Τι είναι η Υπερπροσωποποίηση του AI; Πλεονεκτήματα, Μελετες Περίπτωσης και Ηθικές Αποφάσεις

Για δεκαετίες, οι маркетολόγοι έχουν ερευνήσει τις καλύτερες στρατηγικές για τη δημιουργία αποτελεσματικών маркетινγκ καμπανιών για να跟θούν τις συνεχώς εξελισσόμενες προτιμήσεις των καταναλωτών. Η υπερπροσωποποίηση του AI είναι μια πρόσφατη προσθήκη στο οπλοστάσιο του маркетολόγου.

Οι παραδοσιακές στρατηγικές μάρκετινγκ βασίζονται σε ευρείες κατηγοριοποιήσεις καταναλωτών που είναι επωφελείς για την προσέγγιση μεγαλύτερων ομάδων. Αλλά αυτή η προσέγγιση είναι υποβελτίωτη για την κατανόηση των ατομικών αναγκών.

Οι маркетολόγοι έχουν επίσης επιτύχει με την πειραματική χρήση τεχνικών προσωποποίησης με βάση ιστορικά δεδομένα καταναλωτών. Μια εκτίμηση υποδηλώνει ότι ο παγκόσμιος υπεραγορά από το λογισμικό προσωποποίησης και βελτίωσης της εμπειρίας του πελάτη θα ξεπεράσει τα 11,6 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2026.

Αλλά αυτό δεν είναι αρκετό.

Οι σύγχρονοι καταναλωτές έχουν συνεχώς εξελισσόμενες 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 είναι προσαρμοσμένη στις ατομικές ανάγκες είναι απαραίτητη.

Σήμερα, οι маркетολόγοι μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές βασισμένες στο AI και ML για να πάρουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ στο επόμενο επίπεδο – μέσω της υπερπροσωποποίησης. Ας το συζητήσουμε λεπτομερώς.

Τι είναι η Υπερπροσωποποίηση του AI;

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

Τα δεδομένα του πελάτη σε πραγματικό χρόνο είναι ουσιαστικά στην υπερπροσωποποίηση, καθώς το AI χρησιμοποιεί αυτές τις πληροφορίες για να μάθει τις συμπεριφορές, να προβλέψει τις ενέργειες του χρήστη και να εξυπηρετήσει τις ανάγκες και τις προτιμήσεις του. Αυτό είναι επίσης ένα κρίσιμο διαφορικό στοιχείο μεταξύ της υπερπροσωποποίησης και της προσωποποίησης – το βάθος και η χρονική στιγμή των δεδομένων που χρησιμοποιούνται.

Ενώ η προσωποποίηση χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα όπως η ιστορία αγορών του πελάτη, 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 του. Για παράδειγμα, ένα ταξίδι του πελάτη που τροφοδοτείται από την υπερπροσωποποίηση θα στοχεύει κάθε πελάτη με προσαρμοσμένες διαφημίσεις, μοναδικές σελίδες προώθησης, προσωποποιημένες συστάσεις προϊόντων και δυναμικές τιμές ή προωθήσεις με βάση τα γεωγραφικά δεδομένα, τις προηγούμενες επισκέψεις, τις συνήθειες περιήγησης και την ιστορία αγορών.

Η Μηχανική της Υπερπροσωποποίησης του AI

Η υπερπροσωποποίηση με τη δύναμη του 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, συλλέγονται δεδομένα πελάτη από διάφορες πηγές όπως:

• Παターν περιήγησης
• Ιστορία συναλλαγών
• Προτιμώμενο συσκευή
• Δραστηριότητα στα κοινωνικά μέσα
• Γεωγραφικά δεδομένα
• Δημογραφικά
• Πελάτες με παρόμοιες προτιμήσεις
• Υπάρχουσες βάσεις δεδομένων πελάτη
• Συσκευές IoT και άλλα

2. Ανάλυση Δεδομένων

Οι αλγόριθμοι του AI και του ML αναλύουν τα συλλεγμένα δεδομένα για να αναγνωρίσουν μοτίβα και τάσεις. Ανάλογα με το πρόβλημα, η ανάλυση δεδομένων πελάτη 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 και Σύσταση

Βάσει της ανάλυσης δεδομένων, τα μοντέλα του AI και του 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 προσωποποιημένο περιεχόμενο, προσφορές και εμπειρίες σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, η Starbucks (SBUX ) γεννά 400.000 παραλλαγές προσωποποιημένων email κάθε εβδομάδα μέσω του μηχανισμού προσωποποίησης σε πραγματικό χρόνο, στοχεύοντας τις ατομικές προτιμήσεις κάθε πελάτη.

Πλεονεκτήματα της Υπερπροσωποποίησης με τη Δύναμη του AI

Βελτιωμένη Εμπειρία Πελάτη (CX) και Συμμετοχή Πελάτη (CE)

Όταν οι πελάτες βλέπουν το περιεχόμενο/προϊόντα/υπηρεσίες που προσαρμόζονται στις ανάγκες τους, δημιουργείται μια οικεία εμπειρία και ενισχύεται η ικανοποίηση του πελάτη. Σύμφωνα με έρευνα της McKinsey, το 71% των πελάτων περιμένει μια προσωποποιημένη εμπειρία, και το 76% νιώθει 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 συμμετοχή. Το αυξημένο επίπεδο συμμετοχής αυξάνει την πιθανότητα μετατροπής και υπόσχεται μακροχρόνια πίστη του πελάτη.

