प्रवाह सेवांसाठी वाढ अनलॉक करणे

हायलाइट्स

• पारंपारिक विभाजनाच्या पलीकडे जाणा .्या बारीकसारीक ट्यून केलेले, रिअल-टाइम ग्राहक अनुभव तयार करण्यासाठी हायपर-व्यक्तिमत्त्व प्रगत एआय आणि डेटा tics नालिटिक्सचा लाभ घेते.
• टेक-सक्षम वैयक्तिकरण प्रासंगिकता सुधारते, परंतु यामुळे डेटा गुणवत्ता, अल्गोरिदम पूर्वाग्रह, नैतिक सोर्सिंग आणि वापरकर्त्याच्या स्वायत्ततेबद्दल जटिल आव्हाने वाढतात.
• हायपर-पर्सनलायझेशनच्या भविष्यात मूड-आधारित सामग्रीचा अंदाज, विसर्जित एआर/व्हीआर इंटरफेस आणि पारदर्शकता आणि नियंत्रणावरील मजबूत नियामक जोर समाविष्ट असू शकतात.

अति-व्यक्तिमत्त्व एखाद्या व्यवसायिक धोरणाचा समावेश आहे जो नवीन-वयोगटातील तंत्रज्ञानाचा शक्य तितक्या उच्च पदवी, अनुभव, ऑफरिंग किंवा सेवेच्या आधारे सेवा सानुकूलित करते आणि सेवांच्या आधारे सेवा सानुकूलित करते.? पारंपारिक वैयक्तिकरण प्रक्रियेस दुय्यम, ज्याने कदाचित केवळ ग्राहकाच्या नावाची किंवा खरेदीच्या इतिहासाची नोंद घेतली असेल, हायपर-वैयक्तिकृत करणे, ब्राउझिंग वर्तन, स्थान, रिअल-टाइम परस्परसंवाद आणि दिवसाची किंवा हवामानाचा वेळ यासारख्या संदर्भात्मक माहितीसह उत्कृष्ट डेटा पॉईंट्सचा लाभ घेते, ज्यामुळे ग्राहकांना अधिक विशिष्ट भिन्न आणि गतिशील अनुभव मिळाला.

म्हणूनच, ग्राहक आणि ब्रँड यांच्यात बॉन्ड आणि विश्वास वाढविण्यासाठी ब्रँडने वेळ बाजूला ठेवला पाहिजे. सामग्री वैयक्तिकरण बर्‍याच अंतरावर आले आहे: हे लोकसंख्याशास्त्र किंवा सामान्य पसंतींच्या आधारे ग्राहक विभाजन व्यापून टाकून विस्तृत सुरू झाले आणि आता एआय आणि एलएलएमद्वारे हायपर-वैयक्तिकरणात परिष्कृत केले गेले आहे. पारंपारिक विभाजन चुकीचे असताना, हायपर-वैयक्तिकरण विशिष्ट ग्राहकांच्या वर्तन आणि प्राधान्यांचा अंदाज लावण्यासाठी गुंतागुंतीच्या डेटाद्वारे अचूकपणे विश्लेषित करून ग्राहक अनुभव (सीएक्स) आणि ब्रँड परस्परसंवादाची निर्मिती सक्षम करते.

हायपर-वैयक्तिकृत प्रणालीची चरण-दर-चरण आर्किटेक्चर

हायपर-वैयक्तिकरण करण्यामागील मध्यवर्ती कल्पना विशेषता चरणांच्या अनुक्रमांद्वारे कार्य करते. डेटा संकलनामध्ये सर्व प्रकारच्या वापरकर्त्याच्या वर्तनात्मक डेटाची छाननी करणे आवश्यक आहे, ज्यात ब्राउझिंग इतिहास, खरेदी इतिहास, खरेदीचे नमुने, कार्टमध्ये जोडलेले आयटम, शोध क्वेरी आणि वेगवेगळ्या वेब पृष्ठांवर घालवलेला वेळ यांचा समावेश आहे. त्याच ओळींसह इतर अनेक पॅरामीटर्स याचे अनुसरण करतात. द पुढील चरण म्हणजे विशिष्ट ओळखण्यासाठी एआय आणि मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरुन एकत्रित केलेल्या डेटाचे विश्लेषण करणे नमुने आणि छुपे प्राधान्ये. तिसरी चरण एक व्यापक ग्राहक प्रोफाइल तयार करण्यासाठी विश्लेषणाची अंमलबजावणी करते, लोकसंख्याशास्त्रीय माहिती, प्राधान्ये आणि संभाव्य आवडी यांचा समावेश आहे, या सर्वांनी ग्राहकांच्या संपूर्ण चित्रात योगदान दिले आहे.

