SAP оптимизирует коммерческие данные для персонализации с помощью ИИ.

Искусственный интеллект в розничной торговле и логистике

SAP оптимизирует коммерческие данные для персонализации с помощью ИИ.

SAP унифицирует разрозненные структуры данных в сфере коммерции, чтобы обеспечить персонализацию на основе искусственного интеллекта на уровне исполнения.

Руководство предприятий регулярно ставит цели, чтобы предвидеть потребности клиентов и обеспечивать релевантное взаимодействие через цифровые точки контакта. Однако фактическая инфраструктура, функционирующая внутри этих предприятий, не способна обеспечить систематическое выполнение этих задач в необходимом объеме.

Системы рекомендаций отображают общие списки товаров, поскольку базовые данные о поведении пользователей остаются изолированными. Маркетинговые отделы рассылают электронные письма, основываясь на жестком календарном графике, а не адаптируясь к индивидуальным привычкам пользователей. Корпоративные программы лояльности начисляют вознаграждения исключительно на основе финансовых транзакций, игнорируя более широкие показатели взаимоотношений.

Технические амбиции есть, но базовая архитектура остается неполной. Чистые данные хранятся в разрозненных хранилищах. Возможности ИИ остаются невостребованными в технологическом стеке. Организациям не хватает оперативной дисциплины, необходимой для проведения непрерывных экспериментов. SAP разработала «Расширенный план успешного внедрения» для решений SAP Customer Experience, чтобы устранить эти проблемы, возникающие при развертывании.

Три уровня расширенной персонализации с помощью ИИ.

Системные архитекторы не могут активировать расширенную персонализацию с помощью стандартных конфигурационных переключателей. Корпоративные внедрения требуют систематического построения на трех взаимосвязанных операционных уровнях, охватывающих данные, принятие решений и предоставление услуг.

Данные служат необходимой базовой архитектурой. Корпоративные системы должны объединять унифицированные профили клиентов в режиме реального времени, обеспечивая при этом строгое соблюдение принципа согласия. Эти профили объединяют информацию о завершенных коммерческих транзакциях, истории взаимодействий, активном поведении при просмотре веб-страниц, обращениях в службу поддержки клиентов и текущей активности в программе лояльности. Для функционирования моделей ИИ необходимы эти полные данные о поведении; без этих агрегированных данных алгоритмы работают с некорректными входными данными.

Слой принятия решений обрабатывает эти поведенческие данные и преобразует их в исполняемые директивы. Алгоритмы ИИ оценивают входящие потоки данных, чтобы определить оптимальный следующий продукт для показа, выбрать точное рекламное предложение для демонстрации и рассчитать точный момент для начала контакта. Этот слой требует строгих механизмов управления. Системные администраторы должны определить операционные параметры, определяющие, когда автоматизированный алгоритм управляет выводом, а когда операторы-люди отменяют логику машины.

Уровень доставки обеспечивает персонализированный опыт и представляет его клиенту. Система передает эти персонализированные взаимодействия через цифровую витрину, непосредственно в почтовые ящики, посредством push-уведомлений на мобильные устройства и через интерфейсы программ лояльности. Корпоративная архитектура требует точной координации по всем этим каналам, чтобы гарантировать, что исходящая коммуникация соответствует реальному контексту клиента.

Расширенный план обеспечения успеха одновременно нацелен на эти три уровня, используя экспертное техническое руководство и структуры управления для перехода организаций от разрозненных точечных решений к интегрированной операционной модели.

Механизмы выполнения операций в витрине магазина SAP Commerce Cloud

SAP Commerce Cloud выступает в качестве платформы для реализации персонализации в масштабах интернет-магазина. Программное обеспечение включает в себя систему рекомендаций товаров с использованием искусственного интеллекта, которая отображает актуальный ассортимент для каждого посетителя в определенные моменты его покупательского пути. Система показывает популярные товары, сопутствующие товары из каталога и дополнительные аксессуары, призванные стимулировать перекрестные и дополнительные продажи.

Система обходит статические ручные настройки мерчандайзинга и оценивает поведенческие данные в режиме реального времени. Эта автоматизированная оценка повышает конверсию и увеличивает узнаваемость товаров в таких объемах, которые команды мерчандайзингистов не могут воспроизвести вручную.

Администраторы, работающие с SAP Commerce Cloud, часто не могут активировать эти расширенные функции из-за предсказуемых технических проблем. Недостаточное качество данных снижает точность моделей рекомендаций. Сложности интеграции разрывают связи между приложением витрины магазина и базами данных профилей клиентов. У маркетинговых отделов отсутствуют внутренние тестовые среды, необходимые для настройки и оптимизации алгоритмов.

Расширенный план успешного внедрения предусматривает целенаправленные технические меры для устранения этих препятствий. Технические команды проводят оценку готовности данных, чтобы измерить исходное качество информации и определить пути интеграции, необходимые для передачи чистых поведенческих данных в систему персонализации. Ускорители внедрения устанавливают структурированные рабочие процессы тестирования, позволяющие специалистам по маркетингу определять гипотезы, проводить A/B-тесты и вносить успешные изменения в постоянные конфигурации платформы.

