আলিমা মান সিয়ান ডিয়েজিং এআই টুল লিনশি ফার্নিচারকে ই-স্পোর্টস খেলোয়াড়দের কাছে কাপড়ের বিছানা সঠিকভাবে প্রচার করতে সাহায্য করে, ব্যবহারকারীর অনুসন্ধানের ইচ্ছা এবং আচরণের সংকেত চিহ্নিত করে, পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি বুঝে, এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে মেলবন্ধন করে।

লেখক: সিনথিয়া

সোর্স: জিকে পার্ক

2026 এর গ্রীষ্মকালে, লিন হোম একটি কাপড়ের বিছানা বিক্রি করতে চায়।

তারপর, আলিমা ওয়ানশিয়াং ডার্ক পয়েন্ট এটিকে একটি ই-স্পোর্টস খেলোয়াড়দের গ্রুপের সাথে মেলায়। এবং তাদের সুপারিশ করে যে তারা যারা «ই-স্পোর্টস রুম ডেকোরেশন», «গেমিং রুম রিমডেলিং», «RGB লাইট স্ট্রিপ», «অ্যানিমে পেইন্ট রুম» সম্পর্কে অনুসন্ধান করেছে তাদের উদ্দেশ্যে বিজ্ঞাপন দিক।

ইন্টারনেটের উপর জন্মে এবং দীর্ঘদিন ধরে ডেটা ভিত্তিক ব্যবসায়িক কৌশলের উপর নির্ভরশীল একটি শীর্ষস্থানীয় ব্র্যান্ড হিসেবে, লিন হোমের জন্য এটি একটি অবিশ্বাস্য সিদ্ধান্ত।

গতকাল, লিন হোম ব্র্যান্ডটি প্রায় 55 মিলিয়ন প্ল্যাটফর্ম-ব্যাপী ফ্যান, হাজার হাজার বিক্রয়রত SKU এবং হাজার হাজার অফলাইন স্টোর অর্জন করেছে, যা শিল্পের মধ্যে একটি প্রমিত বিক্রয় মেশিন হিসাবে স্বীকৃত।

প্রাচীন ম্যাচিং লজিকের অধীনে, একটি বিছানার সবচেয়ে প্রাকৃতিক ভোক্তা হওয়া উচিত রিনোভেশন, নতুন বিবাহ, বাড়ি পরিবর্তন এবং সাম্প্রতিককালে ইলেকট্রনিক্স এবং হোম ফার্নিচার কেনা ব্যক্তিদের। তাই, বিজ্ঞাপন সিস্টেম পূর্বনির্ধারিত ট্যাগ ব্যবহার করে লক্ষ্য দর্শকদের মেলায়, ব্যবসায়ীরা রিনোভেশন, ফার্নিচার, ফ্লোরিং ইত্যাদি সম্পর্কিত শব্দগুলি বেছে নেয়, যা দলের পেশাদারিত্বের মধ্যে একটি মাসলের মতো জমে গেছে। সংশ্লিষ্টভাবে, একজন ই-স্পোর্টস রুম ডেকোরেশন খোঁজা যুবককে কখনই একটি বিছানার জন্য সর্বপ্রথমে আকর্ষণের প্রয়োজনীয় ভোক্তা হিসাবে দেখা যায়না।

কিন্তু যুক্তি একটি স্থির বাজারে বৃদ্ধি আনতে পারে না।

কিন্তু ওয়ানশিয়াং ডিয়েজিং যা দেখছে তা হল “ই-স্পোর্টস” ট্যাগ নয়, বরং ট্যাগের পিছনে লুকিয়ে থাকা সম্পূর্ণ একটি ব্যয় ইচ্ছা: এটি খুঁজে পায় যে এই যুবকদের মধ্যে উৎকৃষ্ট গেমিং অভিজ্ঞতা অর্জনের জন্য খুবই শক্তিশালী ব্যয়ের ইচ্ছা রয়েছে: তারা মানবিক স্থিতিস্থাপক চেয়ার, 4K ডিসপ্লে, RGB পরিবেশ আলো কিনবে, এবং নিজেদের ঘরটিকে আরও সুবিধাজনক, আরও অনুপ্রবেশমূলক এবং নিজস্ব সৌন্দর্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করে তুলবে।

এই খরচের শৃঙ্খলটি অনুসরণ করে, পিসি গেমারদের জন্য, একটি আরামদায়ক শয্যা সম্পূর্ণ ই-স্পোর্টস রুমের অভিজ্ঞতার একটি অংশ; মোবাইল গেমারদের জন্য, শয্যা কেবল বিশ্রামের পরিস্থিতি নয়, নরম কাপড়ের শয্যার উপর ভিড়িয়ে গেম খেলা নিজেই একটি আরও আরামদায়ক গেমিং অভিজ্ঞতা। অর্থাৎ, তারা একটি জীবনযাপনের জন্য খরচ করছে।

এই স্তরটি বুঝতে পেরে দল তৎক্ষণাৎ সিদ্ধান্ত নিল: বিনিয়োগ করুন!

