ما هو الذكاء الاصطناعي المفرط؟ المزايا ودراسات الحالة والمخاوف الأخلاقية

لعقود من الزمان ، كان المسوقون يبحثون عن أفضل الاستراتيجيات لإنشاء حملات تسويقية فعالة لمواكبة تفضيلات المستهلكين دائمة التطور. يعد الذكاء الاصطناعي المفرط إضافة حديثة إلى ترسانة المسوق.

تعتمد استراتيجيات التسويق التقليدية على تقسيم المستهلكين على نطاق واسع وهو أمر مفيد للوصول إلى مجموعات أكبر. لكن هذا النهج دون المستوى الأمثل لفهم الاحتياجات الفردية.

لقد جرب المسوقون أيضًا بنجاح تقنيات التخصيص بناءً على بيانات المستهلك التاريخية. يشير أحد التقديرات إلى أن الإيرادات العالمية الناتجة عن تخصيص تجربة العملاء وبرامج التحسين ستفعل تتجاوز 11.6 مليارات دولار بواسطة 2026.

لكن هذا لا يكفى.

تتطور احتياجات المستهلكين المعاصرين باستمرار. إنهم يتوقعون أن تفهم العلامات التجارية رغباتهم واحتياجاتهم - توقعها وتجاوزها. وبالتالي ، هناك حاجة إلى نهج أكثر دقة مصممًا للاحتياجات الفردية.

اليوم ، يمكن للمسوقين استخدام تقنيات تعتمد على البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لنقل استراتيجيات التسويق الخاصة بهم إلى المستوى التالي - من خلال التخصيص المفرط. دعونا نناقشها بالتفصيل.

ما هو الذكاء الاصطناعي المفرط؟

التخصيص المفرط للذكاء الاصطناعي أو التخصيص المفرط المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو شكل متقدم من إستراتيجية التسويق المخصصة التي تستخدم البيانات في الوقت الفعلي وخرائط الرحلة الفردية جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضخمة والأتمتة لتقديم محتوى أو منتجات أو خدمات ملائمة للسياق ومصممة بشكل كبير. المستخدمين في الوقت المناسب من خلال القنوات المناسبة.

تعد بيانات العملاء في الوقت الفعلي جزءًا لا يتجزأ من فرط التخصيص حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي هذه المعلومات لتعلم السلوكيات والتنبؤ بإجراءات المستخدم وتلبية احتياجاتهم وتفضيلاتهم. هذا أيضًا فرق حاسم بين فرط التخصيص والتخصيص - عمق وتوقيت البيانات المستخدمة.

بينما يستخدم التخصيص البيانات التاريخية مثل سجل شراء العملاء ، فإن التخصيص المفرط يستخدم البيانات في الوقت الفعلي المستخرجة خلال رحلة العميل لمعرفة سلوكه واحتياجاته. على سبيل المثال ، ستستهدف رحلة العميل المدعومة بالتخصيص المفرط كل عميل بإعلانات مخصصة وصفحات مقصودة فريدة وتوصيات منتجات مخصصة وأسعار أو عروض ديناميكية بناءً على بياناتهم الجغرافية والزيارات السابقة وعادات التصفح وسجل الشراء.

آليات الذكاء الاصطناعي المفرط

يبدأ التخصيص المفرط باستخدام الذكاء الاصطناعي من جمع البيانات وينتهي بتجارب مستخدم مصممة للغاية. دعنا نحصل على لمحة موجزة عن الخطوات ذات الصلة.

