Wat is KI hiperpersonalisering? Voordele, gevallestudies en etiese bekommernisse

Bemarkers het dekades lank die beste strategieë ondersoek om effektiewe bemarkingsveldtogte te skep om tred te hou met die steeds veranderende verbruikersvoorkeure. KI-hiperpersonalisering is 'n onlangse toevoeging tot 'n bemarker se arsenaal.

Tradisionele bemarkingstrategieë maak staat op breë verbruikersegmentering wat voordelig is om groter groepe te bereik. Maar hierdie benadering is sub-optimaal om individuele behoeftes te verstaan.

Bemarkers het ook suksesvol geëksperimenteer met verpersoonlikingstegnieke gebaseer op historiese verbruikersdata. 'n Skatting dui daarop dat wêreldwye inkomste gegenereer deur kliëntervaringverpersoonliking en optimaliseringsagteware sal meer as $11.6 miljard deur 2026.

Maar dit is nie genoeg nie.

Moderne verbruikers se behoeftes ontwikkel voortdurend. Hulle verwag van handelsmerke om hul behoeftes en behoeftes te verstaan ​​– antisipeer en oortref dit. Daarom is 'n meer presiese benadering nodig wat aangepas is vir individuele behoeftes.

Vandag kan bemarkers KI- en ML-gebaseerde data-gedrewe tegnieke gebruik om hul bemarkingstrategieë na die volgende vlak te neem – deur hiperpersonalisering. Kom ons bespreek dit in detail.

Wat is KI hiperpersonalisering?

KI-hiperpersonalisering of KI-aangedrewe hiperpersonalisering is 'n gevorderde vorm van gepersonaliseerde bemarkingstrategie wat intydse data en individuele reiskaarte saam met KI, grootdata-analise en outomatisering gebruik om hoogs gekontekstualiseerde en pasgemaakte inhoud, produkte of dienste aan die regterkant te lewer gebruikers op die regte tyd deur die regte kanale.

Intydse kliëntedata is 'n integrale deel van hiperpersonalisering, aangesien KI hierdie inligting gebruik om gedrag aan te leer, gebruikersaksies te voorspel en aan hul behoeftes en voorkeure te voldoen. Dit is ook 'n kritieke onderskeid tussen hiperpersonalisering en verpersoonliking - die diepte en tydsberekening van die data wat gebruik word.

Terwyl verpersoonliking historiese data soos klante se aankoopgeskiedenis gebruik, gebruik hiperpersonalisering intydse data wat deur die klantreis onttrek word om hul gedrag en behoeftes te leer ken. Byvoorbeeld, 'n klantreis wat deur hiperpersonalisering aangedryf word, sal elke kliënt teiken met pasgemaakte advertensies, unieke bestemmingsbladsye, pasgemaakte produkaanbevelings en dinamiese pryse of promosies gebaseer op hul geografiese data, vorige besoeke, blaaigewoontes en aankoopgeskiedenis.

Die meganika van KI hiperpersonalisering

Hiperpersonalisering met behulp van KI begin by data-insameling en eindig in hoogs pasgemaakte gebruikerservarings. Kom ons kry 'n kort oorsig van die relevante stappe.

1. Data-insameling

Daar is geen AI sonder data nie. In hierdie stap word klantdata van verskeie bronne ingesamel, soos:

• Blaai patrone
• Transaksie geskiedenis
• Voorkeur toestel
• Aktiwiteit op sosiale media
• Geografiese data
• Demografie
• Kliënte met soortgelyke voorkeure
• Bestaande kliënt databasisse
• IoT-toestelle en meer

2. Data-analise

KI- en ML-algoritmes ontleed die versamelde data om patrone en neigings te identifiseer. Afhangende van die probleem, kan klantdata-analise wees:

• Beskrywend (wat gaan aan?)
• Diagnosties (hoekom het dit gebeur?)
• Voorspellend (wat kan in die toekoms gebeur?)
• Voorskriftelik (wat moet ons daaromtrent doen?)

Hierdie stap is betekenisvol aangesien dit uitvoerbare insigte uit die rou data onttrek en help om elke kliënt te verstaan.

3. Voorspelling & Aanbeveling

Op grond van die data-analise kan die KI- en ML-modelle die kliënt se gedrag voorspel. Dit kan die vooruitsig van 'n kliënt se belange of potensiële besware behels, wat besighede in staat stel om die kliënt se spesifieke voorkeure proaktief te bedien en intydse persoonlike inhoud, aanbiedinge en ervarings te lewer. Byvoorbeeld, Starbucks genereer 400,000 XNUMX variante van hiperpersoonlike e-posse elke week via sy intydse verpersoonlikingsenjin, gerig op individuele klantvoorkeure.

Voordele van KI-aangedrewe hiperpersonalisering

Verbeterde klante-ervaring (CX) en kliëntbetrokkenheid (CE)

Wanneer klante die inhoud/produkte/dienste sien wat by hul behoeftes aangepas is, skep dit 'n intieme ervaring en verhoog dit kliëntetevredenheid. Volgens McKinsey navorsing, 71% van kliënte verwag 'n persoonlike ervaring, en 76% voel teleurgesteld wanneer hulle dit nie kry nie.