ফলাফলটি অনেকের প্রত্যাশাকেও ছাড়িয়ে গেছে। নতুন গ্রাহকদের ক্লিকের অনুপাত 80%+ এর বেশি, এবং নতুন গ্রাহকদের লেনদেনের পরিমাণের অনুপাত 83% পর্যন্ত। নতুন গ্রাহকদের সঠিকভাবে চিহ্নিত করার পাশাপাশি, দলটির সবচেয়ে বড় আশ্চর্য হলো: এর আগে কোনও হোম ফার্নিচার ব্র্যান্ডই এই নীল সমুদ্রটি খুঁজে পায়নি, তাই দলটির যোগ করার খরচ প্রচলিত রিমডেলিং গ্রাহকদের তুলনায় 1/3 এরও কম।

এরপর, একটি নরম কাপড়ের বিছানা এবং ই-স্পোর্টসের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপিত হয়। এরপরে, এই কৌশলটি বিছানার পাশের টেবিল ক্যাটাগরিতেও প্রসারিত হয়, যা লিনশি ফার্নিচারকে ঘুমের স্বাস্থ্যকর পণ্যগুলি সংগ্রহ করা এবং সহজেই প্রয়োগ করার জন্য একটি নতুন লক্ষ্য গ্রাহক গোষ্ঠী খুঁজে পেতে সাহায্য করে।

একটি সম্পূর্ণ নতুন সিস্টেম যা বিজ্ঞাপনকে স্টক গেমের পরিবর্তে এআই-চালিত বৃদ্ধির যুগে নিয়ে আসে এবং নতুন জনগোষ্ঠী খুঁজে পাওয়া এবং নতুন বৃদ্ধি তৈরি করার সম্ভাবনা তৈরি করে।

01 কেন পারম্পরিক বিজ্ঞাপন টার্গেটিংয়ে নতুন বৃদ্ধি খুঁজে পাওয়া কঠিন হয়ে পড়ছে

ডিজিটাল বিজ্ঞাপন বড় মডেলের যুগে শুরু হয়নি অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে।

প্রায় ২০ বছর ধরে, পারম্পরিক মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক 'কো-অ্যাফিলিয়েশন ফিল্টারিং' (সাদৃশ্য ম্যাচিং) ব্যাপকভাবে বিজ্ঞাপন সিস্টেমে প্রবেশ করেছে। এই সিস্টেমে, ব্যবসায়ীদের 'ক্রয়' এবং প্ল্যাটফর্মের 'ম্যাচিং' দুটি আলাদা কাজ। বিজ্ঞাপন সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর দেখা এবং কেনা ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের ট্যাগ করে। তারপর, ব্যবসায়ীরা প্রথমে জনগোষ্ঠী প্যাকেজ এবং কীওয়ার্ড কিনে, এবং প্ল্যাটফর্মটি ভোক্তা চাহিদাকে ট্যাগে রূপান্তরিত করে ম্যাচিংয়ের জন্য।

এই পদ্ধতিটি বৃদ্ধিমূলক বাজারে খুবই কার্যকর। কারণ একটি ব্র্যান্ড যখন লক্ষ সংখ্যক ভ্রেক্তিদের খুঁজে পায়, তখন বাজারে প্রায় দশ লক্ষ, এক কোটিরও বেশি অনুরূপ কিন্তু এখনও অপ্রাপ্ত ব্যক্তি থাকে। শুধু অনুরূপ জনগণকে নিয়মিতভাবে বাড়িয়ে তুললেই বৃদ্ধি চলতে থাকবে।

কিন্তু একটি শিল্প যত বেশি সময় ধরে চলে, প্রতিযোগীরা উচ্চ মার্কেটিং মূল্যের ভোক্তাদের সম্পর্কে তত বেশি বুঝতে শেখে। ফার্নিচার ব্র্যান্ডগুলি ডেকোরেশনের জন্য লক্ষ্য করে, বিউটি ব্র্যান্ডগুলি উচ্চ ব্যয়কারী মহিলাদের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে, মাতৃ-শিশু ব্র্যান্ডগুলি পরিবারের জীবনচক্রকে কেন্দ্র করে কাজ করে, এবং স্পোর্টস ব্র্যান্ডগুলি জানে যে দৌড়ানো, সাইকেলিং, হাঁটা এবং ক্যাম্পিংয়ের অর্থ কী।

