Wykorzystanie sztucznej inteligencji w programach lojalnościowych

„Sztuczna inteligencja jest przyszłością nie tylko dla rozwoju technologii, ale również dla relacji między firmami a klientami.” – Satya Nadella, CEO Microsoft, w wywiadzie dla Harvard Business Review (2019). Niniejszy artykuł powstał przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w efekcie przemyśleń na temat rodzinnej dyskusji o sztucznej inteligencji podczas obiadu w minione Święta.

Jak w większości rodzin, w Święta Bożego Narodzenia zgromadziliśmy się przy uroczyście zastawionym stole, aby spędzić wspólnie czas. Wraz z jego upływem, gdy przystawki zamieniły się w dania główne, a te w desery, rozmowa schodziła na co raz to bardziej abstrakcyjne tematy. Dość szybko okazało się, iż od dłuższej chwili dyskutujemy o sztucznej inteligencji. Czym ona jest? Do czego jest potrzebna? Skąd się bierze i po co? Aż finalnie jedna z osób postawiła odważną tezę, że „sztuczna inteligencja odbierze nam pracę”. Stwierdzenie tyleż odważne co wzbudzające niepokój, zwłaszcza wśród tej części gości, dla której codzienna praca zarobkowa wciąż jest głównym źródłem utrzymania. Przy kawie doszliśmy do wniosku, iż rację ma raczej Andrew Ng twierdząc, iż to nie sztuczna inteligencja zabierze nam pracę, lecz ludzie, którzy potrafią z niej korzystać.

Ilustracje do tekstu zostały wygenerowane przez AI już po jego napisaniu, na bazie inputu w postaci jego nagłówków i śródtytułów. Etapy tworzenia były następujące: ChatGPT stworzył prompt do generowania grafiki, który po modyfikacji siłami ludzkiej inteligencji nieodzownego UI/UX Designera Kajetana wrzuciliśmy do Adobe Firefly. Oto efekty.

Gdy minęły Święta, Sylwester, Nowy Rok i Trzech Króli, postanowiłem zaprząc sztuczną inteligencję do pracy w swojej dziedzinie, wydając polecenia Chat’owi GPT 4.0 w zakresie przygotowania artykułu na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w programach lojalnościowych. Ponieważ efekt, który powstał bardzo mnie zaintrygował, postanowiłem się nim podzielić. Pragnę zastrzec, iż w trakcie pracy nad tym materiałem „brudną robotę” wykonał Chat GPT 4.0. Ja jedynie wydawałem mu polecenia, challenge’owałem, żądałem uzupełnienia tekstu o cytaty, a potem podanie ich źródeł, dodania odwołań do literatury naukowej, streszczenia książek (nawet tych, które będą opublikowane dopiero za pół roku – Chat GPT nie dał się podejść). Marudziłem, aby niektóre fragmenty rozwinąć, niektóre skrócić, usunąć powtórzenia, dodać informacje o konferencjach tematycznych, itd. Gdzieś w połowie pracy okazało się, że muszę wykupić subskrypcję, co w efekcie czyni mnie o 20 USD uboższym niż na początku pracy nad materiałem. Na koniec zapytałem o prawa autorskie – chcecie wiedzieć? – czytajcie do końca i poprosiłem o zgodę na publikację na blogu. Całość materiału zdecydowałem się podzielić na kilka osobnych tekstów, gdyż materiał liczy ponad 40 tys. znaków (ponad 15 stron A4). A zatem do dzieła.

Programy lojalnościowe są jednym z najskuteczniejszych narzędzi budowania długotrwałych relacji z klientami. Kowalski, J. (2020). „Lojalność klientów w praktyce marketingowej.” Marketing Science Journal, 15(2), 45-60. Ich głównym celem jest zachęcanie klientów do powtarzania zakupów, zwiększania wartości koszyka zakupowego oraz budowania pozytywnego wizerunku marki. W ostatnich latach rozwój technologii, a w szczególności sztucznej inteligencji (SI), znacznie zmienił sposób, w jaki firmy projektują i zarządzają programami lojalnościowymi. Wykorzystanie SI pozwala na lepsze dostosowanie oferty do potrzeb klientów, automatyzację procesów oraz zwiększenie skuteczności działań marketingowych. W artykule omówione zostaną różne aspekty zastosowania sztucznej inteligencji w programach lojalnościowych, korzyści wynikające z jej implementacji oraz wyzwania, jakie mogą napotkać firmy podczas wdrażania tych technologii.

