Qu'est-ce que l'hyperpersonnalisation de l'IA ? Avantages, études de cas et préoccupations éthiques

Pendant des décennies, les spécialistes du marketing ont recherché les meilleures stratégies pour créer des campagnes de marketing efficaces afin de suivre les préférences en constante évolution des consommateurs. L'hyperpersonnalisation de l'IA est un ajout récent à l'arsenal des spécialistes du marketing.

Les stratégies de marketing traditionnelles reposent sur une large segmentation des consommateurs, ce qui est bénéfique pour atteindre des groupes plus importants. Mais cette approche est sous-optimale pour comprendre les besoins individuels.

Les spécialistes du marketing ont également expérimenté avec succès des techniques de personnalisation basées sur des données historiques sur les consommateurs. Une estimation suggère que les revenus mondiaux générés par les logiciels de personnalisation et d'optimisation de l'expérience client dépasser 11.6 milliards de dollars dès 2026.

Mais ce n'est pas assez.

Les besoins des consommateurs modernes évoluent constamment. Ils s'attendent à ce que les marques comprennent leurs désirs et leurs besoins, les anticipent et les dépassent. Par conséquent, une approche plus précise adaptée aux besoins individuels est nécessaire.

Aujourd'hui, les spécialistes du marketing peuvent utiliser des techniques axées sur les données basées sur l'IA et le ML pour faire passer leurs stratégies marketing au niveau supérieur - grâce à l'hyperpersonnalisation. Discutons-en en détail.

Qu'est-ce que l'hyperpersonnalisation de l'IA ?

L'hyperpersonnalisation de l'IA ou l'hyperpersonnalisation alimentée par l'IA est une forme avancée de stratégie marketing personnalisée qui utilise des données en temps réel et des cartes de parcours individuelles ainsi que l'IA, l'analyse de données volumineuses et l'automatisation pour fournir un contenu, des produits ou des services hautement contextualisés et personnalisés à droite utilisateurs au bon moment via les bons canaux.

Les données client en temps réel font partie intégrante de l'hyperpersonnalisation, car l'IA utilise ces informations pour apprendre les comportements, prédire les actions des utilisateurs et répondre à leurs besoins et préférences. Il s'agit également d'un différenciateur essentiel entre l'hyperpersonnalisation et la personnalisation - la profondeur et le moment des données utilisées.

Alors que la personnalisation utilise des données historiques telles que l'historique des achats des clients, l'hyperpersonnalisation utilise des données en temps réel extraites tout au long du parcours client pour connaître leur comportement et leurs besoins. Par exemple, un parcours client optimisé par l'hyperpersonnalisation ciblerait chaque client avec des publicités personnalisées, des pages de destination uniques, des recommandations de produits sur mesure et des prix ou promotions dynamiques basés sur leurs données géographiques, leurs visites passées, leurs habitudes de navigation et leur historique d'achat.

Les mécanismes de l'hyperpersonnalisation de l'IA

L'hyperpersonnalisation à l'aide de l'IA commence par la collecte de données et se termine par des expériences utilisateur hautement personnalisées. Passons en revue brièvement les étapes pertinentes.

1. Collecte de données

Il n'y a pas d'IA sans données. Dans cette étape, les données clients sont collectées à partir de diverses sources telles que :

• Modèles de navigation
• Historique des transactions
• Appareil préféré
• Activité sur les réseaux sociaux
• Données géographiques
• Démographie
• Clients avec des préférences similaires
• Bases de données clients existantes
• Appareils IoT et plus

2. L'analyse des données

Les algorithmes d'IA et de ML analysent les données collectées pour identifier les modèles et les tendances. Selon le problème, l'analyse des données client peut être :

• Descriptif (que se passe-t-il ?)
• Diagnostic (pourquoi est-ce arrivé ?)
• Prédictif (que pourrait-il se passer dans le futur ?)
• Prescriptif (que devons-nous faire à ce sujet ?)

Cette étape est importante car elle extrait des informations exploitables à partir des données brutes et aide à comprendre chaque client.

3. Prédiction et recommandation

Sur la base de l'analyse des données, les modèles AI & ML peuvent prédire le comportement du client. Cela pourrait impliquer d'anticiper les intérêts ou les objections potentielles d'un client, permettant aux entreprises de répondre de manière proactive aux préférences spécifiques du client et de fournir un contenu, des offres et des expériences personnalisés en temps réel. Par exemple, Starbucks génère 400,000 XNUMX variantes d'emails hyperpersonnalisés chaque semaine via son moteur de personnalisation en temps réel, ciblant les préférences individuelles des clients.

Avantages de l'hyperpersonnalisation alimentée par l'IA

Amélioration de l'expérience client (CX) et de l'engagement client (CE)

Lorsque les clients voient le contenu/produits/services adaptés à leurs besoins, cela crée une expérience intime et améliore la satisfaction client. Selon Recherche McKinsey, 71 % des clients s'attendent à une expérience personnalisée et 76 % sont déçus lorsqu'ils ne l'obtiennent pas.

