Bij cross-selling en upselling is er slechts één basisregel: je product- en dienstaanbevelingen moeten relevant zijn voor je klant. Zijn ze dan niet kan dat je klantenrelatie flink beschadigen. Maar de juiste aanbevelingen doen, die relevant zijn aan de juiste klant en op het juiste moment is geen sinecure. Artificiële intelligentie kan je hier wel een handje helpen!
Wat zijn aanbevelingsalgoritmen?
Een aanbevelingsalgoritme is een techniek of model om gepersonaliseerde aanbevelingen te generen voor producten, diensten of inhoud. Dat kan zich baseren op het gedrag, de voorkeuren of de kenmerken van de gebruikers.
Zo’n aanbevelingsalgoritmen zet je in om de gebruikservaring te verbeteren, de betrokkenheid van gebruikers te vergroten en je verkoop te stimuleren. Op die manier moedig je klanten aan om relevante items te kopen.
Ze maken gebruik van gegevensanalyse en machine learning technieken om te voorspellen welke items het meest relevant zullen zijn.
AI en Machine Learning in product- en dienstaanbevelingen
De integratie van Artificiële Intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) bij aanbevelingsalgoritmen heeft een aanzienlijke impact gehad op de nauwkeurigheid en personalisatie van aanbevelingen. Er zijn verschillende manier waarop AI en ML kunnen helpen bij aanbevelingen van producten en diensten:
Gegevensverwerking en -analyse
Effectieve product- en dienstaanbevelingen beginnen met het verzamelen en verwerken van enorme hoeveelheden gegevens. AI en ML kunnen helpen bij het verwerken van zo’n grote hoeveelheid gebruikersgegevens, zoals aankoopgeschiedenis, klikgedrag, zoekopdrachten, … Dankzij AI en ML kan je patronen en trends identificeren die anders moeilijk te detecteren zijn, wat dan weer helpt om het gedrag en voorkeuren van klanten te begrijpen.
Collaborative filtering met AI
Collaborative filtering is een van de meest gebruikte technieken om aanbevelingen te doen. AI-algoritmes kan je gebruiken om patronen en verborgen relaties tussen gebruikers en items te identificeren, wat kan leiden tot meer accurate aanbevelingen. Door collaborative filtering voorspel je welke producten klanten waarschijnlijk zullen waarderen op basis van vergelijkbaar gedrag van andere gebruikers.
Content-based filtering en Natural Language Processing
Content-based filtering maakt gebruik van kenmerken en eigenschappen van producten om aanbevelingen te doen. Machine Learning, in combinatie met Natural Language Processing (NLP), stelt systemen in staat om de inhoud van producten en diensten te begrijpen en te analyseren, zoals beschrijvingen, recensies en aanbevelingen. Hierdoor kan een aanbevelingssysteem nauwkeurige suggesties doen op basis van de inhoud die overeenkomt met interesses van klanten.
Personalisatie en contextuele inzichten
AI en ML bieden de mogelijkheid om product- en dienstaanbevelingen te personaliseren op basis van individuele gebruikersprofielen. Door contextuele inzichten te gebruiken zoals het tijdstip van de dag, de locatie van de gebruiker, recente zoekopdrachten en historische interacties kunnen ze aanbevelingen nog nauwkeuriger maken.
Real-time aanbevelingen
ML-modellen kunnen in real-time worden ingezet om gebruikersinteracties direct te analyseren en onmiddellijk relevante aanbevelingen te doen. Deze systemen kunnen continu nieuwe gegevens verwerken en onmiddellijk aanbevelingen doen terwijl klanten door een website bladeren of een app gebruiken.
Het is duidelijk dat zowel AI als ML de manier waarop bedrijven product- en dienstaanbevelingen doen revolutionair hebben veranderd. Je kan klantgedrag nog beter begrijpen, je aanbevelingen kunnen nog meer gepersonaliseerd en meer relevant zijn, en je kan je gehele klantervaring verbeteren.
