Mitä on AI Hyperpersonalization? Edut, Case-tutkimukset ja Eettiset Ongelmat

Viime vuosikymmeninä markkinointiin erikoistuneet ovat tutkineet parhaita strategioita tehokkaiden markkinointikampanjien luomiseksi, jotta he voivat pysyä muuttuvien kuluttajien mieltymysten mukana. AI-hyperpersonalisointi on markkinoijan valikoimaan kuuluva uusi lisäys.

Perinteiset markkinointistrategiat perustuvat laajaan kuluttajasegmentointiin, joka on hyödyllistä suurempien ryhmien tavoittamiseksi. Mutta tämä lähestymistapa on alioptimoi kuluttajien yksilöllisten tarpeiden ymmärtämiseksi.

Markkinoijat ovat myös kokeilleet menestyksekkäästi personalisointitekniikoita, jotka perustuvat historiallisiin kuluttajatietoihin. Arvioitu maailmanlaajuinen tulo asiakaskokemuspersonalisoinnista ja -optimoinnista ohjelmistojen kautta ylittää 11,6 miljardia dollaria vuoteen 2026 mennessä.

Mutta tämä ei ole tarpeeksi.

Nykyiset kuluttajien tarpeet muuttuvat jatkuvasti. He odottavat, että brändit ymmärtävät heidän toiveitaan ja tarpeitaan – ennustavat ja ylittävät ne. Siksi yksilöllisten tarpeiden mukaisesti räätälöity lähestymistapa on vaadittu.

Tänään markkinoijat voivat käyttää AI- ja ML-pohjaisia dataohjattuja tekniikoita markkinointistrategioidensa kehittämiseksi seuraavalle tasolle – hyperpersonalisoinnin kautta. Käydään sen läpi yksityiskohtaisesti.

Mikä on AI Hyperpersonalization?

AI-hyperpersonalisointi tai AI-pohjainen hyperpersonalisointi on edistynyt muoto personalisoiduista markkinointistrategioista, joka käyttää reaaliaikaisia tietoja ja yksilöllisiä asiakaspolkuja yhdessä AI:n, big data -analytiikan ja automaation kanssa, jotta voidaan toimittaa erittäin kontekstualisoitua ja räätälöityä sisältöä, tuotteita tai palveluita oikeille käyttäjille oikeaan aikaan oikeiden kanavien kautta.

Reaaliaikaiset asiakastiedot ovat olennaisia hyperpersonalisoinnissa, koska AI käyttää tätä tietoa oppiakseen käyttäytymistä, ennustaa käyttäjän toimia ja palvelemaan heidän tarpeitaan ja mieltymyksiään. Tämä on myös kriittinen erottautumisen tekijä hyperpersonalisoinnin ja personalisoinnin välillä – käytetyn tiedon syvyys ja ajoitus.

Koska personalisointi käyttää historiallisia tietoja, kuten asiakkaiden ostohistoriaa, hyperpersonalisointi käyttää reaaliaikaisia tietoja, jotka on poimittu koko asiakaspolun ajan, jotta voidaan oppia heidän käyttäytymisestään ja tarpeistaan. Esimerkiksi asiakaspolku, joka on voimassa hyperpersonalisoinnin ansiosta, kohdistaa jokaisen asiakkaan mukautettuun mainontaan, yksilöllisiin etusivuihin, räätälöityihin tuotesuosituihin ja dynaamisiin hinnoitteluihin tai tarjouksiin heidän maantieteellisen sijainnin, aiempien vierailujen, selailutottumuksien ja ostohistorian perusteella.

AI Hyperpersonalisoinnin Mekaniikka

Hyperpersonalisointi AI:n avulla alkaa tiedonkeruusta ja päättyy erittäin räätälöityyn asiakaskokemukseen. Tässä on lyhyt katsaus asiaan liittyviin vaiheisiin.

1. Tiedonkeruu

Ei ole AI:ta ilman tietoa. Tässä vaiheessa kerätään asiakastietoja eri lähteistä, kuten:

• Selailutottumukset
• Transaktiohistoria
• Preferoitu laite
• Sosiaalisen median toiminta
• Maantieteellinen data
• Demografia
• Asiakkaat, joilla on samanlaiset mieltymykset
• Olemassa olevat asiakastietokannat
• IoT-laitteet jne.