এর ফলে শুধুমাত্র ক্রমাগত বেড়ে যাওয়া ট্রাফিক খরচ এবং খেলোয়াড়দের সম্পূর্ণ বিনিয়োগের পর ক্রমাগত কমে যাওয়া রূপান্তর দক্ষতা আসে।

এছাড়াও, এটি প্রাকৃতিকভাবে একটি দুর্বলতা বহন করে। বিপুল পরিমাণের ডেটা রিয়েল-টাইম ক্যালকুলেশনের সিস্টেমে, কনজুমার, পণ্য এবং বিজ্ঞাপনের কম্বিনেশন প্রায় অসীম, এবং প্ল্যাটফর্ম সম্ভাব্য সমস্ত সম্পর্ককে সর্বোচ্চ খরচে গণনা করতে পারে না। যদি একজন ই-স্পোর্টস খেলোয়াড় কখনও «বিছানা»-এর প্রার্থী তালিকায় প্রবেশ না করে, তবে CTR মডেলটি যতই সঠিক হোক না কেন, তার জন্য স্কোরিংয়ের সুযোগ থাকবে না। এইজন্যই, ইতিহাসগত ডেটা প্রাকৃতিকভাবেই যেসব সম্পর্ককে ইতিমধ্যেই প্রমাণিত করা হয়েছে, তাদেরকেই পুরস্কৃত করে।

কিন্তু ভোক্তা নিজেই একটি স্থিতিশীল লেবেল নয়।

দুই বছর আগে যারা রিনোভেশন করছিলেন, আজ তাদের ফার্নিচারের প্রয়োজন হতে পারে না; সাধারণত স্বাস্থ্যবান ভোক্তাদের একটি ভ্রমণ, একটি কনসার্ট বা একটি স্থানান্তরের কারণে হঠাৎ করে সম্পূর্ণ ভিন্ন ক্রয় অবস্থায় পড়তে পারে। এই ঐতিহাসিক ট্যাগগুলির ভিত্তিতে তৈরি সুপারিশগুলি প্রায়শই বেশ কিছু পুরনো ট্রাফিককেও নির্দেশ করে।

এর কারণেই, এই ব্যক্তি কে সেই প্রশ্নের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন হলো সে এখন কী সমস্যার সমাধান করছে। এবং এটিই হলো AI-চালিত “সিঙ্ক্রোনাইজড ম্যাচিং”-এর মাধ্যমে বিজ্ঞাপন সিস্টেমকে প্রদান করা নতুন ক্ষমতা: ব্যবহারকারীর অনুসন্ধানের ইচ্ছা এবং আচরণের সংকেতগুলি চিহ্নিত করার পাশাপাশি পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলির গভীর বোঝাপড়ার মাধ্যমে। AI ব্যবসায়ীদের জন্য মূলতঃ ট্যাগের বাইরের ব্যবহারকারীদেরও খুঁজে পেতে পারে, এবং ব্যবসায়ীদের দ্বারা সক্রিয়ভাবে কেনা হয়নি এমন পরিস্থিতিতেও AI ব্যবসায়ীদের সংযোগ করতে পারে।

তাই, একটি নতুন বৃদ্ধিমূলক নীল সমুদ্রের বাজার ধীরে ধীরে সবার চোখের সামনে উঠে আসছে।

02 মানুষ: তিনি কে ছিলেন থেকে তিনি এখন কী প্রয়োজন করছেন

অতীতে, একটি উপযুক্ত পণ্য কিনতে ক্রেতা এবং বিক্রেতাদের জন্য একটি অজানা প্রযুক্তিগত কাজ ছিল।

ব্যবসায়ীদের জন্য, তারা জানে যে একজন ব্যক্তি গেমিং গ্রাফিক্স কার্ড কিনেছেন তারপর মনিটর কিনতে বেশি সম্ভাবনা; একজন ব্যক্তি টেন্ট খুঁজেছেন তারপর আউটডোর পণ্য কিনতে বেশি সম্ভাবনা। কিন্তু আরও বেশি পরিস্থিতির দিকে তাকান: একজন ব্যক্তি যিনি তার ঘরে একটি ই-স্পোর্টস রুম সজ্জিত করেছেন, তার কি একটি বিছানা দরকার? একজন সুন্দরী যুবতী, প্রতিদিন মেকআপ করে বাইরে যাওয়ার আগে, তার কীধরনের চেয়ার দরকার? এটি একটি সম্পূর্ণভাবে অতিরিক্ত প্রশ্ন।