1. جمع البيانات

لا يوجد ذكاء اصطناعي بدون بيانات. في هذه الخطوة ، يتم جمع بيانات العميل من مصادر مختلفة مثل:

• أنماط التصفح
• تاريخ المعاملة
• الجهاز المفضل
• نشاط وسائل التواصل الاجتماعي
• البيانات الجغرافية
• التركيبة السكانية
• العملاء الذين لديهم تفضيلات مماثلة
• قواعد بيانات العملاء الحالية
• أجهزة إنترنت الأشياء والمزيد

2. تحليل البيانات

تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي البيانات التي تم جمعها لتحديد الأنماط والاتجاهات. اعتمادًا على المشكلة ، يمكن أن يكون تحليل بيانات العميل:

• وصفي (ما الذي يحدث؟)
• التشخيص (لماذا حدث؟)
• تنبؤي (ماذا يمكن أن يحدث في المستقبل؟)
• إلزامي (ما الذي يجب أن نفعله حيال ذلك؟)

هذه الخطوة مهمة لأنها تستخلص رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الأولية وتساعد على فهم كل عميل.

3. التنبؤ والتوصية

بناءً على تحليل البيانات ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التنبؤ بسلوك العميل. قد يتضمن ذلك توقع اهتمامات العميل أو الاعتراضات المحتملة ، وتمكين الشركات من خدمة تفضيلات العميل المحددة بشكل استباقي وتقديم محتوى وعروض وتجارب مخصصة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال ، ستاربكس يولد 400,000 متغير من رسائل البريد الإلكتروني مفرطة الشخصية كل أسبوع عبر محرك التخصيص في الوقت الفعلي ، الذي يستهدف تفضيلات العملاء الفردية.

مزايا فرط التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تجربة العملاء المحسّنة (CX) ومشاركة العملاء (CE)

عندما يرى العملاء المحتوى / المنتجات / الخدمات المصممة خصيصًا لاحتياجاتهم ، فإنها تخلق تجربة حميمة وتعزز رضا العملاء. وفق بحث ماكنزي، 71٪ من العملاء يتوقعون تجربة شخصية ، و 76٪ يشعرون بخيبة أمل عندما لا يحصلون عليها.

وبالتالي ، فإن التخصيص المفرط يلغي التجارب العامة ويستبدلها بالتفاعلات التي تشعر بأنها شخصية وفريدة من نوعها لكل عميل مما يؤدي إلى زيادة المشاركة. يزيد المستوى المرتفع من المشاركة من احتمالية التحويل ويعِد العملاء بالولاء على المدى الطويل.

زيادة المبيعات والإيرادات

تعني تجربة التسوق أو المحتوى الأكثر صلة أن العملاء سيجدون على الأرجح المنتجات أو المحتوى الذي يحبونه ويشترونه ، مما يعزز المبيعات والإيرادات بشكل مباشر. ضخم 97% أفاد من المسوقين أن جهود التخصيص تؤثر بشكل إيجابي على نتائج الأعمال. ويمكن أن تحقق إستراتيجية التخصيص التي يتم تنفيذها جيدًا 5-8x عائد استثمار على الإنفاق على التسويق. ومن ثم ، من خلال جعل رحلة العميل أكثر حميمية ، فإن التخصيص المفرط يحسن معدلات التحويل ويزيد من متوسط ​​قيمة الطلب.

دراسات حالة بارزة للتخصيص المفرط باستخدام الذكاء الاصطناعي

دراسة حالة رقم 1: صناعة التجارة الإلكترونية (أمازون)

أمازون هي مثال رئيسي على التخصيص المفرط في صناعة التجارة الإلكترونية. في عام 2022 ، مبيعات أمازون بلغ 469.8 مليار دولاربزيادة قدرها 22٪ عن عام 2021. تستخدم الشركة أداة متطورة محرك التوصية القائم على الذكاء الاصطناعي يحلل بيانات العملاء الفردية ، بما في ذلك ؛

• المشتريات السابقة
• التركيبة السكانية للعملاء
• استعلام البحث
• العناصر الموجودة في عربة التسوق
• العناصر التي تم سحبها ولكن لم يتم النقر فوقها
• متوسط ​​مبلغ الإنفاق

تحلل أمازون هذه البيانات لإنشاء توصيات منتجات مخصصة وإرسال رسائل بريد إلكتروني عالية السياق إلى كل من المتسوقين. ونتيجة لذلك ، فإن محرك توصياتهم يولد بصحة جيدة معدل التحويل شنومك٪ على أساس التخصيص.

