هماهنگ‌سازی داده‌های تجاری SAP برای شخصی‌سازی هوش مصنوعی

شرکت SAP با هماهنگ‌سازی ساختارهای داده‌ای پراکنده تجارت، امکان شخصی‌سازی عملیاتی هوش مصنوعی را در لایه اجرا فراهم می‌کند.

رهبران سازمانی معمولاً اهدافی را برای پیش‌بینی نیازهای مشتریان و ارائه تعاملات مرتبط در نقاط تماس دیجیتال تعیین می‌کنند. با این حال، زیرساخت‌های واقعی داخل این سازمان‌ها از اجرای سیستماتیک در حجم مورد نیاز پشتیبانی نمی‌کنند.

موتورهای توصیه، فهرست‌های محصول عمومی را نمایش می‌دهند زیرا داده‌های رفتاری زیربنایی منزوی باقی می‌مانند. بخش‌های بازاریابی، ارتباطات ایمیلی را بر اساس برنامه‌های زمانی ثابت ارسال می‌کنند نه بر اساس عادت‌های فردی کاربران. برنامه‌های وفاداری شرکتی، پاداش‌ها را صرفاً بر اساس تراکنش‌های مالی صادر می‌کنند و معیارهای گسترده‌تر رابطه را نادیده می‌گیرند.

جاه‌طلبی فنی وجود دارد، اما معماری پایه ناقص است. داده‌های تمیز در مخازن جداگانه قرار دارند. قابلیت‌های هوش مصنوعی در پشته فناوری غیرفعال هستند. سازمان‌ها فاقد انضباط عملیاتی لازم برای اجرای آزمایش مداوم هستند. SAP طرح «برنامه موفقیت پیشرفته» را برای راه‌حل‌های تجربه مشتری SAP طراحی کرده است تا این شکست‌های استقرار را برطرف کند.

سه لایه شخصی‌سازی پیشرفته هوش مصنوعی

معماران سیستم نمی‌توانند شخصی‌سازی پیشرفته را از طریق سوئیچ‌های پیکربندی استاندارد فعال کنند. پیاده‌سازی‌های سازمانی نیازمند ساخت سیستماتیک در سه لایه عملیاتی متصل شامل داده، تصمیم‌گیری و تحویل هستند.

داده به عنوان معماری پایه مورد نیاز عمل می‌کند. سیستم‌های سازمانی باید پروفایل‌های مشتری یکپارچه و بلادرنگ را با حفظ آگاهی دقیق از رضایت جمع‌آوری کنند. این پروفایل‌ها اطلاعات را از تراکنش‌های تجارت تکمیل‌شده، سوابق تعامل تاریخی، رفتار مرور فعال، بلیت‌های خدمات مشتری و فعالیت وفاداری مداوم تلفیق می‌کنند. مدل‌های هوش مصنوعی به این نقاط داده رفتاری کامل نیاز دارند تا عملکرد داشته باشند؛ بدون این داده‌های تجمیع‌شده، الگوریتم‌ها بر ورودی‌های معیوب عمل می‌کنند.

لایه تصمیم‌گیری این نقاط داده رفتاری را به دستورالعمل‌های قابل اجرا پردازش می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی جریان‌های داده ورودی را ارزیابی می‌کنند تا محصول بعدی بهینه برای نمایش را تعیین کنند، پیشنهاد تبلیغاتی دقیق را انتخاب کنند و لحظه دقیق شروع تماس را محاسبه کنند. این لایه نیازمند چارچوب‌های حاکمیتی دقیق است. مدیران سیستم باید پارامترهای عملیاتی را تعریف کنند که مشخص کند چه زمانی الگوریتم خودکار خروجی را کنترل می‌کند و چه زمانی اپراتورهای انسانی منطق ماشین را لغو می‌کنند.

لایه تحویل، تجربه شخصی‌سازی‌شده را اجرا و به مشتری ارائه می‌دهد. سیستم این تعاملات سفارشی را از طریق فروشگاه دیجیتال، مستقیماً به صندوق‌های ورودی ایمیل، از طریق اعلان‌های فشاری موبایل و در رابط‌های برنامه وفاداری منتقل می‌کند. معماری سازمانی نیازمند هماهنگی دقیق در این کانال‌ها است تا اطمینان حاصل شود که ارتباط خروجی با زمینه زنده مشتری مطابقت دارد.

طرح موفقیت پیشرفته همزمان این سه لایه را هدف قرار می‌دهد و راهنمایی فنی متخصص و ساختارهای حاکمیتی را برای انتقال سازمان‌ها از راه‌حل‌های نقطه‌ای جداگانه به مدل عملیاتی یکپارچه مستقر می‌کند.

