რატომ სჭირდება iGaming-ს პერსონალიზაციის გადახედვა
პერსონალიზაცია ციფრული სათამაშო სტრატეგიის ერთ-ერთ ყველაზე ხშირად გამოყენებად ტერმინად იქცა, თუმცა Jurnii-ს აღმასრულებელი დირექტორის, ფრეიზერ დანკის თქმით, ის ასევე ერთ-ერთი ყველაზე ნაკლებად ზუსტად გაგებული ტერმინია. G3-თან საუბრისას ის ამტკიცებს, რომ ოპერატორები ძალიან ხშირად ისესხებენ პერსონალიზაციის მოდელებს ელექტრონული კომერციიდან და მედიიდან, აზარტული თამაშების ქცევის ჩვეული, განზრახვით განპირობებული ბუნების გათვალისწინების გარეშე, რაც ქმნის ზედმეტ სირთულეს იქ, სადაც სიცხადე და თანმიმდევრულობა ხშირად უკეთეს შედეგებს მოიტანდა.
ფრეიზერ, თქვენ თქვით, რომ პერსონალიზაციაზე ძალიან ზოგადად საუბრობენ. როდესაც ოპერატორები ამბობენ „პერსონალიზაციას“, რას გულისხმობენ ისინი ჩვეულებრივ და რას ურევენ მას?
ვფიქრობ, მნიშვნელოვანია დავიწყოთ იმით, რომ პერსონალიზაცია ციფრული პროდუქტის სტრატეგიის ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი კონცეფციაა და iGaming გამონაკლისი არ არის. კარგად შესრულებული, ის საფუძვლად უდევს მოთამაშის გამოცდილების თითქმის ყველა მნიშვნელოვან ასპექტს, კონტენტის წარმოჩენიდან დაწყებული, მოგზაურობის სტრუქტურირებითა და შეთავაზებების დროულად განაწილებით დამთავრებული.
პრობლემა ის არის, რომ თავად ტერმინი ძალიან ფართო გახდა. ახლა ის გამოიყენება ყველაფრის აღსაწერად, მიზნობრივი ელფოსტიდან და CRM-ის მოგზაურობებიდან დაწყებული, ხელოვნური ინტელექტით მართული რეკომენდაციების სისტემებით, VIP მენეჯმენტითა და პროდუქტის კონფიგურაციით დამთავრებული. როგორც კი ყველაფერი „პერსონალიზაციად“ იქცევა, სიტყვა კარგავს თავის სარგებლიანობას.
აქ სხვადასხვა ტიპის პრობლემებია: კონტენტის პერსონალიზაცია, მომხმარებლის გამოცდილების პერსონალიზაცია, მოგზაურობის პერსონალიზაცია, შეთავაზების პერსონალიზაცია და პროდუქტის კონფიგურაცია. ეს სხვადასხვა პრობლემაა, რომელიც სხვადასხვა მონაცემებს, სხვადასხვა შესაძლებლობებსა და წარმატების სხვადასხვა მეტრიკას მოითხოვს, მაგრამ ინდუსტრია ხშირად მათ ერთ ყოვლისმომცველ კონცეფციაში აერთიანებს.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი საკითხია ის, რომ ოპერატორები ხშირად ცდილობენ მომხმარებლის რეალური მოთხოვნილების არასწორი ინტერპრეტაციის პოვნას. კვლევები აჩვენებს, რომ როდესაც მომხმარებლები ამბობენ, რომ პერსონალიზაცია სურთ, სინამდვილეში ისინი გულისხმობენ შესაბამისობას და უთანხმოების არარსებობას. მათ სურთ სწრაფად და მარტივად მიაღწიონ იმას, რაც სურთ. ისინი ალგორითმულ დახვეწილობას თავისთავად არ ითხოვენ.
სად ხედავთ ყველაზე ხშირად დაშვებულ კატეგორიის შეცდომებს?
