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

Seit Jahrzehnten erforschen Vermarkter die besten Strategien zur Erstellung effektiver Marketingkampagnen, um mit den sich ständig weiterentwickelnden Verbraucherpräferenzen Schritt zu halten. KI-Hyperpersonalisierung ist eine neue Ergänzung zum Arsenal eines Vermarkters.

Herkömmliche Marketingstrategien basieren auf einer breiten Verbrauchersegmentierung, die sich positiv auf die Erreichung größerer Gruppen auswirkt. Für das Verständnis individueller Bedürfnisse ist dieser Ansatz jedoch nicht optimal.

Vermarkter haben auch erfolgreich mit Personalisierungstechniken experimentiert, die auf historischen Verbraucherdaten basieren. Eine Schätzung geht davon aus, dass der weltweite Umsatz, der durch Software zur Personalisierung und Optimierung des Kundenerlebnisses generiert wird, steigen wird mehr als 11.6 Milliarden US-Dollar von 2026.

Das reicht aber nicht.

Die Bedürfnisse moderner Verbraucher entwickeln sich ständig weiter. Sie erwarten von Marken, dass sie ihre Wünsche und Bedürfnisse verstehen – sie antizipieren und übertreffen. Daher ist ein präziserer, auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnittener Ansatz erforderlich.

Heutzutage können Vermarkter KI- und ML-basierte datengesteuerte Techniken nutzen, um ihre Marketingstrategien auf die nächste Stufe zu heben – durch Hyperpersonalisierung. Lassen Sie uns das im Detail besprechen.

Was ist KI-Hyperpersonalisierung?

KI-Hyperpersonalisierung oder KI-gestützte Hyperpersonalisierung ist eine fortschrittliche Form der personalisierten Marketingstrategie, die Echtzeitdaten und individuelle Journey Maps zusammen mit KI, Big-Data-Analysen und Automatisierung nutzt, um der richtigen Person hochgradig kontextualisierte und maßgeschneiderte Inhalte, Produkte oder Dienstleistungen bereitzustellen Benutzer zur richtigen Zeit über die richtigen Kanäle.

Echtzeit-Kundendaten sind ein wesentlicher Bestandteil der Hyperpersonalisierung, da KI diese Informationen nutzt, um Verhaltensweisen zu erlernen, Benutzeraktionen vorherzusagen und auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben einzugehen. Dies ist auch ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal zwischen Hyperpersonalisierung und Personalisierung – die Tiefe und der Zeitpunkt der verwendeten Daten.

Während die Personalisierung historische Daten wie die Kaufhistorie der Kunden nutzt, nutzt die Hyperpersonalisierung Echtzeitdaten, die während der gesamten Customer Journey extrahiert werden, um deren Verhalten und Bedürfnisse zu erfahren. Beispielsweise würde eine auf Hyperpersonalisierung basierende Customer Journey jeden Kunden mit maßgeschneiderter Werbung, einzigartigen Zielseiten, maßgeschneiderten Produktempfehlungen und dynamischen Preisen oder Werbeaktionen auf der Grundlage seiner geografischen Daten, vergangenen Besuche, Surfgewohnheiten und Kaufhistorie ansprechen.

Die Mechanismen der KI-Hyperpersonalisierung

Hyperpersonalisierung mithilfe von KI beginnt bei der Datenerfassung und endet in hochgradig maßgeschneiderten Benutzererlebnissen. Lassen Sie uns einen kurzen Überblick über die relevanten Schritte geben.

1. Datensammlung

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

• Muster durchsuchen
• Verlauf der Transaktionen
• Bevorzugtes Gerät
• Social-Media-Aktivitäten
• Geographische Daten
• Demographie
• Kunden mit ähnlichen Vorlieben
• Bestehende Kundendatenbanken
• IoT-Geräte und mehr

2. Datenanalyse

KI- und ML-Algorithmen analysieren die gesammelten Daten, um Muster und Trends zu erkennen. Je nach Problemstellung kann die Kundendatenanalyse Folgendes umfassen:

• Beschreibend (was ist los?)
• Diagnose (Warum ist es passiert?)
• Vorausschauend (was könnte in der Zukunft passieren?)
• Vorschreibend (was sollen wir dagegen tun?)

Dieser Schritt ist wichtig, da er umsetzbare Erkenntnisse aus den Rohdaten extrahiert und dabei hilft, jeden Kunden zu verstehen.

3. Vorhersage und Empfehlung

Basierend auf der Datenanalyse können die KI- und ML-Modelle das Verhalten des Kunden vorhersagen. Dazu könnte es gehören, die Interessen oder potenziellen Einwände eines Kunden zu antizipieren und es Unternehmen zu ermöglichen, proaktiv auf die spezifischen Präferenzen des Kunden einzugehen und personalisierte Inhalte, Angebote und Erlebnisse in Echtzeit bereitzustellen. Zum Beispiel Starbucks generiert 400,000 Varianten hyperpersonalisierter E-Mails jede Woche über seine Echtzeit-Personalisierungs-Engine, die auf individuelle Kundenpräferenzen abzielt.

Vorteile der KI-gestützten Hyperpersonalisierung

Verbesserte Kundenerfahrung (CX) und Kundenbindung (CE)

Wenn Kunden die auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Inhalte/Produkte/Dienstleistungen sehen, entsteht ein intimes Erlebnis und erhöht die Kundenzufriedenheit. Entsprechend McKinsey-Forschung71 % der Kunden erwarten ein personalisiertes Erlebnis und 76 % sind enttäuscht, wenn sie es nicht erhalten.