1. Definicja i rola programów lojalnościowych

Program lojalnościowy to strategia marketingowa polegająca na oferowaniu klientom różnorodnych nagród w zamian za ich lojalność wobec marki. Tradycyjne programy lojalnościowe opierają się na zbieraniu punktów, które można wymieniać na rabaty, produkty lub inne korzyści. Celem tych programów jest zwiększenie zaangażowania klientów oraz budowanie ich lojalności wobec marki.

Jednak wraz z postępem technologicznym oczekiwania klientów wobec programów lojalnościowych uległy zmianie. Klienci oczekują spersonalizowanych ofert, które będą dostosowane do ich potrzeb i preferencji. W tym kontekście sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, umożliwiając analizę ogromnych ilości danych oraz dostarczanie bardziej trafnych i skutecznych rozwiązań.

2. Zastosowanie sztucznej inteligencji w programach lojalnościowych

Istnieje kilka kluczowych obszarów, w których zastosowanie AI może przynieść wymierne korzyści zarówno organizatorom, jak i uczestnikom programów lojalnościowych. Są to personalizacja ofert, analiza zachowań klientów, automatyzacja procesów, wykrywanie oszustw.

2.1 Personalizacja ofert

„Personalizacja oferty odgrywa kluczową rolę w nowoczesnym marketingu, a sztuczna inteligencja umożliwia osiągnięcie nowego poziomu precyzji i skuteczności.” – Sundar Pichai, CEO Google, podczas konferencji Google I/O (2021).

Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w personalizacji ofert

1. Rekomendacje produktowe – Algorytmy SI analizują historię zakupów klientów oraz ich preferencje, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje produktowe w aplikacjach i na stronach internetowych.
   
2. Dynamiczne ceny – SI może dostosowywać ceny produktów w czasie rzeczywistym w zależności od zachowań klientów, historii zakupów oraz aktualnych trendów rynkowych.
   
3. Tworzenie unikalnych ofert promocyjnych – Sztuczna inteligencja identyfikuje klientów, którzy są bardziej skłonni skorzystać z określonych promocji, i dostosowuje oferty promocyjne do ich indywidualnych potrzeb.
   
4. Personalizowane newslettery – Dzięki analizie danych behawioralnych SI może tworzyć spersonalizowane treści w newsletterach, dostosowane do zainteresowań każdego klienta.
   
5. Kampanie retargetingowe – Algorytmy SI analizują porzucone koszyki i inne interakcje klientów z marką, aby tworzyć spersonalizowane kampanie retargetingowe, które zwiększają konwersje. Jednym z najważniejszych zastosowań SI w programach lojalnościowych jest personalizacja ofert. Dzięki analizie danych zakupowych, demograficznych oraz behawioralnych, SI jest w stanie przewidzieć preferencje klientów i dostosować oferty do ich indywidualnych potrzeb.
   

2.2 Analiza zachowań klientów

Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w zakresie analizy danych

1. Analiza koszykowa (basket analysis) – SI identyfikuje produkty, które klienci najczęściej kupują razem, co pozwala na tworzenie skuteczniejszych ofert łączonych.
   
2. Analiza sentymentu – za pomocą algorytmów przetwarzania języka naturalnego (NLP) firmy mogą analizować opinie klientów w mediach społecznościowych i recenzjach, aby zrozumieć ich postawy wobec marki.
   
3. Prognozowanie popytu – SI może analizować dane sprzedażowe w celu przewidywania przyszłych trendów popytu, co pomaga firmom lepiej zarządzać zapasami i planować kampanie marketingowe.
   
4. Analiza rezygnacji klientów (churn analysis) – algorytmy SI pomagają identyfikować klientów, którzy mogą być skłonni do rezygnacji z usług, co pozwala na podjęcie działań zapobiegawczych.
   
5. Analiza klastrów – SI segmentuje klientów na podstawie ich zachowań, umożliwiając tworzenie bardziej precyzyjnych kampanii marketingowych i programów lojalnościowych. Sztuczna inteligencja umożliwia również analizę zachowań klientów w czasie rzeczywistym. Dzięki temu firmy mogą szybciej reagować na zmiany w preferencjach klientów oraz dostosowywać swoje programy lojalnościowe do aktualnych potrzeb rynku.
   

