Какво е AI хиперперсонализация? Предимства, казуси и етични опасения

В продължение на десетилетия търговците проучват най-добрите стратегии за създаване на ефективни маркетингови кампании, за да бъдат в крак с непрекъснато развиващите се потребителски предпочитания. AI хиперперсонализацията е скорошно допълнение към арсенала на търговците.

Традиционните маркетингови стратегии разчитат на широка потребителска сегментация, която е от полза за достигане до по-големи групи. Но този подход е неоптимален за разбиране на индивидуалните нужди.

Маркетолозите също така успешно експериментираха с техники за персонализиране, базирани на исторически потребителски данни. Една оценка предполага, че приходите в световен мащаб, генерирани от софтуера за персонализиране и оптимизиране на клиентското изживяване, ще надхвърлят 11.6 милиарда долара 2026.

Но това не е достатъчно.

Нуждите на съвременните потребители непрекъснато се развиват. Те очакват марките да разбират техните желания и нужди – да ги предвиждат и надхвърлят. Следователно е необходим по-прецизен подход, съобразен с индивидуалните нужди.

Днес маркетолозите могат да използват базирани на AI и ML техники, управлявани от данни, за да издигнат своите маркетингови стратегии на следващото ниво – чрез хиперперсонализация. Нека го обсъдим подробно.

Какво е AI хиперперсонализация?

AI хиперперсонализацията или хиперперсонализацията, задвижвана от AI, е усъвършенствана форма на персонализирана маркетингова стратегия, която използва данни в реално време и индивидуални карти на пътуването заедно с AI, анализ на големи данни и автоматизация, за да достави силно контекстуализирано и персонализирано съдържание, продукти или услуги на дясната страна потребители в точното време чрез правилните канали.

Клиентските данни в реално време са неразделна част от хиперперсонализацията, тъй като AI използва тази информация, за да научи поведението, да предвиди действията на потребителите и да се погрижи за техните нужди и предпочитания. Това също е критичен разграничител между хиперперсонализацията и персонализацията – дълбочината и времето на използваните данни.

Докато персонализирането използва исторически данни, като например историята на покупките на клиентите, хиперперсонализацията използва данни в реално време, извлечени по време на пътуването на клиента, за да научи тяхното поведение и нужди. Например, пътуването на клиента, задвижвано от хиперперсонализация, ще бъде насочено към всеки клиент с персонализирана реклама, уникални целеви страници, персонализирани препоръки за продукти и динамично ценообразуване или промоции въз основа на техните географски данни, минали посещения, навици на сърфиране и история на покупките.

Механиката на AI хиперперсонализацията

Хиперперсонализацията с помощта на AI започва от събирането на данни и завършва с изключително персонализирани потребителски изживявания. Нека направим кратък преглед на съответните стъпки.

1. Събиране на данни

Няма AI без данни. В тази стъпка клиентските данни се събират от различни източници като:

• Модели на сърфиране
• История на транзакциите
• Предпочитано устройство
• Активност в социалните медии
• Географски данни
• Демографията
• Клиенти с подобни предпочитания
• Съществуващи клиентски бази данни
• IoT устройства и др

2. Анализ на данни

Алгоритмите за AI и ML анализират събраните данни, за да идентифицират модели и тенденции. В зависимост от проблема анализът на клиентските данни може да бъде:

• Описателно (какво става?)
• Диагностика (защо се случи?)
• Предсказуемо (какво може да се случи в бъдеще?)
• Предписващо (какво трябва да направим по въпроса?)

Тази стъпка е важна, тъй като извлича полезни прозрения от необработените данни и помага да се разбере всеки клиент.

3. Прогноза и препоръка

Въз основа на анализа на данните моделите AI & ML могат да предвидят поведението на клиента. Това може да включва предвиждане на интересите или потенциалните възражения на клиента, което позволява на бизнеса да обслужва специфичните предпочитания на клиента проактивно и да доставя персонализирано съдържание, оферти и преживявания в реално време. Например Starbucks генерира 400,000 XNUMX варианта на хиперперсонализирани имейли всяка седмица чрез механизма за персонализиране в реално време, насочен към индивидуалните предпочитания на клиента.

Предимства на задвижваната от AI хиперперсонализация

Подобрено клиентско изживяване (CX) и ангажираност на клиента (CE)

Когато клиентите виждат съдържанието/продуктите/услугите, съобразени с техните нужди, това създава интимно изживяване и повишава удовлетвореността на клиентите. Според Изследване на McKinsey, 71% от клиентите очакват персонализирано изживяване, а 76% се чувстват разочаровани, когато не го получат.

