KI

Helt siden oppstarten av Dynamic Yield har KI vært en hjørnestein i produktet vårt. Vi ser på det som et verktøy som setter kundene våre i stand til å omsette komplekse forbrukeratferdsmønstre til handlingsrettet innsikt, og avdekke underliggende motivasjoner, hensikter og, til en viss grad, til og med følelser.

Hos Dynamic Yield leverer vi en omfattende pakke med løsninger for personaliserings-KI som styrker merkevarer helhetlig på tvers av fire nøkkeldimensjoner:

1. Innsikt: Bruk prediktiv målretting til å generere raske, nøyaktige data for informert beslutningstaking, og avdekk ytterligere målrettingsalternativer for å oppnå størst mulig inntektsøkning for hver kampanje.
2. Kreativt: Bruk Copywriter og Stability.ai til å akselerere kreative prosesser for ulike målgrupper, skap reklametekster og fantastiske visuelle effekter på få sekunder med KI, og slipp løs ditt kreative geni med minimal innsats.
3. Beslutningsstøtte: Lås opp banebrytende maskinlæringsprognoser i stor skala med AdaptML, og forutsi kundenes neste beste interesser, tilhørighet og produkter for å oppnå enestående presisjon i personalisering.
4. Samtale: Simuler naturlige opplevelser i butikk med personlige anbefalinger med Shopping Muse.

Experience OS er kanalagnostisk og AI er innebygd i hele systemet, noe som gjør AI-aktivering sømløs på tvers av kanaler og kontaktpunkter.

For eksempel kan et merke vise visuelt lignende varer ved hjelp av vår VisualML-algoritme på tvers av utløste e-poster, nettet og appen. I tillegg kan vår KI-beslutningsmotor utvides utover Experience OS; et merke kan dele våre KI-forbedrede tilhørighetsprofiler med en hvilken som helst ekstern plattform eller et endepunkt via API. Til slutt kan Shopping Muse startes fra et hvilket som helst sted på nettsiden din, som et chatikon, som en widget eller til og med i navigasjonsfeltet som et supplement til søk.

AdaptML ligger i kjernen av systemet vårt for å automatisere beslutningstaking og intensivere personaliseringen i Experience OS. Den inneholder:

NextML: Selvtreffende NLP-modeller for å forutsi og anbefale det neste relevante produktet. Utnytt NextML til å gjenvinne oppmerksomheten til distrahert brukere ved å forutsi deres neste beste produkt, skape en «fortsett der du slapp»-opplevelse med mer relevante anbefalinger for tilbakevendende besøkende, eller anbefale mer relevante produkter i utløste meldinger til de som har forlatt handlekurven.

AffinityML: Rekurrente nevrale nettverk for å forbedre hver brukers affinitetsprofil med predikert hensikt. Utnytt AffinityML til å identifisere engangskjøp og anbefale komplementære varer som deler lignende egenskaper, finn de mest relevante varene for hver enkelt kunde på tvers av kategorier, og få kunder til å komme tilbake etter at de har fullført et kjøp, med svært skreddersydde og prediktive affinitetsbaserte anbefalinger.

VisualML: Vision Transformer-modeller for å identifisere og anbefale visuelt lignende produkter. Utnytt VisualML til å anbefale visuelt lignende varer på produktsider for utsolgte varer, hjelpe brukere med å finne lignende varer på en kategoriside, eller anbefale visuelt lignende varer som kan passe bedre enn en vare som ble igjen i en brukers handlekurv.

Du kan lære mer om AdaptML her.

Shopping Muse skiller seg ut fra praktisk talt alle andre samtaleboter på markedet. Anbefalingsalgoritmen bak Shopping Muse utnytter flere komponenter i Dynamic Yields markedsledende maskinlæringsmotor, inkludert visuell likhet og ML-drevet affinitet. I tillegg brukes all konseptuell og atferdsmessig data som Dynamic Yield samler inn (både i økten og historisk, basert på kundeprofilen), i sanntid for å sikre at Shopping Muse anbefaler de mest relevante og engasjerende produktene for hver enkelt bruker. Finn ut mer om Shopping Muse her.

For Dynamic Yield er ansvarlig personalisering ikke bare en filosofi, men kjernerammen og det teknologiske fundamentet som ligger til grunn for Experience OS, og som setter personvern og databeskyttelse i høysetet for alt vi gjør. Finn ut mer om ansvarlig personalisering hos Dynamic Yield her.

Ja, vi vil gjerne ta en prat. Du kan kontakte oss her.