ერთ-ერთი ყველაზე დიდი პრობლემაა ექსპლიციტურ და იმპლიციტურ პერსონალიზაციას შორის არსებული დაბნეულობა. ექსპლიციტური პერსონალიზაცია მომხმარებელზეა დამოკიდებული. სწორედ აქ ხდება მოთამაშეების აქტიურად კონფიგურაცია საკუთარი გამოცდილების მიხედვით, იქნება ეს პრეფერენციების, პარამეტრების თუ იმ ტიპის შეტყობინებების მეშვეობით, რომელთა მიღებაც სურთ. იმპლიციტური პერსონალიზაცია სისტემურია. სწორედ აქ ხდება, რომ პლატფორმა ასკვნის, თუ რა შეიძლება სურდეს მოთამაშეს მისი ქცევის საფუძველზე და შესაბამისად ადაპტირდება.
თამაშებში ჩვენ გაცილებით მეტად ვამახვილებთ ყურადღებას იმპლიციტურ მხარეს, ვიდრე ექსპლიციტურს. ეს ნაწილობრივ იმიტომ ხდება, რომ ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების აღზევებამ შექმნა ერთგვარი აჟიოტაჟი იმის გარშემო, თუ რა არის შესაძლებელი. ადამიანებს იზიდავთ ძრავის დახვეწილობა, იმის ნაცვლად, რომ უკან დაიხიონ და იკითხონ, სწორ პრობლემას წყვეტენ თუ არა თავიდანვე.
საინტერესოა, რომ კომპანიები, რომლებიც ყველაზე ხშირად მოჰყავთ იმპლიციტური პერსონალიზაციის მუშაობის დასამტკიცებლად, როგორიცაა Netflix და Spotify, დიდ ინვესტიციას დებენ ექსპლიციტურ სიგნალებში. მომხმარებლები აფასებენ საგნებს, მოსწონთ ან არ მოსწონთ და ქმნიან გემოვნების პროფილებს. სწორედ ეს ექსპლიციტური შეყვანები ხდის იმპლიციტურ სისტემებს უკეთესს. თამაშებში, ჩვენ, როგორც წესი, ამ ეტაპს გამოვტოვებთ. ჩვენ ვიყენებთ მოდელებს ისტორიულ ქცევაზე და ვიმედოვნებთ, რომ ეს საკმარისია ჩართულობის გასაუმჯობესებლად.
მე ნამდვილად არ აღვიქვამ ექსპლიციტურ და იმპლიციტურ სპექტრს. მე მათ ერთი მონეტის ორ მხარეს ვხედავ. საუკეთესო რეკომენდაციის სისტემები გაუმჯობესებულია ექსპლიციტური შეყვანით, მაგრამ ეს არის სფერო, რომელსაც სათამაშო ინდუსტრია ჯერ კიდევ არასაკმარისად იყენებს.
როგორც თქვენ აღნიშნეთ, თამაში ჩვევაა და დროზეა დამოკიდებული. როგორ ზღუდავს ეს რეალობა ფუნდამენტურად ჰიპერპერსონალიზებული გამოცდილების ღირებულებას, როდესაც მოთამაშემ უკვე იცის, რა სურს?
ჩემს მიერ ჩატარებული მრავალი კვლევა, მათ შორის ეთნოგრაფიული სამუშაოები და ფოკუს ჯგუფები, იმავე დასკვნამდე მიგვიყვანს: თამაშის პროცესი გაცილებით უფრო ჩვევად იქცევა, ვიდრე აღმოჩენებზე ორიენტირებული. დაბრუნებული სესიების უმეტესობის დროს მოთამაშე ცდილობს დავალების შესრულებას. მას სურს ბაზარზე მოხვედრა, ფსონის დადება ან უკვე ნაცნობი თამაშის თამაში. ისინი სულაც არ არიან კვლევით განწყობილნი.
ქცევითი მეცნიერება ამ საკითხში ცალსახად საუბრობს. როგორც კი ქცევა ჩვევად იქცევა, მოტივაცია და მსჯელობა დიდწილად ქრება, რადგან ის რუტინად იქცევა. ამგვარად, თუ ადამიანი ყოველ სამშაბათ საღამოს ერთი და იგივე თამაშის სათამაშოდ შედის სისტემაში, რეკომენდაციების ამ მომენტში გამოტანა შესაძლოა მის ფსიქოლოგიას ეწინააღმდეგებოდეს და არა მასთან ერთად.
