ღრმა გამაძლიერებელი სწავლება - ინდივიდუალური პრეფერენციების სწავლება
ინდივიდუალური ურთიერთქმედება ონლაინ სისტემებთან ახლა ყველგან გავრცელებულია. ბევრმა ორგანიზაციამ უნდა უზრუნველყოს, რომ ყველა მომხმარებელი კმაყოფილი იყოს და სიამოვნებდეს კონკრეტული სერვისის გამოყენება, ამავდროულად გაითვალისწინოს ინდივიდუალური მომხმარებლის პრეფერენციები, რათა კონკურენტუნარიანი დარჩეს. მომხმარებლის პერსონალიზაცია მიზნად ისახავს მომხმარებლის პრეფერენციების გამოყვანას და მომხმარებლის გამოცდილების შესაბამისად ადაპტაციას. ხელოვნური ინტელექტი გამაძლიერებელი სწავლების (Reinforcement Learning) ტექნიკებთან ერთად შესაფერისია ამ ამოცანისთვის, რადგან ხელოვნური ნეირონული ქსელი უზრუნველყოფს პირდაპირ მომხმარებლისგან სწავლის შესაძლებლობას.
| ფილმი A | ფილმი B | ფილმი C | ||
| პირი A | 5 ვარსკვლავი | 3 ვარსკვლავი | 4 ვარსკვლავი | |
| პირი B | 3 ვარსკვლავი | 5 ვარსკვლავი | 2 ვარსკვლავი | |
| პირი C | 2 ვარსკვლავი | 3 ვარსკვლავი | 5 ვარსკვლავი |
მთავარი პრინციპი მომხმარებლის პრეფერენციების წინასწარ გამოყვანაა, რათა მიღებულ იქნას მომხმარებლის პრეფერენციების მატრიცა იმის საფუძველზე, თუ რას ამჯობინებენ სხვა მომხმარებლები მსგავსი ინტერესებით. კოლაბორაციული ფილტრაციისთვის მრავალშრიანი პერსეპტრონი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებლის პრეფერენციების ზუსტად წინასწარ გამოსაყვანად, რათა ქსელმა ისწავლოს და ადაპტირდეს, როდესაც მომხმარებლები ურთიერთქმედებენ სისტემასთან. საკმარისი მონაცემთა წერტილების არსებობის შემთხვევაში, სისტემა ხდება განსაკუთრებით ზუსტი მომხმარებლის პრეფერენციების გამოყვანაში, რადგან ადამიანები, რომლებსაც საერთო აქვთ, მიდრეკილნი არიან დაჯგუფებისკენ.
ორგანიზაციული გამოწვევის მიმოხილვა
ორგანიზაციებს მოეთხოვებათ მომსახურების მიწოდება, რომელიც ხელმისაწვდომია ფართო, მრავალფეროვანი დემოგრაფიისთვის. ისეთი სისტემის განსაზღვრა, რომელიც ინდივიდუალურ მომხმარებელთა პრეფერენციებს ითვალისწინებს როგორც პროგრამულად, ისე სემანტიკურად ყველასთვის, რთულია. ეს განსაკუთრებით რთულდება იმ ფაქტით, რომ ინდივიდუალური პრეფერენციები შეიძლება დღიდან-დღემდე იცვლებოდეს ან ინდივიდის ცხოვრების ეტაპიდან გამომდინარე.
ამ პრობლემის მოგვარება აუცილებელია, რადგან კონტენტის ერთნაირად ჩვენება შეიძლება უფრო პრეფერენციული იყოს კონკრეტული მომხმარებლებისთვის, ხოლო სხვა მომხმარებლებს მოწყვეტილება გამოიწვიოს, რაც პირდაპირ მოქმედებს მომხმარებელთა ჭერზე, რომელიც პროდუქტმა შეიძლება მიაღწიოს და დროის რაოდენობაზე, რომელსაც მომხმარებელი პლატფორმაზე ატარებს. რეალურ სამყაროში შეინიშნება გავლენა სოციალური მედიის აპით TikTok, რომელიც არღვევს ისეთ დამყარებულ პლატფორმებს, როგორიცაა YouTube და Instagram. მოგვიანებით ნახსენები პლატფორმები იყენებენ სოციალური მედიის გრაფის ანალიზს კონტენტის შემოთავაზებისთვის, TikTok კი ეყრდნობა მხოლოდ მომხმარებლის მიერ მოწოდებულ ინფორმაციას და კომპიუტერული ხედვის, ბუნებრივი ენის დამუშავებისა და მეტამონაცემების ანალიზის კომბინაციას კონტენტის შესარჩევად. ეს იმდენად კარგად მუშაობს, რომ მომხმარებელთა შენარჩუნება პლატფორმაზე აჭარბებს კონკურენტებს.
