Τι είναι η Υπερπροσωποποίηση του AI; Πλεονεκτήματα, Μελέτες Περίπτωσης & Ηθικές Ανησυχίες

Για δεκαετίες, οι.marketers έχουν ερευνήσει τις καλύτερες στρατηγικές για τη δημιουργία αποτελεσματικών εκστρατειών marketing για να跟ουν το συνεχώς εξελισσόμενο καταναλωτικό προφίλ. Η υπερπροσωποποίηση του AI είναι μια πρόσφατη προσθήκη στο οπλοστάσιο του marketeer.

Οι παραδοσιακές στρατηγικές marketing βασίζονται σε ευρείες καταναλωτικές τομείς που είναι ωφέλιμες για την επίτευξη μεγαλύτερων ομάδων. Αλλά αυτή η προσέγγιση είναι υποόπτιμη για την κατανόηση των ατομικών αναγκών.

Οι marketeers έχουν επίσης επιτυχώς πειραματιστεί με τεχνικές προσωποποίησης βασισμένες σε ιστορικά δεδομένα καταναλωτών. Μια εκτίμηση υποδηλώνει ότι ο παγκόσμιος έσοδος που παράγεται από λογισμικό προσωποποίησης και βελτιστοποίησης εμπειρίας πελάτη θα ξεπεράσει τα 11,6 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2026.

Αλλά αυτό δεν είναι αρκετό.

Οι σύγχρονοι καταναλωτές έχουν συνεχώς εξελισσόμεnes ανάγκες. Περιμένουν από τις μάρκες να κατανοούν τις επιθυμίες και τις ανάγκες τους – να τις προβλέπουν και να τις υπερβαίνουν. Έτσι, μια πιο ακριβής προσέγγιση που προσαρμόζεται στις ατομικές ανάγκες είναι απαραίτητη.

Σήμερα, οι marketeers μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές δεδομένων που βασίζονται στο AI και ML για να πάρουν τις στρατηγικές marketing στο επόμενο επίπεδο – μέσω της υπερπροσωποποίησης. Ας το συζητήσουμε λεπτομερώς.

Τι είναι η Υπερπροσωποποίηση του AI;

Η υπερπροσωποποίηση του AI ή η υπερπροσωποποίηση που βασίζεται στο AI είναι μια προηγμένη μορφή προσωποποιημένης στρατηγικής marketing που χρησιμοποιεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και ατομικά χάρτες ταξιδιού μαζί με το AI, την ανάλυση μεγάλων δεδομένων και την αυτοματοποίηση για να παρέχει高度 контекστοποιημένο και προσαρμοσμένο περιεχόμενο, προϊόντα ή υπηρεσίες στους σωστούς χρήστες στην σωστή στιγμή μέσω των σωστών καναλιών.

Τα δεδομένα των πελατών σε πραγματικό χρόνο είναι ουσιαστικά για την υπερπροσωποποίηση, καθώς το AI χρησιμοποιεί αυτές τις πληροφορίες για να μάθει τις συμπεριφορές, να προβλέψει τις ενέργειες του χρήστη και να ικανοποιήσει τις ανάγκες και τις προτιμήσεις τους. Αυτό είναι επίσης ένα κρίσιμο διαφορετικό σημείο μεταξύ υπερπροσωποποίησης και προσωποποίησης – το βάθος και η χρονική στιγμή των δεδομένων που χρησιμοποιούνται.

Ενώ η προσωποποίηση χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα όπως το ιστορικό αγορών των πελατών, η υπερπροσωποποίηση χρησιμοποιεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που εξάγονται καθ’ όλη τη διάρκεια του ταξιδιού του πελάτη για να μάθει τη συμπεριφορά και τις ανάγκες τους. Για παράδειγμα, ένα ταξίδι πελάτη που ενεργοποιείται από την υπερπροσωποποίηση θα στοχεύει κάθε πελάτη με προσαρμοσμένη διαφήμιση, μοναδικές σελίδες προώθησης, προσαρμοσμένες συστάσεις προϊόντων και δυναμική τιμολόγηση ή προωθήσεις με βάση τα γεωγραφικά δεδομένα, τις προηγούμενες επισκέψεις, τις συνήθειες περιήγησης και το ιστορικό αγορών.

Η Μηχανική της Υπερπροσωποποίησης του AI

Η υπερπροσωποποίηση που βασίζεται στο AI ξεκινά από τη συλλογή δεδομένων και τελειώνει με εξαιρετικά προσαρμοσμένες εμπειρίες χρήστη. Ας πάρουμε μια σύντομη επισκόπηση των σχετικών βημάτων.