ეს არ ნიშნავს, რომ პერსონალიზაციას როლი არ აქვს, მაგრამ ეს ნიშნავს, რომ მისი ღირებულება კონცენტრირებულია ძალიან კონკრეტულ სასიცოცხლო ციკლის მომენტებზე. ერთ-ერთი მათგანია ადაპტაცია. მეორე - რეაქტივაცია. ახალი პროდუქტების გამოშვებაც შეიძლება იყოს აქტუალური. თუმცა, ჰიპერპერსონალიზებული გამოცდილების, როგორც მუდმივი ფენის გამოყენება ყველა სესიაზე, კონტექსტის მიუხედავად, არის ის, სადაც ინდუსტრია ხშირად უშვებს შეცდომას.
რა ეტაპზე იწყებს პერსონალიზაცია მომხმარებლისთვის ხელის შეშლას? როგორ გამოიყურება ზედმეტი პერსონალიზაცია ლაივ კაზინოს ან სპორტული ფსონების გარემოში?
ის ხელს მაშინ უშლის გზას, როცა მხარს არ უჭერს მას. მომხმარებელი, რომელიც თამაშის დროს ფსონების დადების ან ლაივ კაზინოს კონტექსტში იმყოფება, როგორც წესი, მაღალი განზრახვით გამოირჩევა და უხერხულობისადმი დაბალი ტოლერანტობით გამოირჩევა. თუ მათ რეკომენდაციების გვერდის ავლა, კონტენტის იერარქიის შეცვლა ან განლაგების შეცვლა მხოლოდ იმისთვის უწევთ, რომ ცნობილ დანიშნულების ადგილამდე მიაღწიონ, თქვენ პროდუქტს უარესს ხდით შესაბამისობის სახელით.
არსებობს UX-ის ძირითადი კონცეფცია, რომელსაც „გზის ძიება“ ეწოდება და რომელიც გულისხმობს ადამიანებს ინტერფეისში ორიენტაციასა და თავდაჯერებულად გადაადგილებაში დახმარებას. მომხმარებლები ნაცნობ ღირსშესანიშნაობებსა და ნიმუშებს ეყრდნობიან. თუ ლობი ყოველი ვიზიტისას იცვლება, ან ნავიგაცია სესიიდან სესიაზე გადადის, ეს ჩვეული მარშრუტები ირღვევა.
ყველაზე უსაფრთხო მოდელი არის სტატიკური სტრუქტურა, რომლის შიგნითაც პერსონალიზებული კონტენტია. ამგვარად, „თქვენთვის რეკომენდებული“ კომპონენტი შეიძლება არსებობდეს ფიქსირებულ ადგილას, ხოლო მასში სათაურები იცვლება. ეს მუშაობს. მაგრამ როდესაც თავად არქიტექტურა იწყებს მოძრაობას, სწორედ მაშინ ხდება პერსონალიზაცია რევოლუციური.
კარგი ანეკდოტია Apple-ისგან, როდესაც მან iPod-ზე shuffle ფუნქცია დანერგა. სისტემა ნამდვილად შემთხვევითი იყო, მაგრამ მომხმარებლები ჩიოდნენ, რომ შემთხვევითი არ ჩანდა, რადგან ერთი და იგივე შემსრულებლის ზედიზედ ორჯერ მოსმენა არასწორად ჩანდა. Apple-ს მოუწია shuffle-ის ნაკლებად შემთხვევითი გახდომა, რათა ის უფრო შემთხვევითი ჩანდეს. ეს სასარგებლო შეხსენებაა იმისა, რომ ალგორითმული ლოგიკა და ადამიანური აღქმა ერთი და იგივე არ არის. პერსონალიზაცია შეიძლება ტექნიკურად სწორი იყოს და პრაქტიკაში მაინც არასასიამოვნო ჩანდეს.
აღმოჩენა ხშირად პლატფორმის გარეთ ხდება და არა მასზე. თუ ასეა, ხომ არ დებენ ოპერატორები ზედმეტ ინვესტიციას ადგილზე პერსონალიზაციაში UX-ის ძირითადი საფუძვლების გამოსწორების ხარჯზე?
