Mikä on AI Hyperpersonalization? Hyödyt, Case-tutkimukset ja Eettiset Huolenaiheet

Vuosikymmenien ajan markkinoijat ovat tutkineet parhaimpia strategioita tehokkaiden markkinointikampanjien luomiseksi, jotta he voivat pysyä ajan tasalla kuluttajien jatkuvasti muuttuvien mieltymysten kanssa. AI-hyperpersonalisointi on markkinoijan aseistuksessa viimeaikaisin 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 kuluttajadataan. Arvioitu maailmanlaajuinen tulo asiakaskokemuspersonalisoinnista ja optimoinnista ohjelmistojen kautta ylittää 11,6 miljardia dollaria vuoteen 2026 mennessä.

Mutta tämä ei ole tarpeeksi.

Nykyisten kuluttajien tarpeet muuttuvat jatkuvasti. He odottavat, että brändit ymmärtävät heidän toiveensa ja tarpeensa – ennustavat ja ylittävät ne. Siispä yksilöllisten tarpeiden mukaisesti räätälöity tarkempi lähestymistapa vaaditaan.

Nykyään markkinoijat voivat käyttää AI- ja ML-pohjaisia dataohjattuja tekniikoita markkinointistrategioidensa kehittämiseksi seuraavalle tasolle – hyperpersonalisoinnin kautta. Käydään siitä tarkemmin.

Mikä on AI Hyperpersonalization?

AI-hyperpersonalisointi tai AI-pohjainen hyperpersonalisointi on edistynyt muoto personalisoiduista markkinointistrategioista, joka käyttää reaaliaikaisia tietoja ja yksilöllisiä matkakarttoja yhdessä AI:n, big data -analytiikan ja automaation kanssa, jotta 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, ennustamaan käyttäjän toimia ja palvelemaan heidän tarpeitaan ja mieltymyksiään. Tämä on myös kriittinen erottautumisen tekijä hyperpersonalisoinnissa ja personalisoinnissa – käytetyn tiedon syvyys ja ajoitus.

Kun personalisointi käyttää historiallisia tietoja, kuten asiakkaiden ostohistoriaa, hyperpersonalisointi käyttää reaaliaikaisia tietoja, jotka on poimittu koko asiakkaan matkan aikana, jotta voidaan oppia heidän käyttäytymisestään ja tarpeistaan. Esimerkiksi asiakkaan matka, joka on voimassa hyperpersonalisoinnissa, kohdistaa jokaisen asiakkaan mukautettuun mainontaan, yksilöllisiin lähösivuihin, räätälöityihin tuotesuositteisiin ja dynaamisiin hinnoitteluun tai tarjouksiin heidän maantieteellisen sijainnin, aiempien vierailujen, selaamistottumuksien ja ostohistorian perusteella.

AI Hyperpersonalisoinnin Mekaniikka

Hyperpersonalisointi AI:n avulla alkaa tiedonkeruusta ja päättyy erittäin räätälöityyn käyttäjäkokemukseen. Tässä on lyhyt katsaus asiaankuuluvista vaiheista.

1. Tiedonkeruu

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

• Selaamistottumukset
• Transaktiohistoria
• Preferoitu laite
• Sosiaalisen median toiminta
• Maantieteellinen tieto
• Demografia
• Asiakkaat, joilla on samanlaiset mieltymykset
• Olemassa olevat asiakastietokannat
• IoT-laitteet ja muut

2. Tiedon Analyysi

AI- ja ML-algoritmit analysoivat kerättyä tietoa tunnistamaan kuvioita ja trendejä. Asiakastietojen analyysi voi olla:

• Deskriptiivinen (mitä tapahtuu?)
• Diagnostinen (miksi se tapahtui?)
• Ennustava (mitä voisi tapahtua tulevaisuudessa?)
• Preskriptiivinen (mitä meidän tulisi tehdä siitä?)

Tämä vaihe on merkittävä, koska se poistaa toimintatiedon raakatiosta ja auttaa ymmärtämään kunkin asiakkaan.

3. Ennustaminen ja Suositteleminen

Tiedon analyysin perusteella AI- ja ML-mallit voivat ennustaa asiakkaan käyttäytymistä. Tämä voi käsittää asiakkaan mieltymysten tai mahdollisten vastalauseiden ennustamisen, mikä mahdollistaa yrityksille palvelemaan asiakkaan tiettyjä mieltymyksiä etukäteen ja tarjoamaan reaaliaikaisia personalisoidua sisältöä, tarjouksia ja kokemuksia. Esimerkiksi Starbucks luo 400 000 varianttia hyperpersonalisoiduista sähköposteista joka viikko reaaliaikaisen personalisointimoottorinsa kautta, kohdistamalla yksilöllisiä asiakasmieltyksiä.

