Trải nghiệm dựa trên mô hình
Trải nghiệm dựa trên Mô hình (MBE) đề cập đến việc thiết kế và cung cấp các tương tác kỹ thuật số, trong đó trải nghiệm người dùng được định hình, tối ưu hóa và cá nhân hóa một cách linh hoạt bởi các mô hình dự đoán hoặc tạo sinh cơ bản. Thay vì dựa vào các quy tắc tĩnh hoặc phân khúc đơn giản, MBE tận dụng trí tuệ nhân tạo tinh vi để dự đoán nhu cầu của người dùng, dự đoán hành vi và điều chỉnh nội dung, chức năng hoặc lộ trình dịch vụ theo thời gian thực.
Trong bối cảnh kỹ thuật số cạnh tranh khốc liệt ngày nay, những trải nghiệm chung chung dẫn đến tỷ lệ thoát cao và tỷ lệ chuyển đổi thấp. MBE chuyển trọng tâm từ việc cung cấp nội dung sang việc cung cấp nội dung phù hợp vào thời điểm thích hợp. Nó cho phép các doanh nghiệp vượt ra ngoài dịch vụ khách hàng phản ứng để hướng tới tương tác chủ động, từ đó nâng cao đáng kể sự hài lòng của khách hàng (CSAT) và giá trị trọn đời của khách hàng (LTV).
Cốt lõi của MBE bao gồm một vòng lặp phản hồi: Dữ liệu được thu thập từ các tương tác của người dùng (nhấp chuột, thời gian trên trang, lịch sử mua hàng). Dữ liệu này huấn luyện các mô hình học máy (ví dụ: công cụ đề xuất, mô hình NLP). Các mô hình này tạo ra các dự đoán hoặc tạo ra các đầu ra mới. Sau đó, ứng dụng giao diện người dùng tiêu thụ các đầu ra mô hình này để hiển thị một trải nghiệm độc đáo, được tối ưu hóa cho từng người dùng.
Việc triển khai MBE rất phức tạp. Những trở ngại chính bao gồm đảm bảo chất lượng và khối lượng dữ liệu, quản lý sự trôi dạt của mô hình (khi độ chính xác của mô hình suy giảm theo thời gian), duy trì tính minh bạch (giải thích tại sao một quyết định được đưa ra), và chi phí tích hợp ban đầu của cơ sở hạ tầng AI tiên tiến.
MBE có mối liên hệ chặt chẽ với cá nhân hóa dựa trên AI, AI hội thoại và công nghệ Bản sao số (Digital Twin), nơi một biểu diễn ảo của người dùng hoặc quy trình kinh doanh được sử dụng để mô phỏng và tối ưu hóa.