त्यानुसार, एखाद्या व्यक्तीच्या भविष्यातील क्रियांची अपेक्षा करण्यासाठी पूर्वानुमान विश्लेषणे सर्वोपरि बनतात किंवा इच्छित आहेत: ग्राहकांना काय आवश्यक आहे याचा अंदाज लावण्यासाठी. पुढील एक, रीअल-टाइम वैयक्तिकरण, एक सामग्री अनुभव समाविष्ट करते जी वापरकर्त्याच्या परस्परसंवादाच्या आधारे गतिकरित्या अद्यतनित केली जाते. सानुकूलित संप्रेषणे नंतर वैयक्तिकृत ईमेल, सूचना आणि इतर संबंधित टचपॉइंट्सद्वारे अनुभव अधिक मजबूत करून आणखी एक आवश्यक पायरी तयार करतात. अखेरीस, एक अभिप्राय लूप आहे जो वापरकर्त्यांवर कसा प्रतिक्रिया देतो यावर आधारित वैयक्तिकरण प्रणाली अल्गोरिदम अद्यतनित करण्यासाठी सतत पुनरावृत्ती होते.

टेक्नोलॉजीज पॉवरिंग हायपर-वैयक्तिकरण फ्रेमवर्क

यापैकी काही तंत्रज्ञान हायपर-व्यक्तिमत्त्वासाठी आवश्यक आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग मोठ्या प्रमाणात ग्राहकांच्या डेटाचे विश्लेषण करते, ट्रेंड ओळखतात आणि अंदाज करतात. मोठ्या भाषेचे मॉडेल वापरकर्ता-प्रकारची सामग्री व्युत्पन्न करण्यात उत्कृष्ट आहेत जी संदर्भितपणे संबंधित आहेत. रीअल-टाइम डेटा tics नालिटिक्स गतिकरित्या परस्परसंवाद सानुकूलित करण्याची संधी प्रदान करते.

इतर तंत्रज्ञानामध्ये मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळण्यासाठी मोठा डेटा, घटनांचा अंदाज लावण्यासाठी भविष्यवाणी करणारे विश्लेषण, मानवी भाषा समजून घेण्यासाठी एनएलपी, ग्राहक डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी सीआरएम, अतिरिक्त डेटा इनपुटसाठी आयओटी, त्याच्या पायाभूत सुविधांसाठी क्लाउड कॉम्प्यूटिंग आणि संभाव्यत: ब्लॉकचेनचा समावेश आहे.

अंमलबजावणीमधील आव्हाने: डेटा, नीतिशास्त्र आणि पूर्वाग्रह

हायपर-वैयक्तिकरण साध्य करताना, इतर संबंधित इतर अडथळ्यांचे प्रथम निराकरण करणे आवश्यक आहे. बर्‍याच संस्थांसाठी डेटा गुणवत्ता सर्वात महत्त्वपूर्ण अडथळा म्हणून उदयास येते. याव्यतिरिक्त, गोपनीयता एखाद्या संस्थेला हायपर-व्यक्तिमत्त्व आणि निष्ठा रणनीती स्वीकारण्यास अडथळा आणू शकते.

जनरेटिव्ह एआयद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या आउटपुटमुळे संभाव्य हानी होऊ शकते आणि संस्थांमध्ये त्रुटी असू शकतात आणि एआय निर्णय घेणारे 64% लोक या गोष्टींबद्दल चिंता दर्शवितात. आणि त्यानंतर डेटाच्या नैतिक आणि कायदेशीर खरेदीशी संबंधित मुद्दे येतात, विशेषत: “हायपर-वैयक्तिकृत सामाजिक अभियांत्रिकी हल्ले” सारख्या जोखमींचा विचार करता. याव्यतिरिक्त, अल्गोरिदममधील पूर्वाग्रह ही एक चिंता आहे. एआय अल्गोरिदम प्रशिक्षणासाठी वापरलेला डेटा पक्षपाती असल्यास, अल्गोरिदम स्वत: ला पूर्वग्रहदूषित केले जातील, ज्यामुळे विशिष्ट ग्राहक गटांवर अन्यायकारक किंवा भेदभावपूर्ण उपचार होऊ शकतात.

वापरकर्त्याचा अनुभव द्वैत: सुविधा वि. पाळत ठेवण्याची चिंता

वापरकर्त्याच्या अनुभवाच्या बाबतीत, वैयक्तिकरण सोयीस्कर, प्रासंगिकता आणि करमणूक प्रदान करते, विशेषत: तरुण सोशल मीडिया वापरकर्त्यांनी कौतुक केले आहे, तर वैयक्तिकरणाची दुसरी बाजू कमी आनंददायी आहे. वापरकर्ते ऑनलाइन सामग्रीद्वारे साजरा, मागोवा घेत आणि पटवून दिल्या गेल्या आहेत.