1. Συλλογή Δεδομένων

Δεν υπάρχει AI χωρίς δεδομένα. Σε αυτό το βήμα, τα δεδομένα των πελατών συλλέγονται από διάφορες πηγές όπως:

• Πατέρν περιήγησης
• Ιστορικό συναλλαγών
• Προτιμώμενο σύστημα
• Δραστηριότητα στα κοινωνικά μέσα
• Γεωγραφικά δεδομένα
• Δημογραφικά
• Πελάτες με παρόμοιες προτιμήσεις
• Υπάρχουσες βάσεις δεδομένων πελατών
• Συσκευές IoT και άλλα

2. Ανάλυση Δεδομένων

Τα αλγόριθμοι AI και ML αναλύουν τα συλλεγμένα δεδομένα για να αναγνωρίσουν μοτίβα και τάσεις. Ανεξάρτητα από το πρόβλημα, η ανάλυση δεδομένων πελατών μπορεί να είναι:

• Περιγραφική (τι συμβαίνει;)
• Διαγνωστική (γιατί συνέβη;)
• Προβλεπτική (τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον;)
• Προσδιοριστική (τι πρέπει να κάνουμε γι’ αυτό;)

Αυτό το βήμα είναι σημαντικό, καθώς εξάγει δράσιμες πληροφορίες από τα ακατέργαστα δεδομένα και βοηθά στην κατανόηση κάθε πελάτη.

3. Πρόβλεψη & Σύσταση

Βάσει της ανάλυσης δεδομένων, τα μοντέλα AI & ML μπορούν να προβλέψουν τη συμπεριφορά του πελάτη. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την πρόβλεψη των ενδιαφερόντων του πελάτη ή των πιθανών αντιρρήσεων, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να εξυπηρετήσουν τις συγκεκριμένες προτιμήσεις του πελάτη προληπτικά και να παρέχουν περιεχόμενο, προσφορές και εμπειρίες σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, το Starbucks γεννά 400.000 παραλλαγές υπερπροσωποποιημένων email κάθε εβδομάδα μέσω του μηχανισμού προσωποποίησης σε πραγματικό χρόνο, στοχεύοντας τις ατομικές προτιμήσεις κάθε πελάτη.

Πλεονεκτήματα της Υπερπροσωποποίησης που Βασίζεται στο AI

Βελτιωμένη Εμπειρία Πελάτη (CX) & Εμπειρία Πελάτη (CE)

Όταν οι πελάτες βλέπουν το περιεχόμενο/προϊόντα/υπηρεσίες που προσαρμόζονται στις ανάγκες τους, δημιουργούν μια οικεία εμπειρία και βελτιώνουν την ικανοποίηση του πελάτη. Σύμφωνα με έρευνα της McKinsey, το 71% των πελατών περιμένει μια προσωποποιημένη εμπειρία, και το 76% feels απογοητευμένο όταν δεν την λαμβάνει.

Η υπερπροσωποποίηση, επομένως, εξαφανίζει τις γενικές εμπειρίες και τις αντικαθιστά με αλληλεπιδράσεις που φαίνονται προσωποποιημένες και μοναδικές για κάθε πελάτη, οδηγώντας σε αυξημένη εμπλοκή. Το αυξημένο επίπεδο εμπλοκής αυξάνει την πιθανότητα μετατροπής και υποσχόμενη μακροχρόνια πίστη πελάτη.

Αυξημένες Πωλήσεις & Έσοδα

Μια πιο σχετική εμπειρία αγορών ή περιεχομένου σημαίνει ότι οι πελάτες είναι πιο πιθανό να βρουν προϊόντα ή περιεχόμενο που αγαπούν και να τα αγοράσουν, αυξάνοντας trực tiếp τις πωλήσεις και τα έσοδα. Ένα καταπληκτικό 97% των marketeers αναφέρουν ότι οι προσπάθειες προσωποποίησης επηρεάζουν θετικά τα επιχειρηματικά αποτελέσματα. Και μια καλά εκτελεσμένη στρατηγική προσωποποίησης μπορεί να παραδώσει 5-8x ROI στις δαπάνες marketing. Έτσι, κάνοντας το ταξίδι του πελάτη πιο οικείο, η υπερπροσωποποίηση βελτιώνει τους ρυθμούς μετατροπής και αυξάνει την μέση αξία παραγγελίας.

Προεξέχουσες Μελέτες Περίπτωσης της Υπερπροσωποποίησης που Βασίζεται στο AI

Μελέτη Περίπτωσης 1: Βιομηχανία Ηλεκτρονικού Εμπορίου (Amazon)

Το Amazon είναι ένα πρωτοπόρο παράδειγμα υπερπροσωποποίησης στη βιομηχανία ηλεκτρονικού εμπορίου. Το 2022, οι πωλήσεις του Amazon έφτασαν στα 469,8 δισεκατομμύρια δολάρια, μια αύξηση 22% από το 2021. Η εταιρεία χρησιμοποιεί einen προηγμένο μηχανισμό συστάσεων που βασίζεται στο AI που αναλύει ατομικά δεδομένα πελατών, συμπεριλαμβανομένων:

• Προηγούμενες αγορές
• Δημογραφικά στοιχεία πελατών
• Ερώτηση αναζήτησης
• Αντικείμενα στο καλάθι αγορών
• Αντικείμενα που ελέγχθηκαν αλλά δεν κλικ
• Μέσο ποσό δαπάνης

Το Amazon αναλύει αυτά τα δεδομένα για να δημιουργήσει προσωποποιημένες συστάσεις προϊόντων και να στείλει εξαιρετικά контекστοποιημένα email σε κάθε einen από τους αγοραστές του. Ως αποτέλεσμα, ο μηχανισμός συστάσεων τους παράγει ένα υγιές 35% ρυθμό μετατροπής με βάση την προσωποποίηση.

