Mis on AI hüperpersonaliseerimine? Eelised, juhtumiuuringud ja eetilised probleemid

Aastakümneid on turundajad uurinud parimaid strateegiaid tõhusate turunduskampaaniate loomiseks, et pidada sammu tarbijate pidevalt arenevate eelistustega. AI hüperpersonaliseerimine on hiljutine täiendus turundaja arsenali.

Traditsioonilised turundusstrateegiad põhinevad tarbijate laialdasel segmenteerimisel, mis on kasulik suuremate rühmadeni jõudmiseks. Kuid see lähenemisviis ei ole individuaalsete vajaduste mõistmiseks optimaalne.

Turundajad on edukalt katsetanud ka isikupärastamise tehnikaid, mis põhinevad ajaloolistel tarbijaandmetel. Prognoos näitab, et kliendikogemuse isikupärastamise ja optimeerimise tarkvara kogu maailmas teenib tulu ületab 11.6 miljardit dollarit poolt 2026.

Kuid sellest ei piisa.

Kaasaegsete tarbijate vajadused arenevad pidevalt. Nad eeldavad, et kaubamärgid mõistavad nende soove ja vajadusi – näevad neid ette ja ületavad neid. Seetõttu on vaja täpsemat lähenemist, mis on kohandatud individuaalsetele vajadustele.

Tänapäeval saavad turundajad kasutada AI- ja ML-põhiseid andmepõhiseid tehnikaid, et viia oma turundusstrateegiad järgmisele tasemele – hüperpersonaliseerimise kaudu. Arutame seda üksikasjalikult.

Mis on AI hüperpersonaliseerimine?

AI hüperpersonaliseerimine või tehisintellektil põhinev hüperpersonaliseerimine on isikupärastatud turundusstrateegia täiustatud vorm, mis kasutab reaalajas andmeid ja individuaalseid teekonnakaarte koos tehisintellekti, suurandmete analüüsi ja automatiseerimisega, et pakkuda väga kontekstuaalset ja kohandatud sisu, tooteid või teenuseid. kasutajad õigel ajal õigete kanalite kaudu.

Reaalajas kliendiandmed on hüperpersonaliseerimise lahutamatu osa, kuna AI kasutab seda teavet käitumise õppimiseks, kasutajate tegevuste ennustamiseks ning nende vajaduste ja eelistuste rahuldamiseks. See on ka oluline eristaja hüperpersonaliseerimise ja isikupärastamise vahel – kasutatud andmete sügavus ja ajastus.

Kui isikupärastamine kasutab ajaloolisi andmeid, näiteks klientide ostuajalugu, siis hüperpersonaliseerimine kasutab kogu kliendi teekonna jooksul kogutud reaalajas andmeid, et teada saada nende käitumist ja vajadusi. Näiteks sihiks hüperpersonaliseerimisel põhinev klienditeekond igale kliendile kohandatud reklaamide, ainulaadsete sihtlehtede, kohandatud tootesoovituste ja dünaamilise hinnakujunduse või kampaaniad, mis põhinevad nende geograafilistel andmetel, varasematel külastustel, sirvimisharjumustel ja ostude ajalool.

AI hüperpersonaliseerimise mehaanika

Hüperpersonaliseerimine AI abil algab andmete kogumisest ja lõpeb väga kohandatud kasutajakogemusega. Teeme asjakohastest sammudest lühiülevaate.

1. Andmete kogumine

Ilma andmeteta pole AI-d. Selles etapis kogutakse kliendiandmeid erinevatest allikatest, näiteks:

• Sirvimismustrid
• Tehingute ajalugu
• Eelistatud seade
• Sotsiaalmeedia tegevus
• Geograafilised andmed
• Demograafia
• Sarnaste eelistustega kliendid
• Olemasolevad klientide andmebaasid
• IoT-seadmed ja palju muud

2. Andmete analüüs

AI- ja ML-algoritmid analüüsivad kogutud andmeid mustrite ja suundumuste tuvastamiseks. Olenevalt probleemist võib kliendiandmete analüüs olla:

• Kirjeldav (mis toimub?)
• Diagnostika (miks see juhtus?)
• Ennustav (mis võib tulevikus juhtuda?)
• Ettekirjutav (mida me peaksime sellega tegema?)

See samm on oluline, kuna see kogub toorandmetest praktilisi teadmisi ja aitab mõista iga klienti.

3. Ennustus ja soovitus

Andmeanalüüsi põhjal suudavad AI ja ML mudelid ennustada kliendi käitumist. See võib hõlmata kliendi huvide või võimalike vastuväidete ennetamist, võimaldades ettevõtetel ennetavalt teenindada kliendi konkreetseid eelistusi ja pakkuda reaalajas isikupärastatud sisu, pakkumisi ja kogemusi. Näiteks Starbucks genereerib 400,000 XNUMX hüperpersonaliseeritud e-kirjade varianti igal nädalal oma reaalajas isikupärastamismootori kaudu, mis on suunatud kliendi individuaalsetele eelistustele.

AI-põhise hüperpersonaliseerimise eelised

Täiustatud kliendikogemus (CX) ja klientide kaasamine (CE)

Kui kliendid näevad nende vajadustele kohandatud sisu/tooteid/teenuseid, loob see intiimse kogemuse ja suurendab klientide rahulolu. Vastavalt McKinsey uuringud, 71% klientidest ootavad isikupärastatud kogemust ja 76% tunnevad pettumust, kui nad seda ei saa.