ტრადიციული მანქანური სწავლების გამოყენება შინაარსის კურატორობისთვის არის კარგად დამკვიდრებული იდეა, რომელიც მოგვიანებით განვითარდა და წინ წავიდა ხელოვნური ნეირონული ქსელების გამოყენებამდე, რადგან ხელოვნური ინტელექტის ჩარჩოები უფრო ხელმისაწვდომი გახდა. მანქანური სწავლების გამოყენების ადრეული მაგალითი შინაარსის კურატორობისთვის იყო Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), სადაც Netflix-მა გამოაცხადა მანქანური სწავლების მოდელების წარდგენების მიღება, გამარჯვებულს კი 1,000,000 აშშ დოლარი დააჯილდოვა. მოგვიანებით, ამ იდეის იტერაციები განხორციელდა MovieLens მონაცემთა ნაკრებთან ერთად (https://movielens.org/).
მიმდინარე და მომავალი პლატფორმები ვალდებულნი იქნებიან დაამყარონ ეს შესაძლებლობა, რომელიც ხელოვნურ ნეირონულ ქსელებს იყენებს მომხმარებლების ხელახლა მოსაზიდად და მისაზიდად.
ორგანიზაციული მონაცემები AI შეყვანის სახით
AI პროგნოზირებისთვის გამოსაყენებელი მონაცემთა წყაროები არის შემდეგი:
ქვემოთ მოცემულია მაღალი დონის პროცესი იმისთვის, თუ როგორ მოვახდინოთ მომხმარებლის პერსონალიზაცია ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით ღრმა სწავლების მეთოდებთან ერთად:
- მომხმარებლის მეტამონაცემები CRM სისტემებიდან (მაგ. Salesforce, Microsoft CRM)
- შესყიდვების ისტორია (მაგ. Amazon, Shopify)
- ტრანზაქციების დროის შტამპები და თანხები (მაგ. PoS სისტემები, Stripe, PayPal)
ინტეგრაციის მეთოდოლოგია
- მომხმარებელზე ისეთი მახასიათებლების ჩაჭირა, რომლებიც მომხმარებლის პრეფერენციების დადგენას მოახდენენ
- გაწვრთნეთ ღრმა სწავლების მოდელი დაჭერილი მახასიათებლებით
- იწინასწარმეტყველეთ იმას, რასაც მომხმარებელი ამჯობინებდა მახასიათებლების საფუძველზე
- კონტენტის მორგება იმის პროგნოზირების საფუძველზე, თუ რის ნახვა სურს მომხმარებელს
- მუდმივად შეასწორეთ მოდელი, როდესაც მომხმარებელი ურთიერთქმედებს ონლაინ სისტემასთან, რაც აუმჯობესებს სისტემას დროის განმავლობაში.
იმის გათვალისწინებით, რომ Telemus AI™ ზრუნავს სამუშაოს უმეტეს ნაწილზე, ორგანიზაცია შეძლებს ფოკუსირება მოახდინოს ბიზნეს ლოგიკაზე და არა ტექნიკურ განხორციელებაზე.
ორგანიზაციული აპლიკაციები
ქვემოთ ჩამოთვლილია თქვენი ორგანიზაციისთვის სხვა პოტენციური აპლიკაციები:
- მომხმარებლისთვის კონტენტის მორგება შესყიდვების ალბათობის გასაზრდელად
- უზრუნველყოს მომხმარებლის კმაყოფილება სერვისით, რომელიც აუმჯობესებს მომხმარებლის შენარჩუნებას
- უზრუნველყოს შინაარსის ახალი და მომხმარებელთათვის შესაბამისი იყოს
პოტენციური და რეალიზებული სარგებელი
Telemus AI™ არის ავსტრალიაში ბაზირებული ხელოვნური ინტელექტის კომპანია, რომელიც მთავრობებსა და საწარმოებს აწვდის მოწინავე გადაწყვეტილებებს. დაგვიკავშირდით დღესვე უფასო კონსულტაციისთვის იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება Telemus AI™ ინტეგრირდეს თქვენს ორგანიზაციაში.