Hyperpersonalisierung eliminiert daher generische Erlebnisse und ersetzt sie durch Interaktionen, die sich für jeden Kunden personalisiert und einzigartig anfühlen, was zu einem stärkeren Engagement führt. Das gesteigerte Engagement erhöht die Conversion-Wahrscheinlichkeit und verspricht eine langfristige Kundenbindung.

Erhöhter Umsatz und Ertrag

Ein relevanteres Einkaufs- oder Inhaltserlebnis bedeutet, dass Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit Produkte oder Inhalte finden, die ihnen gefallen, und diese kaufen, was direkt zu Umsatz- und Umsatzsteigerungen führt. Eine satte Sache 97% der Vermarkter berichten, dass sich Personalisierungsbemühungen positiv auf die Geschäftsergebnisse auswirken. Und eine gut umgesetzte Personalisierungsstrategie kann Erfolg haben 5-8-facher ROI auf Marketingausgaben. Indem die Hyperpersonalisierung die Kundenreise intimer gestaltet, verbessert sie die Konversionsraten und erhöht den durchschnittlichen Bestellwert.

Prominente Fallstudien zur Hyperpersonalisierung mithilfe von KI

Fallstudie 1: E-Commerce-Branche (Amazon)

Amazon ist ein Paradebeispiel für Hyperpersonalisierung in der E-Commerce-Branche. Im Jahr 2022, Amazons Umsatz erreichte 469.8 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 22 % gegenüber 2021. Das Unternehmen verwendet eine hochentwickelte KI-basierte Empfehlungsmaschine das individuelle Kundendaten analysiert, einschließlich;

• Frühere Einkäufe
• Kundendemografie
• Suchanfrage
• Artikel im Warenkorb
• Elemente, die ausgecheckt, aber nicht angeklickt wurden
• Durchschnittlicher Ausgabebetrag

Amazon analysiert diese Daten, um personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen und stark kontextualisierte E-Mails an jeden seiner Käufer zu senden. Infolgedessen generiert ihre Empfehlungsmaschine ein gesundes Ergebnis 35% Conversion-Rate basierend auf Personalisierung.

Fallstudie 2: Unterhaltungsindustrie (Netflix)

Netflix hat die Unterhaltungsindustrie durch den Einsatz von Hyperpersonalisierung revolutioniert. Ehemaliger Vizepräsident für Produktinnovation bei Netflix angegeben in einem Interview das:

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

Berichten zufolge retten personalisierte Empfehlungen Netflix mehr als $ 1 Milliarden jedes Jahr. Das Unternehmen nutzt KI, um eine Vielzahl von Kundendatenpunkten zu analysieren, darunter:

• Verlauf anzeigen
• Bewertungen für verschiedene Shows oder Filme
• Tageszeit, zu der ein Benutzer bestimmte Inhalte ansieht

Durch die Analyse großer Mengen stark kontextualisierter Daten schlägt Netflix hyperpersonalisierte Inhalte entsprechend den Vorlieben des Benutzers vor. Infolge, 80% der auf Netflix angesehenen Inhaltsstunden stammen aus dem Empfehlungssystem, während 20 % aus Suchanfragen stammen. Dies verbessert das Kundenerlebnis und die Kundenbindung und reduziert die Abwanderungsrate.

Bedenken und ethische Implikationen der KI-Hyperpersonalisierung

Während die Vorteile der Hyperpersonalisierung enorm sind, gibt es auch entscheidende Bedenken und ethische Implikationen sich überlegen:

Datenschutzprobleme

Für Benutzer kann es unangenehm sein, dass jeder ihrer Klicks, Käufe und Interaktionen verfolgt und analysiert wird, auch wenn das Tracking die Benutzererfahrung verbessern soll. Im September 2021 drohte Netflix eine Geldstrafe in Höhe von $190,000 von der Personal Information Protection Commission (PIPC) Südkoreas auferlegt. Berichten zufolge hat Netflix gegen das Personal Information Protection Act (PIPA) verstoßen, indem es unrechtmäßig personenbezogene Daten von Benutzern gesammelt hat.

Verbrauchermanipulation

Hyperpersonalisierung könnte zu einer verstärkten Manipulation der Verbraucher führen. Mit der Kenntnis individueller Präferenzen und Verhaltensweisen können Unternehmen die Entscheidungsfindung in hohem Maße beeinflussen, was ethische Fragen zu Autonomie und Einwilligung aufwirft. Wenn Unternehmen wissen, wo Sie sich befinden, was Sie gekauft haben und welche Vorlieben und Abneigungen Sie haben, bewegen sie sich auf einem schmalen Grat cool und gruselig – mit einer hohen Chance auf den Eintritt gruseliges Reich.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die durch KI und ML unterstützte Hyperpersonalisierung bereits erhebliche Fortschritte in verschiedenen Branchen gebracht hat. Allerdings ist sein Potenzial noch nicht vollständig ausgeschöpft. Hyperpersonalisierung könnte sich beispielsweise in Folgendes übersetzen lassen: Personalisierte Medizin, mit Behandlungen und Präventionsstrategien, die auf die genetische Ausstattung und den Lebensstil eines einzelnen Patienten zugeschnitten sind. Allerdings haben diese Chancen auch erhebliche ethische Implikationen und Herausforderungen, die angegangen werden müssen.

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