Hvad er AI Hyperpersonalisering? Fordele, Case Studies og Ethiske Bekymringer

I årtier har markedsførere forsket i de bedste strategier for at skabe effektive markedsføringskampagner, der kan følge med de konstant skiftende forbrugerpræferencer. AI-hyperpersonalisering er en ny tilføjelse til markedsførerens arsenal.

Traditionelle markedsføringsstrategier bygger på bred forbrugersegmentering, der er gavnlig for at nå større grupper. Men denne tilgang er underoptimal for at forstå individuelle behov.

Markedsførere har også med succes eksperimenteret med personaliseringsteknikker baseret på historisk forbrugerdata. En estimering viser, at den verdensomspændende omsætning, der genereres af kundeoplevelsespersonalisering og -optimering, vil overskride 11,6 milliarder dollars i 2026.

Men dette er ikke nok.

Modernes forbrugeres behov er konstant i udvikling. De forventer, at mærkerne forstår deres ønsker og behov – og overgår dem. Derfor er en mere præcis tilgang, tilpasset individuelle behov, nødvendig.

I dag kan markedsførere bruge AI- og ML-baserede data-drevne teknikker til at tage deres markedsføringsstrategier til næste niveau – gennem hyperpersonalisering. Lad os diskutere det i detaljer.

Hvad er AI Hyperpersonalisering?

AI-hyperpersonalisering eller AI-drevet hyperpersonalisering er en avanceret form for personalisering af markedsføringsstrategier, der bruger realtidsdata og individuelle rejsekart sammen med AI, big data-analyse og automatisering til at levere højkontekstualiseret og tilpasset indhold, produkter eller tjenester til de rette brugere på det rette tidspunkt gennem de rette kanaler.

Realtidskunde-data er afgørende for hyperpersonalisering, da AI bruger denne information til at lære adfærd, forudsige brugerhandlinger og tilpasse sig deres behov og præferencer. Dette er også en kritisk forskellighed mellem hyperpersonalisering og personalisering – dybden og tidspunktet for de data, der bruges.

Mens personalisering bruger historisk data som kundernes købs historik, bruger hyperpersonalisering realtidsdata, der udtrækkes under hele kunderejseen, til at lære adfærd og behov. For eksempel ville en kunderejse, der er drevet af hyperpersonalisering, målrette hver kunde med tilpasset reklame, unikke landings sider, tilpassede produktanbefalinger og dynamisk prissætning eller tilbud baseret på deres geografiske data, tidligere besøg, browsevaner og købshistorik.

Mekanikken bag AI Hyperpersonalisering

Hyperpersonalisering med AI starter fra dataindsamling og slutter med højtilpassede brugeroplevelser. Lad os få en kort oversigt over de relevante skridt.

1. Dataindsamling

Der er ingen AI uden data. I dette skridt indsamles kundedata fra forskellige kilder, såsom:

• Browsingmønstre
• Transaktionshistorik
• Foretrukket enhed
• Sociale medieaktivitet
• Geografiske data
• Demografi
• Kunder med lignende præferencer
• Eksisterende kundedatabaser
• IoT-enheder og mere

2. Dataanalyse

AI- og ML-algoritmer analyserer de indsamlede data for at identificere mønstre og tendenser. Afhængigt af problemet kan kundedataanalyse være:

• Beskrivende (hvad sker der?)
• Diagnostisk (hvorfor skete det?)
• Forudsigende (hvad kan ske i fremtiden?)
• Præskriptiv (hvad skal vi gøre ved det?)

Dette skridt er betydningsfuldt, da det udtrækker handlebare indsigt fra de rå data og hjælper med at forstå hver kunde.

3. Forudsigelse og Anbefaling

Baseret på dataanalysen kan AI- og ML-modellerne forudsige kundens adfærd. Dette kan indebære at forudsige en kundes interesser eller potentielle indvendinger, hvilket giver virksomheder mulighed for at servicere kundens specifikke præferencer proaktivt og levere realtids-personaliseret indhold, tilbud og oplevelser. For eksempel genererer Starbucks (SBUX ) 400.000 varianter af hyperpersonaliserede e-mails hver uge via sin realtids-personaliseringssmotor, der målretter enkelte kunders præferencer.

Fordele ved AI-drevet Hyperpersonalisering

Forbedret Kundeoplevelse (CX) og Kundeengagement (CE)

Når kunder ser indhold/produkter/tjenester, der er tilpasset deres behov, skaber det en intim oplevelse og forbedrer kunde tilfredshed. Ifølge McKinsey-forskning forventer 71% af kunderne en personlig oplevelse, og 76% føler sig skuffede, hvis de ikke får det.