В результате цифровая витрина превращается в адаптивную систему, которая учится на основе поступающих данных, а не работает со статическими начальными настройками.

Автоматизация жизненного цикла клиентов с помощью SAP Engagement Cloud

SAP Engagement Cloud, работающая на платформе SAP Emarsys, расширяет возможности персонализации за пределы цифрового магазина и охватывает весь жизненный цикл клиента. Система получает транзакционные данные из SAP Commerce Cloud и объединяет их с историческими записями о взаимодействии для создания кросс-канальных коммуникаций, ориентированных на отдельных пользователей, а не на широкие сегменты аудитории.

Функция оптимизации времени отправки с помощью ИИ реализует этот индивидуальный подход. Алгоритм отказывается от фиксированных графиков передачи, чтобы анализировать уникальные поведенческие модели каждого отдельного контакта. Система игнорирует стандартные ограничения по часовым поясам, языку и регионам, отправляя сообщения точно в тот момент, когда у конкретного пользователя наблюдается наибольшая статистическая вероятность взаимодействия. Этот процесс автоматизирует персонализированную коммуникацию, превращая ее в масштабируемый операционный рабочий процесс.

Отделы маркетинга используют этот инструмент оптимизации в сочетании с системами SAP Emarsys, использующими искусственный интеллект для перевода кампаний и управления омниканальными процессами, чтобы отказаться от создания статических кампаний. Команды организуют динамические автоматизированные сценарии взаимодействия, в которых программное обеспечение постоянно оценивает, какие действия пользователя должны активировать конкретные коммуникации. Система изменяет эти взаимодействия, основываясь исключительно на показателях отклика.

Встроенная техническая интеграция между SAP Commerce Cloud и SAP Engagement Cloud ускоряет сроки развертывания. Объединение данных об активности в сфере электронной коммерции с внешними данными о взаимодействии повышает общий коэффициент конверсии, увеличивает частоту покупок и расширяет среднюю стоимость заказа. Независимые, разрозненные системы не могут достичь этих финансовых показателей.

Расширенный план обеспечения успеха гарантирует ценность этой совместной платформы за счет координации архитектуры интеграции, установления протоколов управления данными и отслеживания этапов внедрения в обеих средах.

Внедрение моделей управления, ориентированных на результат.

Команды часто ошибочно классифицируют инициативы по персонализации как одноэтапные внедрения программного обеспечения. Структура SAP перестраивает эти внедрения в операции непрерывного совершенствования.

План SAP обеспечивает управление, ориентированное на результат, путем установления целевых KPI. Заинтересованные стороны отслеживают рост коэффициента конверсии, объем повторных покупок, показатели открытия писем и рассчитывают среднюю стоимость заказа. Менеджеры проектов создают специализированные рабочие группы, предназначенные для улучшения этих показателей.

Специалисты по внедрению следуют предписанным схемам внедрения, организованным в структурированные руководства. Эти руководства содержат технические шаги, необходимые для активации рекомендаций с помощью ИИ, настройки логики оптимизации времени отправки и развертывания алгоритмов выбора наилучшего следующего действия через количественно определенные этапы. Программа обеспечивает непрерывное обучение и коучинг на основе ролей непосредственно для инженеров данных, владельцев продуктов и менеджеров кампаний. Это целенаправленное обучение устраняет внутренние пробелы в навыках, которые обычно приводят к застою или регрессу в операциях персонализации.

Проактивные системы телеметрии отслеживают работу развернутой системы. Автоматизированные проверки внедрения сканируют платформу для выявления неэффективных конфигураций. Оповещения о передовых методах, основанные на искусственном интеллекте, информируют системных администраторов о необходимости корректировки настроек до того, как некорректная конфигурация начнет негативно влиять на доходы предприятия.

Финансовое обоснование этих системных обновлений полностью основано на проверяемых операционных данных. Администраторы SAP Commerce Cloud отслеживают эффективность внедренной гиперперсонализации с помощью прямых показателей работы интернет-магазина. Обновленные системы показывают более высокую конверсию транзакций благодаря рекомендациям, предоставляемым искусственным интеллектом, увеличение средней стоимости заказа за счет автоматизированных перекрестных продаж и улучшение показателей поиска товаров, что снижает процент отказов от покупки.

Операторы SAP Engagement Cloud оценивают ценность системы с помощью показателей качества коммуникации. Модернизированные системы демонстрируют более высокие показатели открытия и переходов по ссылкам, обусловленные релевантностью для каждого пользователя. Автоматизированная доставка контента повышает общую рентабельность инвестиций в кампании. Программы лояльности генерируют более глубокие показатели взаимодействия, основанные на прочности отношений, а не просто на объеме транзакций.

Интеграция унифицированных данных и автоматизированного принятия решений преобразует гиперперсонализацию из статического экспериментального проекта в автоматизированный механизм финансового роста, который заметно улучшается с течением времени.

См. также: Omio масштабирует разработку туристических продуктов с использованием моделей OpenAI.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими выставками, включая Cyber Security & Cloud Expo. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.

AI News — это проект TechForge Media. Здесь вы можете ознакомиться с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами, посвященными корпоративным технологиям.

Источник: www.artificialintelligence-news.com