2. Tiedon Analyysi

AI- ja ML-algoritmit analysoivat kerättyä tietoa tunnistamaan mallit ja trendit. Asiakastietojen analyysi voi olla:

• Kuvaileva (mitä tapahtuu?)
• Diagnostinen (miksi se tapahtui?)
• Ennustava (mitä voi tapahtua tulevaisuudessa?)
• Ohjeistava (mitä meidän pitäisi tehdä siitä?)

Tämä vaihe on merkittävä, koska se poistaa toimintatietoa raakatiosta ja auttaa ymmärtämään jokaisen asiakkaan yksilöllisyyttä.

3. Ennustaminen ja Suositteleminen

Asiakastietojen analyysin perusteella AI- ja ML-mallit voivat ennustaa asiakkaan käyttäytymistä. Tämä voi käsittää asiakkaan mieltymysten tai mahdollisten vastusten ennakoimista, mikä mahdollistaa yrityksille asiakkaan yksilöllisten mieltymysten palvelemisen etukäteen ja toimittaa reaaliaikaisia personalisoiduista sisällöstä, tarjouksista ja kokemuksista. Esimerkiksi Starbucks (SBUX ) luo 400 000 versiota hyperpersonalisoiduista sähköposteista joka viikko reaaliaikaisen personalisointimoottorin kautta, kohdistamalla yksilöllisiä asiakasmielityksiä.

AI-Pohjaisen Hyperpersonalisoinnin Edut

Parannettu Asiakaskokemus (CX) ja AsiakasSitoutuminen (CE)

Kun asiakkaat näkevät sisällön/tuotteiden/palveluiden, jotka on räätälöity heidän tarpeisiinsa, se luo intiimin kokemuksen ja parantaa asiakastyytyväisyyttä. McKinsey-tutkimuksen mukaan 71 % asiakkaista odottaa personalisoidun kokemuksen, ja 76 % tuntevat pettymyksen, kun he eivät saa sitä.

Hyperpersonalisointi poistaa siten geneeriset kokemukset ja korvaa ne vuorovaikutuksilla, jotka tuntuvat personalisoiduilta ja yksilöllisiltä kullekin asiakkaalle, mikä johtaa lisääntyneeseen sitoutumiseen. Korkea sitoutumisen taso lisää kääntymisen todennäköisyyttä ja lupailee pitkäaikaista asiakasuskollisuutta.

Lisääntynyt Myynti ja Liikevaihto

Enemmän relevantti ostos- tai sisällönkokemus tarkoittaa, että asiakkaat ovat todennäköisemmin löytävät tuotteita tai sisältöä, jota he rakastavat ja ostavat, mikä suoraan lisää myyntiä ja liikevaihtoa. 97% markkinoijista raportoi, että personalisointiponnistelut vaikuttavat myönteisesti liiketoimintatuloksiin. Ja hyvin toteutettu personalisointistrategia voi tuottaa 5-8-kertaisen ROI markkinointikuluissa. Siksi tekemällä asiakaspolusta enemmän intiimin, hyperpersonalisointi parantaa kääntymisnopeuksia ja lisää keskimääräistä tilausten arvoa.

AI-Pohjaisen Hyperpersonalisoinnin Merkittävät Case-tutkimukset

Case-tutkimus 1: E-commerce-toimiala (Amazon)

Amazon (AMZN ) on esimerkki hyperpersonalisoinnista e-commerce-toimialalla. Vuonna 2022 Amazonin myynti saavutti 469,8 miljardia dollaria, 22 %:n kasvu vuodesta 2021. Yritys käyttää edistynyttä AI-pohjaista suositusmoottoria, joka analysoi yksilöllisiä asiakastietoja, mukaan lukien;

• Aiemmat ostit
• Asiakasdemografia
• Hakukysely
• Tuotteet ostoskorissa
• Tuotteet, joita tarkasteltiin, mutta joita ei klikattu
• Keskimääräinen kulutussumma

Amazon analysoi tätä tietoa luodakseen personalisoidut tuotesuositukset ja lähettääksesi erittäin kontekstualisoituneita sähköposteja jokaiselle ostajalleen. Tämän seurauksena heidän suositusmoottorinsa tuottaa terveen 35%:n kääntymisnopeuden personalisoinnin perusteella.

