzusprechen, um den Nutzen für die Kunden weltweit zu erhöhen. Der Kern der Personalisierung liegt in der Zielerreichung, die natürlich kundenzentriert ist. Die Rolle der Personalisierung beschränkt sich nicht darauf, das zu liefern, was Ihr Unternehmen will, sondern konzentriert sich darauf, jedem Besucher zu ermöglichen, die Erfahrung so zu nutzen, wie er es bevorzugt, und ihm zu helfen, seine Ziele von Moment zu Moment zu erreichen. 

Der Weg zur Personalisierung ist jedoch kein Zuckerschlecken. Das heißt, trotz der Tatsache, dass Personalisierung ein immer heißeres Thema ist, stehen die meisten Unternehmen in den frühen Phasen der Personalisierung noch vor gewissen Problemen. Eines der Hauptprobleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, ist, dass es keine einzelne Taktik gibt, die Personalisierung definiert. Darüber hinaus hat jede Technologieklasse ihre jeweiligen Einschränkungen. Die untenstehende Abbildung listet einige häufig verwendete Personalisierungstechnologien zusammen mit ihren Einschränkungen auf. 

Der einzige Weg, um voranzukommen, besteht darin, das Versprechen der Personalisierung zu erkennen, wofür das Setup geändert werden muss. Mit anderen Worten, Personalisierung muss in den Kern der Erfahrung eingebaut werden und jeden Interaktionspunkt beeinflussen. So sollten beispielsweise die Seitensuche, das Durchsuchen von Daten, Landingpages, Produktempfehlungen und andere Interaktionspunkte als Einheit zusammenarbeiten, um ein vollständiges Bild von jedem Besucher während seiner Reise zu erstellen. Heutzutage werden die meisten Personalisierungsbemühungen am Rande der Website unternommen, wobei ein Tool Produktübersichten ausführt, ein anderes A/B-Tests auf Bannern durchführt und ein anderes Inhalte nach Standort ausrichtet. Wenn diese Lösungen zur Erfahrung hinzugefügt werden, ermöglichen sie nicht, dass Daten sprechen, und die Personalisierung ist fragmentiert und dazu verdammt, am Rande zu bleiben. Dies wiederum ermöglicht es Ihnen, Daten von mehreren Berührungspunkten zu sammeln und an einem zentralen Ort zu kombinieren.

Nach dem Prozess der Zentralisierung ermöglicht es die Daten, dass die Personalisierung über den Rand hinausgeht, um eine weitaus ganzheitlichere Erfahrung zu bieten. Darüber hinaus können Daten, die aus der Besuchersuche, der Seitennavigation, den Produktpräferenzen, der Mehrkanalnutzung und externen Daten aus CRM-Systemen gewonnen werden, mit größeren Bilddaten zur Produktleistung und zu Benutzerpersönlichkeiten kombiniert werden, um tiefere Einblicke in die Interaktion Ihrer Kunden mit Ihrer Markenerfahrung zu erhalten. 

Eines der besten Beispiele für Personalisierung kann von den beiden Giganten Netflix und Amazon entnommen werden, die sich bemühen, sich weiterzuentwickeln. Da beide mit unterschiedlichen Bereichen zu tun haben, funktioniert ihr Personalisierungsmechanismus unterschiedlich, um seinen Charme zu entfalten.

Es gibt niemanden, der die Technik des A/B-Testings besser versteht als Netflix. Dieses A/B-Testing hilft, die Psychologie der Kunden zu verstehen, was hilft, die Benutzererfahrung so effektiv wie möglich zu personalisieren. Der große Gigant investiert auch viel in KI und Machine Learning, um seine Empfehlungsmaschinen anzutreiben.

Auf der anderen Seite verwendet Amazon die Analogie der Produktempfehlung, die das Potenzial hat, den Umsatz in die Höhe zu treiben. Eine weitere Sache, die Amazon hilft, den Markt zu beherrschen, ist seine einzigartige Fähigkeit, sich auf persönlicher Ebene mit jedem seiner Kunden zu beschäftigen. Das heißt, jedes Mal, wenn ein Kunde auf Amazon landet, wird er mit einer Homepage begrüßt, die speziell für ihn entworfen zu sein scheint. 

Machine-Learning-gestützte Personalisierung

Um ein Marktführer wie Amazon und Netflix zu werden, müssen Sie ernsthaft daran arbeiten, Ihre Personalisierungsbemühungen zu verstärken. Aber es muss in großem Maßstab (auf dem globalen Markt) geschehen, der manuelle Marketing-Technologie-Stack reicht nicht aus. Um hochgradig personalisierte Erlebnisse zu bieten, benötigen Sie Automatisierung, und hier kommt Machine Learning ins Spiel. Machine-Learning-gestützte Personalisierung hilft Unternehmen, eine skalierbare Möglichkeit bereitzustellen, mit der sie alle Aspekte ihrer Website personalisieren können. Machine-Learning-Algorithmen arbeiten nach dem Prinzip, dass sie automatisch die Beziehungen zwischen Daten identifizieren und die besten Erfahrungen lernen, die basierend auf diesen Daten angezeigt werden sollen. 
 