مکانیک‌های اجرای فروشگاه SAP Commerce Cloud

SAP Commerce Cloud به عنوان موتور اجرای فروشگاه برای شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ عمل می‌کند. این نرم‌افزار دارای سیستم توصیه محصول مبتنی بر هوش مصنوعی است که موجودی مرتبط را به بازدیدکنندگان فردی در لحظات دقیق طی توالی خرید نمایش می‌دهد. موتور، کالاهای پرطرفدار، اقلام مرتبط کاتالوگ و لوازم جانبی مکمل را برای افزایش معیارهای فروش متقابل و فروش اضافی سطح می‌دهد.

این سیستم از پیکربندی‌های merchandising دستی ثابت عبور می‌کند تا ورودی‌های رفتاری بلادرنگ را ارزیابی کند. این ارزیابی خودکار عملکرد تبدیل را بهبود می‌بخشد و کشف محصول را در حجمی افزایش می‌دهد که تیم‌های merchandising انسانی نمی‌توانند به صورت دستی تکرار کنند.

مدیران در حال اجرای SAP Commerce Cloud اغلب به دلیل موانع فنی قابل پیش‌بینی، این ویژگی‌های پیشرفته را فعال نمی‌کنند. کیفیت داده ناکافی، دقت مدل‌های توصیه را کاهش می‌دهد. پیچیدگی‌های یکپارچه‌سازی، اتصالات داده بین برنامه فروشگاه و پایگاه‌های داده پروفایل مشتری بالادستی را قطع می‌کند. بخش‌های بازاریابی فاقد چارچوب‌های تست داخلی لازم برای تنظیم و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها.

طرح موفقیت پیشرفته مداخلات فنی هدفمند را برای رفع این انسدادها مستقر می‌کند. تیم‌های فنی ارزیابی‌های آمادگی داده را اجرا می‌کنند تا کیفیت اطلاعات پایه را اندازه‌گیری کنند و مسیرهای یکپارچه‌سازی مورد نیاز برای انتقال داده‌های رفتاری تمیز به موتور شخصی‌سازی را نقشه‌برداری کنند. شتاب‌دهنده‌های پذیرش، جریان‌های کاری تست ساختاریافته را نصب می‌کنند و به اپراتورهای بازاریابی اجازه می‌دهند فرضیه‌ها را تعریف کنند، تست‌های A/B را اجرا کنند و اصلاحات موفق را در پیکربندی‌های دائمی پلتفرم بنویسند.

نتیجه این است که فروشگاه دیجیتال به یک سیستم تطبیقی تبدیل می‌شود که از داده‌های ورودی یاد می‌گیرد نه اینکه بر تنظیمات اولیه ثابت عمل کند.

اتوماسیون چرخه‌های عمر مشتری از طریق SAP Engagement Cloud

SAP Engagement Cloud که توسط پلتفرم SAP Emarsys قدرت گرفته است، این چارچوب شخصی‌سازی را فراتر از فروشگاه دیجیتال و در کل چرخه عمر مشتری پیش می‌برد. این سیستم داده‌های تراکنشی را از SAP Commerce Cloud جذب می‌کند و آن را با سوابق تعامل تاریخی ادغام می‌کند تا ارتباطات چندکاناله را برای کاربران فردی به جای بخش‌های مخاطب گسترده تولید کند.

ویژگی بهینه‌سازی زمان ارسال مبتنی بر هوش مصنوعی، این رویکرد فردی را اجرا می‌کند. الگوریتم برنامه‌های انتقال ثابت را رها می‌کند تا الگوهای رفتاری منحصربه‌فرد هر تماس را تحلیل کند. سیستم محدودیت‌های استاندارد منطقه زمانی، زبان و منطقه‌ای را نادیده می‌گیرد تا پیام‌ها را در ثانیه دقیقی که کاربر فردی بالاترین احتمال آماری تعامل را نشان می‌دهد، ارسال کند. این فرآیند، ارتباط شخصی‌سازی‌شده را به یک جریان کاری عملیاتی مقیاس‌پذیر اتوماتیک می‌کند.

بخش‌های بازاریابی این ابزار بهینه‌سازی را با مترجم کمپین مبتنی بر هوش مصنوعی SAP Emarsys و سیستم‌های هماهنگی همه‌کاناله جفت می‌کنند تا از ایجاد کمپین ثابت فاصله بگیرند. تیم‌ها سفرهای خودکار پویا را هماهنگ می‌کنند که در آن نرم‌افزار به طور مداوم ارزیابی می‌کند کدام اقدامات کاربر باید ارتباطات خاصی را فعال کند. سیستم این تعاملات را کاملاً بر اساس معیارهای پاسخ تغییر می‌دهد.