ব্যবসায়ীরা প্রায়শই বিদ্যমান পরিস্থিতির ভিত্তিতে পণ্যের শ্রেণী এবং SKU নির্ধারণ করেন। কিন্তু ভোক্তারা SKU-এর মধ্যে বাস করেন না। তারা প্রথমে বাড়ি বদলায়, ভ্রমণ করে, বিয়ে করে, ব্যায়াম করে, কনসার্ট দেখে, গেমিং রুম তৈরি করে, মেকআপ করে, এবং তারপরই বিভিন্ন পণ্যের প্রয়োজনীয়তা তৈরি হয়। এবং ক্রয়ের আগে, তাদেরকে প্রথমেই নিজেদের জীবনযাপনের প্রয়োজনীয়তাগুলিকে পণ্যের ভাষায় অনুবাদ করতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, বৃদ্ধদের জন্য মোবাইল কিনতে, "উচ্চ শব্দ, বড় অক্ষর, সহজ অপারেশন"কে একটি পণ্যের প্যারামিটারের সেটে বিভক্ত করতে হয়; প্রথমবারের মতো ক্যাম্পিং-এর জন্যও, টেন্ট, মার্কিন, এবং স্লিপিং ব্যাগগুলির কীভাবে সংজ্ঞা, তা জানা দরকার, যাতে প্ল্যাটফর্মের শ্রেণীবিভাগের সিস্টেমে প্রবেশ করা যায়।

ওয়ানশিয়াং ডার্ক পয়েন্টের সাহায্যে, ব্যবসায়ীরা এখন শুধু ব্যবহারকারী কে জানেন না, বরং তিনি কোন পরিস্থিতিতে কী করছেন এবং তাঁর কী প্রয়োজন তাও স্পষ্টভাবে বুঝতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, মানব সুসংগঠিত চেয়ার ক্ষেত্রে শীর্ষস্থানীয় ইয়ানশং, এভাবেই মেকআপ পছন্দকারীদের দৃষ্টিতে আসে।

প্রাথমিকভাবে, ওয়ানশিয়াং ডিয়েজিং পিছনের বিশ্বজনীন জ্ঞান ব্যবস্থার ভিত্তিতে ইয়িসংকে ডিমান্ড সাইডের ইচ্ছা চিহ্নিত করতে সহায়তা করেছে, ব্যবহারকারীর নেইল টেবিল এবং মেকআপ টেবিল অর্ডারের পিছনে আসলে একটি দীর্ঘস্থায়ী ব্যবহারের জন্য একটি ড্রেসিং স্পেসের প্রয়োজনীয়তা রয়েছে।

এরপর, বড় ভাষা মডেলটি ব্যবহারকারীর খরচের উদ্দেশ্য, পছন্দ এবং ক্রয় পর্যায় বিশ্লেষণ করে ব্যবহারকারীর আচরণের ধারাকে একটি সংগঠিত খরচের ইচ্ছার প্রতিনিধিত্বে কোড করে—যেমন, এটি একজন সৌন্দর্য পছন্দ করেন এবং জীবনের মানের প্রতি মনোযোগী মহিলা ব্যবহারকারী।

লেবেল মিলে যাওয়ার পর সেমান্টিক অ্যালাইনমেন্ট লেয়ারের মাধ্যমে সেমান্টিক রিজনিং-এ রূপান্তরিত হয়, যেখানে সেল ভেক্টর এবং ইনটেনশন ভেক্টর উচ্চ-মাত্রিক সেমান্টিক স্পেসে অ্যালাইন হয়, এবং কারণ-প্রভাব রিজনিংয়ের মাধ্যমে পারম্পরিক সম্পর্ক লজিকের বাইরে যায়, ব্যবহারকারীর “কেন কিনছেন” এর গভীর কারণগুলি বুঝতে সক্ষম হয়—যেমন, সাধারণ মেকআপ স্টুলটি কঠিন এবং ব্যাকস্টোপ ছাড়া। তাই তাদের একটি আরামদায়ক চেয়ারের প্রয়োজন, যা অবশ্যই ফটোজেনিকভাবে সুন্দর হতে হবে। এটির ঘূর্ণন, উচ্চতা-সমায়োজন, এবং স্লাইডিংয়ের সক্ষমতা থাকতে হবে, যাতে মেকআপ, অফিস, এবং পড়াশোনার মধ্যে সহজেই স্যুইচ করা যায়।