دراسة حالة رقم 2: صناعة الترفيه (Netflix)

أحدثت Netflix ثورة في صناعة الترفيه من خلال استخدامها للتخصيص المفرط. نائب الرئيس السابق لابتكار المنتجات في Netflix لديه ذكر في مقابلة:

"إذا عبر أحد الأعضاء في هذه الجزيرة الصغيرة عن اهتمامه بالأنمي ، فعندئذ يمكننا تعيين هذا الشخص في مجتمع الرسوم المتحركة العالمي. نحن نعلم ما هي أفضل الأفلام والبرامج التلفزيونية للأشخاص في هذا المجتمع في العالم ".

وبحسب ما ورد ، فإن التوصيات المخصصة توفر خدمة Netflix أكثر من $ شنومكس مليار كل عام. تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعة كبيرة من نقاط بيانات العملاء ، بما في ذلك:

• سجل المشاهدة
• التقييمات الممنوحة للعروض أو الأفلام المختلفة
• الوقت من اليوم الذي يشاهد فيه المستخدم محتوى معينًا

من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات السياقية للغاية ، تقترح Netflix محتوى مفرط الشخصية وفقًا لتفضيلات المستخدم. نتيجة ل، 80% من ساعات المحتوى التي تتم مشاهدتها على Netflix تأتي من نظام التوصية ، بينما تأتي 20٪ من عمليات البحث. هذا يعزز تجربة العملاء ومشاركتهم ويقلل من معدل التغيير.

المخاوف والآثار الأخلاقية لإضفاء الطابع الشخصي المفرط على الذكاء الاصطناعي

في حين أن فوائد التخصيص المفرط هائلة ، إلا أن هناك أيضًا مخاوف جوهرية و الآثار الأخلاقية لاعتبار:

مشاكل خصوصية

قد يشعر المستخدمون بعدم الارتياح لأن كل نقرة أو عملية شراء أو تفاعل يتم تتبعها وتحليلها ، حتى إذا كان التتبع يهدف إلى تحسين تجربة المستخدم. في سبتمبر 2021 ، واجهت Netflix غرامة قدرها $190,000 التي فرضتها لجنة حماية المعلومات الشخصية (PIPC) في كوريا الجنوبية. وبحسب ما ورد ، انتهكت Netflix قانون حماية المعلومات الشخصية (PIPA) من خلال الانخراط في جمع غير قانوني للمعلومات الشخصية من المستخدمين.

التلاعب بالمستهلك

يمكن أن يؤدي فرط التخصيص إلى زيادة التلاعب بالمستهلك. من خلال معرفة التفضيلات والسلوكيات الفردية ، يمكن للشركات التأثير على صنع القرار بدرجة عالية ، مما يثير تساؤلات أخلاقية حول الاستقلالية والموافقة. عندما تعرف الشركات مكانك ، وما الذي اشتريته ، وما يعجبك وما لا يعجبك ، فإنهم يسيرون على حبل مشدود بين بارد وزاحف - مع فرصة كبيرة لدخول عالم زاحف.

في الختام ، فإن التخصيص المفرط ، المدعوم من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، قد حقق بالفعل تطورات كبيرة في مختلف الصناعات. ومع ذلك ، فإن إمكاناتها لم تتحقق بالكامل بعد. على سبيل المثال ، يمكن أن يُترجم فرط التخصيص إلى طب شخصي، مع العلاجات والاستراتيجيات الوقائية المصممة خصيصًا للتركيب الجيني ونمط الحياة للمريض. ومع ذلك ، فإن هذه الفرص لها أيضًا آثار أخلاقية كبيرة وتحديات يجب معالجتها.

لمزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي ، تفضل بزيارة Unite.ai.