یکپارچه‌سازی فنی بومی که SAP Commerce Cloud و SAP Engagement Cloud را متصل می‌کند، timeline استقرار را تسریع می‌کند. ادغام فعالیت تجارت با داده‌های تعامل خارجی، نرخ تبدیل کلی را افزایش می‌دهد، فرکانس خرید را بالا می‌برد و ارزش سفارش متوسط را گسترش می‌دهد. سیستم‌های مستقل و جداگانه نمی‌توانند به این معیارهای مالی دست یابند.

طرح موفقیت پیشرفته این ارزش پلتفرم مشترک را با هماهنگی معماری یکپارچه‌سازی، ایجاد پروتکل‌های حاکمیت داده و پیگیری milestones پذیرش در هر دو محیط تضمین می‌کند.

پیاده‌سازی مدل‌های حاکمیتی مبتنی بر نتیجه

تیم‌ها معمولاً ابتکارات شخصی‌سازی را به عنوان پیاده‌سازی‌های نرم‌افزاری تک‌فازی اشتباه طبقه‌بندی می‌کنند. چارچوب SAP این استقرارها به عملیات بهبود مداوم بازسازی می‌کند.

طرح SAP با ایجاد KPIهای هدف، حاکمیت مبتنی بر نتیجه را اعمال می‌کند. ذینفعان، افزایش نرخ تبدیل، حجم خرید تکراری، نرخ باز تعامل و ارزش‌های سفارش متوسط را پیگیری می‌کنند. مدیران پروژه، جریان‌های کاری اختصاصی را برای پیشبرد این معیارها می‌سازند.

متخصصان پیاده‌سازی از الگوهای پذیرش تجویزی سازمان‌یافته در کتابچه‌های راهنمای ساختاریافته پیروی می‌کنند. این راهنماها مراحل فنی مورد نیاز برای فعال‌سازی توصیه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، پیکربندی منطق بهینه‌سازی زمان ارسال و استقرار الگوریتم‌های اقدام بعدی بهینه از طریق دروازه‌های کمی را ارائه می‌دهند. برنامه، توانمندسازی و مربیگری مداوم مبتنی بر نقش را مستقیماً به مهندسان داده، مالکان محصول و مدیران کمپین ارائه می‌دهد. این آموزش هدفمند، شکاف‌های مهارتی داخلی را که معمولاً باعث توقف یا عقب‌گرد عملیات شخصی‌سازی می‌شوند، می‌بندد.

سیستم‌های تله‌متری فعال، استقرار زنده را تحت نظر دارند. چک‌های پذیرش خودکار، پلتفرم را اسکن می‌کنند تا پیکربندی‌های ضعیف را شناسایی کنند. هشدارهای بهترین شیوه مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیران سیستم را از تنظیمات لازم تنظیم قبل از تأثیر پیکربندی ضعیف بر درآمد سازمانی مطلع می‌کنند.

توجیه مالی برای این ارتقاهای سیستم کاملاً بر داده‌های عملیاتی قابل تأیید متکی است. مدیران SAP Commerce Cloud، ارزش شخصی‌سازی فوق‌العاده عملیاتی‌شده را از طریق معیارهای مستقیم فروشگاه پیگیری می‌کنند. سیستم‌های ارتقایافته، تبدیل‌های تراکنش بالاتر تولیدشده توسط توصیه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، ارزش‌های سفارش متوسط بالاتر تضمین‌شده از طریق فروش متقابل خودکار و نرخ‌های کشف محصول بهبودیافته که ترک سایت را کاهش می‌دهد، گزارش می‌دهند.

اپراتورهای SAP Engagement Cloud، ارزش سیستم را از طریق معیارهای کیفیت ارتباط اندازه‌گیری می‌کنند. سیستم‌های ارتقایافته، نرخ‌های باز و کلیک بالاتر ناشی از ارتباط کاربر فردی را ثبت می‌کنند. زمان‌بندی تحویل خودکار، بازده کلی سرمایه‌گذاری کمپین را بهبود می‌بخشد. برنامه‌های وفاداری، معیارهای تعامل عمیق‌تری بر اساس قدرت رابطه نه حجم تراکنش ساده تولید می‌کنند.

یکپارچه‌سازی داده‌های یکپارچه و تصمیم‌گیری خودکار، شخصی‌سازی فوق‌العاده را از یک اثبات مفهومی ثابت به یک مکانیسم رشد مالی خودکار بازسازی می‌کند که به طور قابل اندازه‌گیری در طول زمان بهبود می‌یابد.