Mitä on AI-hyperpersonalisointi? Edut, tapaustutkimukset ja eettiset huolenaiheet

Markkinoijat ovat vuosikymmenten ajan tutkineet parhaita strategioita tehokkaiden markkinointikampanjoiden luomiseksi pysyäkseen jatkuvasti muuttuvien kuluttajien mieltymysten mukana. Tekoälyn hyperpersonalisointi on uusi lisäys markkinoijan arsenaaliin.

Perinteiset markkinointistrategiat perustuvat laajaan kuluttajasegmentointiin, josta on hyötyä suurempien ryhmien tavoittamiseksi. Mutta tämä lähestymistapa ei ole optimaalinen yksilöllisten tarpeiden ymmärtämiseksi.

Markkinoijat ovat myös onnistuneesti kokeilleet historiallisiin kuluttajatietoihin perustuvia personointitekniikoita. Arvioiden mukaan asiakaskokemuksen personointi- ja optimointiohjelmistojen maailmanlaajuiset tuotot tulevat olemaan ylittää 11.6 miljardia dollaria by 2026.

Mutta tämä ei riitä.

Nykyajan kuluttajien tarpeet kehittyvät jatkuvasti. He odottavat brändien ymmärtävän heidän toiveensa ja tarpeensa – ennakoivan ja ylittävän ne. Siksi tarvitaan tarkempaa lähestymistapaa, joka on räätälöity yksilöllisiin tarpeisiin.

Nykyään markkinoijat voivat käyttää tekoäly- ja ML-pohjaisia ​​tietopohjaisia ​​tekniikoita viedäkseen markkinointistrategiansa uudelle tasolle – hyperpersonalisoinnilla. Keskustellaan siitä yksityiskohtaisesti.

Mikä on AI-hyperpersonalisointi?

Tekoälyn hyperpersonalisointi tai tekoälyn avulla toteutettu hyperpersonalisointi on edistynyt muoto personoidusta markkinointistrategiasta, joka käyttää reaaliaikaista dataa ja yksittäisiä matkakarttoja tekoälyn, big datan analytiikan ja automaation kanssa erittäin asiayhteyteen kohdistetun ja räätälöidyn sisällön, tuotteiden tai palveluiden toimittamiseen oikealla tavalla. käyttäjille oikeaan aikaan oikeiden kanavien kautta.

Reaaliaikainen asiakasdata on olennainen osa hyperpersonalisointia, koska tekoäly käyttää näitä tietoja käyttäytymisen oppimiseen, käyttäjien toimien ennustamiseen ja heidän tarpeisiinsa ja mieltymyksiensä vastaamiseen. Tämä on myös kriittinen erottava tekijä hyperpersonalisoinnin ja personoinnin välillä – käytetyn datan syvyyden ja ajoituksen välillä.

Personoinnissa käytetään historiallisia tietoja, kuten asiakkaiden ostohistoriaa, kun taas hyperpersonalisointi käyttää reaaliaikaista dataa, joka on poimittu koko asiakasmatkan ajan oppiakseen heidän käyttäytymistään ja tarpeitaan. Esimerkiksi hyperpersonalisoimalla toteutettu asiakasmatka kohdistaisi jokaiselle asiakkaalle mukautetun mainonnan, ainutlaatuiset aloitussivut, räätälöidyt tuotesuositukset ja dynaamisen hinnoittelun tai kampanjoiden maantieteellisten tietojen, aiempien käyntien, selaustottumusten ja ostohistorian perusteella.

Tekoälyn hyperpersonalisoinnin mekaniikka

Tekoälyä käyttävä hyperpersonalisointi alkaa tiedon keräämisestä ja päättyy pitkälle räätälöityihin käyttökokemuksiin. Katsotaanpa lyhyen yleiskatsauksen asiaankuuluvista vaiheista.

