В продължение на десетилетия стандартът за адаптация на потребителите е бил линейна, универсална продуктова обиколка. Всеки нов потребител, независимо от неговата роля, технически умения или крайна цел, е бил принуден да следва един и същ твърд път. Показвани са му едни и същи функции в един и същ ред, което води до разочароващо и често неподходящо първо изживяване.
Този традиционен подход е фундаментално погрешен поради няколко причини:
- Когнитивно претоварване: Бомбардирането на нов потребител с всяка функция, която предлага вашият продукт, е най-бързият начин да предизвикате объркване и безпокойство. Не е нужно да знаят всичко наведнъж; трябва да знаят какво им помага да решат непосредствения си проблем.
- Пренебрегване на намерението на потребителя: Маркетинг мениджър, който се регистрира за инструмент за управление на проекти, има коренно различни нужди от софтуерен разработчик. Маркетологът трябва да се запознае с функциите за проследяване и отчитане на кампании, докато разработчикът търси табла за спринт и интеграции с хранилища. Общата обиколка не е от полза за нито едното, нито за другото.
- Моментът „Аха!“ се губи: Моментът „Аха!“ – този магически момент, в който потребителят наистина разбира стойността на вашия продукт – е уникален за всеки човек. Общият процес на адаптация е опит на тъмно с надеждата да се натъкнете на този момент. В повечето случаи той пропуска целта напълно и потребителят се отказва, преди изобщо да изпита истинската сила на продукта.
Последиците за бизнеса са сериозни: ниски нива на активиране на потребители, висок отлив в ранен етап и пропилени разходи за привличане на клиенти. Вие сте свършили трудната работа, за да ги накарате да се регистрират; един общ процес на адаптация е като да не успеете да изпуснете топката на линията на един ярд.
Влезте в персонализираното внедряване с изкуствен интелект: Новият стандарт
Представете си едно адаптивно преживяване, което не е толкова строго ръководство, колкото разговор с експертен гид. Гид, който вече знае какво се опитвате да постигнете и ви показва най-бързия път до там. Това е обещанието на... персонализирано внедряване с изкуствен интелект система.
В основата си, персонализираното с изкуствен интелект внедряване използва алгоритми за машинно обучение, за да персонализира динамично първото стартиране за всеки отделен потребител в реално време. То преминава отвъд простото сегментиране (напр. „потребители от големи компании“) към хиперконтекстуално разбиране на нуждите и поведението на потребителя.
Как работи? Това е сложен процес, който обикновено включва три етапа:
- Поглъщане на данни: Моделът с изкуствен интелект събира данни от множество източници. Това включва изрични данни, предоставени по време на регистрацията (длъжност, размер на компанията, индустрия) и, което е по-важно, имплицитни поведенчески данни (от коя целева страница са дошли, върху кои функции са кликнали първо, къде се е задържал курсорът на мишката).
- Интелигентен анализ: Алгоритмите за машинно обучение анализират тези данни, за да предскажат намеренията на потребителите. Техники като клъстеризацията могат да групират потребителите в динамични „микро-персонажи“ въз основа на поведение, докато предсказващите модели могат да прогнозират кои функции ще предоставят най-непосредствена стойност на конкретен потребител.
- Динамична адаптация: Въз основа на анализа, процесът на адаптация се променя в реално време. Системата може да пренареди контролен списък, да маркира различна функция, да задейства контекстуална подсказка или дори да изпрати имейл с подходящо видео уроци в перфектно време.
Не става въпрос просто за вмъкване на собственото име на потребителя в приветствено съобщение. Става въпрос за фундаментално преструктуриране на първоначалното пътуване на потребителя, за да бъде възможно най-ефективно и ценно.
Ключови компоненти на ефективна персонализирана стратегия за адаптация, базирана на изкуствен интелект
Изграждането на наистина ефективно преживяване при адаптация, основано на изкуствен интелект, изисква стратегически подход, който се фокусира върху няколко ключови компонента, работещи съвместно.
Динамично определяне на пътя на потребителите
Вместо единичен, линеен път, системата създава изживяване от типа „избери свое собствено приключение“, ръководено от изкуствен интелект. Например, ако потребител се регистрира в платформа за анализ на данни и веднага се опита да се свърже с източник на данни от Salesforce, изкуственият интелект разпознава това действие с висока степен на намерение. Той ще остави настрана общото ръководство „Добре дошли във вашето табло за управление“ и вместо това ще стартира специфично ръководство за това как да се оторизират и импортират данни от Salesforce, което ще насочва потребителя директно към първия му момент на „Аха!“.
Предсказващо подчертаване на функции
Моделите с изкуствен интелект могат да предскажат кои функции е най-вероятно да доведат до дългосрочно задържане за конкретен потребителски профил. Чрез анализ на поведението на хиляди предишни потребители, моделът научава, че например потребителите, които поканят член на екипа в рамките на първите си 24 часа, са с 50% по-малко склонни да напуснат екипа. Процесът на адаптация на нов потребител, отговарящ на този профил, ще го приоритизира и ще го насочи силно към функцията „Покани екип“, допълнена с убедителен текст, обясняващ предимствата на сътрудничеството.