ბევრ შემთხვევაში, დიახ. ეს, რა თქმა უნდა, მხოლოდ თამაშებისთვის დამახასიათებელი არ არის. ციფრულ ინდუსტრიებში, შესყიდვის შესახებ ბევრი გადაწყვეტილება და აღმოჩენის მომენტი მომხმარებლის პლატფორმაზე მოსვლამდე ხდება. ეს ხდება კოლეგების, შვილობილი კომპანიების, საძიებო სისტემების, სოციალური ქსელების, ინფლუენსერების და სხვა გარე არხების მეშვეობით.
iGaming-ში ეს ტენდენცია განსაკუთრებით ძლიერია. საიტზე ტრაფიკის დიდი ნაწილი უკვე ჩამოყალიბებული განზრახვით შემოდის. მოთამაშემ უკვე ნახა თამაში, ბაზარი ან ბრენდი სხვაგან და როდესაც ისინი საიტზე მოხვდებიან, მათ უკვე ზოგადად იციან, რა სურთ გააკეთონ - რაც ატრიბუციის პრობლემას ქმნის. საიტზე რეკომენდაციის სისტემებს შეუძლიათ მოითხოვონ დამსახურება ჩართულობისთვის, რომელიც შეიძლება მომხდარიყო მიუხედავად ამისა, უბრალოდ იმიტომ, რომ კონტენტი გამოჩნდა ვიზიტის დროს. ამან შეიძლება გაზარდოს საიტზე პერსონალიზაციის აშკარა ROI. სინამდვილეში, ამ განზრახვის დიდი ნაწილი შეიძლება მთლიანად პლატფორმის გარეთ ჩამოყალიბებულიყო.
ასე რომ, დიახ, მე ვფიქრობ, რომ არსებობს რისკი, რომ ოპერატორები ზედმეტად ინვესტირებენ პერსონალიზაციის ფენებში და არასაკმარისად ინვესტირებენ ფუნდამენტურ ელემენტებში. თუ მომხმარებლის გამოცდილება არ არის ინტუიციური, თუ ნავიგაცია გაუმართავია, თუ ძირითადი მოგზაურობები სუსტია, მაშინ ვერცერთი რეკომენდაციების სისტემა ვერ შეძლებს ამის კომპენსირებას.
პერსონალიზაციის მრავალი სტრატეგია მაღალი ხარისხის ქცევით მონაცემებს გულისხმობს. რამდენად რეალისტურია ეს ვარაუდი ფრაგმენტული მონაცემთა დასტების, მარეგულირებელი შეზღუდვებისა და ბრენდებს შორის სირთულის გათვალისწინებით?
გულწრფელად რომ ვთქვათ, ოპერატორების უმეტესობისთვის ეს ვარაუდი გაცილებით ნაკლებად რეალისტურია, ვიდრე მათი ამბიციები გვთავაზობს. ფრაგმენტაციის პრობლემა სტრუქტურულია. მოთამაშეებს ხშირად აქვთ მრავალი ანგარიში სხვადასხვა ბრენდში, ამიტომ ნებისმიერ ოპერატორს მხოლოდ ნაწილობრივი წარმოდგენა აქვს მომხმარებლის ქცევაზე.
მრავალბრენდიან ჯგუფებშიც კი, ეს სიგნალები ყოველთვის ერთმანეთთან დაკავშირებული არ არის. თუ ერთსა და იმავე ბაზარზე რამდენიმე ბრენდს მართავთ, შესაძლოა ვერ შეძლოთ ამ მონაცემების გაერთიანება ისე, როგორც ეს იდეალურ შემთხვევაში რეკომენდაციების სისტემას მოეთხოვება. რეგიონებს შორის ეს კიდევ უფრო რთულდება, რადგან ერთი და იგივე მოთამაშის პროფილი შეიძლება განსხვავებულად მოიქცეს სხვადასხვა მარეგულირებელი ჩარჩოებისა და ბრენდის სხვადასხვა შეთავაზებების პირობებში.
ამგვარად, მონაცემთა ბაზა ხშირად გაცილებით სუსტია, ვიდრე ხალხი ფიქრობს. დაამატეთ მემკვიდრეობით მიღებული ტექნოლოგიური დასტები, რომლებიც არასდროს შექმნილა რეალურ დროში გააქტიურებისთვის და ცხადი გახდება, რომ ინფრასტრუქტურის პრობლემა ისეთივე მნიშვნელოვანია, როგორც მონაცემთა პრობლემა. მოთამაშის განზრახვის ჭეშმარიტად სრული სურათის შექმნა უკიდურესად რთულია ინდუსტრიაში, სადაც ქცევა დიზაინის მიხედვით ფრაგმენტირებულია.
