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

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

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

Marketingfachleute haben auch erfolgreich mit Personalisierungstechniken experimentiert, die auf historischen Konsumentendaten basieren. Eine Schätzung legt nahe, dass der weltweite Umsatz, der durch Software für die Personalisierung und Optimierung von Kunden Erfahrungen 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 – antizipieren und übertreffen. Daher ist ein präziserer Ansatz erforderlich, der auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Heute können Marketingfachleute 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 Reisekarten sowie AI, Big-Data-Analytics und Automatisierung verwendet, um hochkontextualisierte 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 lernen, Benutzeraktionen vorherzusagen und auf ihre Bedürfnisse und Präferenzen einzugehen. Dies ist auch ein kritischer Unterschied zwischen Hyperpersonalisierung und Personalisierung – die Tiefe und der Zeitpunkt der verwendeten Daten.

Während Personalisierung historische Daten wie die Kaufhistorie der Kunden verwendet, verwendet Hyperpersonalisierung Echtzeit-Daten, die während der Kundenreise extrahiert werden, um das Verhalten und die Bedürfnisse zu lernen. Zum Beispiel würde eine von Hyperpersonalisierung gesteuerte Kundenreise jeden Kunden mit maßgeschneiderten Werbebotschaften, einzigartigen Landing-Seiten, maßgeschneiderten Produktvorschlägen und dynamischen Preisen oder Promotionen basierend auf ihrer geografischen Daten, vergangenen Besuchen, Browsingsgewohnheiten und Kaufhistorie ansprechen.

Die Mechanik der AI-Hyperpersonalisierung

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

1. Datenerfassung

Es gibt keine AI ohne Daten. In diesem Schritt werden Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie folgt gesammelt:

• Browsingsmuster
• Transaktionshistorie
• Bevorzugte Geräte
• Soziale Medien-Aktivität
• Geografische Daten
• Demografische Daten
• Kunden mit ähnlichen Vorlieben
• 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 wie folgt sein:

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

Dieser Schritt ist wichtig, 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 Verhalten des Kunden vorhersagen. Dies kann das Antizipieren der Interessen oder potenziellen Einwände des Kunden beinhalten, sodass Unternehmen den spezifischen Vorlieben des Kunden proaktiv dienen und Echtzeit-personalisierte Inhalte, Angebote und Erfahrungen liefern können. Zum Beispiel generiert Starbucks (SBUX ) 400.000 Varianten von hyperpersonalisierten E-Mails jede Woche über sein Echtzeit-Personalisierungsmotor, 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 verbessert die Kundenzufriedenheit. Laut McKinsey-Forschung erwarten 71% der Kunden eine personalisierte Erfahrung, und 76% fühlen sich enttäuscht, wenn sie diese nicht erhalten.

Hyperpersonalisierung eliminiert also generische Erfahrungen und ersetzt sie durch Interaktionen, die personalisiert und einzigartig für jeden Kunden sind, was zu einer erhöhten Bindung führt. Das erhöhte Maß an Bindung erhöht die Wahrscheinlichkeit einer Umwandlung 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 Verkauf und Umsatz ankurbelt. Ein beeindruckender 97% der Marketingfachleute 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 die Kundenreise intimer macht, die Umwandlungsrate und erhöht den durchschnittlichen Bestellwert.

Bekannte Fallstudien der Hyperpersonalisierung mit AI

Fallstudie 1: E-Commerce-Branche (Amazon)

Amazon (AMZN ) 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 Empfehlungsmotor, der individuelle Kundendaten analysiert, einschließlich:

• Vorherige Käufe
• Kundendemografische Daten
• Sucheabfrage
• Artikel im Warenkorb
• Artikel, die angesehen, aber nicht geklickt wurden
• Durchschnittlicher Ausgabenbetrag

Amazon analysiert diese Daten, um personalisierte Produktvorschläge zu erstellen und hochkontextualisierte E-Mails an jeden seiner Einkäufer zu senden. Als Ergebnis erzeugt ihr Empfehlungsmotor eine gesunde 35% Umwandlungsrate basierend auf Personalisierung.

Fallstudie 2: Unterhaltungsbranche (Netflix)

Netflix (NFLX ) hat die Unterhaltungsbranche 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 auf der ganzen Welt in dieser Community sind.”

Es wird berichtet, dass personalisierte Empfehlungen Netflix jedes Jahr über 1 Milliarde Dollar sparen. Das Unternehmen verwendet AI, um eine Vielzahl von Kundendatenpunkten zu analysieren, einschließlich:

• Betrachtungsverlauf
• Bewertungen, die verschiedenen Shows oder Filmen gegeben wurden
• Tageszeit, zu der ein Benutzer bestimmte Inhalte ansieht

Durch die Analyse großer Mengen hochkontextualisierter Daten schlägt Netflix hyperpersonalisierte Inhalte gemäß den Vorlieben des Benutzers vor. Als Ergebnis stammen 80% der auf Netflix angeschauten Inhaltsstunden 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:

Privatsphäreprobleme

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. Es wird berichtet, dass Netflix gegen das Personal Information Protection Act (PIPA) verstoßen hat, indem es ohne Zustimmung personenbezogene Daten von Benutzern gesammelt hat.

Verbraucher-Manipulation

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

Zusammenfassend hat Hyperpersonalisierung, gestützt durch AI und ML, 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 Präventionsstrategien, 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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