Što je AI hiperpersonalizacija? Prednosti, studije slučaja i etička pitanja

Desetljećima marketinški stručnjaci istražuju najbolje strategije za stvaranje učinkovitih marketinških kampanja kako bi išli ukorak s preferencama potrošača koje se stalno razvijaju. Hiperpersonalizacija umjetne inteligencije novi je dodatak arsenalu marketinških stručnjaka.

Tradicionalne marketinške strategije oslanjaju se na široku segmentaciju potrošača koja je korisna za dosezanje većih skupina. Ali ovaj pristup nije optimalan za razumijevanje individualnih potreba.

Marketinški stručnjaci također su uspješno eksperimentirali s tehnikama personalizacije na temelju povijesnih podataka o potrošačima. Procjena sugerira da će svjetski prihod generiran softverom za personalizaciju i optimizaciju korisničkog iskustva premašiti 11.6 milijardi dolara by 2026.

Ali to nije dovoljno.

Potrebe modernih potrošača neprestano se mijenjaju. Od robnih marki očekuju da razumiju njihove želje i potrebe – predvidi ih i nadmaše. Stoga je potreban precizniji pristup prilagođen individualnim potrebama.

Danas trgovci mogu koristiti tehnike koje se temelje na podacima i AI i ML kako bi podigli svoje marketinške strategije na višu razinu – kroz hiperpersonalizaciju. Raspravljajmo o tome detaljno.

Što je AI hiperpersonalizacija?

AI hiperpersonalizacija ili AI-powered hiperpersonalizacija je napredni oblik personalizirane marketinške strategije koja koristi podatke u stvarnom vremenu i individualne karte putovanja zajedno s AI, velikom analitikom podataka i automatizacijom za isporuku visoko kontekstualiziranog i prilagođenog sadržaja, proizvoda ili usluga pravoj osobi korisnicima u pravo vrijeme putem pravih kanala.

Podaci o korisnicima u stvarnom vremenu sastavni su dio hiperpersonalizacije jer umjetna inteligencija koristi te informacije za učenje ponašanja, predviđanje radnji korisnika i udovoljavanje njihovim potrebama i preferencijama. Ovo je također ključna razlika između hiperpersonalizacije i personalizacije – dubina i vrijeme korištenih podataka.

Dok personalizacija koristi povijesne podatke kao što je povijest kupnje kupaca, hiperpersonalizacija koristi podatke u stvarnom vremenu izvučene tijekom kupčevog putovanja kako bi naučila njihovo ponašanje i potrebe. Na primjer, putovanje kupca pokretano hiperpersonalizacijom ciljalo bi svakog kupca prilagođenim oglašavanjem, jedinstvenim odredišnim stranicama, prilagođenim preporukama proizvoda i dinamičkim cijenama ili promocijama na temelju njihovih geografskih podataka, prošlih posjeta, navika pregledavanja i povijesti kupovine.

Mehanika AI hiperpersonalizacije

Hiperpersonalizacija pomoću umjetne inteligencije počinje od prikupljanja podataka i završava visoko prilagođenim korisničkim iskustvima. Pogledajmo kratak pregled relevantnih koraka.

1. Prikupljanje podataka

Nema AI bez podataka. U ovom koraku podaci o klijentima prikupljaju se iz različitih izvora kao što su:

• Obrasci pregledavanja
• Povijest transakcija
• Preferirani uređaj
• Aktivnost na društvenim medijima
• Geografski podaci
• Demografija
• Kupci sa sličnim preferencijama
• Postojeće baze podataka kupaca
• IoT uređaji i više

2. Analiza podataka

AI i ML algoritmi analiziraju prikupljene podatke kako bi identificirali obrasce i trendove. Ovisno o problemu, analiza podataka o kupcima može biti:

• Opisno (što se događa?)
• Dijagnostika (zašto se to dogodilo?)
• Prediktivno (što bi se moglo dogoditi u budućnosti?)
• Preskriptivno (što bismo trebali učiniti u vezi s tim?)

Ovaj je korak značajan jer izvlači korisne uvide iz neobrađenih podataka i pomaže u razumijevanju svakog kupca.

3. Predviđanje i preporuka

Na temelju analize podataka, AI & ML modeli mogu predvidjeti ponašanje korisnika. To bi moglo uključivati ​​predviđanje interesa korisnika ili potencijalnih prigovora, omogućavajući tvrtkama da proaktivno služe specifičnim preferencijama korisnika i isporučuju personalizirani sadržaj, ponude i iskustva u stvarnom vremenu. Na primjer, Starbucks generira 400,000 varijanti hiperpersonaliziranih e-mailova svaki tjedan putem mehanizma za personalizaciju u stvarnom vremenu, ciljajući na individualne preferencije kupaca.

Prednosti hiperpersonalizacije pokretane umjetnom inteligencijom

Poboljšano korisničko iskustvo (CX) i angažman korisnika (CE)

Kada kupci vide sadržaj/proizvode/usluge prilagođene njihovim potrebama, to stvara intimno iskustvo i povećava zadovoljstvo kupaca. Prema McKinsey istraživanje, 71% kupaca očekuje personalizirano iskustvo, a 76% se osjeća razočarano kada ga ne dobije.