1. Tiedonkeruu

Ilman dataa ei ole tekoälyä. Tässä vaiheessa asiakastietoja kerätään eri lähteistä, kuten:

• Selausmallit
• Tapahtumahistoria
• Suosittu laite
• Toiminta sosiaalisessa mediassa
• Maantieteelliset tiedot
• Väestötiedot
• Asiakkaat, joilla on samanlaiset mieltymykset
• Olemassa olevat asiakastietokannat
• IoT-laitteet ja paljon muuta

2. Tietojen analysointi

AI- ja ML-algoritmit analysoivat kerättyä dataa kuvioiden ja trendien tunnistamiseksi. Ongelmasta riippuen asiakastietojen analyysi voi olla:

• Kuvaava (mitä tapahtuu?)
• Diagnostiikka (miksi se tapahtui?)
• Ennustava (mitä voisi tapahtua tulevaisuudessa?)
• Määräävä (mitä meidän pitäisi tehdä asialle?)

Tämä vaihe on merkittävä, koska se poimii käyttökelpoisia oivalluksia raakatiedoista ja auttaa ymmärtämään jokaista asiakasta.

3. Ennustus ja suositus

Tietojen analysoinnin perusteella AI- ja ML-mallit voivat ennustaa asiakkaan käyttäytymistä. Tämä voi sisältää asiakkaan etujen tai mahdollisten vastalauseiden ennakoimista, jotta yritykset voivat palvella asiakkaan erityisiä mieltymyksiä ennakoivasti ja toimittaa reaaliaikaista personoitua sisältöä, tarjouksia ja kokemuksia. Esimerkiksi Starbucks luo 400,000 XNUMX muunnelmaa hyperpersonalisoiduista sähköpostiviesteistä joka viikko sen reaaliaikaisen personointimoottorin kautta, joka on kohdistettu yksittäisten asiakkaiden mieltymyksiin.

AI-käyttöisen hyperpersonalisoinnin edut

Enhanced Customer Experience (CX) ja Customer Engagement (CE)

Kun asiakkaat näkevät sisällön/tuotteet/palvelut heidän tarpeisiinsa räätälöitynä, se luo intiimin kokemuksen ja lisää asiakastyytyväisyyttä. Mukaan McKinseyn tutkimus, 71 % asiakkaista odottaa henkilökohtaista kokemusta, ja 76 % on pettynyt, kun he eivät saa sitä.

Siksi hyperpersonalisointi eliminoi yleiset kokemukset ja korvaa ne vuorovaikutuksilla, jotka tuntuvat yksilöllisiltä ja ainutlaatuisilta jokaiselle asiakkaalle, mikä lisää sitoutumista. Lisääntynyt sitoutumistaso lisää konversion todennäköisyyttä ja lupaa pitkäaikaista asiakasuskollisuutta.

Lisääntynyt myynti ja liikevaihto

Osuvampi ostos- tai sisältökokemus tarkoittaa, että asiakkaat löytävät todennäköisemmin tuotteita tai sisältöä, joista he pitävät ja ostavat, mikä lisää suoraan myyntiä ja tuloja. Mahtavaa 97% Markkinoijat raportoivat, että personointityöt vaikuttavat positiivisesti liiketoiminnan tuloksiin. Ja hyvin toteutettu personointistrategia voi auttaa 5-8x ROI markkinointikuluihin. Näin ollen hyperpersonalisointi parantaa konversioprosenttia ja lisää keskimääräistä tilauksen arvoa, koska se tekee asiakkaan matkasta intiimimmän.

Näkyviä tapaustutkimuksia hyperpersonalisoinnista tekoälyn avulla

Tapaustutkimus 1: Verkkokauppateollisuus (Amazon)

Amazon on loistava esimerkki hyperpersonalisoinnista sähköisen kaupankäynnin alalla. Vuonna 2022 Amazonin myynti oli 469.8 miljardia dollaria, 22 % kasvua vuodesta 2021. Yritys käyttää kehittyneitä AI-pohjainen suositusmoottori joka analysoi yksittäisiä asiakastietoja, mukaan lukien;

• Aiemmat ostokset
• Asiakkaiden demografiset tiedot
• Hakulauseke
• Tavarat ostoskorissa
• Kohteet, jotka kirjattiin ulos, mutta joita ei napsautettu
• Keskimääräinen kulutussumma

Amazon analysoi nämä tiedot luodakseen yksilöllisiä tuotesuosituksia ja lähettääkseen asiayhteyteen kohdistettuja sähköposteja jokaiselle ostajalleen. Tämän seurauksena heidän suositusmoottorinsa luo terveen 35 % muuntoprosentti personoinnin perusteella.

