ما هي التخصيص الفائق بالذكاء الاصطناعي؟ مزايا ودراسات حالة واهتمامات أخلاقية

لمدة عقود، كان المسوقون يبحثون عن أفضل الاستراتيجيات لإنشاء حملات تسويقية فعالة لمواكبة التغيرات المستمرة في تفضيلات المستهلكين. التخصيص الفائق بالذكاء الاصطناعي هو إضافة حديثة إلى ترسانة المسوق.

تعتمد الاستراتيجيات التسويقية التقليدية على تقسيم المستهلكين إلى فئات واسعة، وهو ما يفيد في الوصول إلى مجموعات أكبر. لكن هذا النهج ليس مثاليًا لفهم الاحتياجات الفردية.

لقد نجح المسوقون أيضًا في تجربة تقنيات التخصيص dựa على بيانات المستهلك التاريخية. وتشير التقديرات إلى أن الإيرادات العالمية التي تُحقق من برامج تخصيص وتحسين تجربة العملاء سوف تتجاوز 11.6 مليار دولار بحلول عام 2026.

لكن هذا ليس كافيا.

تتغير احتياجات المستهلكين الحديثين باستمرار. يتوقعون من العلامات التجارية فهم رغباتهم واحتياجاتهم – وتوقعها وتجاوزها. وبالتالي، فإن نهجًا أكثر دقة مخصصًا للاحتياجات الفردية مطلوب.

اليوم، يمكن للمسوقين استخدام تقنيات بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القائمة على البيانات لرفع استراتيجيات التسويق إلى المستوى التالي – من خلال التخصيص الفائق. دعونا نناقشها بالتفصيل.

ما هي التخصيص الفائق بالذكاء الاصطناعي؟

التخصيص الفائق بالذكاء الاصطناعي أو التخصيص الفائق القائم على الذكاء الاصطناعي هو شكل متقدم من استراتيجية التسويق المخصصة التي تستخدم البيانات في الوقت الفعلي وخارطة المسار الفردية جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الكبيرة والآلية لتسليم محتوى أو منتجات أو خدمات مخصصة للغاية ومحسنة للمستخدمين المناسبين في الوقت المناسب من خلال القنوات المناسبة.

بيانات العملاء في الوقت الفعلي هي جزء أساسي في التخصيص الفائق لأن الذكاء الاصطناعي يستخدم هذه المعلومات لتعلم السلوك وتوقع إجراءات المستخدم وتلبية احتياجاتهم و تفضيلاتهم. هذا هو أيضًا الفارق الحاسم بين التخصيص الفائق والتخصيص – عمق وتوقيت البيانات المستخدمة.

في حين أن التخصيص يستخدم البيانات التاريخية مثل تاريخ شراء العملاء، يستخدم التخصيص الفائق البيانات في الوقت الفعلي المستخرجة على مدار رحلة العملاء لتعلم سلوكهم واحتياجاتهم. على سبيل المثال، رحلة العملاء التي تعمل بالتخصيص الفائق ستستهدف كل عميل مع إعلانات مخصصة وصفحات هبوط فريدة وتوصيات منتجات مخصصة ورسوم ديناميكية أو عروض خاصة بناءً على بياناتهم الجغرافية وزياراتهم السابقة و عادات التصفح وتاريخ الشراء.

ميكانيكا التخصيص الفائق بالذكاء الاصطناعي

يبدأ التخصيص الفائق بالذكاء الاصطناعي من جمع البيانات وينتهي بتجارب مستخدم مخصصة للغاية. دعونا نلقي نظرة على الخطوات ذات الصلة.

1. جمع البيانات

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

• أنماط التصفح
• سجل المعاملات
• الأجهزة المفضلة
• النشاط على وسائل التواصل الاجتماعي
• البيانات الجغرافية
• الديموغرافيا
• العملاء ذوو التفضيلات المماثلة
• قواعد بيانات العملاء الحالية
• أجهزة إنترنت الأشياء وغيرها

2. تحليل البيانات

الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحلل البيانات المجمعة لتحديد الأنماط والاتجاهات. اعتمادًا على المشكلة، يمكن أن يكون تحليل بيانات العملاء:

• وصفي (ماذا يحدث؟)
• تشخيصي (لماذا حدث ذلك؟)
• تنبؤي (ما الذي يمكن أن يحدث في المستقبل؟)
• إرشادي (ما الذي يجب أن نفعله بشأنه؟)

هذه الخطوة مهمة لأنها تستخرج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الخام وتساعد على فهم كل عميل.

3. التنبؤ والتوصية

بناءً على تحليل البيانات، يمكن أن تنبئ نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسلوك العملاء. قد يتضمن ذلك توقع اهتمامات العميل المحتملة أو الاعتراضات المحتملة، مما يسمح للشركات بتلبية تفضيلات العملاء بشكل استباقي وتقديم محتوى و عروض و تجارب مخصصة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تُولِد شركة ستاربكس 400,000 متغير من البريد الإلكتروني المخصص كل أسبوع من خلال محرك التخصيص في الوقت الفعلي، يستهدف تفضيلات العملاء الفردية.

مزايا التخصيص الفائق القائم على الذكاء الاصطناعي

تجربة العملاء المحسنة (CX) ومشاركة العملاء (CE)

عندما يرى العملاء المحتوى أو المنتجات أو الخدمات المخصصة لاحتياجاتهم، فإن ذلك يخلق تجربة حميمة ويعزز رضا العملاء. وفقًا لبحث مكينزي، يتوقع 71% من العملاء تجربة مخصصة، ويشعر 76% بالخيبية عندما لا يحصلون عليها.