শেষ করে, সরবরাহ পক্ষে ওয়ান শিয়াং ডিনজিং পণ্যের বোঝাপড়ার মাধ্যমে এর কার্যকারিতা বুঝতে পারে, বড় ভাষা মডেল ব্যবহার করে পণ্যের বিক্রয় বিন্দুগুলি বিশ্লেষণ করে বহুমাত্রিক স্ট্রাকচারড এক্সপ্রেশন তৈরি করে, এবং ক্যাটাগরি, ফাংশন, সিনেরিও এবং জনগোষ্ঠীকে কভার করে এমন সূক্ষ্ম-বিন্যস্ত পণ্য বৈশিষ্ট্য গ্রাফ তৈরি করে, যা আরও গভীর সরবরাহ-চাহিদা সেমান্টিক ম্যাচিংয়ের অনুমতি দেয়—একজন প্রতিদিন নিজেকে সজ্জিত করতে সময় ব্যয় করতে চাওয়া মহিলা, একটি মেকআপ টেবিলের অর্ডারের পরে, একটি চেয়ারও প্রয়োজন। একটি ইঞ্জিনিয়ারিংযুক্ত চেয়ার, শুধুমাত্র “অফিস” ট্যাগের বাইরে, “দীর্ঘসময়ের জন্য সমর্থন”, “সহজেই সরানোযোগ্য” এবং “স্থানের জন্য সুযোগমত”—এইসব বহুমুখী জীবনযাপনের পরিস্থিতিরও সঙ্গে মিলে যায়।

এই আরও গভীর ব্যবহারকারীর চাহিদা বোঝার মাধ্যমে, বিজ্ঞাপন সিস্টেম জনসংখ্যা বিস্তার থেকে ইচ্ছা বিস্তারের দিকে এগিয়ে যায়, এবং সিস্টেমের অ্যাসিঙ্ক্রোনাস টার্গেটিং ম্যাচিংকে পরিবর্তন করে স্থিতি-ভিত্তিক রিয়েল-টাইম টার্গেটিং ম্যাচিং-এ।

কিন্তু মানুষকে শুধু বুঝতে পারলেই চলবে না।

যদি একটি ইঞ্জিনিয়ারিং চেয়ারকে সর্বদা অফিস ফার্নিচার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তবে এটি চেয়ারকে কম্বো, নেইল টেবিলের মতো প্রায় অসম্পর্কিত পরিস্থিতির সাথে আসলেই সংযুক্ত করতে পারবে না। যদি একটি বিছানাকে সর্বদা বেডরুম ফার্নিচার হিসাবে বুঝা হয়, তবে সিস্টেমটি যতটাই ই-স্পোর্টস প্লেয়ারদের বুঝতে পারুক, এটি ই-স্পোর্টস প্রেমীদের গেমিং রুমে সঠিকভাবে উপস্থিত হতে পারবে না।

AI ডাইরেক্টেডের সাথে অপর প্রান্তটিকে পুনরায় বুঝতে হবে:

ক্রয়।

03 পণ্য: একটি পণ্য যা একাধিক বাজারের অংশ হতে পারে

পূর্বের প্ল্যাটফর্মগুলি সরবরাহ পরিচালনা করত বিভাগ, বৈশিষ্ট্য এবং SKU এর মাধ্যমে, যা ব্যবসায়িক সিস্টেমগুলির দক্ষতার জন্য পূর্বশর্ত।

একটি বিছানা সিস্টেমে প্রথমে একটি «ফার্নিচার» হিসাবে বিবেচিত হয়, যার মাপ, উপাদান, রং, স্টাইল ইত্যাদি বৈশিষ্ট্য রয়েছে, তারপর পণ্যটি এটি কী ধরনের তার উপর ভিত্তি করে বাজারে আসে।

কিন্তু ভোক্তারা পণ্য ব্যবহার করে কখনও কখনও প্রতিষ্ঠানের প্রাথমিক পণ্য সংজ্ঞার সম্পূর্ণ অনুসরণ করে না: কোকা-কোলা প্রথমে ঔষধ হিসাবে বিক্রি হত, মাইক্রোওয়েভ ওভেন রাডার প্রযুক্তি থেকে উদ্ভূত হয়েছিল, এবং স্পোর্টস শু বিভিন্ন যুগে পেশাদার সরঞ্জাম থেকে দৈনন্দিন পোশাকে পরিণত হয়েছিল।

ব্যবসায়িক ইতিহাসে ব্যবহারকারীদের দ্বারা পণ্যকে পুনর্সংজ্ঞায়িত করার গল্প কখনও কম হয়নি। শুধুমাত্র, অতীতে সমস্যা শনাক্তকরণ প্রায়শই দীর্ঘ সময়ের বাজার পর্যবেক্ষণ, গবেষণা বা দৈব ঘটনার উপর নির্ভর করত।

