Τι είναι η Υπερπροσωποποίηση AI; Πλεονεκτήματα, Μελέτες Περιπτώσεων και Ηθικές ανησυχίες

Για δεκαετίες, οι έμποροι ερευνούν τις καλύτερες στρατηγικές για τη δημιουργία αποτελεσματικών εκστρατειών μάρκετινγκ για να συμβαδίζουν με τις συνεχώς εξελισσόμενες προτιμήσεις των καταναλωτών. Η υπερπροσωποποίηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι μια πρόσφατη προσθήκη στο οπλοστάσιο ενός εμπόρου.

Οι παραδοσιακές στρατηγικές μάρκετινγκ βασίζονται σε ευρεία τμηματοποίηση των καταναλωτών που είναι επωφελής για την προσέγγιση μεγαλύτερων ομάδων. Αλλά αυτή η προσέγγιση δεν είναι η βέλτιστη για την κατανόηση των ατομικών αναγκών.

Οι έμποροι έχουν επίσης πειραματιστεί με επιτυχία με τεχνικές εξατομίκευσης που βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα καταναλωτών. Μια εκτίμηση υποδηλώνει ότι τα παγκόσμια έσοδα που παράγονται από το λογισμικό εξατομίκευσης και βελτιστοποίησης της εμπειρίας πελατών θα είναι υπερβαίνει τα 11.6 δισεκατομμύρια δολάρια από 2026.

Αλλά αυτό δεν είναι αρκετό.

Οι ανάγκες των σύγχρονων καταναλωτών εξελίσσονται συνεχώς. Περιμένουν από τις επωνυμίες να κατανοήσουν τις επιθυμίες και τις ανάγκες τους – να τις προβλέψουν και να τις ξεπεράσουν. Ως εκ τούτου, απαιτείται μια πιο ακριβής προσέγγιση προσαρμοσμένη στις ατομικές ανάγκες.

Σήμερα, οι έμποροι μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης και ML που βασίζονται σε δεδομένα για να ανεβάσουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ στο επόμενο επίπεδο – μέσω της υπερπροσωποποίησης. Ας το συζητήσουμε αναλυτικά.

Τι είναι η Υπερπροσωποποίηση AI;

Η υπερπροσωποποίηση της τεχνητής νοημοσύνης ή η υπερπροσωποποίηση μέσω τεχνητής νοημοσύνης είναι μια προηγμένη μορφή εξατομικευμένης στρατηγικής μάρκετινγκ που χρησιμοποιεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και μεμονωμένους χάρτες ταξιδιού μαζί με τεχνητή νοημοσύνη, αναλυτικά στοιχεία μεγάλων δεδομένων και αυτοματισμό για την παροχή περιεχομένου, προϊόντων ή υπηρεσιών με υψηλά συμφραζόμενα και προσαρμοσμένα στα δεξιά. χρήστες την κατάλληλη στιγμή μέσω των κατάλληλων καναλιών.

Τα δεδομένα πελατών σε πραγματικό χρόνο αποτελούν αναπόσπαστο κομμάτι της υπερπροσωποποίησης καθώς το AI χρησιμοποιεί αυτές τις πληροφορίες για να μάθει συμπεριφορές, να προβλέψει τις ενέργειες των χρηστών και να καλύψει τις ανάγκες και τις προτιμήσεις τους. Αυτό είναι επίσης ένας κρίσιμος παράγοντας διαφοροποίησης μεταξύ της υπερπροσωποποίησης και της εξατομίκευσης – το βάθος και το χρονοδιάγραμμα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται.

Ενώ η εξατομίκευση χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα όπως το ιστορικό αγορών πελατών, η υπερπροσωποποίηση χρησιμοποιεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που εξάγονται σε όλη τη διαδρομή του πελάτη για να μάθει τη συμπεριφορά και τις ανάγκες τους. Για παράδειγμα, ένα ταξίδι πελάτη που υποστηρίζεται από την υπερπροσωποποίηση θα στόχευε κάθε πελάτη με προσαρμοσμένη διαφήμιση, μοναδικές σελίδες προορισμού, προσαρμοσμένες προτάσεις προϊόντων και δυναμικές τιμές ή προωθήσεις με βάση τα γεωγραφικά δεδομένα, τις προηγούμενες επισκέψεις, τις συνήθειες περιήγησης και το ιστορικό αγορών.

Η Μηχανική της AI Υπερπροσωποποίησης

Η υπερπροσωποποίηση με χρήση τεχνητής νοημοσύνης ξεκινά από τη συλλογή δεδομένων και καταλήγει σε εξαιρετικά προσαρμοσμένες εμπειρίες χρήστη. Ας κάνουμε μια σύντομη επισκόπηση των σχετικών βημάτων.