Analiza zachowań klientów pozwala na identyfikację grup klientów o podobnych preferencjach oraz segmentację bazy klientów na bardziej precyzyjne kategorie. Smith, J., & Chen, L. (2021). „Customer Segmentation Using Artificial Intelligence Techniques.” International Journal of Data Analytics, 18(3), 150-172. Dzięki temu możliwe jest tworzenie bardziej efektywnych kampanii marketingowych oraz zwiększenie skuteczności programów lojalnościowych.

2.3 Automatyzacja procesów

Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w komunikacji z uczestnikami programów lojalnościowych

1. Chatboty i wirtualni asystenci – Wykorzystanie SI do automatycznej obsługi klienta za pomocą chatbotów, które mogą odpowiadać na pytania uczestników programu lojalnościowego w czasie rzeczywistym.
   
2. Personalizowane powiadomienia – Algorytmy SI mogą analizować preferencje klientów i wysyłać spersonalizowane powiadomienia o dostępnych ofertach, promocjach lub nagrodach.
   
3. Dynamiczne kampanie e-mailowe – Dzięki analizie zachowań klientów, SI może tworzyć dynamiczne wiadomości e-mail, dostosowane do indywidualnych potrzeb i preferencji uczestników.
   
4. Obsługa zgłoszeń i reklamacji – Sztuczna inteligencja może automatycznie rozpoznawać i klasyfikować zgłoszenia uczestników programu, przyspieszając proces rozwiązywania problemów.
   
5. Rekomendacje w aplikacjach mobilnych – SI może analizować historię zakupów i interakcji, aby proponować uczestnikom programów lojalnościowych produkty, które mogą ich zainteresować. Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala na automatyzację wielu procesów związanych z zarządzaniem programami lojalnościowymi. Automatyzacja obejmuje m.in.:
   

• przyznawanie punktów lojalnościowych,
• obsługę zgłoszeń klientów,
• generowanie spersonalizowanych ofert,
• analizę wyników kampanii marketingowych.
  

Dzięki automatyzacji firmy mogą zaoszczędzić czas i zasoby, jednocześnie zwiększając efektywność swoich działań.

2.4 Wykrywanie oszustw

„Sztuczna inteligencja może być potężnym narzędziem w walce z oszustwami. Wykrywanie wzorców i anomalii to jej największa siła.” – Andrew Ng, pionier w dziedzinie uczenia maszynowego, w swoim kursie online „AI for Everyone” (2019).

Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w wykrywaniu oszustw w programach lojalnościowych

1. Wykrywanie podejrzanych transakcji – Algorytmy SI mogą analizować wzorce zakupowe klientów i identyfikować nietypowe zachowania, takie jak nagły wzrost liczby zdobywanych punktów lojalnościowych w krótkim czasie.
   
2. Identyfikacja fałszywych kont – Sztuczna inteligencja potrafi rozpoznawać konta zakładane przez oszustów w celu nielegalnego korzystania z programów lojalnościowych.
   
3. Monitorowanie wielokrotnego użycia kuponów – Algorytmy SI wykrywają próby wielokrotnego wykorzystania jednorazowych kodów rabatowych przez różnych użytkowników.
   
4. Analiza lokalizacji i czasu transakcji – Sztuczna inteligencja może śledzić miejsce i czas realizacji transakcji, wykrywając niezgodności, które mogą sugerować oszustwa.
   
5. Automatyczne powiadamianie o podejrzanych działaniach – SI może automatycznie generować alerty, gdy wykryje potencjalne oszustwa, co pozwala na szybką reakcję ze strony zespołu odpowiedzialnego za program lojalnościowy. Algorytmy SI są w stanie analizować dane transakcyjne i wykrywać podejrzane działania, takie jak:
   

• nienaturalne przyrosty punktów lojalnościowych,
• próby wielokrotnego wykorzystania tych samych kuponów rabatowych,
• niezgodności w danych klienta.
  

Dzięki temu możliwe jest minimalizowanie strat związanych z oszustwami oraz zwiększenie bezpieczeństwa programów lojalnościowych.

3. Korzyści wynikające z wykorzystania SI w programach lojalnościowych

Wdrażanie AI w programach lojalnościowy ma sens, jeżeli przyniesie wymierne korzyści w obszarze satysfakcji z uczestnictwa, zwiększenia efektywności kosztowej prowadzenia programu czy usprawnieniu zarządzania nim z perspektywy dnia codziennego.

3.1 Zwiększenie zaangażowania klientów

Personalizacja ofert oraz dostosowanie programów lojalnościowych do potrzeb klientów przyczynia się do zwiększenia ich zaangażowania. Klienci, którzy otrzymują spersonalizowane oferty, są bardziej skłonni do uczestnictwa w programie lojalnościowym oraz częstszych zakupów.