এখন, ওয়ান শিয়াং ডাইজিংয়ের মাধ্যমে, এআই এই পণ্যের ক্ষমতা এবং ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তার মধ্যে সূক্ষ্ম সম্পর্ককে গভীরভাবে বুঝতে পারে।

লিনের ফার্নিচার ই-স্পোর্টস প্রেমীদের জন্য কাপড়ের বিছানা বিক্রি করে, আর ইয়িসং বিউটি প্রেমীদের জন্য মানব সুসংগঠিত চেয়ার বিক্রি করে, এগুলো শুধু একটি উদাহরণ।

আরও প্রাসঙ্গিকভাবে, ওয়ানশিয়াং ডিনজিং হেলেনাকে স্কি এবং আউটডোর জনগণের কাছে পণ্য বিক্রি করতে সহায়তা করেছে।

বর্তমান বছরের মে মাসে, ওয়ানশিয়াং ডিনজিং হেলিনার জন্য একটি সম্ভাব্য গ্রাহক গোষ্ঠীকে চিহ্নিত করেছিল যারা গ্রীষ্মকালে সারফিং এবং স্কুবা ডাইভিং করে এবং শীতকালে স্কি করে। টিম ফলাফলটি দেখে প্রথমেই বলল: "কি করে AI ভুল পথে চলে গেল?" কারণ, এই মানুষদের প্রধান ব্যয়ের পথগুলি মূলত স্পোর্টস গিয়ারের দিকেই কেন্দ্রীভূত।

কিন্তু এআই তাদের সূর্যরক্ষক এবং নিশ্চিততার প্রয়োজনীয়তা সঠিকভাবে ধরে নিয়েছে। এই গোষ্ঠীর 27.35% প্রথমে গুণগত মানের দিকে মনোযোগ দেয়, 40.25% বিশেষভাবে উপাদানের দিকে মনোযোগ দেয়। তারা স্নোয়ার্ট, স্কুবা এবং আউটডোর গিয়ার কিনলে উপাদান, পারফরম্যান্স এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফলের তুলনা করে। এবং ব্ল্যাক ব্যান্ডেজটি নিজেই 'নিশ্চিততা'কে জোর দেওয়া একটি পণ্যের ঐতিহ্য থেকে এসেছে। 2008 সালে, হেলেনা Laclinic-এর সাথে Re-Plasty সিরিজ ডেভেলপ করে, যার অনুপ্রেরণা ছিল অপারেশনের পরের যত্ন; Age Recovery Night-এরপরে 'ব্ল্যাক ব্যান্ডেজ' হয়েছিল, এখনও Laclinic-এর পক্ষ থেকে অপারেশনের পরের রিকভারি, একটিভ ইংরিডিয়েন্টস এবং ক্লিনিক্যাল কেয়ারের প্রসঙ্গে উপস্থাপন করা হচ্ছে।

অতএব, একজন যিনি স্পোর্টস গিয়ারে দীর্ঘদিন ধরে পারফরম্যান্স, উপাদান এবং বিশ্বস্ততার দিকে মনোযোগ দিয়েছেন, সেই ব্যক্তি হয়তো কয়েক হাজার টাকার স্কিনকেয়ার সিদ্ধান্তেও ক্লিনিক্যালি যাচাইকৃত, কার্যকারিতা নিশ্চিতকরণ এবং পণ্যের মানের জন্য পেমেন্ট করার সম্ভাবনা বেশি।

বর্তমান চূড়ান্ত পারফরম্যান্সে, প্রক্রিয়াকরণের পরে, এই আউটডোর হাই-ভ্যালু গ্রুপের নতুন গ্রাহকের হার অন্যান্য গ্রুপের তুলনায় 2 পার্সেন্ট বেশি, এবং ইন্টারঅ্যাকশন এবং কনভার্শন রেটও বেশি।

একই ধরনের অনুবাদ অন্যান্য কিছু দৈনন্দিন পণ্যেও ঘটেছে। উদাহরণস্বরূপ, ওয়ানশিয়াং ডিজেন ব্যবহার করে, জিয়াওক্সিয়া সোলার মাস্কগুলি সেই ফিটনেস এবং সাইক্লিং ব্যবহারকারীদের কাছে বিক্রি করেছে যারা «বাতাস চলাচল, স্লাইড নয়, ক্যামেরায় ভালো দেখাবে» চায়, দুই মাসের মধ্যে নতুন গ্রাহকদের লেনদেনের অনুপাত 11% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং নতুন ভিজিটরদের সংখ্যা 39% বৃদ্ধি পেয়েছে।