1. Συλλογή δεδομένων

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

• Μοτίβα περιήγησης
• Ιστορικό Συναλλαγών
• Προτιμώμενη συσκευή
• Δραστηριότητα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης
• Γεωγραφικά δεδομένα
• Δημογραφικά στοιχεία
• Πελάτες με παρόμοιες προτιμήσεις
• Υπάρχουσες βάσεις δεδομένων πελατών
• Συσκευές IoT και πολλά άλλα

2. Ανάλυση δεδομένων

Οι αλγόριθμοι AI και ML αναλύουν τα δεδομένα που συλλέγονται για να εντοπίσουν μοτίβα και τάσεις. Ανάλογα με το πρόβλημα, η ανάλυση δεδομένων πελατών μπορεί να είναι:

• Περιγραφικό (τι συμβαίνει;)
• Διαγνωστικό (γιατί συνέβη;)
• Προγνωστικό (τι θα μπορούσε να συμβεί στο μέλλον;)
• Προστακτική (τι πρέπει να κάνουμε γι 'αυτό;)

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

3. Πρόβλεψη & Σύσταση

Με βάση την ανάλυση δεδομένων, τα μοντέλα AI & ML μπορούν να προβλέψουν τη συμπεριφορά του πελάτη. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει την πρόβλεψη των ενδιαφερόντων ή των πιθανών αντιρρήσεων ενός πελάτη, δίνοντας τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να εξυπηρετούν προληπτικά τις συγκεκριμένες προτιμήσεις του πελάτη και να παρέχουν εξατομικευμένο περιεχόμενο, προσφορές και εμπειρίες σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, Starbucks δημιουργεί 400,000 παραλλαγές υπερπροσωποποιημένων email κάθε εβδομάδα μέσω της μηχανής εξατομίκευσης σε πραγματικό χρόνο, στοχεύοντας στις μεμονωμένες προτιμήσεις των πελατών.

Πλεονεκτήματα της Υπερπροσωποποίησης που βασίζεται σε AI

Βελτιωμένη εμπειρία πελατών (CX) και δέσμευση πελατών (CE)

Όταν οι πελάτες βλέπουν το περιεχόμενο/προϊόντα/υπηρεσίες προσαρμοσμένες στις ανάγκες τους, δημιουργεί μια οικεία εμπειρία και ενισχύει την ικανοποίηση των πελατών. Σύμφωνα με Έρευνα McKinsey, το 71% των πελατών αναμένει μια εξατομικευμένη εμπειρία και το 76% νιώθει απογοήτευση όταν δεν την απολαμβάνει.

Επομένως, η υπερπροσωποποίηση εξαλείφει τις γενικές εμπειρίες και τις αντικαθιστά με αλληλεπιδράσεις που αισθάνονται εξατομικευμένες και μοναδικές για κάθε πελάτη, οδηγώντας σε αυξημένη αφοσίωση. Το αυξημένο επίπεδο αφοσίωσης αυξάνει την πιθανότητα μετατροπής και υπόσχεται μακροπρόθεσμη πίστη πελατών.

Αυξημένες πωλήσεις και έσοδα

Μια πιο σχετική εμπειρία αγορών ή περιεχομένου σημαίνει ότι οι πελάτες είναι πιο πιθανό να βρουν προϊόντα ή περιεχόμενο που αγαπούν και αγοράζουν, ενισχύοντας άμεσα τις πωλήσεις και τα έσοδα. Μια επιβλητική 97% Οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ αναφέρουν ότι οι προσπάθειες εξατομίκευσης επηρεάζουν θετικά τα επιχειρηματικά αποτελέσματα. Και μια καλά εκτελεσμένη στρατηγική εξατομίκευσης μπορεί να προσφέρει 5-8x ROI για δαπάνες μάρκετινγκ. Ως εκ τούτου, κάνοντας το ταξίδι του πελάτη πιο οικείο, η υπερπροσωποποίηση βελτιώνει τα ποσοστά μετατροπών και αυξάνει τη μέση αξία παραγγελίας.

Εξέχουσες Μελέτες Περιπτώσεων Υπερπροσωποποίησης με χρήση AI

Μελέτη περίπτωσης 1: Βιομηχανία ηλεκτρονικού εμπορίου (Amazon)

Η Amazon είναι ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα υπερπροσωποποίησης στον κλάδο του ηλεκτρονικού εμπορίου. Το 2022, οι πωλήσεις της Amazon έφτασε τα 469.8 δισεκατομμύρια δολάρια, αύξηση 22% από το 2021. Η εταιρεία χρησιμοποιεί ένα εξελιγμένο Μηχανή συστάσεων που βασίζεται σε AI που αναλύει δεδομένα μεμονωμένων πελατών, συμπεριλαμβανομένων

• Προηγούμενες αγορές
• Δημογραφικά στοιχεία πελατών
• Αναζήτηση ερωτήματος
• Είδη στο καλάθι αγορών
• Αντικείμενα που ελέγχθηκε αλλά δεν έγινε κλικ
• Μέσο ποσό δαπάνης

Η Amazon αναλύει αυτά τα δεδομένα για να δημιουργήσει εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων και να στείλει μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου με υψηλά συμφραζόμενα σε κάθε έναν από τους αγοραστές της. Ως αποτέλεσμα, η μηχανή σύστασής τους δημιουργεί ένα υγιές Ποσοστό μετατροπής 35% με βάση την εξατομίκευση.