Μελέτη Περίπτωσης 2: Βιομηχανία Ψυχαγωγίας (Netflix)

Το Netflix έχει επαναπροσδιορίσει τη βιομηχανία ψυχαγωγίας μέσω της χρήσης της υπερπροσωποποίησης. Ο πρώην Αντιπρόεδρος της καινοτομίας προϊόντων στο Netflix έχει δηλώσει σε μια συνέντευξη ότι:

“Αν ένα μέλος σε αυτό το μικρό νησί εκφράσει ενδιαφέρον για anime, τότε μπορούμε να χαρτογραφήσουμε αυτό το άτομο στη παγκόσμια κοινότητα anime. Ξέρουμε ποια είναι τα καλύτερα ταινίες και τηλεοπτικές εκπομπές για άτομα σε αυτόν τον κόσμο σε αυτήν την κοινότητα.”

Κατάλογος, οι προσωποποιημένες συστάσεις σώζουν στο Netflix περισσότερα από 1 δισεκατομμύριο δολάρια κάθε χρόνο. Η εταιρεία χρησιμοποιεί το AI για να αναλύσει ένα τεράστιο πλήθος σημείων δεδομένων πελατών, συμπεριλαμβανομένων:

• Ιστορικό προβολής
• Βαθμολογίες που δόθηκαν σε διάφορες εκπομπές ή ταινίες
• Ωρα της ημέρας όταν ένας χρήστης βλέπει συγκεκριμένο περιεχόμενο

Βάσει της ανάλυσης μεγάλου όγκου εξαιρετικά контекστοποιημένων δεδομένων, το Netflix προτείνει υπερπροσωποποιημένο περιεχόμενο σύμφωνα με τις προτιμήσεις του χρήστη. Ως αποτέλεσμα, 80% των ωρών προβολής περιεχομένου στο Netflix προέρχονται από το σύστημα συστάσεων, ενώ το 20% προέρχεται από αναζητήσεις. Αυτό βελτιώνει την εμπειρία πελάτη και την εμπλοκή και μειώνει το ποσοστό εγκατάλειψης.

Ανησυχίες & Ηθικές Επιβεβαιώσεις της Υπερπροσωποποίησης του AI

Ενώ τα οφέλη της υπερπροσωποποίησης είναι τεράστια, υπάρχουν επίσης κρίσιμες ανησυχίες και ηθικές επιπτώσεις να ληφθούν υπόψη:

Θέματα Ιδιωτικότητας

Οι χρήστες μπορεί να αισθανθούν άβολα ότι κάθε κλικ, αγορά ή αλληλεπίδραση τους παρακολουθείται και αναλύεται, ακόμη και αν η παρακολούθηση έχει ως στόχο τη βελτίωση της εμπειρίας χρήστη. Το Σεπτέμβριο του 2021, το Netflix αντιμετώπισε ένα πρόστιμο 190.000 δολαρίων που επιβλήθηκε από την Επιτροπή Προστασίας Προσωπικών Δεδομένων (PIPC) της Νότιας Κορέας. Κατάλογος, το Netflix παραβίασε τον Νόμο Προστασίας Προσωπικών Δεδομένων (PIPA) με τη συμμετοχή στην παράνομη συλλογή προσωπικών δεδομένων από χρήστες.

Μανιπουλάρισμα Καταναλωτών

Η υπερπροσωποποίηση μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένο μανιπουλάρισμα καταναλωτών. Με τη γνώση των ατομικών προτιμήσεων και συμπεριφορών, οι εταιρείες μπορούν να επηρεάσουν την λήψη αποφάσεων σε υψηλό βαθμό, αυξάνοντας ηθικές ερωτήσεις σχετικά με την αυτονομία και τη συναίνεση. Όταν οι εταιρείες γνωρίζουν που είσαι, τι αγόρασες και τις προτιμήσεις σου, περπατούν σε ένα στενό σύρμα μεταξύ δύο极ών – με υψηλό κίνδυνο εισόδου στο creepy realm.

Συμπερασματικά, η υπερπροσωποποίηση, που βασίζεται στο AI και ML, έχει ήδη φέρει σημαντικές προόδους σε διάφορους τομείς. Ωστόσο, το πλήρες потенシャル της ακόμη δεν έχει υλοποιηθεί. Για παράδειγμα, η υπερπροσωποποίηση μπορεί να μεταφραστεί σε προσωποποιημένη ιατρική, με θεραπείες και στρατηγικές πρόληψης που προσαρμόζονται στο ατομικό γενετικό προφίλ και τον τρόπο ζωής. Ωστόσο, αυτές οι ευκαιρίες έχουν επίσης σημαντικές ηθικές επιπτώσεις και προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν.

Για περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με το AI, επισκεφθείτε unite.ai.