उपयोगकर्ताओं को जीतने के लिए नई सुविधाएँ जोड़ना बंद करें: अपने ग्राहक को AI तरीका जानें


क्या कंपनियां गलत समस्या को हल कर रही हैं? जबकि उत्पाद टीमें नई सुविधाओं को लॉन्च करने के लिए दौड़ लगाती हैं, कई लोग एक महत्वपूर्ण सत्य को नजरअंदाज करते हैं: उपयोगकर्ता ऐप्स नहीं छोड़ते हैं क्योंकि उनके पास सुविधाओं का अभाव है – वे छोड़ देते हैं क्योंकि ऐप उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा नहीं करता है।

बड़े पैमाने पर एआई सिस्टम के निर्माण में एक अनुभवी अर्बज़ खान का दावा है, “कंपनियों को उपयोगकर्ताओं को समझने पर प्रतिस्पर्धा करने की आवश्यकता है, न कि फ़ीचर सूची।” आज की तकनीक निजीकरण को न केवल संभव है, बल्कि सफलता के लिए आवश्यक बनाती है।

भारत की डिजिटल क्रांति: कोर में निजीकरण

खान ने वैयक्तिकरण में नेताओं के रूप में भारत के खाद्य वितरण दिग्गजों, स्विगी और ज़ोमैटो पर प्रकाश डाला। “एक उपयोगकर्ता हजारों रेस्तरां के माध्यम से झारना नहीं चाहता है – वे अपने पसंदीदा बिरयानी स्थान या उनके स्वाद और बजट से मेल खाने वाले विकल्पों को देखना चाहते हैं,” वे बताते हैं। इसी तरह, हॉटस्टार और नेटफ्लिक्स जैसे स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म को स्थानीय वरीयताओं के लिए खानपान द्वारा पनपते हैं, जैसे कि क्षेत्रीय सामग्री या व्यक्तिगत खेल हाइलाइट की पेशकश।

निजीकरण सुविधाओं और सामग्री को हरा देता है

“यहां तक ​​कि सबसे अच्छी सामग्री बेकार है अगर उपयोगकर्ता इसे नहीं पा सकते हैं,” खान जोर देते हैं। ई-कॉमर्स में, फ्लिपकार्ट और अमेज़ॅन जैसे प्लेटफ़ॉर्म खोज परिणामों को सिलाई करके सफल होते हैं। उदाहरण के लिए, 'कुर्ता' के लिए एक खोज पिछले खरीद, शैली की वरीयताओं और बजट के आधार पर विकल्प दिखाती है, जो उच्चतम-रेटेड उत्पादों को दिखाने की तुलना में उच्च रूपांतरण को चलाता है।

सस्ती निजीकरण: एक वास्तविकता

खान इस धारणा को चुनौती देता है कि निजीकरण महंगा है। “एक उपभोक्ता-ग्रेड पीसी गहरे सीखने के मॉडल के साथ प्रति सेकंड 10,000 भविष्यवाणियों को संभाल सकता है, जबकि ग्रेडिएंट बूस्टिंग सिस्टम एक ही हार्डवेयर पर 100,000 भविष्यवाणियों तक संसाधित कर सकते हैं,” वह खुलासा करता है। वैयक्तिकरण, वे बताते हैं, दोनों कुशल और बजट के अनुकूल हो सकते हैं।

स्मार्ट आर्किटेक्चर: टू-स्टेज एप्रोच

खान एक दो-चरण की सिफारिश प्रणाली को रेखांकित करता है जो गति और गुणवत्ता को संतुलित करता है। पहला चरण 100 उम्मीदवारों को जल्दी से शॉर्टलिस्ट करने के लिए एक हल्के मॉडल का उपयोग करता है। दूसरा चरण उपयोगकर्ता के लिए इन्हें फिर से रैंक करने के लिए एक गहन शिक्षण मॉडल को नियुक्त करता है। यह फ्लिपकार्ट और उबेर ईट्स जैसे पॉवर्स प्लेटफार्मों को रियल-टाइम, लागत-कुशल वैयक्तिकरण को सक्षम करता है।

निजीकरण का भविष्य

निजीकरण प्रौद्योगिकी में निवेश बढ़ रहा है। “शीर्ष सिफारिश मॉडल आज महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की आवश्यकता के लिए 100 टेराबाइट्स के आकार तक पहुंचते हैं। हालांकि, आरओआई निर्विवाद है, “खान ने कहा। निजीकरण सीधे उपयोगकर्ता की व्यस्तता, प्रतिधारण और राजस्व को प्रभावित करता है।

खान ने निष्कर्ष निकाला, “जैसा कि भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था का विस्तार होता है, सफल होने वाली कंपनियां वे होंगी जो अपने उपयोगकर्ताओं को सबसे अच्छी तरह से समझती हैं। डिजिटल उत्पादों का भविष्य व्यक्तिगत है, और जो लोग इसमें निवेश करते हैं, वे बाजार का नेतृत्व करेंगे। ”

अर्बज़ खान सिफारिश प्रणालियों में एक मशीन लर्निंग विशेषज्ञ हैं। उनके विचार व्यक्तिगत हैं।

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