מהו AI היפר-אישום? יתרונות, מקרי מבחן, ודאגות אתיות

במשך עשורים, שיווקים חקרו את האסטרטגיות הטובות ביותר ליצירת קמפיינים שיווקיים יעילים כדי לעמוד בהעדפות הצרכנים המשתנות תמיד. AI היפר-אישום הוא תוספת חדשה לארסנל של השיווקים.

אסטרטגיות שיווק מסורתיות מסתמכות על סגמנטציה רחבה של צרכנים, שמועילה להגיע לקבוצות גדולות יותר. אך הגישה הזו אינה אופטימלית להבנת צורכי הפרט.

שיווקים גם ניסו בהצלחה טכניקות אישום על בסיס נתונים היסטוריים של צרכנים. הערכה אחת מצביעה על כך שההכנסות העולמיות שיוצרות תוכנות אישום ואופטימיזציה של חוויית הלקוח יעלו על 11.6 מיליארד דולר עד 2026.

אך זה לא מספיק.

צורכי הצרכנים המודרניים משתנים תמיד. הם מצפים ממותגים להבין את רצונותיהם וצורכיהם – לחזות ולעלות עליהם. לכן, גישה מדויקת יותר, המותאמת לצורכי הפרט, נדרשת.

היום, שיווקים יכולים להשתמש ב-AI וטכניקות נתונים-מבוססות כדי לקחת את אסטרטגיות השיווק שלהם לרמה הבאה – דרך היפר-אישום. בואו נדבר על זה בפירוט.

מהו AI היפר-אישום?

AI היפר-אישום או AI-אישום משופר הוא צורה מתקדמת של אסטרטגיית שיווק מאושש, המשתמשת בנתונים בזמן אמת ומפות מסלול אישיות, יחד עם AI, ניתוח נתונים גדולים ואוטומציה, כדי לספק תוכן, מוצרים או שירותים מותאמים היטב למשתמשים הנכונים בזמן הנכון דרך הערוצים הנכונים.

נתוני לקוחות בזמן אמת הם חיוניים בהיפר-אישום, כי AI משתמש במידע זה כדי ללמוד התנהגויות, לחזות פעולות משתמש, ולספק לצורכיהם והעדפותיהם. זהו גם מבדיל קריטי בין היפר-אישום לאישום – עומק וזמן הנתונים המשמשים.

בעוד שאישום משתמש בנתונים היסטוריים כגון היסטוריית רכישות, היפר-אישום משתמש בנתונים בזמן אמת, שמוצאים לאורך כל מסלול הלקוח, כדי ללמוד את התנהגותם וצורכיהם. למשל, מסלול לקוח שמונע על ידי היפר-אישום, יכוון לכל לקוח עם פרסום מותאם, דפי נחיתה ייחודיים, המלצות מוצרים מותאמות, ומחירים דינאמיים או קידומים, על בסיס נתונים גאוגרפיים, ביקורים קודמים, הרגלי גלישה, והיסטוריית רכישות.

המכניקה של AI היפר-אישום

היפר-אישום באמצעות AI מתחיל מאיסוף נתונים ומסתיים בחוויות משתמש מותאמות היטב. בואו נקבל תמונה כללית של הצעדים הרלוונטיים.

1. איסוף נתונים

אין AI בלי נתונים. בשלב זה, נתוני לקוחות נאספים ממקורות שונים, כגון:

• דפוסי גלישה
• היסטוריית עסקאות
• התקן מועדף
• פעילות ברשתות חברתיות
• נתונים גאוגרפיים
• דמוגרפיה
• לקוחות עם העדפות דומות
• בסיסי נתונים קיימים של לקוחות
• התקנים IoT ועוד

2. ניתוח נתונים

אלגוריתמים של AI ו-ML מנתחים את הנתונים המאוספים, כדי לזהות דפוסים ומגמות. בהתאם לבעיה, ניתוח נתוני לקוחות יכול להיות:

• תיאורי (מה קורה?)
• אבחוני (למה זה קרה?)
• ניבוי (מה יכול לקרות בעתיד?)
• תרופתי (מה אנחנו צריכים לעשות בנוגע אליו?)

שלב זה חשוב, כיוון שהוא מוציא מידע פעיל מנתונים גולמיים, ועוזר להבין את כל לקוח.

3. ניבוי והמלצה

על בסיס ניתוח הנתונים, מודלים של AI ו-ML יכולים לנבא את התנהגות הלקוח. זה יכול לכלול אנטיציפציה של עניינים או התנגדויות פוטנציאליות, ואיפשור לעסקים לשרת את העדפות הספציפיות של הלקוח באופן פעיל, ולספק תוכן, הצעות וחוויות מותאמות בזמן אמת. למשל, Starbucks יוצר 400,000 גרסאות של דוא”ל מותאם כל שבוע, באמצעות מנוע האישום בזמן אמת, המכוון להעדפות הלקוחות האישיות.

יתרונות של AI היפר-אישום

חוויית לקוח (CX) ומעורבות לקוח (CE) משופרות

כאשר לקוחות רואים תוכן/מוצרים/שירותים המותאמים לצורכיהם, זה יוצר חוויה אינטימית ומשפר את שביעות רצון הלקוח. על פי מחקר של McKinsey, 71% מהלקוחות מצפים לחוויה מותאמת, ו-76% מרגישים מאוכזבים כאשר הם לא מקבלים אותה.

היפר-אישום, לכן, מחסל חוויות גנריות ומחליף אותן באינטראקציות המרגישות מותאמות וייחודיות לכל לקוח, מה שמוביל למעורבות מוגברת. רמת המעורבות המוגברת מגדילה את הסיכוי להמרה ומבטיחה נאמנות לקוחות ארוכת טווח.

מכירות והכנסות מוגברות

חוויית קניות או תוכן רלוונטית יותר, משמעותה שלקוחות יותר ככל הגיוני למצוא מוצרים או תוכן שהם אוהבים וירכשו, מה שמגדיל באופן ישיר את המכירות וההכנסות. 97% מהשיווקים מדווחים כי מאמצי אישום משפיעים חיובית על תוצאות עסקיות. ואסטרטגיית אישום מוצלחת יכולה לספק 5-8x ROI על הוצאות שיווק. לכן, על ידי הפיכת מסלול הלקוח לאינטימי יותר, היפר-אישום משפר את שיעורי ההמרה ומגדיל את ערך ההזמנה הממוצע.

מקרי מבחן בולטים של היפר-אישום באמצעות AI

מקרה 1: תעשיית המסחר האלקטרוני (Amazon)

Amazon היא דוגמה ראשית להיפר-אישום בתעשיית המסחר האלקטרוני. ב-2022, מכירותיה של Amazon הגיעו ל-469.8 מיליארד דולר, עלייה של 22% מ-2021. החברה משתמשת במנוע המלצות מתקדם המבוסס על AI, המנתח נתוני לקוחות אישיים, כולל:

• רכישות קודמות
• דמוגרפיה של לקוח
• שאילתת חיפוש
• פריטים בעגלת הקניות
• פריטים שנבדקו אך לא נקלקו