Αυξημένες Πωλήσεις και Έσοδα

Μια πιο σχετική εμπειρία αγοράς ή περιεχομένου σημαίνει ότι οι πελάτες είναι πιο πιθανό να βρουν προϊόντα ή περιεχόμενο που αγαπούν και να τα αγοράσουν, αυξάνοντας άμεσα τις πωλήσεις και τα έσοδα. Ένα καταπληκτικό 97% των маркетολόγων αναφέρει ότι οι προσπάθειες προσωποποίησης έχουν θετική επίδραση στα επιχειρηματικά αποτελέσματα. Και μια καλά εκτελεσμένη στρατηγική προσωποποίησης μπορεί να προσφέρει 5-8 φορές υψηλότερο ROI στις δαπάνες μάρκετινγκ. Έτσι, κάνοντας το ταξίδι του πελάτη πιο οικείο, η υπερπροσωποποίηση βελτιώνει τους ρυθμούς μετατροπής και αυξάνει την μέση αξία παραγγελίας.

Εκτεταμένες Μελετες Περίπτωσης της Υπερπροσωποποίησης με τη Δύναμη του AI

Μελέτη Περίπτωσης 1: Βιομηχανία Ηλεκτρονικού Εμπορίου (Amazon)

Η Amazon (AMZN ) είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα υπερπροσωποποίησης στη βιομηχανία ηλεκτρονικού εμπορίου. Το 2022, οι πωλήσεις της Amazon έφτασαν στα 469,8 δισεκατομμύρια δολάρια, μια αύξηση 22% από το 2021. Η εταιρεία χρησιμοποιεί einen προηγμένο μηχανισμό συστάσεων με βάση το AI που αναλύει ατομικά δεδομένα πελάτη, συμπεριλαμβανομένων:

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

Η Amazon αναλύει αυτά τα δεδομένα για να δημιουργήσει προσωποποιημένες συστάσεις προϊόντων και να στείλει υψηλά контекστοποιημένα email σε κάθε einen από τους αγοραστές της. Ως αποτέλεσμα, ο μηχανισμός συστάσεων της παράγει ένα здоровό ποσοστό μετατροπής 35% με βάση την προσωποποίηση.

Μελέτη Περίπτωσης 2: Βιομηχανία Ψυχαγωγίας (Netflix)

Η Netflix (NFLX ) έχει επαναπροσδιορίσει τη βιομηχανία ψυχαγωγίας μέσω της χρήσης της υπερπροσωποποίησης. Ο πρώην Αντιπρόεδρος της καινοτομίας προϊόντων της Netflix έχει δηλώσει σε μια συνέντευξη ότι:

“Εάν ένας μέλος σε αυτό το μικρό νησί εκφράσει ενδιαφέρον για anime, τότε μπορούμε να χαρτογραφήσουμε αυτό το άτομο στη παγκόσμια κοινότητα anime. Ξέρουμε ποια είναι οι καλύτερες ταινίες και τηλεοπτικές εκπομπές για τους ανθρώπους στον κόσμο σε αυτήν την κοινότητα.”

Κατά αναφορά, οι προσωποποιημένες συστάσεις σώζουν στη Netflix περισσότερα από 1 δισεκατομμύριο δολάρια κάθε χρόνο. Η εταιρεία χρησιμοποιεί το AI για να αναλύσει μια τεράστια ποικιλία σημείων δεδομένων πελάτη, συμπεριλαμβανομένων:

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

Αναλύοντας τεράστια ποσά υψηλά контекστοποιημένων δεδομένων, η Netflix προτείνει υπερπροσωποποιημένο περιεχόμενο σύμφωνα με τις προτιμήσεις του χρήστη. Ως αποτέλεσμα, το 80% των ωρών προβολής στο Netflix προέρχεται από το σύστημα συστάσεων, ενώ το 20% προέρχεται από αναζητήσεις. Αυτό βελτιώνει την εμπειρία και τη συμμετοχή του πελάτη και μειώνει το ποσοστό εγκατάλειψης.

Απαιτήσεις και Ηθικές Επιπτώσεις της Υπερπροσωποποίησης του AI

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

Ζητήματα Ιδιωτικότητας

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

Μανιπούλαση Καταναλωτών

Η υπερπροσωποποίηση μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένη μανιπούλαση καταναλωτών. Με τη γνώση των ατομικών προτιμήσεων και συμπεριφορών, οι εταιρείες μπορούν να επηρεάσουν την λήψη αποφάσεων σε υψηλό βαθμό, θέτοντας ηθικά ερωτήματα σχετικά με την αυτονομία και τη συναίνεση. Όταν οι εταιρείες γνωρίζουν που είσαι, τι αγόρασες και τι σου αρέσει, περπατούν σε μια λεπτή γραμμή μεταξύ δυναμικού και αποτρόπαιου – με υψηλή πιθανότητα να εισέλθουν στην αποτρόπαιη περιοχή.

Συμπερασματικά, η υπερπροσωποποίηση, που τροφοδοτείται από το AI και το ML, έχει ήδη φέρει σημαντικές προόδους σε διάφορους τομείς. Ωστόσο, το πλήρες δυναμικό της παραμένει να ανακαλυφθεί. Για παράδειγμα, η υπερπροσωποποίηση θα μπορούσε να μεταφραστεί σε προσωποποιημένη ιατρική, με θεραπείες και στρατηγικές πρόληψης που προσαρμόζονται στο ατομικό γενετικό προφίλ και τον τρόπο ζωής του ασθενούς. Ωστόσο, αυτές οι ευκαιρίες έχουν επίσης σημαντικές ηθικές επιπτώσεις και προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν.

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