Hyperpersonalisering eliminerer derfor generiske oplevelser og erstatter dem med interaktioner, der føles personlige og unikke for hver kunde, hvilket øger engagement. Det højere niveau af engagement øger sandsynligheden for konvertering og lover langvarig kunde loyalitet.

Øget Salg og Omsætning

En mere relevant shopping- eller indholdsoplevelse betyder, at kunder er mere sandsynligt at finde produkter eller indhold, de elsker, og købe, hvilket direkte booster salg og omsætning. En overvældende 97% af markedsførerne rapporterer, at personaliseringsindsatsen har en positiv indvirkning på forretningsresultaterne. Og en veludført personaliseringsstrategi kan levere 5-8 gange ROI på markedsføringsudgifter. Derfor forbedrer hyperpersonalisering kunderejseen og øger konverteringsraten og gennemsnitlig ordreværdi.

Fremtrædende Case Studies af Hyperpersonalisering med AI

Case Study 1: E-handelsindustrien (Amazon)

Amazon (AMZN ) er et primært eksempel på hyperpersonalisering i e-handelsindustrien. I 2022 nåede Amazons salg 469,8 milliarder dollars, en stigning på 22% fra 2021. Virksomheden bruger en avanceret AI-baseret anbefalingssystem, der analyserer enkelte kundedata, herunder;

• Tidligere køb
• Kundedemografi
• Søgeforespørgsel
• Varer i indkøbsvognen
• Varer, der blev set, men ikke klikket på
• Gennemsnitligt beløb

Amazon analyserer disse data for at skabe personlige produktanbefalinger og sende højkontekstualiserede e-mails til hver af sine kunder. Som resultat genererer deres anbefalingssystem en sund 35% konverteringsrate baseret på personalisering.

Case Study 2: Underholdningsindustrien (Netflix)

Netflix (NFLX ) har revolutioneret underholdningsindustrien gennem sin brug af hyperpersonalisering. Tidligere vicepræsident for produktinnovation hos Netflix har udtalt i et interview, at:

“Hvis en medlem i denne lille ø udtrykker interesse for anime, kan vi kortlægge denne person til den globale anime-samfund. Vi ved, hvilke film og tv-serier der er de bedste for mennesker i verden i dette samfund.”

Ifølge rapporten sparere personlige anbefalinger Netflix over 1 milliard dollars hvert år. Virksomheden bruger AI til at analysere en stor mængde kundedata, herunder:

• Sehistorik
• Karakter, der er givet til forskellige shows eller film
• Tidspunkt på dagen, hvor en bruger ser bestemt indhold

Ved at analysere store mængder højkontekstualiseret data anbefaler Netflix hyperpersonaliseret indhold i henhold til brugerens præferencer. Som resultat kommer 80% af de sete indholdstimer på Netflix fra anbefalingssystemet, mens 20% kommer fra søgninger. Dette forbedrer kundeoplevelsen og -engagement og reducerer frafaldsrate.

Bekymringer og Ethiske Implikationer af AI Hyperpersonalisering

Selv om fordelene ved hyperpersonalisering er enorme, er der også væsentlige bekymringer og etiske implikationer at overveje:

Privatlivsproblemer

Brugere kan være ubekvemme med, at deres hver enkelt klik, køb eller interaktion bliver sporet og analyseret, selv hvis sporing har til formål at forbedre brugeroplevelsen. I september 2021 fik Netflix en bøde på 190.000 dollars pålagt af den sydkoreanske personlige informationsbeskyttelseskommission (PIPC). Ifølge rapporten overtrådte Netflix sin personlige informationsbeskyttelseslov (PIPA) ved at indsamle personlige oplysninger fra brugere på ulovlig vis.

Forbruger Manipulation

Hyperpersonalisering kan føre til øget forbruger manipulation. Med kendskab til enkelte præferencer og adfærd kan virksomheder påvirke beslutningsprocessen i høj grad, hvilket rejser etiske spørgsmål om selvstændighed og samtykke. Når virksomheder ved, hvor du er, hvad du har købt, og dine præferencer, går de en tynd linje mellem cool og creepy – med en høj chance for at gå ind i det creepy domæne.

I konklusion har hyperpersonalisering, drevet af AI og ML, allerede bragt betydelige fremskridt til forskellige industrier. Men dens potentiale er endnu ikke fuldt udnyttet. For eksempel kan hyperpersonalisering oversætte til personlig medicin, med behandlinger og forebyggende strategier tilpasset en enkelt patients genetiske makeup og livsstil. Men disse muligheder har også væsentlige etiske implikationer og udfordringer, der skal være til stede.

Til flere AI-relaterede indhold, besøg unite.ai.