AI-pohjaisen Hyperpersonalisoinnin Hyödyt

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 %:lla asiakkaista on odotuksia personalisoidusta kokemuksesta, ja 76 %:lla on pettymys, 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 muunnoksen todennäköisyyttä ja lupailee pitkäaikaista asiakasuskollisuutta.

Lisääntynyt Myynti ja Liikevaihto

Relevantimpi ostos- tai sisällönkokemus tarkoittaa, että asiakkaat ovat todennäköisemmin löytävät tuotteita tai sisältöä, jonka he rakastavat ja ostavat, mikä suoraan lisää myyntiä ja liikevaihtoa. Hämmästyttävät 97 %:lla markkinoijista on ilmoittanut, että personalisointiponnistelut vaikuttavat positiivisesti liiketoimintatuloksiin. Ja hyvin toteutettu personalisointistrategia voi tarjota 5-8-kertaisen ROI:n markkinointimenoon. Siispä tekemällä asiakkaan matkan intiimimmäksi, hyperpersonalisointi parantaa muunnoskertoja ja lisää keskimääräistä tilausten arvoa.

Merkittävät Case-tutkimukset AI Hyperpersonalisoinnista

Case-tutkimus 1: Verkkokauppa (Amazon)

Amazon on esimerkki hyperpersonalisoinnista verkkokaupassa. Vuonna 2022 Amazonin myynti saavutti 469,8 miljardia dollaria, 22 %:n kasvu vuodesta 2021. Yritys käyttää sofistikoitunutta AI-pohjaista suositusmoottoria, joka analysoi yksilöllisiä asiakastietoja, mukaan lukien;

• Aiemmat ostit
• Asiakkaan demografia
• Hakukysely
• Tuotteet ostoskorissa
• Tuotteet, jotka tarkasteltiin, mutta ei klikattu
• Keskimääräinen kulutussumma

Amazon analysoi tätä tietoa luodakseen personalisoidut tuotesuositukset ja lähettääksesi erittäin kontekstualisoitua sähköpostia jokaiselle asiakkaalleen. Tuloksena heidän suositusmoottorinsa tuottaa terveen 35 %:n muunnoskerron personalisoinnin perusteella.

Case-tutkimus 2: Viihdeala (Netflix)

Netflix on vallankumoussutkenut viihdealan hyperpersonalisoinnin avulla. Entinen Netflixin tuoteinnovaation varapresidentti on kertonut haastattelussa, että:

“Jos yksi jäsen tässä pikkusaarella ilmaisee kiinnostuksensa animea kohtaan, voimme kartoittaa kyseisen 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
• Arvosanat, jotka on annettu eri elokuville tai ohjelmille
• Päiväaika, jolloin käyttäjä katseli tiettyä sisältöä

Analysoimalla valtavat määrät erittäin kontekstualisoitua tietoa Netflix ehdottaa hyperpersonalisoidua sisältöä käyttäjän mieltymyksen mukaan. Tuloksena 80 % katseltavista sisällön tunteista Netflixistä tulee suositussysteemistä, kun taas 20 % tulee hakujen kautta. Tämä parantaa asiakaskokemusta ja sitoutumista ja vähentää loikkauksen määrää.

Hyperpersonalisoinnin Ongelmat ja Eettiset Vaikutukset

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

Yksityisyyden Ongelmat

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

Kuluttajien Manipulointi

Hyperpersonalisointi voi johtaa kuluttajien manipulointiin. 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 ohuen linjan viileän ja outo -rajalla – korkealla todennäköisyydellä siirtymistä outoon alueeseen.

Johtopäätöksessä hyperpersonalisointi, joka perustuu AI:hen ja ML:ään, on jo tuonut merkittäviä edistysaskelia useille aloille. Mutta sen potentiaali on vielä täysin toteutumatta. Esimerkiksi hyperpersonalisointi voi käännetyä personalisoiduksi lääketieteeksi, jossa hoidot ja ehkäisevät strategiat ovat räätälöity yksittäisen potilaan geneettisen koostumuksen ja elintapojen mukaan. Mutta nämä mahdollisuudet ovat myös merkittäviä eettisiä vaikutuksia ja haasteita, jotka on ratkaistava.

Lisää AI-aiheisia sisältöjä löytyy unite.ai:sta.