Следователно хиперперсонализацията елиминира общите преживявания и ги заменя с взаимодействия, които се чувстват персонализирани и уникални за всеки клиент, което води до повишена ангажираност. Повишеното ниво на ангажираност увеличава вероятността от реализация и обещава дългосрочна лоялност на клиентите.

Повишени продажби и приходи

По-уместното изживяване при пазаруване или съдържание означава, че клиентите са по-склонни да намерят продукти или съдържание, което харесват и закупят, което директно повишава продажбите и приходите. Огромен 97% от търговците съобщават, че усилията за персонализиране влияят положително на бизнес резултатите. И една добре изпълнена стратегия за персонализиране може да даде резултат 5-8x ROI върху разходите за маркетинг. Следователно, като прави пътуването на клиента по-интимно, хиперперсонализацията подобрява процента на реализация и увеличава средната стойност на поръчката.

Известни казуси от хиперперсонализация чрез AI

Казус 1: Индустрия за електронна търговия (Amazon)

Amazon е отличен пример за хиперперсонализация в индустрията за електронна търговия. През 2022 г. продажбите на Amazon достигна 469.8 милиарда долара, което е 22% увеличение от 2021 г. Компанията използва усъвършенстван Базиран на AI двигател за препоръки който анализира индивидуални клиентски данни, включително;

• Минали покупки
• Демография на клиенти
• заявка за търсене
• Артикули в пазарската количка
• Артикули, които са отметнати, но не са кликнати
• Средна сума на разходите

Amazon анализира тези данни, за да създаде персонализирани препоръки за продукти и да изпрати силно контекстуализирани имейли до всеки от своите купувачи. В резултат на това техният механизъм за препоръки генерира здравословен 35% процент на реализация на базата на персонализация.

Казус 2: Развлекателна индустрия (Netflix)

Netflix направи революция в развлекателната индустрия чрез използването на хиперперсонализация. Бивш вицепрезидент на продуктовите иновации в Netflix има посочен в интервю, че:

„Ако един член на този малък остров изрази интерес към аниме, тогава ние можем да начертаем този човек в глобалната аниме общност. Ние знаем кои са най-добрите филми и телевизионни предавания за хората в света в тази общност.

Съобщава се, че персонализираните препоръки спасяват Netflix повече от $ 1 милиарда всяка година. Компанията използва AI, за да анализира широк набор от точки с данни за клиенти, включително:

• Преглед на хронологията
• Оценки, дадени на различни предавания или филми
• Час от деня, когато потребителят гледа определено съдържание

Чрез анализиране на огромно количество силно контекстуализирани данни Netflix предлага хиперперсонализирано съдържание според предпочитанията на потребителя. Като резултат, 80% от часовете със съдържание, гледани в Netflix, идват от системата за препоръки, докато 20% идват от търсения. Това подобрява изживяването и ангажираността на клиентите и намалява процента на оттегляне.

Притеснения и етични последици от хиперперсонализацията на AI

Въпреки че ползите от хиперперсонализацията са огромни, има и важни опасения етични последици да обмисли:

Проблеми с поверителността

Потребителите може да се чувстват неудобно, че всяко тяхно кликване, покупка или взаимодействие се проследяват и анализират, дори ако проследяването има за цел да подобри потребителското изживяване. През септември 2021 г. Netflix беше изправен пред глоба от $190,000 наложени от Комисията за защита на личната информация (PIPC) на Южна Корея. Съобщава се, че Netflix е нарушил своя Закон за защита на личната информация (PIPA), като се е включил в незаконно събиране на лична информация от потребителите.

Манипулация на потребителите

Хиперперсонализацията може да доведе до повишена манипулация на потребителите. С познаването на индивидуалните предпочитания и поведение компаниите могат да повлияят на вземането на решения във висока степен, повдигайки етични въпроси относно автономността и съгласието. Когато компаниите знаят къде се намирате, какво сте купили и вашите харесвания и нехаресвания, те стъпват по въжето между готино и страховито – с голям шанс за влизане в страховито царство.

В заключение, хиперперсонализацията, задвижвана от AI и ML, вече е донесла значителен напредък в различни индустрии. Потенциалът му обаче тепърва ще се реализира напълно. Например, хиперперсонализацията може да се превърне в персонализирана медицина, с лечения и превантивни стратегии, съобразени с генетичния състав и начина на живот на отделния пациент. Тези възможности обаче имат и значителни етични последици и предизвикателства, които трябва да бъдат разгледани.

За повече съдържание, свързано с AI, посетете обединявам.ai.