Co je hyperpersonalizace AI? Výhody, případové studie a etické obavy

Po desetiletí marketéři zkoumali nejlepší strategie k vytvoření efektivních marketingových kampaní, aby udrželi krok s neustále se vyvíjejícími preferencemi spotřebitelů. Hyperpersonalizace AI je nedávným přírůstkem do arzenálu marketérů.

Tradiční marketingové strategie spoléhají na širokou segmentaci spotřebitelů, která je výhodná pro oslovení větších skupin. Tento přístup však není optimální pro pochopení individuálních potřeb.

Marketéři také úspěšně experimentovali s personalizačními technikami založenými na historických spotřebitelských datech. Odhad naznačuje, že celosvětové příjmy generované softwarem pro personalizaci a optimalizaci zákaznické zkušenosti budou přesáhnout 11.6 miliard dolarů by 2026.

Ale to nestačí.

Potřeby moderních spotřebitelů se neustále vyvíjejí. Očekávají, že značky porozumí jejich přáním a potřebám – budou je předvídat a překonávat. Proto je zapotřebí přesnější přístup přizpůsobený individuálním potřebám.

Dnes mohou marketéři používat techniky založené na AI a ML, aby posunuli své marketingové strategie na další úroveň – prostřednictvím hyperpersonalizace. Pojďme to probrat podrobně.

Co je hyperpersonalizace AI?

Hyperpersonalizace AI nebo hyperpersonalizace založená na AI je pokročilá forma personalizované marketingové strategie, která využívá data v reálném čase a mapy jednotlivých cest spolu s AI, analýzou velkých dat a automatizací k poskytování vysoce kontextového a přizpůsobeného obsahu, produktů nebo služeb na pravou míru. uživatelů ve správný čas prostřednictvím správných kanálů.

Údaje o zákaznících v reálném čase jsou nedílnou součástí hyperpersonalizace, protože umělá inteligence tyto informace využívá k učení chování, předvídání akcí uživatelů a uspokojování jejich potřeb a preferencí. To je také zásadní rozdíl mezi hyperpersonalizací a personalizací – hloubkou a načasováním použitých dat.

Zatímco personalizace využívá historická data, jako je historie nákupů zákazníků, hyperpersonalizace využívá data v reálném čase extrahovaná během cesty zákazníka, aby zjistila jejich chování a potřeby. Například cesta zákazníka založená na hyperpersonalizaci by zacílila na každého zákazníka vlastní reklamou, jedinečnými vstupními stránkami, přizpůsobenými doporučeními produktů a dynamickými cenami nebo propagačními akcemi na základě jeho geografických údajů, minulých návštěv, zvyklostí při prohlížení a historie nákupů.

Mechanika hyperpersonalizace AI

Hyperpersonalizace pomocí AI začíná sběrem dat a končí vysoce přizpůsobenými uživatelskými zkušenostmi. Pojďme si udělat stručný přehled příslušných kroků.

1. Sběr dat

Bez dat není AI. V tomto kroku se údaje o zákaznících shromažďují z různých zdrojů, jako jsou:

• Procházení vzorů
• transakční historie
• Preferované zařízení
• Aktivita na sociálních sítích
• Geografické údaje
• Demografie
• Zákazníci s podobnými preferencemi
• Stávající databáze zákazníků
• IoT zařízení a další

2. Analýza dat

Algoritmy AI a ML analyzují shromážděná data, aby identifikovaly vzory a trendy. V závislosti na problému může být analýza zákaznických dat:

• Popisné (co se děje?)
• Diagnostika (proč se to stalo?)
• Prediktivní (co by se mohlo stát v budoucnu?)
• Preskriptivní (co bychom s tím měli dělat?)

Tento krok je významný, protože získává užitečné poznatky z nezpracovaných dat a pomáhá porozumět každému zákazníkovi.

3. Predikce a doporučení

Na základě analýzy dat mohou modely AI & ML předvídat chování zákazníka. To by mohlo zahrnovat předvídání zájmů nebo potenciálních námitek zákazníka, což by podnikům umožnilo proaktivně sloužit jeho specifickým preferencím a poskytovat personalizovaný obsah, nabídky a zkušenosti v reálném čase. Například Starbucks generuje 400,000 XNUMX variant hyperpersonalizovaných e-mailů každý týden prostřednictvím svého nástroje pro personalizaci v reálném čase se zaměřením na individuální preference zákazníků.

Výhody hyperpersonalizace využívající umělou inteligenci

Vylepšená zákaznická zkušenost (CX) & Customer Engagement (CE)

Když zákazníci vidí obsah/produkty/služby šité na míru jejich potřebám, vytváří to intimní zkušenost a zvyšuje spokojenost zákazníků. Podle Výzkum McKinsey71 % zákazníků očekává personalizovaný zážitek a 76 % se cítí zklamaných, když ho nedostanou.