Tapaustutkimus 2: Viihdeteollisuus (Netflix)

Netflix on mullistanut viihdeteollisuuden käyttämällä hyperpersonalisointia. Entinen Netflixin tuoteinnovaatioiden johtaja totesi haastattelussa että:

"Jos yksi jäsen tällä pienellä saarella ilmaisee kiinnostuksensa animeen, voimme kartoittaa kyseisen henkilön maailmanlaajuiseen animeyhteisöön. Tiedämme, mitkä ovat parhaita elokuvia ja TV-ohjelmia maailman ihmisille kyseisessä yhteisössä."

Tietojen mukaan henkilökohtaiset suositukset pelastavat Netflixin enemmän kuin $ 1 miljardia joka vuosi. Yritys käyttää tekoälyä analysoidakseen laajan valikoiman asiakasdatapisteitä, mukaan lukien:

• Katseluhistoria
• Eri ohjelmille tai elokuville annetut arviot
• Kellonaika, jolloin käyttäjä katselee tiettyä sisältöä

Analysoimalla valtavia määriä erittäin kontekstualisoitua dataa Netflix ehdottaa hyperpersonaloitua sisältöä käyttäjän mieltymysten mukaan. Tuloksena, 80% Netflixissä katsotuista sisältötunneista tulee suositusjärjestelmästä ja 20 % hauista. Tämä parantaa asiakaskokemusta ja sitoutumista sekä vähentää vaihtuvuutta.

Tekoälyn hyperpersonalisoinnin huolenaiheet ja eettiset vaikutukset

Vaikka hyperpersonalisoinnin hyödyt ovat valtavat, siihen liittyy myös tärkeitä huolenaiheita ja eettiset vaikutukset harkita:

Tietosuojakysymykset

Käyttäjille saattaa tuntua epämukavalta, että heidän jokaista napsautustaan, ostoaan tai vuorovaikutustaan ​​seurataan ja analysoidaan, vaikka seurannan tarkoituksena on parantaa käyttökokemusta. Syyskuussa 2021 Netflix sai sakon $190,000 Etelä-Korean henkilötietojen suojakomission (PIPC) määräämä. Raporttien mukaan Netflix rikkoi henkilötietojen suojalakia (PIPA) osallistumalla laittomaan henkilötietojen keräämiseen käyttäjiltä.

Kuluttajan manipulointi

Hyperpersonalisointi voi johtaa lisääntyneeseen kuluttajien manipulointiin. Yksilöllisten mieltymysten ja käyttäytymisen tuntemalla yritykset voivat vaikuttaa päätöksentekoon suuressa määrin ja nostaa esiin eettisiä kysymyksiä autonomiasta ja suostumuksesta. Kun yritykset tietävät missä olet, mitä ostit ja mistä pidät ja mistä pidät, ne kulkevat tiukkana köyden välillä siistiä ja kammottavaa – joilla on suuri mahdollisuus päästä sisään pelottava valtakunta.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyn ja ML:n käyttämä hyperpersonalisointi on jo tuonut merkittäviä edistysaskeleita eri toimialoilla. Sen potentiaali on kuitenkin vielä täysin toteutumatta. Esimerkiksi hyperpersonalisointi voisi tarkoittaa henkilökohtaisen lääketieteen, jossa hoidot ja ennaltaehkäisevät strategiat on räätälöity yksittäisen potilaan geneettisen rakenteen ja elämäntavan mukaan. Näillä mahdollisuuksilla on kuitenkin myös merkittäviä eettisiä vaikutuksia ja haasteita, joihin on puututtava.

Lisää tekoälyyn liittyvää sisältöä on osoitteessa unite.ai.