Què és la hiperpersonalització de la IA? Avantatges, casos pràctics i preocupacions ètiques

Durant dècades, els venedors han estat investigant les millors estratègies per crear campanyes de màrqueting efectives per mantenir-se al dia amb les preferències dels consumidors en constant evolució. La hiperpersonalització de la IA és una incorporació recent a l'arsenal d'un venedor.

Les estratègies de màrqueting tradicionals es basen en una segmentació àmplia del consumidor que és beneficiosa per arribar a grups més grans. Però aquest enfocament no és òptim per entendre les necessitats individuals.

Els venedors també han experimentat amb èxit amb tècniques de personalització basades en dades històriques dels consumidors. Una estimació suggereix que els ingressos mundials generats pel programari de personalització i optimització de l'experiència del client ho faran superar els 11.6 milions de dòlars per 2026.

Però això no és suficient.

Les necessitats dels consumidors moderns estan en constant evolució. Esperen que les marques entenguin els seus desitjos i necessitats: anticipar-los i superar-los. Per tant, cal un enfocament més precís i adaptat a les necessitats individuals.

Avui, els venedors poden utilitzar tècniques basades en dades basades en IA i ML per portar les seves estratègies de màrqueting al següent nivell, mitjançant la hiperpersonalització. Parlem-ho en detall.

Què és la hiperpersonalització de la IA?

La hiperpersonalització d'IA o hiperpersonalització impulsada per IA és una forma avançada d'estratègia de màrqueting personalitzada que utilitza dades en temps real i mapes de viatges individuals juntament amb IA, anàlisi de grans dades i automatització per oferir contingut, productes o serveis altament contextualitzats i personalitzats a la dreta. usuaris en el moment adequat a través dels canals adequats.

Les dades dels clients en temps real són integrals en la hiperpersonalització, ja que la IA utilitza aquesta informació per aprendre comportaments, predir les accions dels usuaris i satisfer les seves necessitats i preferències. Aquest també és un diferenciador crític entre la hiperpersonalització i la personalització: la profunditat i el moment de les dades utilitzades.

Mentre que la personalització utilitza dades històriques, com ara l'historial de compres dels clients, la hiperpersonalització utilitza dades en temps real extretes al llarg del recorregut del client per conèixer el seu comportament i les seves necessitats. Per exemple, un viatge del client impulsat per la hiperpersonalització s'orientaria a cada client amb publicitat personalitzada, pàgines de destinació úniques, recomanacions de productes personalitzades i preus o promocions dinàmiques basades en les seves dades geogràfiques, visites anteriors, hàbits de navegació i historial de compres.

La mecànica de la hiperpersonalització de la IA

La hiperpersonalització amb IA comença a partir de la recollida de dades i acaba en experiències d'usuari molt personalitzades. Fem una breu visió general dels passos rellevants.

1. Recopilació de dades

No hi ha IA sense dades. En aquest pas, les dades dels clients es recullen de diverses fonts, com ara:

• Patrons de navegació
• Historial de transaccions
• Dispositiu preferit
• Activitat a les xarxes socials
• Dades geogràfiques
• Demografia
• Clients amb preferències similars
• Bases de dades de clients existents
• Dispositius IoT i molt més

2. Anàlisi de dades

Els algorismes d'IA i ML analitzen les dades recollides per identificar patrons i tendències. Depenent del problema, l'anàlisi de les dades del client pot ser:

• Descriptiu (què està passant?)
• Diagnòstic (per què va passar?)
• Predictiu (què podria passar en el futur?)
• Prescriptiu (què hem de fer al respecte?)

Aquest pas és important, ja que extreu informació útil de les dades en brut i ajuda a entendre cada client.

3. Predicció i recomanació

A partir de l'anàlisi de dades, els models d'IA i ML poden predir el comportament del client. Això podria implicar anticipar els interessos o les possibles objeccions d'un client, permetent a les empreses atendre les preferències específiques del client de manera proactiva i oferir contingut, ofertes i experiències personalitzades en temps real. Per exemple, Starbucks genera 400,000 variants de correus electrònics hiperpersonalitzats cada setmana mitjançant el seu motor de personalització en temps real, orientat a les preferències individuals dels clients.

Avantatges de la hiperpersonalització impulsada per IA

Experiència del client millorada (CX) i compromís amb el client (CE)

Quan els clients veuen el contingut/productes/serveis adaptats a les seves necessitats, es crea una experiència íntima i millora la satisfacció del client. D'acord amb Investigació de McKinsey, el 71% dels clients espera una experiència personalitzada i el 76% se sent decebut quan no la aconsegueix.

