Was ist AI-Hyperpersonalisierung? Vorteile, Fallstudien und ethische Bedenken

Seit Jahrzehnten forschen Marketer nach den besten Strategien, um effektive Marketing-Kampagnen zu erstellen, um mit den ständig wechselnden Konsumentenpräferenzen Schritt zu halten. AI-Hyperpersonalisierung ist ein neuer Zusatz zum Arsenal eines Marketers.

Traditionelle Marketingstrategien basieren auf breiten Konsumentensegmenten, die für die Reichweite größerer Gruppen nützlich sind. Aber dieser Ansatz ist suboptimal für das Verständnis individueller Bedürfnisse.

Marketer haben auch erfolgreich mit Personalisierungstechniken experimentiert, die auf historischen Konsumentendaten basieren. Eine Schätzung legt nahe, dass der weltweite Umsatz, der durch Customer-Experience-Personalisierungs- und Optimierungssoftware erzeugt wird, 11,6 Milliarden Dollar im Jahr 2026 überschreiten wird.

Aber das reicht nicht aus.

Die Bedürfnisse moderner Konsumenten entwickeln sich ständig weiter. Sie erwarten, dass Marken ihre Wünsche und Bedürfnisse verstehen – vorhersagen und übertreffen. Daher ist ein präziserer Ansatz erforderlich, der auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Heute können Marketer AI- und ML-basierte datengetriebene Techniken verwenden, um ihre Marketingstrategien auf das nächste Level zu heben – durch Hyperpersonalisierung. Lassen Sie uns darüber im Detail sprechen.

Was ist AI-Hyperpersonalisierung?

AI-Hyperpersonalisierung oder AI-gestützte Hyperpersonalisierung ist eine fortschrittliche Form der personalisierten Marketingstrategie, die Echtzeit-Daten und individuelle Journey-Maps zusammen mit AI, Big-Data-Analytics und Automatisierung verwendet, um hoch kontextualisierte und maßgeschneiderte Inhalte, Produkte oder Dienstleistungen den richtigen Benutzern zur richtigen Zeit über die richtigen Kanäle zu liefern.

Echtzeit-Kundendaten sind bei der Hyperpersonalisierung von entscheidender Bedeutung, da AI diese Informationen verwendet, um Verhaltensweisen zu erlernen, Benutzeraktionen vorherzusagen und auf ihre Bedürfnisse und Präferenzen zuzugehen. Dies ist auch ein kritischer Unterschied zwischen Hyperpersonalisierung und Personalisierung – die Tiefe und der Zeitpunkt der verwendeten Daten.

Während Personalisierung historische Daten wie Kaufhistorie verwendet, verwendet Hyperpersonalisierung Echtzeit-Daten, die während der Kundenreise extrahiert werden, um das Verhalten und die Bedürfnisse zu erlernen. Zum Beispiel würde eine Kundenreise, die durch Hyperpersonalisierung gesteuert wird, jeden Kunden mit individuellen Werbeannoncen, einzigartigen Landingpages, maßgeschneiderten Produktempfehlungen und dynamischen Preisen oder Promotionen basierend auf ihrer geografischen Daten, vergangenen Besuchen, Browsingsitten und Kaufhistorie ansprechen.

Die Mechanik der AI-Hyperpersonalisierung

Hyperpersonalisierung mit AI beginnt bei der Datenerfassung und endet in hoch maßgeschneiderten Benutzererfahrungen. Lassen Sie uns einen kurzen Überblick über die relevanten Schritte erhalten.

1. Datenerfassung

Ohne Daten gibt es keine AI. In diesem Schritt werden Kundendaten aus verschiedenen Quellen gesammelt, wie:

• Browsingsitten
• Transaktionshistorie
• Bevorzugtes Gerät
• Soziale Medien-Aktivität
• Geografische Daten
• Demografische Daten
• Kunden mit ähnlichen Präferenzen
• Bestehtende Kundendatenbanken
• IoT-Geräte und mehr

2. Datenanalyse

AI- und ML-Algorithmen analysieren die gesammelten Daten, um Muster und Trends zu identifizieren. Abhängig vom Problem kann die Kunden-Datenanalyse sein:

• Beschreibend (was passiert?)
• Diagnostisch (warum ist es passiert?)
• Vorhersagend (was könnte in der Zukunft passieren?)
• Vorschlagend (was sollten wir dagegen tun?)

Dieser Schritt ist bedeutend, da er handhabbare Erkenntnisse aus den rohen Daten extrahiert und hilft, jeden Kunden zu verstehen.

3. Vorhersage und Empfehlung

Basierend auf der Datenanalyse können die AI- und ML-Modelle das Kundenverhalten vorhersagen. Dies könnte das Vorhersagen von Kundeninteressen oder potenziellen Einwänden beinhalten, um Unternehmen zu ermöglichen, den spezifischen Präferenzen der Kunden proaktiv zu dienen und Echtzeit-personalisierte Inhalte, Angebote und Erfahrungen zu liefern. Zum Beispiel generiert Starbucks 400.000 Varianten von hyperpersonalisierten E-Mails jede Woche über sein Echtzeit-Personalisierungssystem, das auf individuelle Kundenpräferenzen abzielt.

Vorteile der AI-gestützten Hyperpersonalisierung

Verbesserte Kunden Erfahrung (CX) und Kundenbindung (CE)

Wenn Kunden Inhalte/Produkte/Dienstleistungen sehen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, entsteht eine intime Erfahrung und erhöht die Kundenzufriedenheit. Laut McKinsey-Forschung erwarten 71% der Kunden eine personalisierte Erfahrung, und 76% fühlen sich enttäuscht, wenn sie diese nicht erhalten.