Case-tutkimus 2: Viihde-toimiala (Netflix)

Netflix (NFLX ) on vallankumouksellinen viihde-toimialalla hyperpersonalisoinnin avulla. Entinen Netflixin tuotekehitysjohtaja on kertonut haastattelussa, että:

“Jos yksi jäsen tässä pienessä saarella ilmaisee mielenkiinnon animea kohtaan, voimme kartoittaa tämän henkilön maailmanlaajuiseen anime-yhteisöön. Tiedämme, mitkä ovat parhaat elokuvat ja TV-ohjelmat maailmanlaajuisesti tässä yhteisössä.”

Raportoidaan, että personalisoidut suositukset säästävät Netflixille yli 1 miljardi dollaria joka vuosi. Yritys käyttää AI:ta analysoimaan laajan valikoiman asiakastietoja, mukaan lukien:

• Katseluhistoria
• Arviot, jotka on annettu eri ohjelmille tai elokuville
• Päivä ja aika, jolloin käyttäjä katseli tiettyä sisältöä

Analysoimalla valtavat määrät erittäin kontekstualisoitua tietoa Netflix suosittelee hyperpersonalisoidun sisällön mukaisesti käyttäjän mieltymysten mukaan. Tämän seurauksena 80% sisällön tunteja, jotka katsotaan Netflixissä, tulee suositussysteemistä, kun taas 20% tulee hakujen kautta. Tämä parantaa asiakaskokemusta ja sitoutumista ja vähentää churnausta.

AI Hyperpersonalisoinnin Ongelmat ja Eettiset Vaikutukset

Vaikka hyperpersonalisoinnin hyödyt ovat valtavat, on myös tärkeitä huomioitavia ongelmia ja eettisiä vaikutuksia:

Yksityisyysongelmat

Käyttäjät saattavat olla epämukavissa siitä, että jokainen heidän napsautus, osto tai vuorovaikutus seurataan ja analyysoidaan, vaikka seuranta on tarkoitettu käyttäjäkokemuksen parantamiseksi. Syyskuussa 2021 Netflix sai 190 000 dollarin sakon Etelä-Korean henkilötietojen suojelukomissiolta (PIPC). Raportoidaan, että Netflix rikkoi henkilötietojen suojelulakia (PIPA) osallistumalla laittomaan henkilötietojen keräämiseen käyttäjiltä.

Kuluttajamanipulaatio

Hyperpersonalisointi voi johtaa kuluttajamanipulaation lisääntymiseen. Yksilöllisten mieltymysten ja käyttäytymisen tuntemisen myötä yritykset voivat vaikuttaa päätöksentekoon suurelta osin, mikä herättää eettisiä kysymyksiä itsemääräämisoikeudesta ja suostumuksesta. Kun yritykset tietävät, missä olet, mitä olet ostanut ja mitkä ovat sinun mieltymyksesi, he kulkevat ohutta köyttä coolin ja creepyin välillä – suurella todennäköisyydellä edetään creepy-alueelle.

Johtopäätöksessä hyperpersonalisointi, jota ajavat AI ja ML, on jo tuonut merkittäviä edistysaskeleita useille toimialoille. Sen potentiaali on kuitenkin vielä täysin toteutumatta. Esimerkiksi hyperpersonalisointi voisi kääntyä personalisoiduksi lääketieteeksi, jossa hoidot ja ehkäisevät strategiat ovat räätälöity yksilöllisen potilaan geneettisen koostumuksen ja elintapojen mukaan. Näillä mahdollisuuksilla on kuitenkin myös merkittäviä eettisiä vaikutuksia ja haasteita, jotka on ratkaistava.

Lisää AI-aiheista sisältöä löytyy unite.ai:sta.