L'hyperpersonnalisation élimine donc les expériences génériques et les remplace par des interactions personnalisées et uniques pour chaque client, ce qui entraîne un engagement accru. Le niveau d'engagement accru augmente la probabilité de conversion et promet une fidélité client à long terme.

Augmentation des ventes et des revenus

Une expérience d'achat ou de contenu plus pertinente signifie que les clients sont plus susceptibles de trouver des produits ou du contenu qu'ils aiment et achètent, ce qui stimule directement les ventes et les revenus. Un énorme 97% des spécialistes du marketing déclarent que les efforts de personnalisation ont un impact positif sur les résultats commerciaux. Et une stratégie de personnalisation bien exécutée peut offrir 5 à 8 fois le retour sur investissement sur les dépenses de marketing. Ainsi, en rendant le parcours client plus intime, l'hyperpersonnalisation améliore les taux de conversion et augmente la valeur moyenne des commandes.

Études de cas marquantes d'hyperpersonnalisation à l'aide de l'IA

Étude de cas 1 : Industrie du commerce électronique (Amazon)

Amazon est un excellent exemple d'hyperpersonnalisation dans l'industrie du commerce électronique. En 2022, les ventes d'Amazon atteint 469.8 milliards de dollars, une augmentation de 22 % par rapport à 2021. L'entreprise utilise un système sophistiqué Moteur de recommandation basé sur l'IA qui analyse les données individuelles des clients, y compris ;

• Achats passés
• Données démographiques des clients
• Recherche requête
• Articles dans le panier
• Articles qui ont été empruntés mais sur lesquels aucun clic n'a été effectué
• Montant moyen des dépenses

Amazon analyse ces données pour créer des recommandations de produits personnalisées et envoyer des e-mails hautement contextualisés à chacun de ses acheteurs. En conséquence, leur moteur de recommandation génère une saine 35% taux de conversion basé sur la personnalisation.

Étude de cas 2 : industrie du divertissement (Netflix)

Netflix a révolutionné l'industrie du divertissement grâce à son utilisation de l'hyperpersonnalisation. L'ancien vice-président de l'innovation produit chez Netflix a A déclaré dans une interview qui :

"Si un membre de cette petite île exprime un intérêt pour l'anime, nous sommes en mesure de cartographier cette personne dans la communauté mondiale de l'anime. Nous savons quels sont les meilleurs films et émissions de télévision pour les gens du monde dans cette communauté.

Apparemment, les recommandations personnalisées sauvent Netflix plus de $ 1 milliards chaque année. L'entreprise utilise l'IA pour analyser un vaste éventail de points de données clients, notamment :

• Affichage de l'historique
• Notes attribuées à différentes émissions ou films
• Heure de la journée à laquelle un utilisateur regarde certains contenus

En analysant de grandes quantités de données hautement contextualisées, Netflix propose un contenu hyper personnalisé selon la préférence de l'utilisateur. Par conséquent, 80% des heures de contenu regardées sur Netflix proviennent du système de recommandation, tandis que 20 % proviennent des recherches. Cela améliore l'expérience client et l'engagement et réduit le taux de désabonnement.

Préoccupations et implications éthiques de l'hyperpersonnalisation de l'IA

Bien que les avantages de l'hyperpersonnalisation soient énormes, il existe également des préoccupations cruciales et Implications éthiques à envisager:

Problèmes de confidentialité

Les utilisateurs peuvent être mal à l'aise que chacun de leurs clics, achats ou interactions soit suivi et analysé, même si le suivi vise à améliorer l'expérience utilisateur. En septembre 2021, Netflix a fait face à une amende de $190,000 imposée par la Commission de protection des informations personnelles (PIPC) de Corée du Sud. Apparemment, Netflix a violé sa loi sur la protection des informations personnelles (PIPA) en se livrant à la collecte illégale d'informations personnelles auprès des utilisateurs.

Manipulation du consommateur

L'hyperpersonnalisation pourrait conduire à une manipulation accrue des consommateurs. Avec la connaissance des préférences et des comportements individuels, les entreprises peuvent influencer la prise de décision dans une large mesure, soulevant des questions éthiques sur l'autonomie et le consentement. Lorsque les entreprises savent où vous êtes, ce que vous avez acheté et vos goûts et dégoûts, elles marchent sur une corde raide entre cool et effrayant – avec une grande chance d'entrer dans le royaume effrayant.

En conclusion, l'hyperpersonnalisation, alimentée par l'IA et le ML, a déjà apporté des avancées significatives à diverses industries. Cependant, son potentiel n'est pas encore pleinement exploité. Par exemple, l'hyperpersonnalisation pourrait se traduire par médecine personnalisée, avec des traitements et des stratégies préventives adaptés à la constitution génétique et au mode de vie de chaque patient. Cependant, ces opportunités ont également des implications éthiques importantes et des défis qui doivent être relevés.

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