كيف يساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثات العلامات التجارية على تجاوز ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالأطراف الثالثة

مع زيادة التغييرات التنظيمية والصناعية من قبل شركات التكنولوجيا الكبيرة ، تحتاج العلامات التجارية من جميع الأحجام إلى إعادة تقييم ممارسات البيانات الخاصة بها. يناقش كريستيان وارد ، كبير مسؤولي البيانات في Yext ، كيف أن التطورات في الذكاء الاصطناعي للمحادثة ومعالجة اللغة الطبيعية تتيح إجراء محادثة قائمة على الموافقة بين العلامات التجارية والمستهلكين ، مما يوفر تجربة شخصية للعملاء على نطاق واسع.

نحن نقف في لحظة حاسمة للعلامات التجارية وهي تتطلع إلى مستقبل استراتيجيات بيانات المستهلك. مع وجود قوانين مختلفة بين الولايات ، ومقترحات متعددة لإطار تنظيمي وطني في الولايات المتحدة ، وقوانين دولية مختلفة ، بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات ، فإن إرشادات حوكمة البيانات التي يجب على العلامات التجارية اتباعها غير متسقة – ويمكن أن تكون مكلفة إذا خالفت القواعد. .

يبتعد عمالقة التكنولوجيا ببطء ولكن بثبات عن بعض الممارسات المشبوهة التي تحكم وجهة الإنترنت لسنوات. تحديث iOS 14.5 من Apple أعاقت بشدة ستؤدي إمكانيات تتبع Meta والإزالة المقترحة من Google لملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية بحلول عام 2024 إلى جعل هذه المعرفات عديمة الفائدة عبر متصفحات Chrome ، وتجعل Chrome يتماشى مع المتصفحات الأخرى مثل Safari التي تجاوزت ملفات تعريف الارتباط بالفعل.

أنظر أيضا: من البيانات الأولية إلى نماذج ML: السحر وراء هندسة الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

لا يهم ما إذا كان التغيير سيأتي في عام 2022 أو 2024 أو 2026: يجب أن يُنظر إلى الاعتماد المنخفض على ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية على أنه إيجابي للعلامات التجارية في مجال الأعمال التي تتمتع بتجربة عملاء أفضل.

من خلال التركيز على المحادثات مع العملاء من خلال ذكاء اصطناعي محادثة أكثر قوة ، يمكن للعلامات التجارية تقديم تجربة عملاء أفضل مع احترام خصوصية المستهلك.

ارفض الشراهة في البيانات

بسبب الاستخدام المتزايد لمجموعات بيانات ملفات تعريف الارتباط ومصادر الطرف الثالث الأخرى ، أصبحت العلامات التجارية معتادة على امتلاك آلاف نقاط البيانات لكل مستهلك يدخل مداره.

ولكن بالنسبة لجميع البيانات الموجودة في منصات بيانات المستهلك ، فإن معظمها غير مستخدم (أو قابل للاستخدام). قد يكون لدى العلامات التجارية 12000 نقطة بيانات على مستهلك فردي ، ولكن اسأل أي مدير تسويق وسيخبرك أنهم يستخدمون بشكل روتيني فقط 10-15 من نقاط الخط الأعلى هذه: الموقع ، والعمر ، وآخر منتج تم شراؤه ، أو حتى مقالة سابقة تمت قراءتها .

هذه الممارسة للشراهة في البيانات تضر أكثر مما تنفع. كل هذه المعلومات لا تفعل شيئًا سوى سد شرايين جهود التسويق الفعالة. ومع تزايد لوائح الخصوصية ، وتقليص البيانات ، والتفويض الأوسع لتخزين بيانات أقل بدلاً من بيانات أكثر ، في نهاية المطاف ، يمكن أن يؤدي هذا الشره إلى خلق مسؤولية كبيرة للعلامات التجارية في المستقبل.

تنتج الشراهة في البيانات مباشرة من الممارسات الرقمية الحالية حيث تقدم العلامات التجارية مونولوج بدلاً من المشاركة الحقيقية. محادثة مع العملاء. من خلال جمع أكبر قدر ممكن من البيانات عن المستهلكين ، قامت العلامات التجارية ببناء مجموعات البيانات الخاصة بها بهدف متابعة العملاء بدلاً من إشراكهم.

يعرض المسوقون رسالتهم ويتتبعون كيف يتفاعل المستخدمون مع هذه الرسالة ويتفاعلون معها. إنهم يخزنون تلك البيانات ويحاولون العودة إلى ذلك المستهلك في تاريخ مستقبلي. يقود هذا العلم غير الدقيق العلامات التجارية إلى استهداف المستهلك خارجيًا بعد النقر بطريق الخطأ على إعلان واحد للحصول على كيس نوم. تخلق هذه الظروف تجربة مستخدم سيئة ولا تفعل شيئًا لبناء علاقة طويلة الأمد مع العلامة التجارية.

من ناحية أخرى ، فإن النهج القائم على المحادثة يبني جهود التسويق على بيانات من المستهلك مباشرة من خلال استعلامات البحث والذكاء الاصطناعي للمحادثة ، بموافقة مضمنة.