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Machine Learning bietet eine Reihe verschiedener Techniken, die bei der Personalisierung der Geschäftsdienstleistungen für den Endbenutzer helfen können. Es ist kein Geheimnis, dass Benutzererfahrung und Konversion die Hauptziele eines Unternehmens sind. Daher müssen Sie als Vermarkter über die folgenden Algorithmen auf dem Laufenden bleiben, die Ihnen helfen, Personalisierung zu erreichen und letztendlich der Konkurrenz auf dem Markt einen Schritt voraus zu sein. 

Clustering-Algorithmen

Clustering-Algorithmen gehören zur Familie der unüberwachten ML-Algorithmen, die verwendet werden, um unbeschriftete Daten zu analysieren, sie in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen zu trennen und Clustern zuzuordnen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Aufgabe subjektiv ist, was bedeutet, dass Sie verschiedene Algorithmen verwenden können, um sie zu lösen, von denen der K-Means-Algorithmus der beliebteste ist. Der Algorithmus beginnt mit der Schätzung der Zentroide für Cluster, deren Anzahl (k) Sie im Voraus definieren. Danach umfasst der zweite Schritt hauptsächlich das Zuweisen von Datensätzen zum nächsten Zentroid — basierend auf der euklidischen Distanz. Die Zentroide für alle Cluster werden dann berechnet.

Diese ML-Methode ist in den Bereichen sehr nützlich, in denen die Dokumentenklassifizierung (basierend auf Tags, Themen usw.), die Kundensegmentierung (basierend auf ihrer Kaufhistorie, ihrem App-Verhalten usw.) erforderlich ist. Darüber hinaus kann dies für die Entwicklung von Empfehlungsmaschinen, die Analyse sozialer Medien, die Erkennung von Anomalien und mehr angewendet werden.

Regressionsanalyse

Regression ist eine überwachte ML-Methode, die in der Lage ist, Beziehungen zwischen einer abhängigen (Ziel-) und einer unabhängigen (Prädiktor-) Variablen zu definieren. Hauptsächlich kann diese Modellierungstechnik verwendet werden, um die folgenden Zwecke zu erfüllen:

• die Kernstärken von Prädiktoren gegenüber abhängigen Variablen entdecken
• die Endergebnisse vorhersagen, wenn sich unabhängige Variablen ändern
• zukünftige Trends prognostizieren, z. B. den Preis von Facebook-Aktien oder den Wert von Bitcoin in einem Jahr

Einige der gebräuchlichsten Formen der Regression sind:

Lineare Regression

Diese ML-Methode wird verwendet, um verschiedene Datenpunkte zu analysieren, um zu definieren, welche Variablen die wichtigsten Prädiktoren sind, und um eine Trendlinie zu zeichnen (Krankheitsepidemien, Aktienkurse usw.). Die lineare Regression kann je nach Anzahl der Variablen einfach oder mehrfach sein.

Logistische Regression

Die logistische Regression sagt den Datenwert basierend auf früheren Beobachtungen von Datensätzen voraus. Diese Methode kann verwendet werden, um historische Daten zum Einkaufsverhalten zu analysieren, um personalisiertere Angebote zu erstellen.

Assoziationsregeln

Eine weitere wichtige ML-Methode, die in der Lage ist, die Zukunft in ihren Händen zu halten, sind Assoziationsregeln. Diese beliebte Technik eignet sich, um interessante Beziehungen aufzudecken, die zwischen verschiedenen Variablen in riesigen Datenbanken bestehen. Darüber hinaus wird diese Methode aktiv genutzt, um Empfehlungsmaschinen wie die von Amazon oder Netflix zu erstellen. Einfach ausgedrückt, diese Methode ist allein dafür verantwortlich, die von verschiedenen Benutzern gekauften Artikel (Transaktionen) rigoros zu analysieren und weiter zu definieren, wie sie miteinander in Beziehung stehen.

Die Algorithmen verwenden verschiedene Metriken, um die Stärke der Assoziationen zwischen diesen Transaktionen zu verstehen, wie z. B.:

• Support hilft bei der Auswahl der wichtigsten und interessantesten Artikelsätze für die weitere Analyse.
• Confidence informiert darüber, wie wahrscheinlich ein Effekt ist, wenn der Antezedens aufgetreten ist.
• Lift verwaltet die nachfolgende Häufigkeit und hält negative Abhängigkeit oder einen Substitutionseffekt in Schach. 