Адаптивно насочване в приложението
Това надхвърля обикновените подсказки. Система, задвижвана от изкуствен интелект, може да предостави насоки, които се адаптират към уменията и поведението на потребителя.
- Откриване на трудности: Ако изкуственият интелект засече, че потребител многократно кликва върху една и съща област или се задържа необичайно дълго на определен екран за конфигурация, той може проактивно да задейства помощен прозорец с връзка към видео урок или статия за поддръжка.
Персонализирана комуникация и подтиквания
Персонализацията се простира отвъд самото приложение. Изкуственият интелект може да организира многоканална комуникационна стратегия, която подсилва изживяването в приложението. Ако потребителят успешно създаде първия си проект, но не възложи задача, системата може да изчака няколко часа, преди да изпрати персонализиран имейл: „Здравей, Алекс, чудесна работа с настройването на „маркетингова кампания за четвъртото тримесечие“! Следващата стъпка за 80% от успешните мениджъри на проекти е да възложат първата задача. Ето 30-секундно ръководство за това как да го направите.“
Внедряване на ваш собствен персонализиран онбординг, базиран на изкуствен интелект: Практическа пътна карта
Преходът към интелигентна система за адаптация е сериозно начинание, но към него може да се подходи систематично. Добре планираното внедряване е от решаващо значение за успеха.
Стъпка 1: Определете и картографирайте етапите на активиране
Преди да можете да персонализирате пътуването, трябва да дефинирате дестинацията. Какво означава „активиран“ за вашия продукт? Вероятно това не е единично събитие, а поредица от ключови действия. Работете с екипите си за продукти и данни, за да идентифицирате тези „ценностни моменти“ за различните потребителски сегменти. За инструмент за социални медии това може да бъде свързване на акаунт, планиране на първата публикация и преглед на първия аналитичен отчет.
Стъпка 2: Консолидирайте потребителските си данни
Изкуственият интелект се захранва от данни. Способността ви да персонализирате зависи от това да имате унифициран поглед върху потребителя. Това означава да премахнете изолацията от данни между вашата CRM система (напр. Salesforce), инструментите за анализ на продукти (напр. Amplitude, Mixpanel) и базата данни на вашето приложение. Платформата за клиентски данни (CDP) може да бъде безценна тук, създавайки единен източник на истина за атрибутите и поведението на всеки потребител.
Стъпка 3: Изберете правилния технологичен стек
Имате две основни възможности: да построите или да купите.
- Купи: Все по-голям брой платформи за дигитално внедряване на трети страни (като Pendo, Appcues или Userpilot) включват функции за изкуствен интелект и машинно обучение. Тези инструменти могат да ускорят внедряването ви, предлагайки визуални конструктори за обиколки и предварително изградени модели за сегментиране на потребителите. Това често е най-добрият път за екипи без богат вътрешен опит в областта на изкуствения интелект.
- Изграждане: За компании с дълбоки технически ресурси и изключително специфични нужди, персонализирано решение може да е за предпочитане. Този подход предлага максимална гъвкавост, но изисква значителни инвестиции в специалисти по данни, инженери и инфраструктура.
Стъпка 4: Започнете с малко, тествайте и итерирайте
Не се опитвайте да сварите океана. Започнете, като се насочите към един потребителски сегмент с голямо въздействие или един критичен етап от активирането. Например, фокусирайте се върху персонализирането на адаптацията за потребителите, които се регистрират за вашия „Pro“ план. Разработете хипотеза (напр. „Показването първо на Pro потребителите на функцията за разширено отчитане ще увеличи активацията с 15%), проведете A/B тест спрямо съществуващата ви обща адаптация и измерете резултатите щателно. Използвайте поуките от този първи експеримент, за да информирате следващата си итерация.
Преодоляване на предизвикателствата
Въпреки че ползите са огромни, важно е да се знае за потенциалните препятствия. Най-често срещаният е проблемът със „студения старт“: как да персонализирате изживяването за чисто нов потребител, за когото не знаете нищо? Това може да се смекчи, като се зададат един или два ключови въпроса по време на процеса на регистрация („Каква е основната ви цел с нашия продукт?“) или се използват фирмографски данни въз основа на имейл домейна им. Освен това, поверителността на данните и прозрачността са от първостепенно значение. Потребителите трябва да са наясно как се използват техните данни за подобряване на изживяването им и винаги трябва да спазвате разпоредби като GDPR и CCPA.
Заключение: Бъдещето е контекстуално
Ерата на универсалните софтуерни решения е към своя край. Потребителите очакват и изискват продукти, които разбират техните нужди и уважават времето им. Преминаваме от статична продуктова обиколка към динамична, персонализирано внедряване с изкуствен интелект Опитът вече не е лукс – той е конкурентна необходимост.
Чрез използване на данни и машинно обучение, за да насочите всеки потребител към неговия уникален момент „Аха!“, можете драстично да подобрите процента на активиране, да увеличите дългосрочното задържане и да изградите по-лоялна клиентска база. Това е стратегическа инвестиция в успеха на потребителите, която изплаща дивиденти през целия жизнен цикъл на клиента, превръщайки първите няколко кликвания на потребителя от потенциална точка на провал във вашия най-голям актив за растеж.
