Hiperpersonalizacja to lepsze rozumienie klienta

Natrętne reklamy czy komunikaty marketingowe nieprzystające do potrzeb frustrują kupujących. Z badania przeprowadzonego przez HubSpot wynika, że aż 72 proc. konsumentów negatywnie ocenia powtarzające się reklamy, które z pozoru są dostosowane do konkretnej osoby. Przykładowo klient chce kupić kosiarkę do trawy. Przegląda informacje w internecie, w końcu znajduje produkt spełniający jego kryteria, kupuje i… przez najbliższe tygodnie niemal wszędzie widzi reklamy kosiarek. Kto nie zna tego bólu? Stąd potrzeba wprowadzenia inteligentnej hiperpersonalizacji. Z jednej strony ma ona generować ofertę dopasowaną do potrzeb konkretnego klienta, najlepiej, zanim jeszcze taka potrzeba zaistnieje. Po drugie, ma być maksymalnie przyjazna, nieinwazyjna i niefrustrująca. Czy da się to osiągnąć?

PKO Bank Polski inwestuje w AI

Tak, ale korzystając z nowoczesnych technologii, czyli m.in. sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Kilka tygodni temu największy polski bank – PKO Bank Polski – zaimplementował zaawansowane algorytmy ML, by lepiej rozpoznawać potrzeby swoich klientów.

– Bankowość przyszłości to bankowość internetowa i mobilna dopasowana do potrzeb każdego użytkownika. Personalizacja wspierana przez zaawansowane algorytmy machine learning otwiera zupełnie nowe możliwości dopasowania oferty i komunikacji z klientem. W PKO Banku Polskim zrobiliśmy kolejny krok w tę stronę. Obecnie już połowa użytkowników strony internetowej banku ma kontakt z treściami personalizowanymi na podstawie analizy danych. Połączenie AI i wiedzy o kliencie pozwoli nam zapewnić im zupełnie nowe, indywidualne doświadczenie zakupowe – mówi Marcin Bednarski, dyrektor Departamentu Analityki Danych PKO Bank Polski.

Krok w przyszłość

Zaawansowane algorytmy potrafią ocenić klienta i jego potrzeby. Jak to robią? To naturalnie ściśle chroniona tajemnica, ale przedstawiciele banku zapewniają, że ich system spełnia wyśrubowane kryteria hiperpersonalizacji. Przykładowo potrafi zidentyfikować klienta, któremu np. kończy się polisa OC, i zaproponować nowe ubezpieczenie. Rozwiązanie technologiczne zastosowane na stronie głównej pkobp.pl nie tylko decyduje o doborze produktu, którym klient może być w danym momencie zainteresowany, ale również dba, by te same reklamy nie pokazywały się zbyt często. System dobiera treści, analizując historię aktywności klienta. To, jakie informacje wyświetlić, wynika z zaawansowanych modeli ML. Rozwiązanie automatycznie skaluje się do wielkości ruchu na stronie. W efekcie cała analiza odbywa się w czasie niezauważalnym dla klienta. – Fundamentem do szerokiego wykorzystywania technologii są dla nas usługi chmurowe. Zbudowaliśmy kompetencje, które pozwalają nam realizować najbardziej innowacyjne projekty. Dzięki dostępnym w chmurze rozwiązaniom z obszaru przetwarzania danych i sztucznej inteligencji byliśmy w stanie przygotować aplikację, która błyskawicznie identyfikuje użytkownika strony www, pobiera wszystkie dostępne o nim dane i generuje rekomendacje ofert – wyjaśnia Piotr Krawczyk, dyrektor Pionu Rozwoju i Utrzymania Aplikacji PKO Banku Polskiego.

Przedstawiciele PKO Banku Polskiego zapewniają, że to dopiero pierwszy etap rozwoju hiperpersonalizacji. Możliwości są ogromne – chociażby uwzględnienie zindywidualizowanego przekazu reklamowego w różnych miejscach (nie tylko na stronach banku). Do wykorzystania także, by sprawniej obsługiwać konkretnych klientów (nie tylko zgodnie z jego potrzebami, ale także pod kątem, czy jest to klient biznesowy, czy indywidualny). To także zaawansowane systemy lojalnościowe, czyli punkt szczególnie kluczowy w obszarze finansów.