এবং যখন মানুষ স্থির ট্যাগ থেকে ডাইনামিক ইচ্ছায় পরিণত হয় এবং পণ্য স্থির শ্রেণীবিভাগ থেকে সমস্যার সমাধানে পরিণত হয়, তখন শেষ পরিবর্তনটি হয়: মানুষ এবং পণ্য কীভাবে পরস্পরের সাথে দেখা করে।

04 প্রেক্ষাপট: এআই-নির্দেশিত, চাহিদা ও যোগানের সংযোগ পুনর্গঠন

যখন এআই ডিরেক্টিং একসাথে বুঝতে পারবে যে মানুষ কী করছে এবং পণ্যটি কী সমাধান করতে পারে, তখন সার্চ, অ্যাডভার্টাইজিং এবং প্রমোশনের মধ্যে আগের বিচ্ছিন্ন সীমানা শিথিল হতে শুরু করে। কারণ, মূলত, এগুলি একই বিষয়ের সম্মুখীন: একটি নির্দিষ্ট মুহূর্তে, ব্যবহারকারী কী ধরনের চাহিদা গঠন করছে এবং এই চাহিদা সমাধানে কোন পণ্যগুলি অংশগ্রহণ করা উচিত, তা নির্ণয় করা।

এই পরিবর্তনগুলি ব্যবসায়ী এবং সিস্টেমের মধ্যে বিভাজনকেও পুনরায় সামঞ্জস্য করেছে।

পূর্বে একটি বিজ্ঞাপন পরিকল্পনা তৈরি করার জন্য, ব্যবসায়ীদের সাধারণত কীওয়ার্ড, জনসংখ্যা, অঞ্চল এবং সময়কাল পূরণ করতে হত, যা সিস্টেমকে বলার মতো ছিল: "আমার গ্রাহকরা কে।" নতুন সিস্টেমে, ওয়ানশিয়াং ডিনজিং বেশি করে AI-কে পণ্যের বিক্রয় পয়েন্ট, সম্ভাব্য চাহিদা এবং সম্ভাব্য গ্রাহক পরিস্থিতি বিশ্লেষণের জন্য দেয়, এবং তারপর ব্যবসায়ীরা এটি গ্রহণ করবেন কি না বা সংশোধন করবেন।

এর সাথে সাথে, পরবর্তী সৃজনশীল উত্পাদন এবং বিজ্ঞাপন বাস্তবায়নও একই যুক্তি অনুসরণ করে সম্পর্কিত কাজগুলি সম্পন্ন করে। বিদ্যমান ব্যবহারকারীর অন্তর্দৃষ্টির ভিত্তিতে, ওয়ানশিয়ান ডিনজিং মূলত শয়নকক্ষের গ্রাহকদের জন্য ডিজাইন করা বিছানার বিজ্ঞাপনগুলিকে ই-স্পোর্টস খেলোয়াড়দের কাছে অপরিবর্তিতভাবে প্রদর্শন করবে না। এর বদলে, এটি সৃজনশীলতা এবং বিডিং-এর দিকে লিঙ্কটি আরও বিস্তৃত করে: প্রথমে ব্যবসায়িক লক্ষ্য এবং ভোক্তা ইচ্ছা বুঝতে, তারপরে সম্ভাব্য জনগণকে খুঁজে, AI-এর সাহায্যে পার্থক্যমূলক প্রকাশ তৈরি করতে, এবং শেষে স্মার্ট বিডিংয়ের মাধ্যমে কোন ট্রাফিক সুযোগগুলিতে প্রতিযোগিতা করা হবে।

শেষ পর্যন্ত, হাজার হাজার গ্রুপের বিভিন্ন প্রয়োজনকে হাজার হাজার বিভিন্ন প্রচার কৌশল এবং যোগাযোগের কৌশলে পরিণত করুন এবং নতুন গ্রাহকদের ক্রয় রূপান্তর এবং অতিরিক্ত মূল্য বৃদ্ধি করুন। অফিসিয়ালভাবে প্রকাশিত তথ্য অনুযায়ী, ওয়ানশিয়ান ডিয়েজিং 618 পর্যায়ে চালু হয়েছিল, 7-এর শেষের দিকে সম্পূর্ণভাবে চালু হওয়ার পর, শুধুমাত্র কীওয়ার্ড প্রচার এবং গ্রুপ প্রচারের ক্ষেত্রেই 150,000-এরও বেশি ব্যবসায়ী ব্যবহার করেছেন; নির্দিষ্ট সময়কালে, নতুন গ্রাহকদের ক্লিকের অনুপাত 91% -এরও বেশি, এবং নতুন গ্রাহকদের ক্রয়ের অনুপাত 76% -এরও বেশি।