თქვენი კვლევითი ნაშრომიდან გამომდინარე, სად ამოძრავებს პერსონალიზაცია რეალურად აქცენტს და სად ქმნის ის ძირითადად ხმაურს?
ინდუსტრიაში პერსონალიზაციის ყველაზე ეფექტური ფორმა, ალბათ, VIP მენეჯმენტია. ის ღრმად პერსონალიზებულია, მაგრამ უფრო ადამიანურია, ვიდრე ალგორითმული. კარგი ანგარიშის მენეჯერები იცნობენ თავიანთ მოთამაშეებს, ესმით მათი პრეფერენციები და ურთიერთობენ მათთან ისე, რომ ეს მათ შესაბამისობაში მოჰყვეს. კომერციულად, ეს, ალბათ, თამაშებში პერსონალიზაციის ყველაზე ძლიერი ფორმა იყო.
ირონია იმაში მდგომარეობს, რომ ალგორითმული პერსონალიზაციის ყველაზე მეტად სამიზნე მოთამაშეები არიან, რომლებსაც ის ყველაზე ნაკლებად სჭირდებათ. ყველაზე მაღალი ღირებულების მქონე მოთამაშეები, როგორც წესი, ყველაზე ძლიერი ჩვევებისა და ნავიგაციისთვის ყველაზე მკაფიო თავდაჯერებულობის მქონეები არიან. მათ უკვე იციან, რა უნდათ თამაში და როგორ.
პერსონალიზაციას ნამდვილად შეუძლია ღირებულების დამატება სასიცოცხლო ციკლის იმ მომენტებში, როდესაც განზრახვა ჯერ კიდევ არ არის სრულად ჩამოყალიბებული ან გაუქმებულია. ერთ-ერთი მათგანია ინტეგრაცია. მეორე - რეაქტივაცია. ჯვარედინი გაყიდვები შეიძლება ზოგიერთ კონტექსტში გამოდგეს. ეს ის მომენტებია, როდესაც მოთამაშეები უფრო ღია არიან აღმოჩენებისთვის.
ასევე არსებობს კომერციული საკითხი, რომელიც ხშირად უგულებელყოფილია. რეკომენდაციების სისტემის ოპტიმიზაცია რელევანტურობის მიხედვით არ არის იგივე, რაც ბიზნეს შედეგის ოპტიმიზაცია. შესაძლოა, ერთი სათაური რელევანტურობის მიხედვით ოდნავ მაღალ ქულას იღებდეს, მეორე კი მნიშვნელოვნად მაღალ GGR-ს იძლეოდეს. თუ მოდელი მხოლოდ საკუთარი რელევანტურობის ქულის ოპტიმიზაციას ახდენს, კომერციული შედეგი მეორეხარისხოვანი ხდება. ის თავიდანვე უნდა იყოს სისტემაში გათვალისწინებული.
როგორ უნდა იფიქრონ ოპერატორებმა პერსონალიზაციაზე მომხმარებლის გამოცდილების თანმიმდევრულობასთან მიმართებაში? არის თუ არა მომენტი, როდესაც პერსონალიზაციის გამოცდილება ძირს უთხრის მომხმარებლის ნაცნობობას და ნდობას?
აბსოლუტურად. თანმიმდევრულობა კარგი მომხმარებლის გამოცდილების წინაპირობაა. მომხმარებლები ქმნიან პროდუქტების გონებრივ მოდელებს. ისინი სწავლობენ, სად არის საგნები, როგორ მუშაობს ნაკადები და რას უნდა ელოდონ. სწორედ ეს საშუალებას აძლევს მათ სწრაფად და თავდაჯერებულად იმოძრაონ. თუ პერსონალიზაცია სესიებს შორის არქიტექტურის შეცვლას დაიწყებს, მომხმარებლები ყოველ ჯერზე, როდესაც ბრუნდებიან, ხელახლა სწავლების საფასურს იხდიან. ჩვეული მოთამაშეებისთვის ეს განსაკუთრებით საზიანოა, რადგან ის არღვევს თავდაჯერებულობას და ნაცნობობას, რომელზეც ისინი ეყრდნობიან.