गोपनीयता सेटिंग्ज किंवा माहिती प्रवाह समायोजित करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या प्रयत्नांमुळे लोकांना शक्तीहीन किंवा राजीनामा देण्याची भावना या भावनांचा परिणाम होऊ शकतो, ज्यामुळे काहीजणांना गोपनीयतेची संपूर्ण कल्पना डिसमिस करण्यास मदत होते. अल्गोरिदमबद्दल जागरूकता, म्हणजेच, अल्गोरिदम ऑनलाइन सामग्री फिल्टर आणि वैयक्तिकृत करणे, कमी आहे, परंतु ते सुधारत आहे. तथापि, ते अस्तित्त्वात आहेत हे जाणून घेतल्याने हे अल्गोरिदम कसे कार्य करतात हे समजून घेण्यात अनुवादित होत नाही.

ही जागरूकता संदर्भ-आधारित आहे आणि कौतुकासारख्या अविश्वास आणि सकारात्मक भावना यासारख्या दोन्ही नकारात्मक भावनांना जन्म देऊ शकते. वैयक्तिकरणावर पारदर्शकता आणि अधिक वापरकर्त्याच्या नियंत्रणाच्या आवश्यकतेबद्दल विद्वानांचा युक्तिवाद आहे, हे कबूल करते की वापरकर्ते ज्या डिग्रीची पदवी वापरण्यास तयार आहेत त्यांच्या जागरूकतावर अवलंबून आहेत.

अल्गोरिदमिक अलगाव: फिल्टर फुगे आणि एक्सपोजरची मर्यादा

या विषयावरील संशोधनात तथाकथित “बंद माहिती आउटलेट्स”, जसे की फिल्टर फुगे, प्रतिध्वनी कक्ष आणि अभिप्राय लूप या संकल्पनेवर साहित्यात मोठी चर्चा दिसून येते, ज्यात वैयक्तिकरण व्यक्तींच्या आभासी जगातील माहिती किंवा ज्ञानाच्या विविधतेवर मर्यादित करते. एका दृष्टीकोनातून, बरेच विद्वान अल्गोरिदमला अशा अलगावचे श्रेय देतात आणि त्यांना राजकीय ध्रुवीकरणाचे श्रेय देतात.

इतर लोक संशयाने या दाव्यांकडे लक्ष देतात आणि असे सांगत आहेत की त्यांच्या प्रतिपादनास पाठिंबा देणारे कोणतेही अनुभवजन्य पुरावे नाहीत, परंतु ते असे मानतात की निर्बंधांची स्वत: ची अंमलबजावणी किंवा वैयक्तिक हितसंबंधांची सामग्री मोठ्या प्रमाणात सामग्रीच्या प्रदर्शनास सूचित करते.

सर्वसाधारण एकमत म्हणजे अल्गोरिदमचे अलगाव-बाजूचे परिणाम सैद्धांतिकदृष्ट्या उद्भवू शकतात, परंतु बर्‍याचदा प्रत्यक्ष व्यवहारात मानवतावादी विचारांनी ओलांडले जातात. कोणत्याही परिस्थितीत, सोशल मीडिया-आधारित बातम्या वापरकर्त्यांवर परिणाम करतात, म्हणून आमच्या निर्णय घेण्याच्या प्रक्रिया ऑनलाइन डेटाच्या बरीच माहितीच्या संदेशास कसे हाताळतात हे समजून घेणे आवश्यक आहे.

अंतिम विचार

पुढे पाहता, हायपर-वैयक्तिकरण बाजारपेठेत महत्त्वपूर्ण उत्क्रांती होण्याची अपेक्षा आहे. डेटा-चालित सीएक्स रणनीतींच्या भविष्यात नवीन वैयक्तिकरण पध्दतीची तपासणी करण्याची संधी आहे, ज्यात एआयच्या मदतीने वापरकर्त्याच्या मूडचा अंदाज लावण्यापासून ते आयटीवर आधारित शिफारसी करणे आणि प्रगत स्तरावर सामग्री निर्मिती प्रक्रियेचे विश्लेषण करणे.

स्ट्रीमिंगमध्ये लवकरच काही एआर आणि व्हीआर एकत्रीकरण देखील असू शकते. एआय तंत्रज्ञान पुढे जसजसे पुढे जात आहे, तसतसे ब्रँडसाठी ग्राहकांच्या इच्छेची अपेक्षा आणि पूर्ण करणारी अत्यंत वैयक्तिकृत सामग्री तयार करणे अत्यावश्यक आहे. भविष्यातील निर्माण आणि वर्धित ग्राहकांच्या अनुभवाच्या दिशेने प्रत्येक चरण त्यावर अवलंबून असते.