Hiperpersonalisering skakel dus generiese ervarings uit en vervang dit met interaksies wat persoonlik en uniek voel vir elke kliënt wat lei tot verhoogde betrokkenheid. Die verhoogde vlak van betrokkenheid verhoog die waarskynlikheid van omskakeling en beloof langtermyn kliëntelojaliteit.

Verhoogde verkope en inkomste

'n Meer relevante inkopie- of inhoudervaring beteken dat klante meer geneig is om produkte of inhoud te vind wat hulle liefhet en koop, wat verkope en inkomste direk verhoog. 'n Allemintige 97% van bemarkers rapporteer dat verpersoonlikingspogings besigheidsresultate positief beïnvloed. En 'n goed uitgevoerde verpersoonlikingstrategie kan lewer 5-8x ROI op bemarkingsbesteding. Deur die klantreis dus meer intiem te maak, verbeter hiperpersonalisering die omskakelingskoerse en verhoog die gemiddelde bestelwaarde.

Prominente gevallestudies van hiperpersonalisering met behulp van KI

Gevallestudie 1: E-handelsbedryf (Amazon)

Amazon is 'n uitstekende voorbeeld van hiperpersonalisering in die e-handelsbedryf. In 2022, Amazon se verkope $ 469.8 miljard bereik, 'n toename van 22% vanaf 2021. Die maatskappy gebruik 'n gesofistikeerde KI-gebaseerde aanbevelingsenjin wat individuele kliëntdata ontleed, insluitend;

• Vorige aankope
• Kliënt demografie
• Soeknavraag
• Items in die inkopiemandjie
• Items wat uitgeboek is, maar nie geklik is nie
• Gemiddelde bestedingsbedrag

Amazon ontleed hierdie data om persoonlike produkaanbevelings te skep en hoogs gekontekstualiseerde e-posse aan elkeen van sy kopers te stuur. As gevolg hiervan, hul aanbeveling enjin genereer 'n gesonde 35% sukseskoers gebaseer op verpersoonliking.

Gevallestudie 2: Vermaaklikheidsbedryf (Netflix)

Netflix het die vermaaklikheidsbedryf 'n rewolusie gemaak deur die gebruik van hiperpersonalisering. Voormalige VP van produkinnovasie by Netflix het verklaar in 'n onderhoud wat:

"As een lid in hierdie klein eiland belangstelling uitspreek vir anime, dan is ons in staat om daardie persoon aan die globale anime-gemeenskap te karteer. Ons weet watter is die beste flieks en TV-programme vir mense in die wêreld in daardie gemeenskap.”

Na berig word, red persoonlike aanbevelings Netflix meer as $ 1 miljard elke jaar. Die maatskappy gebruik KI om 'n groot verskeidenheid kliëntedatapunte te ontleed, insluitend:

• Bekyk geskiedenis
• Graderings gegee aan verskillende programme of flieks
• Tyd van die dag wanneer 'n gebruiker sekere inhoud kyk

Deur groot hoeveelhede hoogs gekontekstualiseerde data te ontleed, stel Netflix hiperpersoonlike inhoud voor volgens die gebruiker se voorkeur. As gevolg daarvan, 80% van die inhoudsure wat op Netflix gekyk word, kom van die aanbevelingstelsel af, terwyl 20% van soektogte afkomstig is. Dit verbeter klante-ervaring en betrokkenheid en verminder die afloopkoers.

Bekommernisse en etiese implikasies van KI-hiperpersonalisering

Alhoewel die voordele van hiperpersonalisering geweldig is, is daar ook belangrike bekommernisse en etiese implikasies om te oorweeg:

Privaatheidskwessies

Gebruikers kan ongemaklik voel dat hul elke klik, aankoop of interaksie nagespoor en ontleed word, selfs al is nasporing van plan om gebruikerservaring te verbeter. In September 2021 het Netflix 'n boete van $190,000 opgelê deur die Persoonlike Inligtingsbeskermingskommissie (PIPC) van Suid-Korea. Na wat berig word, het Netflix sy Wet op die Beskerming van Persoonlike Inligting (PIPA) oortree deur betrokke te raak by die onwettige versameling van persoonlike inligting van gebruikers.

Verbruikersmanipulasie

Hiperpersonalisering kan lei tot verhoogde verbruikersmanipulasie. Met die kennis van individuele voorkeure en gedrag, kan maatskappye besluitneming tot 'n hoë mate beïnvloed, wat etiese vrae oor outonomie en toestemming laat ontstaan. Wanneer maatskappye weet waar jy is, wat jy gekoop het, en jou voor- en afkeure, trap hulle 'n tou tussen koel en creepy – met 'n groot kans om in die grillerige ryk.

Ten slotte, hiperpersonalisering, aangedryf deur KI en ML, het reeds aansienlike vooruitgang na verskeie industrieë gebring. Die potensiaal daarvan moet egter nog ten volle gerealiseer word. Hiperpersonalisering kan byvoorbeeld vertaal word in persoonlike medisyne, met behandelings en voorkomende strategieë wat aangepas is vir 'n individuele pasiënt se genetiese samestelling en lewenstyl. Hierdie geleenthede het egter ook beduidende etiese implikasies en uitdagings wat aangespreek moet word.

Vir meer KI-verwante inhoud, besoek verenig.ai.