Seetõttu välistab hüperpersonaliseerimine üldised kogemused ja asendab need suhtlusega, mis tundub iga kliendi jaoks isikupärastatud ja unikaalne, mis suurendab kaasatust. Kõrgendatud seotuse tase suurendab konversiooni tõenäosust ja lubab klientide pikaajalist lojaalsust.

Suurenenud müük ja tulu

Asjakohasem ostu- või sisukogemus tähendab, et kliendid leiavad tõenäolisemalt tooteid või sisu, mida nad armastavad ja ostavad, suurendades sellega otseselt müüki ja tulu. Vapustav 97% turundajad teatavad, et isikupärastamine avaldab positiivset mõju äritulemustele. Ja hästi teostatud isikupärastamisstrateegia võib pakkuda tulemusi 5-8x ROI turunduskulutustele. Seega, muutes kliendi teekonna intiimsemaks, parandab hüperpersonaliseerimine konversioonimäärasid ja suurendab tellimuse keskmist väärtust.

Tehisintellekti kasutava hüperpersonaliseerimise silmapaistvad juhtumiuuringud

Juhtumiuuring 1: e-kaubanduse tööstus (Amazon)

Amazon on e-kaubanduse tööstuse hüperpersonaliseerimise suurepärane näide. 2022. aastal Amazoni müük jõudis 469.8 miljardi dollarini, 22% kasv võrreldes 2021. aastaga. Ettevõte kasutab keerukat AI-põhine soovitusmootor mis analüüsib individuaalseid kliendiandmeid, sealhulgas;

• Varasemad ostud
• Klientide demograafia
• Otsingupäring
• Ostukorvis olevad kaubad
• Üksused, mis olid välja registreeritud, kuid millel ei ole klõpsatud
• Keskmine kulusumma

Amazon analüüsib neid andmeid, et luua isikupärastatud tootesoovitusi ja saata igale oma ostjale väga kontekstipõhiseid e-kirju. Selle tulemusena loob nende soovitusmootor terve 35% konversioonimäär põhineb isikupärastamisel.

Juhtumiuuring 2: meelelahutustööstus (Netflix)

Netflix on muutnud meelelahutustööstuse hüperpersonaliseerimise kasutamisega. Endine Netflixi tooteinnovatsiooni asepresident on seda teinud väljendatud ühes intervjuus, et:

„Kui üks liige sellel pisikesel saarel väljendab huvi anime vastu, siis suudame selle inimese globaalsesse animekogukonda kaardistada. Teame, millised on selle kogukonna inimeste jaoks maailma parimad filmid ja telesaated.

Väidetavalt päästavad isikupärastatud soovitused Netflixi rohkem kui $ 1 miljardit iga aasta. Ettevõte kasutab AI-d, et analüüsida suurt hulka klientide andmepunkte, sealhulgas:

• Vaatamise ajalugu
• Erinevatele saadetele või filmidele antud hinnangud
• Kellaaeg, mil kasutaja teatud sisu vaatab

Analüüsides tohutul hulgal väga kontekstuaalseid andmeid, soovitab Netflix vastavalt kasutaja eelistustele hüperpersonaliseeritud sisu. Tulemusena, 80% Netflixis vaadatud sisutundidest pärineb soovitussüsteemist, 20% aga otsingutest. See parandab kliendikogemust ja kaasatust ning vähendab loobumissagedust.

AI hüperpersonaliseerimise mured ja eetilised tagajärjed

Kuigi hüperpersonaliseerimise eelised on tohutud, on sellel ka olulisi probleeme ja eetilised tagajärjed kaaluma:

Privaatsus probleemid

Kasutajad võivad tunda end ebamugavalt, et iga nende klikki, ostu või interaktsiooni jälgitakse ja analüüsitakse, isegi kui jälgimise eesmärk on kasutajakogemust parandada. 2021. aasta septembris ähvardas Netflixi trahv $190,000 kehtestanud Lõuna-Korea isikuandmete kaitse komisjon (PIPC). Väidetavalt rikkus Netflix oma isikuandmete kaitse seadust (PIPA), kogudes kasutajatelt isikuandmeid ebaseaduslikult.

Tarbijaga manipuleerimine

Hüperpersonaliseerimine võib suurendada tarbijatega manipuleerimist. Teades individuaalseid eelistusi ja käitumist, saavad ettevõtted otsuste tegemist suurel määral mõjutada, tekitades eetilisi küsimusi autonoomia ja nõusoleku kohta. Kui ettevõtted teavad, kus te asute, mida ostsite ning mis teile meeldib ja mis ei meeldi, liiguvad nad omavahel tihedalt lahe ja jube – suure tõenäosusega siseneda jube valdkond.

Kokkuvõtteks võib öelda, et AI ja ML abil töötav hüperpersonaliseerimine on juba toonud olulisi edusamme erinevatesse tööstusharudesse. Selle potentsiaali tuleb aga veel täielikult realiseerida. Näiteks võib hüperpersonaliseerimine tähendada personaliseeritud meditsiin, koos ravi ja ennetusstrateegiatega, mis on kohandatud konkreetse patsiendi geneetilisele ülesehitusele ja elustiilile. Nendel võimalustel on aga ka märkimisväärne eetiline mõju ja väljakutsed, millega tuleb tegeleda.

Rohkem AI-ga seotud sisu vaatamiseks külastage ühenda.ai.