Hyperpersonalisierung eliminiert daher generische Erfahrungen und ersetzt sie durch Interaktionen, die personalisiert und einzigartig für jeden Kunden erscheinen, was zu erhöhter Bindung führt. Das erhöhte Engagement erhöht die Wahrscheinlichkeit von Konversionen und verspricht langfristige Kundentreue.

Erhöhte Verkäufe und Umsatz

Eine relevantere Einkaufs- oder Inhalts-Erfahrung bedeutet, dass Kunden eher Produkte oder Inhalte finden, die sie lieben und kaufen, was direkt den Umsatz und den Umsatz steigert. Ein beeindruckender 97% der Marketer berichten, dass Personalisierungsbemühungen positive Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse haben. Und eine gut durchgeführte Personalisierungsstrategie kann 5-8-mal ROI auf Marketingausgaben liefern. Daher verbessert Hyperpersonalisierung, indem sie den Kundenweg intimer macht, die Konversionsraten und erhöht den durchschnittlichen Bestellwert.

Bekannte Fallstudien der Hyperpersonalisierung mit AI

Fallstudie 1: E-Commerce-Branche (Amazon)

Amazon ist ein prominentes Beispiel für Hyperpersonalisierung in der E-Commerce-Branche. Im Jahr 2022 erreichten Amazons Verkäufe 469,8 Milliarden Dollar, ein Anstieg von 22% im Vergleich zu 2021. Das Unternehmen verwendet einen fortschrittlichen AI-basierten Empfehlungs-Engine, der individuelle Kundendaten analysiert, einschließlich;

• Vergangene Käufe
• Kunden-Demografische Daten
• Suchabfrage
• Artikel im Einkaufswagen
• Artikel, die angesehen, aber nicht geklickt wurden
• Durchschnittlicher Ausgabenbetrag

Amazon analysiert diese Daten, um personalisierte Produkt-Empfehlungen zu erstellen und hoch kontextualisierte E-Mails an jeden seiner Einkäufer zu senden. Als Ergebnis erzeugt ihr Empfehlungs-Engine eine gesunde 35% Konversionsrate basierend auf Personalisierung.

Fallstudie 2: Unterhaltungsindustrie (Netflix)

Netflix hat die Unterhaltungsindustrie durch den Einsatz von Hyperpersonalisierung revolutioniert. Der ehemalige VP of Product Innovation bei Netflix hat in einem Interview gesagt:

“Wenn ein Mitglied in dieser winzigen Insel Interesse an Anime zeigt, können wir diese Person der globalen Anime-Community zuordnen. Wir wissen, welche die besten Filme und Fernsehsendungen für Menschen in dieser Community auf der ganzen Welt sind.”

Laut Berichten spart Netflix mehr als 1 Milliarde Dollar jedes Jahr durch personalisierte Empfehlungen. Das Unternehmen verwendet AI, um eine Vielzahl von Kunden-Datensätzen zu analysieren, einschließlich:

• Verlaufsdaten
• Bewertungen, die verschiedenen Filmen oder Sendungen gegeben wurden
• Uhrzeit, zu der ein Benutzer bestimmte Inhalte ansieht

Durch die Analyse von großen Mengen hoch kontextualisierter Daten schlägt Netflix hyperpersonalisierte Inhalte basierend auf den Präferenzen des Benutzers vor. Als Ergebnis stammen 80% der auf Netflix angeschauten Inhalte aus dem Empfehlungssystem, während 20% aus Suchanfragen stammen. Dies verbessert die Kunden Erfahrung und Bindung und reduziert die Fluktuationsrate.

Bedenken und ethische Auswirkungen der AI-Hyperpersonalisierung

Während die Vorteile der Hyperpersonalisierung enorm sind, gibt es auch wichtige Bedenken und ethische Auswirkungen zu berücksichtigen:

Privatsphäre

Benutzer können sich unwohl fühlen, dass jede ihrer Klicks, Käufe oder Interaktionen verfolgt und analysiert wird, auch wenn die Verfolgung darauf abzielt, die Benutzererfahrung zu verbessern. Im September 2021 wurde Netflix eine Strafe von 190.000 Dollar auferlegt, die von der Personal Information Protection Commission (PIPC) von Südkorea verhängt wurde. Laut Berichten verletzte Netflix sein Personal Information Protection Act (PIPA), indem es sich an der unrechtmäßigen Erfassung von personenbezogenen Daten von Benutzern beteiligte.

Verbraucher-Manipulation

Hyperpersonalisierung kann zu erhöhter Verbraucher-Manipulation führen. Mit dem Wissen über individuelle Präferenzen und Verhaltensweisen können Unternehmen Entscheidungen in hohem Maße beeinflussen, was ethische Fragen über Autonomie und Zustimmung aufwirft. Wenn Unternehmen wissen, wo Sie sind, was Sie gekauft haben und Ihre Vorlieben und Abneigungen, bewegen sie sich auf einem schmalen Grat zwischen cool und unheimlich – mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, in den unheimlichen Bereich zu gelangen.

Zusammenfassend hat Hyperpersonalisierung, die durch AI und ML angetrieben wird, bereits bedeutende Fortschritte in verschiedenen Branchen gebracht. Ihre Potenziale sind jedoch noch nicht vollständig ausgeschöpft. Zum Beispiel könnte Hyperpersonalisierung in personalisierte Medizin übersetzt werden, mit Behandlungen und präventiven Strategien, die auf die genetische Ausstattung und den Lebensstil eines einzelnen Patienten zugeschnitten sind. Diese Chancen haben jedoch auch bedeutende ethische Auswirkungen und Herausforderungen, die angegangen werden müssen.

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