Markov-Ketten

Schließlich werden Markov-Ketten häufig verwendet, um Zufallsprozesse statistisch darzustellen. Anstatt von historischen Informationen abzuhängen, wird diese Methode häufig verwendet, um eine mögliche Abfolge von Ereignissen (Übergängen) basierend auf dem aktuellen Zustand des Prozesses zu beschreiben.

Nehmen wir an, es gibt zwei mögliche Zustände, nämlich A und B. Laut Markov-Ketten gibt es vier potenzielle Transaktionen, die unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten für den Übergang von einem Zustand in einen anderen umfassen. Dies impliziert, dass je mehr aktuelle Zustände Sie haben, desto mehr Abfolgen von Ereignissen möglich sind. Darüber hinaus wird vorgeschlagen, eine "Übergangsmatrix" zu erstellen, um alle Übergangswahrscheinlichkeiten zu erfassen

Da Markov-Ketten nur Echtzeitdaten verwenden, ist diese Methode nicht für alle geeignet. Zum Beispiel PageRank - der Algorithmus von Google, der verwendet wird, um die Reihenfolge der Suchergebnisse zu bestimmen.

Verbesserung der Web-Personalisierung mit Machine Learning

Machine Learning hat dem futuristischen Hype ein Ende gesetzt und ist in der Technologiewelt endlich immer alltäglicher geworden. Machine Learning für die Personalisierung kann sich sogar überwältigend anfühlen, wenn Sie Ihre eigene benutzerdefinierte Strategie einrichten – oder "Rezepte", die mit der richtigen Lösung einfach sein können. Es gibt vier Hauptkomponenten, die zu jedem Rezept beitragen -

Basisalgorithmen

Basisalgorithmen legen den Grundstein für die Bereitstellung von Empfehlungen und individualisierten Erlebnissen. Wenn Sie sich für die Arbeit mit Basisalgorithmen entscheiden, navigieren Sie das System, wo Sie mit der Auswahl von Elementen beginnen sollen, die empfohlen oder Erlebnisse angezeigt werden sollen. Basisalgorithmen werden im Allgemeinen in zwei Kategorien unterteilt: einfach oder erweitert. 

Einfache Algorithmen arbeiten nach dem Prinzip spezifischer Kriterien oder der "Weisheit der Masse". Zum Beispiel sind "Trending", "Kürzlich veröffentlicht" und "Co-Browse" beliebte einfache Algorithmen, mit denen Sie Produkte oder Inhalte anzeigen können, die auf der Website beliebt oder neu auf der Website sind oder basierend auf dem, was andere ebenfalls angesehen haben. 

Im Gegensatz dazu sind fortgeschrittene Algorithmen von Natur aus ausgefeilter. Sie lernen weiter, wenn Besucher mit der Website interagieren, und erzeugen personalisierte Erlebnisse, ohne unbedingt Booster hinzuzufügen. Ein beliebter fortgeschrittener Algorithmus ist die kollaborative Filterung, die hauptsächlich von Netflix verwendet wird.

Filter

Sobald Sie mit der Auswahl eines oder mehrerer Basisalgorithmen fertig sind, können Sie diese mithilfe von Filtern anpassen. Filter ermöglichen es den Besuchern, die Kontrolle über die Kategorien, Marken, Preisklassen, Standorte und andere Attribute auszuüben, die in den Empfehlungen angezeigt werden. Mit anderen Worten, Filter bieten Ihnen den Zugriff, um Ihren Machine-Learning-gesteuerten Erlebnissen eine menschliche Anleitung hinzuzufügen.

Booster

Danach können Sie mit Boosting die spezifischen Präferenzen jedes Einzelnen auf Ihrer Website, einschließlich Marke, Kategorie, Preisklasse, Inhaltstyp, Schlüsselwort usw., aufnehmen und priorisieren. Darüber hinaus können diese Präferenzen leicht mit tiefem Verhaltens-Tracking jedes Einzelnen nachverfolgt werden, das nicht nur das umfasst, worauf ein Besucher klickt, sondern auch die Mausbewegung, das Scrollen, die Inaktivität und die pro Seite verbrachte Zeit verfolgt. Dies gibt einen klaren Hinweis auf die Präferenz und das Interesse der Besucher. Boosting kann Ihnen helfen, individualisierte Erlebnisse auch mit den Basisalgorithmen zu bieten.

Variationen

Schließlich können Sie sich auch entscheiden, bestimmte Variationen in Ihre eigene benutzerdefinierte Strategie (auch bekannt als Rezept) aufzunehmen. Diese Variationen können verschiedene Formen annehmen. Zum Beispiel können Sie Ihre Homepage-Empfehlungen basierend auf einer zufälligen Anordnung festlegen (während sie für jeden Einzelnen relevant bleiben), damit sie frisch bleiben. Genau wie alle anderen Elemente eines Machine-Learning-Algorithmus liegt die Möglichkeit, Variationen einzubeziehen oder auszuschließen, in den Händen der Besucher, je nachdem, was Sie für die Bedürfnisse Ihrer jeweiligen Website-Besucher am effektivsten halten.

