एआई हाइपरपर्सनलाइजेशन क्या है? लाभ, केस अध्ययन, और नैतिक चिंताएँ

दशकों से, विपणक लगातार विकसित हो रही उपभोक्ता प्राथमिकताओं को ध्यान में रखते हुए प्रभावी विपणन अभियान बनाने के लिए सर्वोत्तम रणनीतियों पर शोध कर रहे हैं। एआई हाइपरपर्सनलाइजेशन एक विपणक के शस्त्रागार में हाल ही में जोड़ा गया है।

पारंपरिक विपणन रणनीतियाँ व्यापक उपभोक्ता विभाजन पर निर्भर करती हैं जो बड़े समूहों तक पहुँचने के लिए फायदेमंद है। लेकिन यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत जरूरतों को समझने के लिए उप-इष्टतम है।

विपणक ने ऐतिहासिक उपभोक्ता डेटा के आधार पर वैयक्तिकरण तकनीकों का भी सफलतापूर्वक प्रयोग किया है। एक अनुमान से पता चलता है कि ग्राहक अनुभव वैयक्तिकरण और अनुकूलन सॉफ्टवेयर से दुनिया भर में राजस्व उत्पन्न होगा $ 11.6 बिलियन से अधिक 2026 द्वारा।

लेकिन इतना पर्याप्त नहीं है।

आधुनिक उपभोक्ताओं की ज़रूरतें लगातार विकसित हो रही हैं। वे उम्मीद करते हैं कि ब्रांड उनकी चाहतों और ज़रूरतों को समझें - उनका अनुमान लगाएं और उनसे आगे बढ़ें। इसलिए, व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप अधिक सटीक दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

आज, विपणक हाइपरपर्सनलाइजेशन के माध्यम से अपनी मार्केटिंग रणनीतियों को अगले स्तर तक ले जाने के लिए एआई और एमएल-आधारित डेटा-संचालित तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं। आइए इस पर विस्तार से चर्चा करें।

एआई हाइपरपर्सनलाइजेशन क्या है?

एआई हाइपरपर्सनलाइजेशन या एआई-संचालित हाइपरपर्सनलाइजेशन वैयक्तिकृत विपणन रणनीति का एक उन्नत रूप है जो अत्यधिक प्रासंगिक और अनुरूप सामग्री, उत्पादों या सेवाओं को सही ढंग से वितरित करने के लिए एआई, बड़े डेटा एनालिटिक्स और स्वचालन के साथ वास्तविक समय डेटा और व्यक्तिगत यात्रा मानचित्रों का उपयोग करता है। उपयोगकर्ता सही समय पर सही चैनलों के माध्यम से।

वास्तविक समय ग्राहक डेटा हाइपरपर्सनलाइजेशन में अभिन्न अंग है क्योंकि एआई इस जानकारी का उपयोग व्यवहार सीखने, उपयोगकर्ता कार्यों की भविष्यवाणी करने और उनकी जरूरतों और प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए करता है। यह हाइपरपर्सनलाइज़ेशन और वैयक्तिकरण के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है - उपयोग किए गए डेटा की गहराई और समय।

जबकि वैयक्तिकरण ग्राहकों के खरीदारी इतिहास जैसे ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है, हाइपरपर्सनलाइज़ेशन उनके व्यवहार और जरूरतों को जानने के लिए ग्राहक यात्रा के दौरान निकाले गए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, हाइपरपर्सनलाइजेशन द्वारा संचालित एक ग्राहक यात्रा प्रत्येक ग्राहक को उनके भौगोलिक डेटा, पिछली यात्राओं, ब्राउज़िंग आदतों और खरीद इतिहास के आधार पर कस्टम विज्ञापन, अद्वितीय लैंडिंग पृष्ठ, अनुकूलित उत्पाद अनुशंसाएं और गतिशील मूल्य निर्धारण या प्रचार के साथ लक्षित करेगी।

एआई हाइपरपर्सनलाइजेशन के यांत्रिकी

एआई का उपयोग करके हाइपरपर्सनलाइजेशन डेटा संग्रह से शुरू होता है और अत्यधिक अनुकूलित उपयोगकर्ता अनुभवों में समाप्त होता है। आइए प्रासंगिक चरणों का संक्षिप्त अवलोकन करें।

1। डेटा संग्रहण

डेटा के बिना कोई AI नहीं है। इस चरण में, ग्राहक डेटा विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जाता है जैसे:

• ब्राउज़िंग पैटर्न
• लेन-देन इतिहास
• पसंदीदा उपकरण
• सोशल मीडिया गतिविधि
• भौगोलिक डेटा
• जनसांख्यिकी
• समान प्राथमिकताओं वाले ग्राहक
• मौजूदा ग्राहक डेटाबेस
• IoT डिवाइस और बहुत कुछ

2। डेटा विश्लेषण

एआई और एमएल एल्गोरिदम पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए एकत्रित डेटा का विश्लेषण करते हैं। समस्या के आधार पर, ग्राहक डेटा विश्लेषण हो सकता है:

• वर्णनात्मक (क्या चल रहा है?)
• निदान (ऐसा क्यों हुआ?)
• भविष्यसूचक (भविष्य में क्या हो सकता है?)
• अनुदेशात्मक (हमें इसके बारे में क्या करना चाहिए?)

