Conversational AI, markaların üçüncü taraf tanımlama bilgilerini atlamasını nasıl sağlar?

Büyük teknoloji şirketlerinin artan mevzuat ve sektör değişiklikleriyle birlikte, her büyüklükteki markanın veri uygulamalarını yeniden değerlendirmesi gerekiyor. Yext’in Baş Veri Sorumlusu Christian Ward, konuşma tabanlı yapay zeka ve doğal dil işlemedeki atılımların, markalar ve tüketiciler arasında geniş ölçekte özelleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunan rızaya dayalı diyaloğu nasıl mümkün kıldığını tartışıyor.

Tüketici verileri stratejilerinin geleceğine bakan markalar için kritik bir andayız. Her ülke için değişen mevzuat, ABD’de ulusal bir düzenleyici çerçeve için çok sayıda teklif ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) dahil olmak üzere farklı uluslararası yasalar nedeniyle, markaların uyması gereken veri yönetimi yönergeleri tutarsızdır ve potansiyel olarak maliyetlidir. kuralları yıkmak.

Teknoloji devleri, kendilerini yıllardır çevrimiçi hedeflemeyi yöneten bazı karanlık uygulamalardan yavaş ama emin bir şekilde ayırdılar. Apple’dan iOS 14.5 güncellemesi ciddi şekilde engellendi Meta izleme yetenekleri ve Google’ın 2024 yılına kadar üçüncü taraf çerezlerini aşamalı olarak kaldırması, bu tanımlayıcıları Chrome tarayıcılarında tamamen işe yaramaz hale getirecek ve Chrome’u Safari gibi çerezleri atlamış olan diğer tarayıcılarla uyumlu hale getirecektir.

Daha fazla gör: Ham verilerden makine öğrenimi modellerine: Yapay zeka destekli özelliklerin mühendisliğinin ardındaki sihir

Değişikliğin 2022, 2024 veya 2026’da gelip gelmediği önemli değil: Üçüncü taraf çerezlerine olan bağımlılığın azalması, daha iyi bir müşteri deneyimi sunma konusunda markalar için olumlu olarak görülmelidir.

Markalar, daha güçlü ve etkileşimli yapay zeka aracılığıyla tüketicilerle diyaloğa odaklanarak mümkün olan en iyi müşteri deneyimini sunarken aynı zamanda tüketici gizliliğine de saygı gösterebilir.

tıkınırcasına veriyi reddet

Çerez veri kümelerinin ve diğer üçüncü taraf kaynakların kullanımı arttıkça, markalar yörüngelerine giren her tüketici için binlerce veri noktasına sahip olmaya alıştı.

Ancak tüketici veri platformlarındaki tüm veriler için büyük çoğunluğu kullanılmamaktadır (hatta kullanılabilir). Markaların bireysel bir tüketici hakkında 12.000 veri noktası olabilir, ancak herhangi bir pazarlama müdürüne sorun ve size şu önemli noktalardan yalnızca 10-15’ini düzenli olarak kullandıklarını söyleyecektir: konum, yaş, son satın alınan ürün ve hatta önceki makaleyi okuyun.

Verilerle bu oburluk uygulaması yarardan çok zarar verir. Tüm bu bilgiler, çalışan pazarlama çabalarının arterlerini tıkamaktan başka bir şey yapmaz. Ayrıca, ortaya çıkan gizlilik düzenlemeleri, veri azaltma ve daha fazla veri yerine daha az veri depolamaya yönelik daha geniş bir yetki ile bu açgözlülük gelecekte markalar için önemli sorumluluklar doğurabilir.

Markalar bir dosyaya gerçekten girmek yerine bir monolog sunduğundan, veri açlığı doğrudan mevcut dijital uygulamalardan kaynaklanmaktadır. bir diyalog müşterilerle. Markalar, tüketiciler hakkında mümkün olduğunca fazla veri toplayarak, veri kümelerini tüketicilerle etkileşime geçmek yerine onları takip etmek amacıyla oluşturmuşlardır.

Pazarlamacılar mesajlarını görüntüler ve ardından kullanıcıların bu mesaja nasıl tepki verdiğini ve nasıl hareket ettiğini takip eder. Daha sonra monologu daha sonraki bir tarihte bu tüketicilere geri döndürmeye çalışmak için bu verileri depolarlar. Bu yanlış bilim, örneğin, bir uyku tulumu için tek bir reklama yanlışlıkla tıkladıktan sonra bir tüketiciyi bir tüketiciyi hedeflemeye yönlendiriyor. Bu koşullar kötü bir kullanıcı deneyimi yaratır ve markayla uzun vadeli bir ilişki kurmak için hiçbir şey yapmaz.

Öte yandan, diyalog temelli bir yaklaşım, pazarlama çabalarını, yerleşik rıza ile doğrudan arama sorguları ve konuşma yapay zekası aracılığıyla tüketici tarafından sağlanan verilere dayandırır.

Tüketici ile diyalog kurmak

Bu kulağa ilkel gelebilir, ancak “veri” tam olarak nedir? Latince kökleri kabaca “verilen şey” anlamına gelir. Başka bir deyişle, gerçek veriler, tüketicinin serbestçe sağladığı ve bilgisi, rızası veya kontrolü dışında toplanmayan bilgilerdir.