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, ওয়ানশিয়াং ডিনজিংয়ের পিছনে যদিও একটি সম্পূর্ণ নতুন ক্ষমতা রয়েছে, তবুও ব্যবসায়ীদের কোনো নতুন টুল শেখার প্রয়োজন নেই, এটি বর্তমান প্রচারের সমস্ত পরিসরে সম্পূর্ণভাবে এম্বেড করা যায়—জনগোষ্ঠী প্রচার থেকে কীওয়ার্ড প্রচার এবং ব্র্যান্ডের সম্পূর্ণ পরিসর, কনটেন্ট প্রচার পর্যন্ত।

অ্যালিবাবা গ্রুপের সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট, বর্তমানে টিয়ানমাও বিভাগের প্রেসিডেন্ট, আলিমা মা এবং তাওবা লাইভ এবং কনটেন্ট বিভাগের প্রধান লিউ বো (জিয়ালো) বলেছেন, "প্ল্যাটফর্ম নিজেদের শক্তিসম্পন্ন দিকগুলি আরও শক্তিশালী করছে, কঠিন কাজগুলি আরও গভীরভাবে করছে, ব্যবসায়ীদের খরচ কমাচ্ছে এবং তাদের ব্যবসা পরিচালনার জন্য নির্ধারিততা তৈরি করছে।" এছাড়াও, "অ্যালগরিদম টিমের আরও অনেক সম্ভাবনা রয়েছে, যাতে ভালো পণ্য এবং ভালো ব্যবসায়ীদের উন্নত গ্রাহকদের সাথে সংযুক্ত করা যায়; এবং বিপরীতভাবে, উন্নত গ্রাহকদেরও প্ল্যাটফর্মের মধ্যে ব্যক্তিগতকৃতভাবে মিলেযাওয়া পণ্যগুলি খুঁজে পাওয়ার সুযোগ থাকবে।"

অবশ্যই, দীর্ঘমেয়াদে এই প্ল্যাটফর্মের সমস্ত ক্ষমতা খোলা হওয়ার পরে, এটি যে তথ্যের ব্যবধান তৈরি করে, সেটি স্থায়ী হবে না। আজ শুধুমাত্র একটি কোম্পানি ই-স্পোর্টস খেলোয়াড়দের বিশ্রামের প্রয়োজনীয়তা দেখতে পাচ্ছে, কিন্তু শীঘ্রই, সমস্ত ফার্নিচার কোম্পানিই সম্ভবত একই গোষ্ঠীকে দেখতে পাবে। তাই, প্রশ্নটি পরিবর্তিত হয়েছে—“কি করে খুঁজে পাওয়া যায়” থেকে “খুঁজে পাওয়ার পর কী করবেন”-এ।

একই সাথে একটি নতুন পরিস্থিতি দেখা যাচ্ছে, কিছু কোম্পানি সন্দেহ করবে, কিছু কোম্পানি একটি বিজ্ঞাপন পরিকল্পনা যোগ করবে, কিছু কোম্পানি মালপত্র এবং সামগ্রী পুনর্ডিজাইন করবে, আবার কিছু কোম্পানি ভোক্তাদের বাসস্থান এবং প্রকৃত প্রয়োজনীয়তা নিয়ে গবেষণা চালিয়ে যাবে, এবং শেষপর্যন্ত পণ্যের আকার, ফাংশন বা এমনকি নতুন পণ্যের দিকনির্দেশনা সমন্বয় করবে।

এই প্রক্রিয়ায়, জনসমূহকে প্ল্যাটফর্মকৃত করা যায়, রিয়েল-টাইম বিডিংকে প্ল্যাটফর্মকৃত করা যায়, এবং কিছু ক্রিয়েটিভ এবং স্পর্শকাতর বিষয়গুলিকেও প্ল্যাটফর্মকৃত করা যায়।

কিন্তু পণ্য নির্বাচন, স্টক ঝুঁকি, সাপ্লাই চেইন সামঞ্জস্য এবং সম্পদ বরাদ্দ এখনও কোম্পানিগুলির নিজেদের দ্বারা সম্পন্ন করতে হবে। এআই আরও বেশি কোম্পানিকে নতুন সুযোগগুলি দেখতে সাহায্য করবে, কিন্তু তাদের একই প্রতিক্রিয়া গতি অর্জনের সুযোগ দেবে না।