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Neben den oben genannten Komponenten nutzen derzeit eine Reihe von Unternehmen ML, um sich schnell an tektonische Veränderungen in den Erwartungen der Kunden anzupassen und personalisiertere Angebote zu erstellen. Der Grund dafür ist, dass die Machine-Learning-basierte Personalisierung eine skalierbarere und genauere Möglichkeit bietet, einzigartige Erlebnisse für einzelne Benutzer zu erzielen. Daher haben wir für Ihre Überlegung einige wichtige Verbesserungen aufgelistet, die vorgenommen werden können, wenn Marktführer ML-Technologien integrieren: 

Stärkung des Kundenteam-Supports: Kunden sind der König einer Website. Das gesamte Konzept zum Aufbau einer Website dreht sich um die Tatsache, dass sich der Kunde jedes Mal freut, wenn er auf Ihre Website kommt. Um das Kundensupport-Erlebnis zu stärken, kann die Einrichtung eines KI-Chatbots auf Ihrer Website Ihnen helfen, Ihren Benutzern eine viel bessere Unterstützung zu bieten. Darüber hinaus hilft Ihnen die Implementierung eines Chatbots, eine natürliche Kommunikation mit dem Benutzer aufzubauen. Einige der häufigsten Beispiele für Chatbots sind Capital One's Eno, MedWhat's Virtual Medical Assistant und Dominos' Dom. 

Maximierung der Benutzererfahrung (UX): Eine mit Machine-Learning-Funktionen erstellte Website hilft Ihnen, die Präferenzen Ihrer Kunden zu verstehen. ML-Funktionen helfen Ihnen, den Suchverlauf Ihrer Kunden und sogar den Standort zu verfolgen. Auf diese Weise können Sie Websites gemäß den Anforderungen Ihrer Kunden entwerfen. Darüber hinaus können Sie ihnen auch ein besseres Kundenerlebnis bieten, indem Sie Ihre Benutzeroberfläche entsprechend aktualisieren. Zum Beispiel verwendet Amazon.com KI- und ML-Funktionen für seine Produktempfehlungen. 

Schneller Zugriff auf Informationen: In der heutigen Zeit werden sprachbasierte Suchfunktionen immer beliebter. Infolgedessen suchen Geschäftsinhaber nach Möglichkeiten, Apps wie Google Assistant, Siri und Cortana hinzuzufügen, um sprachgesteuerte Suchfunktionen zu unterstützen, die Benutzern sicherlich einen schnellen Zugriff auf Informationen ermöglichen können. Wenn Sie beispielsweise eine Online-Bekleidungswebsite betreiben, sollten Sie sprachgesteuerte Suchsysteme verwenden, mit denen Ihre Kunden die gewünschten Kleidungsarten mit vollständigen Produktinformationen finden können, einschließlich des Preises des Artikels, der Stoffart, der Größe, der Farbe und der Länge.

Rationalisierung der Marktstrategie: Marketingteams setzen Machine-Learning-Technologie ein, um wichtige Marketingentscheidungen zu treffen und Marktprognosen basierend auf der aktuellen Nachfrage auf dem Markt zu erstellen. Die ML-Technologie analysiert das Verhalten eines Benutzers, indem sie herausfindet, welche Art von Produkten ein Benutzer mag und andere Präferenzen. Darüber hinaus helfen diese Daten Marketingteams zu entscheiden, welche Änderungen vorgenommen werden sollten, um den Umsatz zu steigern und die Conversion-Rate zu verbessern. Und aus diesem Grund ist das Potenzial von Machine Learning in der Web-Personalisierung den Top-Unternehmen wie Google, Facebook, IBM und Microsoft Launch nicht entgangen. 

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Die Quintessenz ist jedoch, wie effektiv Wirtschaftsführer die Machine-Learning-Technologie in ihre Webentwicklungsprozesse implementieren.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Aufkommen der Machine-Learning-Technologie die Dynamik des Geschäfts grundlegend verändert hat. In der heutigen Welt sind sich Unternehmen mehr denn je bewusst, wer ihre potenziellen Kunden sein könnten und wie sie Produkte und Dienstleistungen mithilfe von Personalisierung vermarkten können, wodurch sie für den Benutzer fesselnder und interessanter werden. Darüber hinaus werden Machine-Learning-Algorithmen häufig verwendet, um Daten zu verarbeiten und zu analysieren, um Einblicke in das Verhaltensmuster des Besuchers und seine bisherige Kaufhistorie zu erhalten. 

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