Hyperpersonalizace proto eliminuje obecné zkušenosti a nahrazuje je interakcemi, které se cítí personalizované a jedinečné pro každého zákazníka, což vede ke zvýšenému zapojení. Zvýšená úroveň zapojení zvyšuje pravděpodobnost konverze a slibuje dlouhodobou loajalitu zákazníků.

Zvýšený prodej a příjmy

Relevantnější zážitek z nakupování nebo obsahu znamená, že zákazníci s větší pravděpodobností najdou produkty nebo obsah, který se jim líbí a zakoupí, což přímo zvyšuje prodeje a příjmy. Ohromující 97% marketingových pracovníků uvádí, že snahy o personalizaci pozitivně ovlivňují obchodní výsledky. A dobře provedená strategie personalizace může přinést výsledky 5-8x ROI na marketingové výdaje. Tím, že je cesta zákazníka intimnější, hyperpersonalizace zlepšuje míru konverze a zvyšuje průměrnou hodnotu objednávky.

Významné případové studie hyperpersonalizace pomocí AI

Případová studie 1: Odvětví elektronického obchodování (Amazon)

Amazon je ukázkovým příkladem hyperpersonalizace v odvětví elektronického obchodování. V roce 2022 tržby Amazonu dosáhl 469.8 miliard $, což je 22% nárůst od roku 2021. Společnost využívá sofistikované Doporučovací modul založený na umělé inteligenci která analyzuje údaje o jednotlivých zákaznících, včetně;

• Minulé nákupy
• Demografie zákazníků
• Vyhledávací dotaz
• Položky v nákupním košíku
• Položky, které byly odhlášeny, ale neklikly
• Průměrná částka útraty

Amazon tato data analyzuje, aby vytvořil personalizovaná doporučení produktů a poslal vysoce kontextové e-maily každému ze svých nakupujících. V důsledku toho jejich motor doporučení generuje zdravé 35% míra konverze na základě personalizace.

Případová studie 2: Zábavní průmysl (Netflix)

Netflix způsobil revoluci v zábavním průmyslu díky použití hyperpersonalizace. Bývalý viceprezident produktových inovací na Netflixu má uvedený v rozhovoru, který:

„Pokud jeden člen na tomto malém ostrově projeví zájem o anime, pak jsme schopni tuto osobu zmapovat do globální anime komunity. Víme, které jsou nejlepší filmy a televizní pořady pro lidi na světě v této komunitě.“

Personalizovaná doporučení údajně zachraňují Netflix více než $ 1 miliard každý rok. Společnost používá umělou inteligenci k analýze široké škály zákaznických datových bodů, včetně:

• Historie prohlížení
• Hodnocení udělená různým pořadům nebo filmům
• Denní doba, kdy uživatel sleduje určitý obsah

Analýzou obrovského množství vysoce kontextualizovaných dat Netflix navrhuje hyperpersonalizovaný obsah podle preferencí uživatele. Jako výsledek, 80% hodin obsahu sledovaného na Netflixu pochází ze systému doporučení, zatímco 20 % pochází z vyhledávání. To zlepšuje zákaznickou zkušenost a zapojení a snižuje míru odchodu zákazníků.

Obavy a etické důsledky hyperpersonalizace umělé inteligence

Zatímco výhody hyperpersonalizace jsou obrovské, existují také zásadní obavy a etické důsledky zvážit:

Problémy s ochranou osobních údajů

Uživatelům může být nepříjemné, že každé jejich kliknutí, nákup nebo interakce je sledována a analyzována, i když je cílem sledování zlepšit uživatelský dojem. V září 2021 čelil Netflix pokutě ve výši $190,000 uložila jihokorejská Komise pro ochranu osobních údajů (PIPC). Netflix údajně porušil svůj zákon o ochraně osobních údajů (PIPA) tím, že se zapojil do nezákonného shromažďování osobních údajů od uživatelů.

Manipulace se spotřebitelem

Hyperpersonalizace by mohla vést ke zvýšené manipulaci se spotřebiteli. Se znalostí individuálních preferencí a chování mohou společnosti do značné míry ovlivňovat rozhodování a vyvolávat etické otázky týkající se autonomie a souhlasu. Když společnosti vědí, kde jste, co jste si zakoupili a co se vám líbí a nelíbí, šlapou po pevném laně mezi cool a strašidelné – s vysokou šancí na vstup do strašidelná říše.

Závěrem lze říci, že hyperpersonalizace poháněná umělou inteligencí a ML již přinesla významný pokrok v různých odvětvích. Jeho potenciál však ještě nebyl plně využit. Například hyperpersonalizace by se mohla promítnout do personalizovaná medicínas léčbou a preventivními strategiemi přizpůsobenými individuálnímu pacientovu genetickému složení a životnímu stylu. Tyto příležitosti však mají také významné etické důsledky a výzvy, které je třeba řešit.

Další obsah týkající se umělé inteligence naleznete na adrese unite.ai.