Hiperpersonalizacija stoga eliminira generička iskustva i zamjenjuje ih interakcijama koje se osjećaju personalizirane i jedinstvene za svakog kupca što dovodi do povećanog angažmana. Povećana razina angažmana povećava vjerojatnost konverzije i obećava dugoročnu lojalnost kupaca.

Povećana prodaja i prihod

Relevantnije iskustvo kupovine ili sadržaja znači da je vjerojatnije da će kupci pronaći proizvode ili sadržaj koji vole i kupiti ih, izravno povećavajući prodaju i prihod. Ogromna 97% marketinških stručnjaka izvješćuje da napori na personalizaciji pozitivno utječu na poslovne rezultate. A dobro izvedena strategija personalizacije može dati rezultate 5-8x ROI na marketinške troškove. Stoga, čineći putovanje korisnika intimnijim, hiperpersonalizacija poboljšava stope konverzije i povećava prosječnu vrijednost narudžbe.

Istaknute studije slučaja hiperpersonalizacije pomoću umjetne inteligencije

Studija slučaja 1: Industrija e-trgovine (Amazon)

Amazon je vrhunski primjer hiperpersonalizacije u industriji e-trgovine. U 2022. Amazonova prodaja dosegla 469.8 milijardu dolara, što je povećanje od 22% u odnosu na 2021. Tvrtka koristi sofisticirani Motor za preporuke temeljen na umjetnoj inteligenciji koji analizira pojedinačne podatke o kupcima, uključujući;

• Prošle kupnje
• Demografija kupaca
• Upit za pretraživanje
• Stavke u košarici
• Stavke koje su odjavljene, ali nisu kliknute
• Prosječan iznos potrošnje

Amazon analizira te podatke kako bi stvorio personalizirane preporuke proizvoda i poslao visoko kontekstualiziranu e-poštu svakom od svojih kupaca. Kao rezultat toga, njihov mehanizam za preporuke generira zdravu 35% stope konverzije na temelju personalizacije.

Studija slučaja 2: Industrija zabave (Netflix)

Netflix je napravio revoluciju u industriji zabave korištenjem hiperpersonalizacije. Bivši potpredsjednik za inovacije proizvoda u Netflixu ima navedeno u intervjuu koji:

“Ako jedan član na ovom malom otoku izrazi interes za anime, tada možemo mapirati tu osobu u globalnu anime zajednicu. Znamo koji su najbolji filmovi i TV emisije za ljude na svijetu u toj zajednici.”

Navodno personalizirane preporuke spašavaju Netflix više od $ 1 milijardi svake godine. Tvrtka koristi umjetnu inteligenciju za analizu širokog niza korisničkih podataka, uključujući:

• Povijest pregledavanja
• Ocjene dane različitim emisijama ili filmovima
• Doba dana kada korisnik gleda određeni sadržaj

Analizirajući ogromne količine visoko kontekstualiziranih podataka, Netflix predlaže hiperpersonalizirani sadržaj prema želji korisnika. Kao rezultat, 80% sati gledanja sadržaja na Netflixu dolazi iz sustava preporuka, dok 20% dolazi iz pretraživanja. To poboljšava korisničko iskustvo i angažman te smanjuje stopu odljeva.

Zabrinutosti i etičke implikacije AI hiperpersonalizacije

Iako su prednosti hiperpersonalizacije ogromne, postoje i ključni nedoumice etičke implikacije uzeti u obzir:

Pitanja privatnosti

Korisnicima može biti neugodno što se svaki njihov klik, kupnja ili interakcija prati i analizira, čak i ako je cilj praćenja poboljšati korisničko iskustvo. U rujnu 2021. Netflix se suočio s novčanom kaznom od $190,000 nametnula Komisija za zaštitu osobnih podataka (PIPC) Južne Koreje. Navodno je Netflix prekršio Zakon o zaštiti osobnih podataka (PIPA) uključivši se u nezakonito prikupljanje osobnih podataka od korisnika.

Manipulacija potrošačima

Hiperpersonalizacija bi mogla dovesti do povećane manipulacije potrošača. Uz poznavanje individualnih preferencija i ponašanja, tvrtke mogu u velikoj mjeri utjecati na donošenje odluka, postavljajući etička pitanja o autonomiji i pristanku. Kad tvrtke znaju gdje se nalazite, što ste kupili i što vam se sviđa i ne sviđa, one gaze uže između cool i jezivo – s velikim izgledima za ulazak u jezivo carstvo.

Zaključno, hiperpersonalizacija, koju pokreću AI i ML, već je donijela značajan napredak u raznim industrijama. Međutim, njegov potencijal tek treba biti u potpunosti ostvaren. Na primjer, hiperpersonalizacija bi se mogla prevesti u personalizirana medicina, s tretmanima i preventivnim strategijama skrojenim prema genetskoj građi i načinu života pojedinog pacijenta. Međutim, te prilike također imaju značajne etičke implikacije i izazove s kojima se treba pozabaviti.

Za više sadržaja vezanih uz umjetnu inteligenciju posjetite ujediniti.ai.