यह कदम महत्वपूर्ण है क्योंकि यह कच्चे डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालता है और प्रत्येक ग्राहक को समझने में मदद करता है।

3. भविष्यवाणी एवं सिफ़ारिश

डेटा विश्लेषण के आधार पर, एआई और एमएल मॉडल ग्राहक के व्यवहार का अनुमान लगा सकते हैं। इसमें ग्राहक के हितों या संभावित आपत्तियों का अनुमान लगाना, व्यवसायों को ग्राहक की विशिष्ट प्राथमिकताओं को सक्रिय रूप से पूरा करने और वास्तविक समय में वैयक्तिकृत सामग्री, ऑफ़र और अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाना शामिल हो सकता है। उदाहरण के लिए, स्टारबक्स हाइपरपर्सनलाइज्ड ईमेल के 400,000 प्रकार उत्पन्न करता है प्रत्येक सप्ताह अपने वास्तविक समय वैयक्तिकरण इंजन के माध्यम से, व्यक्तिगत ग्राहक प्राथमिकताओं को लक्षित करता है।

एआई-संचालित हाइपरपर्सनलाइजेशन के लाभ

उन्नत ग्राहक अनुभव (सीएक्स) और ग्राहक सहभागिता (सीई)

जब ग्राहक अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप सामग्री/उत्पाद/सेवाएँ देखते हैं, तो यह एक अंतरंग अनुभव बनाता है और ग्राहकों की संतुष्टि को बढ़ाता है। के अनुसार मैकिन्से अनुसंधान, 71% ग्राहक वैयक्तिकृत अनुभव की उम्मीद करते हैं, और 76% इसे न मिलने पर निराश महसूस करते हैं।

इसलिए, हाइपरपर्सनलाइजेशन, सामान्य अनुभवों को खत्म कर देता है और उन्हें ऐसे इंटरैक्शन से बदल देता है जो प्रत्येक ग्राहक के लिए वैयक्तिकृत और अद्वितीय महसूस करते हैं जिससे जुड़ाव बढ़ता है। जुड़ाव का बढ़ा हुआ स्तर रूपांतरण की संभावना को बढ़ाता है और दीर्घकालिक ग्राहक वफादारी का वादा करता है।

बिक्री और राजस्व में वृद्धि

अधिक प्रासंगिक खरीदारी या सामग्री अनुभव का मतलब है कि ग्राहकों को वे उत्पाद या सामग्री मिलने की अधिक संभावना है जिन्हें वे पसंद करते हैं और खरीदते हैं, जिससे सीधे बिक्री और राजस्व में वृद्धि होती है। बहुत बढ़िया 97% तक विपणक रिपोर्ट करते हैं कि वैयक्तिकरण प्रयास व्यावसायिक परिणामों पर सकारात्मक प्रभाव डालते हैं। और एक अच्छी तरह से क्रियान्वित वैयक्तिकरण रणनीति प्रदान कर सकती है 5-8x आरओआई विपणन व्यय पर. इसलिए, ग्राहक की यात्रा को अधिक अंतरंग बनाकर, हाइपरपर्सनलाइज़ेशन रूपांतरण दरों में सुधार करता है और औसत ऑर्डर मूल्य बढ़ाता है।

एआई का उपयोग करके हाइपरपर्सनलाइजेशन के प्रमुख मामले का अध्ययन

केस स्टडी 1: ई-कॉमर्स उद्योग (अमेज़ॅन)

अमेज़ॅन ई-कॉमर्स उद्योग में हाइपरपर्सनलाइजेशन का एक प्रमुख उदाहरण है। 2022 में Amazon की बिक्री $ 469.8 बिलियन तक पहुँच गया, 22 से 2021% की वृद्धि। कंपनी एक परिष्कृत का उपयोग करती है एआई-आधारित अनुशंसा इंजन जिसमें व्यक्तिगत ग्राहक डेटा का विश्लेषण शामिल है;

• पिछले खरीद
• ग्राहक जनसांख्यिकी
• पूछताछ कीजिए
• शॉपिंग कार्ट में आइटम
• वे आइटम जिन्हें चेक आउट कर दिया गया था लेकिन क्लिक नहीं किया गया
• औसत व्यय राशि

अमेज़ॅन वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएँ बनाने और अपने प्रत्येक खरीदार को अत्यधिक प्रासंगिक ईमेल भेजने के लिए इस डेटा का विश्लेषण करता है। परिणामस्वरूप, उनका अनुशंसा इंजन एक स्वस्थ उत्पन्न करता है 35% रूपांतरण दर वैयक्तिकरण पर आधारित.