Μελέτη περίπτωσης 2: Entertainment Industry (Netflix)

Το Netflix έχει φέρει επανάσταση στη βιομηχανία της ψυχαγωγίας μέσω της χρήσης της υπερπροσωποποίησης. Ο πρώην αντιπρόεδρος καινοτομίας προϊόντων στο Netflix έχει δήλωσε σε μια συνέντευξη που:

«Αν ένα μέλος σε αυτό το μικροσκοπικό νησί εκδηλώσει ενδιαφέρον για anime, τότε μπορούμε να χαρτογραφήσουμε αυτό το άτομο στην παγκόσμια κοινότητα anime. Γνωρίζουμε ποιες είναι οι καλύτερες ταινίες και τηλεοπτικές εκπομπές για ανθρώπους στον κόσμο σε αυτήν την κοινότητα».

Σύμφωνα με πληροφορίες, οι εξατομικευμένες προτάσεις σώζουν το Netflix περισσότερα από $ 1 δισεκατομμύρια κάθε χρόνο. Η εταιρεία χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να αναλύσει μια τεράστια γκάμα σημείων δεδομένων πελατών, όπως:

• Προβολή ιστορικού
• Βαθμολογίες που δίνονται σε διαφορετικές εκπομπές ή ταινίες
• Ώρα της ημέρας που ένας χρήστης παρακολουθεί συγκεκριμένο περιεχόμενο

Αναλύοντας τεράστιες ποσότητες δεδομένων με υψηλά συμφραζόμενα, το Netflix προτείνει υπερπροσωποποιημένο περιεχόμενο σύμφωνα με τις προτιμήσεις του χρήστη. Σαν άποτέλεσμα, 80% από τις ώρες περιεχομένου που παρακολουθείται στο Netflix προέρχεται από το σύστημα συστάσεων, ενώ το 20% προέρχεται από αναζητήσεις. Αυτό ενισχύει την εμπειρία και την αφοσίωση των πελατών και μειώνει το ποσοστό ανατροπής.

Ανησυχίες & Ηθικές Επιπτώσεις της Υπερπροσωποποίησης AI

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

Θέματα απορρήτου

Οι χρήστες μπορεί να αισθάνονται άβολα που κάθε κλικ, αγορά ή αλληλεπίδρασή τους παρακολουθείται και αναλύεται, ακόμα κι αν η παρακολούθηση σκοπεύει να βελτιώσει την εμπειρία χρήστη. Τον Σεπτέμβριο του 2021, το Netflix αντιμετώπισε πρόστιμο $190,000 που επιβλήθηκε από την Επιτροπή Προστασίας Προσωπικών Πληροφοριών (PIPC) της Νότιας Κορέας. Σύμφωνα με πληροφορίες, το Netflix παραβίασε τον Νόμο περί Προστασίας Προσωπικών Πληροφοριών (PIPA) συμμετέχοντας στην παράνομη συλλογή προσωπικών πληροφοριών από χρήστες.

Χειραγώγηση Καταναλωτή

Η υπερπροσωποποίηση θα μπορούσε να οδηγήσει σε αυξημένη χειραγώγηση των καταναλωτών. Με τη γνώση των ατομικών προτιμήσεων και συμπεριφορών, οι εταιρείες μπορούν να επηρεάσουν τη λήψη αποφάσεων σε υψηλό βαθμό, θέτοντας ηθικά ερωτήματα σχετικά με την αυτονομία και τη συναίνεση. Όταν οι εταιρείες γνωρίζουν πού βρίσκεστε, τι αγοράσατε και τι σας αρέσει και δεν σας αρέσει, βαδίζουν σε ένα τεντωμένο σκοινί μεταξύ δροσερό και ανατριχιαστικό – με μεγάλη πιθανότητα εισόδου στο ανατριχιαστικό βασίλειο.

Συμπερασματικά, η υπερπροσωποποίηση, που τροφοδοτείται από AI και ML, έχει ήδη φέρει σημαντικές προόδους σε διάφορους κλάδους. Ωστόσο, οι δυνατότητές του δεν έχουν ακόμη αξιοποιηθεί πλήρως. Για παράδειγμα, η υπερπροσωποποίηση θα μπορούσε να μεταφραστεί σε εξατομικευμένη ιατρική, με θεραπείες και προληπτικές στρατηγικές προσαρμοσμένες στη γενετική σύνθεση και τον τρόπο ζωής κάθε ασθενούς. Ωστόσο, αυτές οι ευκαιρίες έχουν επίσης σημαντικές ηθικές επιπτώσεις και προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν.

Για περισσότερο περιεχόμενο που σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη, επισκεφθείτε ενω.αι.