– Personalizacja wspierana przez zaawansowane algorytmy machine learning otwiera zupełnie nowe możliwości dopasowania oferty i komunikacji z klientem. 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 nowe doświadczenie zakupowe – mówi Marcin Bednarski, dyrektor Departamentu Analityki Danych w PKO Banku Polskim.

Personalizacja wspierana przez ML/AI

Dzięki zastosowaniu algorytmów analizy danych PKO BP może dostosowywać treści marketingowe i oferować dopasowane produkty. Jest w stanie zidentyfikować klienta, któremu np. kończy się polisa OC i zaproponować nowe ubezpieczenie. Rozwiązanie 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.

Sztuczna inteligencja dobiera treści analizując historię aktywności klienta. Decyzje, jakie informacje wyświetlić podejmowane są w oparciu o modele machine learning. Rozwiązanie automatycznie skaluje się do wielkości ruchu na stronie. W efekcie cała analiza ma odbywać się w czasie niezauważalnym dla klienta – czytamy w komunikacie

Do tej pory spersonalizowane oferty były tworzone dla poszczególnych grup i segmentów klientów. Planowana hiperpersonalizacja w niedalekiej przyszłości zastąpi standardowe kampanie CRM i będzie rozwijana, by tworzyć unikalną ofertę dla każdego użytkownika. Bank dąży do tego, aby zarówno klienci korporacyjni, jak i detaliczni mieli dostęp do indywidualnej oferty produktów oraz usług.