التخصيص الفائق، لذلك، يزيل التجارب العامة ويعوضها بالتفاعلات التي تشعر بالتخصيص الفريد لكل عميل، مما يؤدي إلى زيادة المشاركة. مستوى المشاركة المتزايد يزيد من احتمال التحويل ويعزز ولاء العملاء على المدى الطويل.

زيادة المبيعات والإيرادات

تجربة تسوق أو محتوى أكثر صلة يعني أن العملاء أكثر احتمالا لfinding منتجات أو محتوى يحبونها ويشترونها، مما يزيد من المبيعات والإيرادات مباشرة. ويشير 97% من المسوقين إلى أن جهود التخصيص تؤثر إيجابيا على نتائج الأعمال. ويمكن أن تؤدي استراتيجية تخصيص نفذت بشكل جيد إلى 5-8 ضعف العائد على الاستثمار في الإنفاق التسويقي. وبالتالي، من خلال جعل رحلة العملاء أكثر حميمية، يعزز التخصيص الفائق معدلات التحويل ويزيد من متوسط قيمة الطلب.

دراسات حالة بارزة للتخصيص الفائق باستخدام الذكاء الاصطناعي

دراسة حالة 1: صناعة التجزئة (أمازون)

تعتبر أمازون مثالًا رئيسيًا على التخصيص الفائق في صناعة التجزئة. في عام 2022، بلغت مبيعات أمازون 469.8 مليار دولار، بزيادة 22% عن عام 2021. تستخدم الشركة محرك توجيه قائم على الذكاء الاصطناعي ي分析 بيانات العملاء الفردية، بما في ذلك:

• المشتريات السابقة
• بيانات العملاء الديموغرافية
• استعلامات البحث
• العناصر في عربة التسوق
• العناصر التي تمت معاينةها ولكن لم يتم النقر عليها
• مبلغ الإنفاق المتوسط

تُحلل أمازون هذه البيانات لإنشاء توصيات منتجات مخصصة وتسليم رسائل بريد إلكتروني مخصصة للغاية لكل من متسوقيها. ونتيجة لذلك، يُولِد محرك التوجيه الخاص بهم معدل تحويل صحي بنسبة 35% بناءً على التخصيص.

دراسة حالة 2: صناعة الترفيه (نيتفليكس)

لقد قامت نيتفليكس بثورة في صناعة الترفيه من خلال استخدامها للتخصيص الفائق. وقد أشار نائب الرئيس السابق لابتكار المنتج في نيتفليكس في مقابلة إلى أن:

“إذا أبدى أحد الأعضاء في هذه الجزيرة الصغيرة اهتمامًا بالأنيمي، فإننا قادرون على ربط هذا الشخص بمجتمع الأنمي العالمي. نحن نعرف أفضل الأفلام والمسلسلات للتوصية بها لأشخاص في ذلك المجتمع في العالم.”

据报道، توفر التوصيات المخصصة لنيتفليكس أكثر من مليار دولار كل عام. تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعة واسعة من نقاط بيانات العملاء، بما في ذلك:

• سجل المشاهدة
• التقييمات الممنوحة للمسلسلات أو الأفلام المختلفة
• وقت اليوم الذي يشاهد فيه المستخدم محتوى معين

من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات المخصصة للغاية، تقترح نيتفليكس محتوى مخصصًا وفقًا لتفضيلات المستخدم. ونتيجة لذلك، 80% من ساعات مشاهدة المحتوى على نيتفليكس تأتي من نظام التوصية، بينما تأتي 20% من عمليات البحث. هذا يعزز تجربة العملاء ومشاركتهم ويقلل من معدل الانقطاع.

اهتمامات وآثار أخلاقية للتخصيص الفائق بالذكاء الاصطناعي

في حين أن فوائد التخصيص الفائق هائلة، هناك أيضًا اهتمامات وآثار أخلاقية حيوية يجب مراعاتها:

قضايا الخصوصية

قد يشعر المستخدمون بعدم الارتياح لأن كل نقرة أو شراء أو تفاعل يتم تتبعه وتحليله، حتى لو كان التتبع يهدف إلى تحسين تجربة المستخدم. في سبتمبر 2021، واجهت نيتفليكس غرامة قدرها 190,000 دولار التي فرضها لجنة حماية المعلومات الشخصية في كوريا الجنوبية. و据 báo cáo، انتهكت نيتفليكس قانون حماية المعلومات الشخصية من خلال جمع المعلومات الشخصية من المستخدمين بشكل غير قانوني.

تلاعب المستهلك

يمكن أن يؤدي التخصيص الفائق إلى زيادة تلاعب المستهلك. مع معرفة التفضيلات والسلوكيات الفردية، يمكن للشركات التأثير على اتخاذ القرارات إلى درجة عالية، مما يثير أسئلة أخلاقية حول الحكم الذاتي والموافقة. عندما تعرف الشركات أين أنت وما اشتريت وما تفضله، فإنها تتنقل على حافة رقيقة بين البرود والغريب – مع فرصة عالية للدخول إلى مجال الغريب.

في الختام، أدى التخصيص الفائق، الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، إلى تقدم كبير في صناعات مختلفة. ومع ذلك، فإن إمكاناته لم تُستغل بالكامل بعد. على سبيل المثال، يمكن أن يترجم التخصيص الفائق إلى علاجات طبية مخصصة، مع علاجات و استراتيجيات وقائية مخصصة لتركيبة جينية ونمط حياة فريد لكل مريض. ومع ذلك، فإن هذه الفرص لها أيضًا آثار أخلاقية وتحديات كبيرة يجب معالجتها.

لمزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي، زوروا unite.ai.