ასე რომ, ჩემი აზრით, სწორი მოდელი სტრუქტურასა და ნავიგაციაში თანმიმდევრულობაა, სადაც პერსონალიზაცია გამოიყენება კონტენტზე და არა არქიტექტურაზე. ეს ინარჩუნებს გამოყენებადობას და ამავდროულად უზრუნველყოფს შესაბამისობას. ამას პრაქტიკული სარგებელიც მოაქვს. თანმიმდევრული მომხმარებლის გამოცდილება უფრო ადვილია შესამოწმებლად, ოპტიმიზაციისთვის და დროთა განმავლობაში მისი გაუმჯობესება. თუ ინტერფეისს ძალიან რადიკალურად ცვლით ერთი სესიიდან მეორეზე, გაცილებით რთული ხდება იმის სანდო ხედვის შექმნა, თუ რა აუმჯობესებს რეალურად მუშაობას.
ხელოვნურმა ინტელექტმა პერსონალიზაციის დანერგვა გაამარტივა, თუმცა არა აუცილებლად უკეთესი. ხომ არ გვემუქრება არასაკმარისი ვარაუდების მასშტაბური ავტომატიზაციის რისკი?
კი, აუცილებლად. ბევრი რეკომენდაციის სისტემა იყენებს ალგორითმებს, რომლებიც სწავლობენ წინა ქცევიდან და შემდეგ აქვეყნებენ ყველაფერს, რაც, როგორც ჩანს, კარგად მუშაობდა. რისკი ის არის, რომ თუ აღმავლობას სათანადოდ არ გაზომავთ, თქვენ ქმნით თვითრეალიზებად ციკლს. კონტენტი ჩნდება იმიტომ, რომ ადრე კარგად მუშაობდა, შემდეგ ის კარგად მუშაობს იმიტომ, რომ გამოჩნდა და ალგორითმი ამას განმარტავს, როგორც იმის დასტურს, რომ მან სწორი გადაწყვეტილება მიიღო. ამ ეტაპზე სისტემა არ სწავლობს აუცილებლად მომხმარებლის ნამდვილ პრეფერენციებს. ის სწავლობს საკუთარ სიგნალს.
ამის მოგვარების ერთ-ერთი გზა უარყოფითი შერჩევაა, სადაც რეკომენდაციების ნაკრებში კონტროლის სახით შეგნებულად შეაქვთ შემთხვევითი კონტენტი. ეს საშუალებას გაძლევთ შეამოწმოთ, ნამდვილად აღემატება თუ არა სავარაუდოდ „რეკომენდებული“ კონტენტი იმას, რასაც მომხმარებლები შეიძლება ისედაც ეწვივნენ. ინტუიციის საწინააღმდეგოდ, შემთხვევითობის დამატებამ შეიძლება გააუმჯობესოს საერთო შესრულება, რადგან ეს ხელს უშლის მოდელის ზედმეტად ვიწრო და ჩაკეტილ გახდომას საკუთარ ვარაუდებში.
უფრო ფართო საკითხი იმაში მდგომარეობს, რომ ხელოვნური ინტელექტი გააძლიერებს სისტემაში უკვე ჩადებული ვარაუდების სისწორეს. თუ პროდუქტის ლოგიკა არასრულია, თუ მონაცემები არასრულია ან თუ ისტორიული ნიმუშები შეცდომაში შემყვანია, მაშინ ხელოვნური ინტელექტი უბრალოდ უფრო სწრაფად მოაგვარებს ამ პრობლემებს.
ოპერატორს ნულიდან დაწყების რჩევას რომ მისცეთ, რას ურჩევდით, რომ პირველ რიგში სწორად გააკეთოს, სანამ გაფართოებულ პერსონალიზაციის ფენებზე იფიქრებდა?