La hiperpersonalització, per tant, elimina les experiències genèriques i les substitueix per interaccions que se senten personalitzades i úniques per a cada client, que condueixen a un major compromís. L'augment del nivell d'interacció augmenta la probabilitat de conversió i promet la fidelitat del client a llarg termini.

Augment de vendes i ingressos

Una experiència de compra o contingut més rellevant significa que els clients tenen més probabilitats de trobar productes o contingut que els agraden i compren, augmentant directament les vendes i els ingressos. Una friolera 97% dels venedors informen que els esforços de personalització afecten positivament els resultats empresarials. I una estratègia de personalització ben executada pot oferir 5-8x ROI en despeses de màrqueting. Per tant, fent que el viatge del client sigui més íntim, la hiperpersonalització millora les taxes de conversió i augmenta el valor mitjà de la comanda.

Casos pràctics destacats d'hiperpersonalització amb IA

Cas pràctic 1: indústria del comerç electrònic (Amazon)

Amazon és un bon exemple d'hiperpersonalització en la indústria del comerç electrònic. El 2022, les vendes d'Amazon va arribar als 469.8 milions de dòlars, un augment del 22% respecte al 2021. L'empresa utilitza un sofisticat Motor de recomanació basat en IA que analitza les dades individuals dels clients, incloent;

• Compres anteriors
• Dades demogràfiques dels clients
• Consulta de cerca
• Articles a la cistella de la compra
• Elements que s'han retirat però no s'ha fet clic
• Import mitjà de la despesa

Amazon analitza aquestes dades per crear recomanacions de productes personalitzades i enviar correus electrònics molt contextualitzats a cadascun dels seus compradors. Com a resultat, el seu motor de recomanació genera una salut Taxa de conversió del 35%. basat en la personalització.

Cas pràctic 2: indústria de l'entreteniment (Netflix)

Netflix ha revolucionat la indústria de l'entreteniment mitjançant l'ús de la hiperpersonalització. L'antic vicepresident d'innovació de producte de Netflix declarar en una entrevista que:

"Si un membre d'aquesta petita illa expressa interès per l'anime, podem assignar aquesta persona a la comunitat global d'anime. Sabem quines són les millors pel·lícules i programes de televisió per a la gent del món en aquesta comunitat".

Segons s'informa, les recomanacions personalitzades salven Netflix més de $ 1 mil milions cada any. L'empresa utilitza la intel·ligència artificial per analitzar una àmplia gamma de punts de dades de clients, com ara:

• Visualització de l'historial
• Valoracions donades a diferents programes o pel·lícules
• Hora del dia en què un usuari mira determinat contingut

Mitjançant l'anàlisi de grans quantitats de dades altament contextualitzades, Netflix suggereix contingut hiperpersonalitzat segons les preferències de l'usuari. Com a resultat, 80% de les hores de contingut vistes a Netflix provenen del sistema de recomanacions, mentre que el 20% prové de cerques. Això millora l'experiència i el compromís del client i redueix la taxa d'abandonament.

Preocupacions i implicacions ètiques de la hiperpersonalització de la IA

Tot i que els beneficis de la hiperpersonalització són enormes, també hi ha preocupacions crucials i implicacions ètiques considerar:

Problemes de privadesa

És possible que els usuaris se sentin incòmodes perquè cada clic, compra o interacció es faci un seguiment i s'analitzi, encara que el seguiment tingui la intenció de millorar l'experiència de l'usuari. El setembre de 2021, Netflix es va enfrontar a una multa de $190,000 imposada per la Comissió de Protecció d'Informació Personal (PIPC) de Corea del Sud. Segons s'informa, Netflix va infringir la seva Llei de protecció de dades personals (PIPA) en participar en la recollida il·legal d'informació personal dels usuaris.

Manipulació del consumidor

La hiperpersonalització podria conduir a una major manipulació del consumidor. Amb el coneixement de les preferències i comportaments individuals, les empreses poden influir en la presa de decisions en un alt grau, plantejant qüestions ètiques sobre l'autonomia i el consentiment. Quan les empreses saben on ets, què has comprat i els teus gustos i disgustos, estan trepitjant la corda fluixa entre fresc i esgarrifós - amb una alta probabilitat d'entrar al regne esgarrifós.

En conclusió, la hiperpersonalització, impulsada per IA i ML, ja ha aportat avenços significatius a diverses indústries. No obstant això, el seu potencial encara no s'ha realitzat del tot. Per exemple, la hiperpersonalització es podria traduir en la medicina personalitzada, amb tractaments i estratègies preventives adaptades a la composició genètica i l'estil de vida d'un pacient individual. Tanmateix, aquestes oportunitats també tenen importants implicacions ètiques i reptes que cal abordar.

Per obtenir més contingut relacionat amb la IA, visiteu unir.ai.