Много лун назад я наткнулся на статью в New York Post, в которой подробно излагалась тема статистики и экономики, связанная с периодом в жизни человека, когда старые привычки рушатся, а покупательские привычки внезапно изменяются. Один из таких моментов — на самом деле момент — наступает в тот момент, когда у кого-то рождается ребенок и начинается путь создания семьи.

Предпосылка подчеркивает, как бренд может использовать такие моменты, чтобы стать частью этого изменения покупательских привычек и стать новой привычкой на протяжении всего путешествия. Одно исследование из Университета Дьюка показало, что привычки, а не сознательное принятие решений, определяют 45 процентов нашего ежедневного выбора, а недавние открытия начали менять подход ритейлеров к цифровой маркетинговой рекламе и стратегиям взаимодействия с пользователями в электронной коммерции.

Процесс, в котором мозг преобразует последовательность действий в автоматическую рутину, называется «дроблением». Существуют десятки, если не сотни поведенческих фрагментов, на которые мы полагаемся каждый день.

С ростом недорогих вычислительных мощностей искусственного интеллекта и переизбытком данных пришло время по-настоящему переосмыслить наш подход к использованию данных, адаптировав UX, чтобы обеспечить гибкость в эти критические периоды изменений в жизни клиентов. Когда вы думаете о персонализированном UX, вы думаете о Spotify, Pinterest и Netflix, внутренняя работа этого опыта заключается в технологии, которая произвела революцию в секторе данных и аналитики в последние годы, Graph!

«Вам также может понравиться» — обманчиво простая фраза, олицетворяющая собой новую эру в управлении взаимоотношениями с клиентами. Предлагая индивидуальные предложения, компании максимизируют ценность, которую они приносят, предоставляя узконаправленные рекомендации по продуктам в режиме реального времени своим онлайн-потребителям. Не новость для многих, но то, как вы реализуете эту технику, будет иметь значение для вашего общего результата и удержания.

Эта способность создавать убедительные пользовательские впечатления и рекомендации требует нового поколения технологий и совместного подхода с пользователем. Не все данные нужно собирать тайно, за фасадом, чтобы в результате ваш бизнес выглядел немного жутковато. Верните власть своим клиентам с помощью интеллектуальных взаимодействий в стиле личного помощника и совместной работы по сбору данных.

Технология графов быстро вытесняет традиционные реляционные базы данных (RDBMS). Он легко превосходит реляционные и другие хранилища данных NoSQL, когда речь идет о соединении массивов данных о покупателях и продуктах (и связанных данных в целом), чтобы получить представление о потребностях клиентов и тенденциях в отношении продуктов.

«Мы обнаружили, что Neo4j буквально в тысячи раз быстрее, чем наше предыдущее решение MySQL, с запросами, требующими в 10–100 раз меньше кода», сказал старший разработчик Фолькер Пахер. «Сегодня Neo4j предоставляет eBay функциональность, которая раньше была невозможна».

Примечательно, что графовые базы данных являются основной технологической платформой интернет-гигантов, таких как Google, Facebook и LinkedIn. Но в то время как этим первопроходцам приходилось создавать свои собственные хранилища данных с нуля, готовые графические базы данных — особенно Neo4j — теперь доступны для любого бизнеса. Позволяя им максимально использовать безграничные возможности UX, все из которых обеспечивают гипер-персонализацию вплоть до единственного момента времени, когда потребители поворачиваются и изучают отношения каждого узла к узлу в графе.

С правильным рецептом графа предприятия электронной коммерции теперь, как никогда раньше, имеют возможность позиционировать себя глубоко в привычных поведенческих фрагментах своих клиентов, обеспечивая при этом опыт мирового класса, в то же время оставляя жуткие вибрации преследователя остальным.