Wie Sie mit GPT-4 das Kundenprofiling revolutionieren

Ein Experiment, das zeigt, wie man GPT-4 für erweiterte Kundenprofilierung und Personalisierung nutzen kann

ChatGPT von Open AI hat die ganze Welt überrascht, als es im November letzten Jahres auf den Markt kam und sofort die Aufmerksamkeit von KI- und Technik-Enthusiasten und nach und nach auch aller anderen auf sich zog. Seitdem hat es sich weiterentwickelt und diese GPT-4-Iteration mit deutlich verbesserten Fähigkeiten erreicht, die in einigen Szenarien fast menschliche Leistung zeigen.

Die Nutzung von KI wird für Unternehmen immer wichtiger, insbesondere im E-Commerce, wo das Verständnis des Kunden der Schlüssel zum Erfolg ist. OpenAIs GPT-4 stellt eine bemerkenswerte Lösung dar, die aufschlussreiche Analysen des Kundenverhaltens auf Basis der Kaufhistorie liefert.

In diesem Experiment werden die einzelnen Schritte zur Nutzung von GPT-4 und zur Ausschöpfung seines vollen Potenzials erläutert, um die Erstellung von Kundenprofilen, die Intelligenz und die Personalisierung im E-Commerce zu verbessern.

• Schritt 1 - Darstellung der Einkaufshistorie auf GPT-4
• Schritt 2 - Extrahieren von Präferenzen
• Schritt 3 - Erstellung eines demografischen Profils
• Schritt 4 - Noch einen Tick besser: Verwendung eines Kontoauszugs

Schritt 1 - Darstellung der Einkaufshistorie auf GPT-4

Der Prozess beginnt damit, dass GPT-4 mit der Einkaufshistorie des Kunden gefüttert wird. Im Experiment wurde dem Modell meine Amazon-Einkaufshistorie vorgelegt, einschließlich Kaufdaten, Bestellsummen, Produktbeschreibungen und Lieferinformationen.

Nachdem ich die Daten hochgeladen hatte, stellte ich die Frage: "Wie viele Bestellungen habe ich dieses Jahr getätigt?". Die Antwort war sehr genau.

Schritt 2 - Extrahieren von Präferenzen

Als Nächstes fragte ich GPT-4 nach meinen Einkaufspräferenzen auf der Grundlage seines Kaufverhaltens. Durch die Analyse der Bestellhistorie erkannte das Modell, dass ich häufig in den Bereichen Wirtschaft, Verkauf und Überzeugung einkaufe, was auf ein berufliches Interesse oder Engagement in diesen Bereichen hindeutet.

Eine weitere Analyse ergab meine Vorliebe für die Disney-Reihe "Frozen". Durch das Zusammensetzen dieser Elemente konnte GPT-4 ein detailliertes Bild meines Kaufverhaltens und meiner persönlichen Interessen erstellen.

Schritt 3 - Erstellung eines demografischen Profils

Dann habe ich es gebeten, ein demografisches Profil zu erstellen. Obwohl es sich in erster Linie um ein umfangreiches Sprachmodell handelt, kann GPT-4 auf der Grundlage von Produktkäufen fundierte Schlüsse ziehen. Für mich wurde vorgeschlagen, dass ich wahrscheinlich ein erwachsener Mann bin, der möglicherweise beruflich mit der Wirtschaft oder dem Verkauf zu tun hat. 

Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass diese Schlussfolgerungen nur Vermutungen sind und direkte demografische Daten nicht ersetzen, sondern ergänzen.

Schließlich habe ich das Modell gebeten, ein Profil in Tabellenform zu erstellen. Es hat dies erstellt:

Erstaunlich, nicht wahr? Wenn das Modell so etwas kann, indem es sich ein paar Monate der Kaufhistorie auf Amazon ansieht, was können Sie dann mit der gesamten Historie machen? 

Schritt 4 - Noch einen Tick besser: Verwendung eines Kontoauszugs

Als Nächstes dachte ich... versuchen wir es mal mit meinem Kontoauszug. Und wie Sie unten sehen können, waren die Ergebnisse wieder einmal erstaunlich! GPT-4 erstellte ein sehr genaues Profil. Es mag ein oder zwei Ausnahmen geben, aber insgesamt ist es nah genug dran.

Transformation der Kundenprofilierung mit großen Sprachmodellen

Mit Hilfe von großen Sprachmodellen können Unternehmen eine Fülle von Erkenntnissen gewinnen und ihre Strategien zur Erstellung von Kundenprofilen und zur Kundenaufklärung verändern. Das Wissen um die Verwendung von GPT-4 zur Analyse des Kaufverhaltens, der Verbrauchermuster und der Ableitung von Vorlieben eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten zur Erstellung äußerst detaillierter Kundenprofile.

Darüber hinaus fördert diese Tiefe des Verständnisses ein Umfeld für eine verbesserte Personalisierung. Unternehmen können sehr gezielte Marketingstrategien entwickeln und bessere Produktempfehlungen geben, die auf die individuellen Vorlieben des Kunden abgestimmt sind. Dies kann das Kundenerlebnis erheblich verbessern. In meinem Fall bedeutet das zum Beispiel, dass ich gezielt mit relevanter Geschäftsliteratur oder den neuesten Produkten aus der "Frozen"-Franchise versorgt werde.

Abgesehen von der besseren Personalisierung können Unternehmen, die wissen, wie sie GPT-4 für die Erstellung von Kundenprofilen nutzen können, die gewonnenen Erkenntnisse nutzen und letztlich fundiertere Entscheidungen über ihr Produktangebot treffen. Durch die Identifizierung von Trends in Bezug auf Vorlieben oder Kaufverhalten können Unternehmen ihr Angebot proaktiv an die Kundennachfrage anpassen.

Die Revolution des Large Language Model wird die E-Commerce-Landschaft verändern und den Unternehmen ein fortschrittliches Instrument an die Hand geben, um ihre Kunden besser zu verstehen und zu bedienen.

Es ist ein klarer Beweis dafür, wie KI wesentlich dazu beitragen kann, ein personalisiertes und verbessertes Einkaufserlebnis für jeden Kunden zu schaffen.