საფუძვლების გამოსწორება. ეს იქნებოდა პირველი შეტყობინება. თუ დეპოზიტის შეცდომები არ არის მკაფიოდ დამუშავებული, თუ მობილურზე ნავიგაცია გაფუჭდება, თუ მოთამაშე დააწკაპუნებს რეკლამაზე და არასწორ ადგილას მოხვდება, თუ KYC-ის გზა ზედმეტ ხახუნს ქმნის, ეს არის პრობლემები, რომლებიც პირველ რიგში უნდა გადაიჭრას. მათ თითქმის ყოველთვის უფრო მაღალი ROI ექნებათ, ვიდრე გაფართოებული რეკომენდაციების ფენას.
მეორე საკითხია მონაცემთა ჰიგიენა. გაიგეთ, რა მონაცემები გაქვთ სინამდვილეში, რა ხარისხისაა ისინი, სად არის ხარვეზები და არის თუ არა ისინი ნამდვილად გამოსადეგი იმ ტიპის მოდელირებისთვის, რომლის განხორციელებაც გსურთ. ეს ნიშნავს არა მხოლოდ პლატფორმაზე ქცევის გათვალისწინებას, არამედ იმ გარე ცვლადების გათვალისწინებასაც, რომლებიც შეიძლება მნიშვნელოვანი იყოს, იქნება ეს დემოგრაფიული მონაცემები, ღონისძიებების კალენდრები თუ სხვა კონტექსტური სიგნალები.
და მესამე, იყავით ძალიან ზუსტი იმასთან დაკავშირებით, თუ რას ცდილობთ პერსონალიზებას. კონტენტი, მომხმარებლის გამოცდილება, შეთავაზებები და მოგზაურობები სხვადასხვა გამოწვევაა სხვადასხვა მიზნებით. თუ მათ ყველა ერთ ინიციატივად განიხილავთ, საბოლოოდ რესურსებს ძალიან არასაკმარისად გაანაწილებთ და ვერცერთ მათგანს სათანადოდ ვერ გადაჭრით.
მომავალში, თქვენი აზრით, ინდუსტრია საერთოდ შეწყვეტს „პერსონალიზაციის“, როგორც მთავარი კონცეფციის გამოყენებას? თუ ასეა, რა ჩაანაცვლებს მას უფრო გულწრფელ ჩარჩოდ?
არა მგონია, რომ ის პერსონალიზაციისგან გადაინაცვლებს. თუ რამეა, ვფიქრობ, რომ ის კიდევ უფრო ცენტრალურ ადგილს დაიკავებს. რაც იცვლება, არის ის ფენა, რომელზეც პერსონალიზაცია ხდება.
დღეს პერსონალიზაცია ძირითადად აგებულია ისტორიულ ქცევით მონაცემებზე, სეგმენტაციასა და შედარებით სტატიკურ ინტერფეისებში განთავსებულ შედეგებზე. მოთამაშე მას აღიქვამს, როგორც ოდნავ უკეთეს პროდუქტს და არა როგორც ცალკე ფენას.
ხელოვნური ინტელექტისა და სამართლის მაგისტრის პროგრამებმა შესაძლოა თავად ინტერფეისი შეცვალონ. დროთა განმავლობაში, ვფიქრობ, „პროდუქტსა“ და „პროდუქტის პერსონალიზებულ ვერსიას“ შორის განსხვავება ქრება. სტატიკურ საიტზე ნავიგაციისა და რეკომენდაციების მიღების ნაცვლად, მომხმარებლები შესაძლოა სულ უფრო ხშირად ურთიერთობდნენ უფრო სასაუბრო, მიზანმიმართულ ინტერფეისებთან, რომლებიც რეალურ დროში რეაგირებენ იმაზე, რასაც ისინი ცდილობენ.
რამდენად სწრაფად მოხდება ეს, ძნელი სათქმელია, განსაკუთრებით რეგულაციების, კონფიდენციალურობისა და კომერციული რეალობის გათვალისწინებით, რომ ზოგიერთი ბიზნესი უკვე უკან იხევს გარკვეული LLM ინტეგრაციებისგან. თუმცა, მიმართულებით, მე ვფიქრობ, რომ საქმე სწორედ ამისკენ მიდის. პერსონალიზაცია ამ სამყაროში არ ქრება. ის უბრალოდ განუყოფელი ხდება თავად ინტერფეისისგან.