केस स्टडी 2: मनोरंजन उद्योग (नेटफ्लिक्स)

नेटफ्लिक्स ने हाइपरपर्सनलाइजेशन के उपयोग के माध्यम से मनोरंजन उद्योग में क्रांति ला दी है। नेटफ्लिक्स में उत्पाद नवप्रवर्तन के पूर्व उपाध्यक्ष हैं वर्णित एक साक्षात्कार में वह:

“यदि इस छोटे से द्वीप में एक सदस्य एनीमे के लिए रुचि व्यक्त करता है, तो हम उस व्यक्ति को वैश्विक एनीमे समुदाय में शामिल करने में सक्षम हैं। हम जानते हैं कि उस समुदाय के लोगों के लिए दुनिया में सबसे अच्छी फिल्में और टीवी शो कौन से हैं।''

कथित तौर पर, वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ नेटफ्लिक्स को बचाती हैं $ 1 अरब से अधिक प्रत्येक वर्ष। कंपनी ग्राहक डेटा बिंदुओं की एक विशाल श्रृंखला का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करती है, जिसमें शामिल हैं:

• इतिहास देखना
• विभिन्न शो या फिल्मों को दी गई रेटिंग
• दिन का वह समय जब कोई उपयोगकर्ता कुछ सामग्री देखता है

अत्यधिक प्रासंगिक डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करके, नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार हाइपरपर्सनलाइज्ड सामग्री का सुझाव देता है। नतीजतन, 80% तक नेटफ्लिक्स पर देखे गए घंटों की सामग्री अनुशंसा प्रणाली से आती है, जबकि 20% खोजों से आती है। यह ग्राहक अनुभव और जुड़ाव को बढ़ाता है और मंथन दर को कम करता है।

एआई हाइपरपर्सनलाइजेशन की चिंताएं और नैतिक निहितार्थ

जबकि हाइपरपर्सनलाइजेशन के फायदे जबरदस्त हैं, वहीं महत्वपूर्ण चिंताएं भी हैं नैतिक प्रभाव विचार करने के लिए:

गोपनीयता समस्या

उपयोगकर्ता इस बात से असहज हो सकते हैं कि उनके प्रत्येक क्लिक, खरीदारी या इंटरैक्शन को ट्रैक और विश्लेषण किया जा रहा है, भले ही ट्रैकिंग का उद्देश्य उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना हो। सितंबर 2021 में नेटफ्लिक्स को जुर्माने का सामना करना पड़ा $190,000 दक्षिण कोरिया के व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग (पीआईपीसी) द्वारा लगाया गया। कथित तौर पर, नेटफ्लिक्स ने उपयोगकर्ताओं से व्यक्तिगत जानकारी के गैरकानूनी संग्रह में शामिल होकर अपने व्यक्तिगत सूचना संरक्षण अधिनियम (पीआईपीए) का उल्लंघन किया है।

उपभोक्ता हेरफेर

हाइपरपर्सनलाइजेशन से उपभोक्ता हेरफेर में वृद्धि हो सकती है। व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और व्यवहारों के ज्ञान के साथ, कंपनियां निर्णय लेने को उच्च स्तर तक प्रभावित कर सकती हैं, स्वायत्तता और सहमति के बारे में नैतिक प्रश्न उठा सकती हैं। जब कंपनियों को पता होता है कि आप कहां हैं, आपने क्या खरीदा है और आपकी पसंद-नापसंद क्या है, तो वे इनके बीच कड़ी दूरी बनाकर चल रही हैं। शांत और डरावना - में प्रवेश की उच्च संभावना के साथ खौफनाक क्षेत्र.

निष्कर्षतः, एआई और एमएल द्वारा संचालित हाइपरपर्सनलाइजेशन पहले ही विभिन्न उद्योगों में महत्वपूर्ण प्रगति ला चुका है। हालाँकि, इसकी क्षमता अभी भी पूरी तरह से साकार नहीं हुई है। उदाहरण के लिए, हाइपरपर्सनलाइजेशन का अनुवाद किया जा सकता है वैयक्तिक चिकित्सा, एक व्यक्तिगत रोगी की आनुवंशिक संरचना और जीवनशैली के अनुरूप उपचार और निवारक रणनीतियों के साथ। हालाँकि, इन अवसरों के महत्वपूर्ण नैतिक निहितार्थ और चुनौतियाँ भी हैं जिनका समाधान किया जाना चाहिए।

अधिक एआई-संबंधित सामग्री के लिए, यहां जाएं एकजुट.एआई.