Ne yazık ki, çoğu marka verileri alınacak ve yararlanılacak bir şey olarak görüyor. Ancak diyalogda bir şey sunulur ve bir şey iade edilir. Bu diyaloğu veri bağlamında bir bağlama oturtmak için markalar, tüketici verilerini nasıl gördüklerine dair sıfır değerli bir değişim modeli almalıdır.

Google, verileri izleme konusunda inanılmaz bir yeteneğe sahip olsa da, bilgisinin büyük bir kısmı, tüketiciler tarafından arama çubuklarında ücretsiz olarak sağlanan verilerdir. Arama sorgularının konuşmayı nasıl başlattığına dair mükemmel bir örnek sağlarlar. Tersine, çoğu marka ve şirket monologlarını içerik, pop-up’lar ve binlerce açılır menü ile tüketicilerin uygun bir cevaba gitmek için zaman ayıracaklarını umarak patlatıyor.

En geniş anlamıyla, diyalog değerli bir alışveriştir: araştırma deneyimi, tüketicinin sağladığı verilerle daha iyi hale getirilir. Bu alışverişte markalar, tüketicinin keşif ve satın alma yolunda yardımcı olmak için yanıtları kişiselleştirebilir ve uygun şekilde özelleştirebilir. Bunun bir “marka yolculuğu” değil “müşteri yolculuğu” olduğunu unutmayın.

Konuşmaya dayalı yapay zekadaki mevcut atılımlarla birlikte, her boyuttaki marka artık yönlendirme gerektirmeyen ve izni ihlal eden üçüncü taraf veri kümelerini atlama ve tüketiciyle görüşmelere girme becerisine sahip.

Doğru sorulara doğru cevaplar verin

Tüketici fırsat bulursa, markaya ne istediğini söyleyecektir. Markanın bu sorulara doğru cevabı vermesi gerekiyor. Cevaplar soru kadar spesifik olduğunda marka, müşteri ile ilginç bir diyalog oluşturmakla kalmamış, aynı zamanda tüketici şartlarında kişiselleştirme sağlamıştır.

Konuşmaya dayalı yapay zeka, doğal dil işleme ve bilişsel grafikler, bu diyaloğu etkinleştirebilecek markalar için hayati araçlardır. Aynı zamanda Amazon ve Google dahil olmak üzere birçok başarılı markanın kalbinde yer almaktadır.

Tüketiciyseniz ve kışlık bir ceket aramak için bir perakende giyim mağazasını ziyaret ediyorsanız, basit bir “kışlık ceket” araması yapmak istediğiniz sonuçları alabilir veya almayabilir. Web sitenizin derecelendirmesi, bir tüketici olarak ihtiyacınız olan bağlantıları sağlayamayabilir. Ürün adları ve açıklamalarında “ceket” terimi, örneğin “ceket” etiketli bir ürünü hariç tutabilir.

Bilişsel grafikler, konuşma diliyle ilgili verileri yapılandırır. Tüketici bir web sitesi aramasında ne kadar spesifik olursa, sonuçlar o kadar yüksek olur.

Tüketici, “kışlık ceket” araması yerine “yağmurda yürüyüş için kadın kışlık ceket” araması yapabilir. Bir web sitesinin ürün bilgilerini, kullanımlarını, özelliklerini ve ayrıntılarını bir bilgi grafiğinde yapılandırmak, tüketiciye tam olarak aradıklarını vererek en doğru sonuçları verebilir.

Bu yaklaşım yalnızca tüketicinin istediği ile markanın sahip olduğu arasındaki en kısa mesafe olmakla kalmaz, aynı zamanda doğal dilin sınırları içinde çalışır ve bunların tümü tüketici rızasının sınırları dışında var olan gizlice toplanan verilere dayanmaz.

Daha fazla gör: Kamu hizmetleri, orman yangınlarını önlemek için uyduları ve yapay zekayı nasıl kullanır?

Makinelerle rahatça konuşun

Sesli arama, sanal asistanlar ve daha kaliteli arama motorlarındaki artışla birlikte, cihazlarla konuştuğumuz bir geleceği hayal etmek zor. az. Aramayı, konuşma yapay zekası ve doğal dil işlemeden yararlanan bir web sitesine entegre etmek, tüketicilere tam olarak istediklerini talep etmeleri için bir platform sağlar.

Markalar, büyük miktarda verinin hazır olmadığı bir geleceğe doğru inşa etmeye başladıkça, tüketici ilişkilerini diyalog etrafında yapılandırmak, mümkün olan en iyi deneyimi sunmanın anahtarı olacak ve tüm bunlar, mahremiyetle ilgili düzenleme ve tüketici beklentilerinin üzerinde kalırken.

Anahtar, müşterileriniz birçok sorusuyla size geldiğinde doğru cevaplarla orada olmaktır.

Müşteri deneyimini geliştirmek için konuşma yapay zekasından nasıl yararlanırsınız? Bizimle paylaşın FacebookVe heyecanVe LinkedIn.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi