SAP, yapay zekâ ile kişiselleştirme için ticaret verilerini uyumlu hale getiriyor.
Özet
Birçok kurumsal şirket, altyapı yetersizlikleri ve kopuk veri depoları nedeniyle müşteri deneyimini kişiselleştirmede başarısız olmaktadır. SAP, bu teknik kısıtlamaları aşmak ve operasyonel yapay zeka entegrasyonunu sağlamak için "Gelişmiş Başarı Planı" adlı yeni bir stratejik çözüm geliştirmiştir. Bu yaklaşım, başarılı bir kişiselleştirme için verilerin birleştirilmesi, akıllı karar süreçleri ve tutarlı teslimat katmanlarının birbirine bağlanması gerektiğini vurgular. Sonuç olarak, gerçek zamanlı ve birleşik müşteri profilleri oluşturmak, yapay zeka modellerinin doğru çalışması ve hedeflenen etkileşimlerin sunulması için temel mimari gereklilik olarak öne çıkmaktadır.
SAP, operasyonel yapay zeka kişiselleştirmesini yürütme katmanında mümkün kılmak için parçalı ticaret veri yapılarını hizalar.
Kurumsal liderlik, müşteri gereksinimlerini öngörmek ve dijital temas noktalarında anlamlı etkileşimler sunmak için rutin olarak hedefler belirler. Ancak, bu işletmelerin içinde çalışan mevcut altyapı, gereken hacimde sistematik yürütmeyi desteklemekte başarısız olmaktadır.
Öneri motorları, altta yatan davranışsal veriler izole kaldığı için genel ürün listeleri görüntüler. Pazarlama departmanları, bireysel kullanıcı alışkanlıklarına uyum sağlamak yerine katı takvim programlarına dayalı e-posta iletişimleri gönderir. Kurumsal sadakat programları, daha geniş ilişki metriklerini göz ardı ederek ödülleri tamamen finansal işlemlere dayalı olarak verir.
Teknik hırs mevcuttur, ancak temel mimari eksik kalmıştır. Temiz veriler bağlantısı kesilmiş depolarda bulunur. Yapay zeka yetenekleri teknoloji yığını içinde atıl durumdadır. Organizasyonlar, sürekli denemeler yürütmek için gereken operasyonel disiplinden yoksundur. SAP, bu uygulama hatalarını çözmek için SAP Müşteri Deneyimi çözümlerine yönelik 'Gelişmiş Başarı Planı'nı tasarladı.
Üç katmanlı gelişmiş yapay zeka kişiselleştirmesi
Sistem mimarları, standart yapılandırma anahtarları aracılığıyla gelişmiş kişiselleştirmeyi etkinleştiremez. Kurumsal uygulamalar; veri, karar verme ve teslimat olmak üzere birbirine bağlı üç operasyonel katman üzerinde sistematik bir yapılandırma gerektirir.
Veri, gerekli temel mimari görevi görür. Kurumsal sistemler, katı rıza bilincini korurken birleşik, gerçek zamanlı müşteri profillerini bir araya getirmelidir. Bu profiller; tamamlanmış ticaret işlemleri, geçmiş etkileşim kayıtları, aktif tarama davranışı, müşteri hizmetleri biletleri ve devam eden sadakat aktivitelerinden gelen bilgileri konsolide eder. Yapay zeka modellerinin çalışması için bu eksiksiz davranışsal veri noktalarına ihtiyacı vardır; bu toplu veriler olmadan algoritmalar hatalı girdilerle çalışır.
Karar verme katmanı, bu davranışsal veri noktalarını yürütülebilir direktiflere dönüştürür. Yapay zeka algoritmaları, görüntülenecek bir sonraki en iyi ürünü belirlemek, sunulacak tam promosyon teklifini seçmek ve iletişimi başlatmak için en hassas anı hesaplamak amacıyla gelen veri akışlarını değerlendirir. Bu katman, titiz yönetim çerçeveleri gerektirir. Sistem yöneticileri, otomatik algoritmanın çıktıyı ne zaman kontrol edeceğini ve insan operatörlerin makine mantığını ne zaman geçersiz kılacağını belirleyen operasyonel parametreleri tanımlamalıdır.
Teslimat katmanı, kişiselleştirilmiş deneyimi yürütür ve müşteriye sunar. Sistem; bu özel etkileşimleri dijital mağaza aracılığıyla, doğrudan e-posta gelen kutularına, mobil anlık bildirimler yoluyla ve sadakat programı arayüzleri üzerinden iletir. Kurumsal mimari, giden iletişimin müşterinin canlı bağlamıyla eşleşmesini sağlamak için bu kanallar arasında hassas bir orkestrasyon gerektirir.
Gelişmiş Başarı Planı, uzman teknik personeli konuşlandırarak bu üç katmanı aynı anda hedefler.