إجراء محادثة مع المستهلكين

قد يبدو هذا أساسيًا ، لكن ما هي “البيانات”؟ تترجم جذورها اللاتينية تقريبًا إلى “مادة معينة”. بمعنى آخر ، البيانات الحقيقية هي المعلومات التي يقدمها المستهلكون بحرية ، ولا يتم جمعها دون علمهم أو موافقتهم أو سيطرتهم.

لسوء الحظ ، ترى معظم العلامات التجارية البيانات على أنها شيء يجب أخذه واستغلاله. لكن في المحادثة ، يتم إعطاء شيء ما ، ويتم رد شيء ما. يتطلب تحديد سياق هذه المحادثة استنادًا إلى البيانات اتباع نموذج تبادل القيمة الصفري لكيفية عرض العلامات التجارية لبيانات المستهلك.

بينما تتمتع Google بقدرة مذهلة على تتبع البيانات ، فإن معظم معرفتها هي في الواقع بيانات قدمها المستهلكون مجانًا في شريط البحث الخاص بهم. إنها تقدم مثالًا رائعًا لكيفية بدء استعلامات البحث محادثة. بدلاً من ذلك ، تملأ معظم العلامات التجارية والشركات مونولوجها بالمحتوى والنوافذ المنبثقة وألف قائمة منسدلة.

بشكل عام ، المحادثة هي تبادل قيم: يتم تحسين تجربة البحث من خلال البيانات التي يوفرها المستهلك. في هذا التبادل ، يمكن للعلامات التجارية تخصيص الردود وتخصيصها بدقة لمساعدة المستهلكين في طريقهم للاكتشاف والشراء. تذكر أن هذه “رحلة عميل” وليست “رحلة علامة تجارية”.

مع التقدم المستمر في الذكاء الاصطناعي للمحادثات ، أصبح لدى العلامات التجارية من جميع الأحجام الآن القدرة على الانخراط في محادثات مع المستهلكين بما يتجاوز قواعد بيانات الجهات الخارجية التي تنتهك الموافقة.

إعطاء الإجابات الصحيحة للأسئلة الصحيحة

بالنظر إلى الفرصة ، سيخبر المستهلكون العلامة التجارية بما يريدون. من واجب العلامة التجارية تقديم الإجابة الصحيحة على هذه الأسئلة. عندما تكون الإجابات محددة مثل السؤال ، فإن العلامة التجارية لم تنشئ محادثة تفاعلية مع العميل فحسب ، بل قدمت أيضًا التخصيص وفقًا لشروط المستهلك.

يُعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة ومعالجة اللغة الطبيعية والرسوم البيانية المعرفية أدوات أساسية للعلامات التجارية لتمكين هذه المحادثة. هم أيضًا في قلب العديد من العلامات التجارية الناجحة ، بما في ذلك Amazon و Google.

إذا كنت مستهلكًا تذهب إلى متجر لبيع الملابس بالتجزئة وتبحث عن سترة شتوية ، فإن إجراء بحث بسيط عن “سترة شتوية” قد تحصل أو لا تحصل على النتائج التي تريدها. لا ينشئ تصنيف موقع الويب الروابط التي تحتاجها كمستهلك. ضمن أسماء المنتجات وأوصافها ، قد يستبعد المصطلح “سترة” منتجًا يسمى “معطف”.

تعمل الرسوم البيانية المعرفية على هيكلة البيانات حول لغة المحادثة. كلما كان المستهلك أكثر تحديدًا في بحث موقع الويب ، كانت النتائج أفضل.

بدلاً من البحث عن “سترة شتوية” ، قد يبحث المستهلك عن “سترة شتوية نسائية للتنزه تحت المطر”. من خلال هيكلة معلومات المنتج والتطبيقات والميزات والتفاصيل الخاصة بموقع الويب في رسم بياني معرفي ، يمكن للمستهلكين تقديم نتائج أكثر دقة من خلال تزويدهم بما يبحثون عنه بالضبط.

لا يقصر هذا النهج المسافة بين إعجاب المستهلك بعلامة تجارية وامتلاكها فحسب ، بل إنه يعمل أيضًا ضمن حدود اللغة الطبيعية ، وكلها لا تعتمد على البيانات التي تم جمعها خلسةً خارج نطاق موافقة المستهلك.

أنظر أيضا: كيف تستخدم المرافق الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي لمكافحة حرائق الغابات

الشعور بالراحة عند التحدث إلى الآلات

مع ظهور البحث الصوتي والمساعدين الافتراضيين ومحركات البحث ذات الجودة الأفضل ، من الصعب تخيل مستقبل نتحدث فيه مع الأجهزة. أقل. إن دمج البحث في موقع ويب يستفيد من الذكاء الاصطناعي للمحادثة ومعالجة اللغة الطبيعية يمنح المستهلكين منصة لسؤالهم عما يريدون.

مع بدء العلامات التجارية في البناء نحو مستقبل لا تتوفر فيه كميات كبيرة من البيانات بسهولة ، سيكون بناء علاقة المستهلك حول محادثة أمرًا أساسيًا لتقديم تجربة رائعة. .

من المهم أن تحصل على الإجابات الصحيحة عندما يأتي عملاؤك إليك بأسئلتهم العديدة.

كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة لتحسين تجربة العميل؟ شارك معنا فيسبوكو تويترو ينكدين.

المزيد عن الذكاء الاصطناعي