Mastercard je pred kratkim predstavil Shopping Muse – napredno orodje generativne umetne inteligence, ki vnaša revolucijo v način, na katerega potrošniki iščejo in odkrivajo izdelke v digitalnih katalogih trgovcev.
Shopping Muse poustvarja doživetje fizične trgovine, saj iz pogovornega jezika potrošnikov izlušči informacije, na podlagi katerih lahko ponudi osebno prilagojena priporočila ter predloge za povezovanje izdelkov in dodatne opreme zanje. Potrošniki lahko Shopping Muse uporabijo za raziskovanje sodobne estetike, trendovskih videzov in pravil oblačenja, enostavno pa lahko iščejo tudi z neobičajnimi frazami, kot so ‘preprost rustikalen slog' in ‘formalni slog za na plažo’. Priporočila, ki jih ponuja Shopping Muse, se ujemajo s posameznikovim edinstvenim profilom, namenom in željami ter upoštevajo kontekst potrošnikovih pogovorov skozi daljše časovno obdobje. Na ta način lahko rezultati ponudijo popolne odgovore tudi na najbolj nenavadna vprašanja. Z možnostmi globoke personalizacije, ki jih omogoča rešitev Dynamic Yield, Shopping Muse združuje kontekstualne in vedenjske vpoglede ter na ta način ustvarja priporočila na podlagi prodajalčevih ključnih besed, vizualnih iztočnic ter potrošnikovih navad in želja.
»Rešitve, kot je Shopping Muse, so naslednji logičen korak v maloprodajni revoluciji ter bistvene za postavljanje potrošnika nazaj v središče popotovanja,« je dejal Raj Seshadri, predsednik oddelka za podatke in storitve pri podjetju Mastercard. »Mastercard uporablja tehnologijo in strojno učenje, da bi ponudil boljše rezultate tako blagovnim znamkam kot tudi potrošnikom.«
Poleg pomoči potrošnikom pri iskanju s frazami lahko Shopping Muse tudi zmanjša težave potrošnikov, saj jim pomaga najti popoln izdelek, tudi če ne vedo, kako ga pravilno opisati z besedami. Z vgrajenimi naprednimi orodji za slikovno prepoznavanje lahko prodajalci priporočajo primerne izdelke na podlagi vizualne podobnosti z drugimi izdelki, tudi v primeru, ko nimajo ustreznih tehničnih oznak. Poleg tega so za boljšo oceno prihodnjih nakupnih namenov upoštevane tudi potrošnikove navade in želje na podlagi zgodovine brskanja in preteklih nakupov. Z upoštevanjem potrošnikovih navad in želja ter konteksta širšega skupinskega vedenja lahko trgovec tako poskrbi, da se predlagani izdelki med seboj dopolnjujejo, namesto izključujejo.
»Personalizacija ljudem nudi nakupovalno izkušnjo, kot si jo želijo. Inovacije, ki jih poganja umetna inteligenca, so ključ do vseobsežne in prilagojene izkušnje spletnega nakupovanja,« je dejal Ori Bauer, izvršni direktor podjetja Dynamic Yield by Mastercard. »S tem, ko v Shopping Muse uporabljamo moč generativne umetne inteligence, izpolnjujemo pričakovanja potrošnikov ter ustvarjamo nakupovanje, ki je pametnejše in popolnejše kot kdaj koli.«
V času hitro razvijajočih se trendov in algoritmov globokega učenja se morajo trgovci prilagajati spremenjenemu povpraševanju ter višjim pričakovanjem potrošnikov, če želijo delovati onkraj kratkoročnih trendov. Uporaba tehnologije je za takšno agilnost ključnega pomena. Več kot eden od štirih trgovcev trenutno uporablja rešitve generativne umetne inteligence, dodatnih 13 odstotkov pa načrtuje njihovo uporabo v naslednjem letu[1].
Mastercard je leta 2022 prevzel podjetje Dynamic Yield, šestkratnega vodilnega v raziskavi Gartner® Magic Quadrant™ na področju rešitev za personalizacijo, s čimer je okrepil svojo ponudbo storitev za aktiviranje in zvestobo potrošnikov. Na ta način blagovnim znamkam pomaga zagotavljati učinkovitejše in zaupanja vredne izkušnje prek različnih kanalov. Mastercard v vseh svojih izdelkih in storitvah uporablja najboljša varovala na področju zasebnosti v svojem razredu, skupaj s pristopom, kjer je zasebnost vgrajena že v samo zasnovo, ter z uporabo učinkovitih in odgovornih načel in standardov umetne inteligence.
Več informacij: https://www.dynamicyield.com/shopping-muse/?utm_source=pr&utm_medium=organic&utm_campaign=muse
[1] 2023 Customer Loyalty and Personalization Benchmark Report