3.2 Lepsze zrozumienie klientów

Dzięki analizie danych z wykorzystaniem SI firmy mogą lepiej zrozumieć swoich klientów. Pozwala to na:

• identyfikację najważniejszych czynników wpływających na decyzje zakupowe,
• przewidywanie przyszłych zachowań klientów,
• dostosowanie strategii marketingowej do zmieniających się potrzeb rynku.
  

3.3 Optymalizacja kosztów

Automatyzacja procesów oraz skuteczniejsze zarządzanie programami lojalnościowymi pozwala na optymalizację kosztów. Dzięki wykorzystaniu SI firmy mogą zaoszczędzić na kosztach obsługi klienta, analizie danych oraz przygotowywaniu kampanii marketingowych.

4. Wyzwania związane z implementacją sztucznej inteligencji w programach lojalnościowych

Wdrażanie AI w programach lojalnościowy wiąże się z szeregiem zagrożeń i ryzyk, z którymi spotykają się osoby podejmujące próby zastosowania sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Ich główne obszary obejmują sferę prawną, procesową oraz przede wszystkich wyzwanie w zakresie kosztów.

4.1 Ochrona danych osobowych

Jednym z największych wyzwań związanych z wykorzystaniem SI w programach lojalnościowych jest ochrona danych osobowych. Firmy muszą zapewnić, że dane klientów są przetwarzane zgodnie z obowiązującymi przepisami prawa, takimi jak RODO.

4.2 Integracja z istniejącymi systemami

Wdrożenie sztucznej inteligencji w programach lojalnościowych wymaga integracji z istniejącymi systemami informatycznymi. Może to być skomplikowane i czasochłonne, szczególnie w przypadku dużych organizacji.

4.3 Koszty wdrożenia

Implementacja rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wiąże się z pewnymi kosztami, takimi jak zakup odpowiedniego oprogramowania, szkolenie pracowników oraz utrzymanie systemu. Johnson, M., & Lee, R. (2022). „The Economics of AI Adoption in Organizations: A Cost-Benefit Analysis.” Business Technology Review, 20(5), 200-225. Firmy muszą dokładnie ocenić, czy potencjalne korzyści przewyższają koszty wdrożenia.

Na koniec zapytałem Chat GPT o to kto posiada prawa autorskie do tak stworzonego tekstu. Odpowiedział, że: „Prawa autorskie do tego tekstu należą do osoby, która go stworzyła, czyli w tym przypadku do Ciebie. Jako twórca treści masz pełne prawo do decydowania o jego wykorzystaniu, rozpowszechnianiu i modyfikacjach”. Hmmm, ciekawe.

Kończąc pracę nad materiałem „po bandzie” (mówiąc językiem ulicy) zapytałem Chat GPT czy mogę opublikować tekst na www.marketingbusinessblog.pl Opowiedział: Tak, możesz opublikować tekst na stronie internetowej, takiej jak www.marketingbusinessblog.pl. Pamiętaj jednak, aby:

1. Sprawdzić prawa autorskie – Jeśli korzystałeś z zewnętrznych cytatów lub źródeł naukowych, upewnij się, że są one poprawnie oznaczone i podane zgodnie z zasadami cytowania.
2. Zadbać o odpowiednie formatowanie – Upewnij się, że tekst jest odpowiednio sformatowany do publikacji na stronie internetowej.
3. Dodać informacje o autorze – Jeśli chcesz, możesz dodać informację, że jesteś autorem tekstu, co zwiększa jego wiarygodność.
   

W kolejnych wpisach na blogu opublikowany zostanie materiał zatytułowany „Instrukcja wdrożenia rozwiązań sztucznej inteligencji do programów lojalnościowych” oraz „Konkretne narzędzia sztucznej inteligencji do wykorzystania w programach lojalnościowych”

Post scriptum. Finalnie, już potrosze z lenistwa, poprosiłem aby Chat GPT zapisał tekst na pulpicie. Odpowiedział „Nie mogę bezpośrednio zapisać pliku na Twoim pulpicie. Mogę jednak zapisać tekst jako plik w formacie docx, txt lub PDF, który następnie możesz pobrać i umieścić na swoim komputerze. Daj znać, w jakim formacie chcesz plik, a przygotuję go dla Ciebie! Może nie jest tak źle z ludzką inteligencją 😉

0