Mi az AI hiperperszonalizáció? Előnyök, esettanulmányok és etikai aggályok

A marketingszakemberek évtizedek óta kutatják a legjobb stratégiákat, hogy hatékony marketingkampányokat hozzanak létre, hogy lépést tarthassanak a folyamatosan változó fogyasztói preferenciákkal. A mesterséges intelligencia hiperperszonalizációja a marketingesek arzenáljának legújabb tagja.

A hagyományos marketingstratégiák széles fogyasztói szegmentáción alapulnak, amely előnyös a nagyobb csoportok eléréséhez. Ez a megközelítés azonban nem optimális az egyéni igények megértéséhez.

A marketingesek sikeresen kísérleteztek a korábbi fogyasztói adatokon alapuló személyre szabási technikákkal is. Egy becslés szerint az ügyfélélmény személyre szabását és optimalizálását optimalizáló szoftverekből származó bevétel világszerte megtörténik meghaladja a 11.6 milliárd dollárt a 2026.

De ez nem elég.

A modern fogyasztók igényei folyamatosan változnak. Elvárják a márkáktól, hogy megértsék igényeiket és szükségleteiket – előre jelezzék és túlszárnyalják azokat. Ezért pontosabb, az egyéni igényekhez igazodó megközelítésre van szükség.

Manapság a marketingszakemberek mesterséges intelligencia- és ML-alapú adatvezérelt technikákat használhatnak marketingstratégiáik magasabb szintre emeléséhez – a hiperperszonalizáció révén. Beszéljük meg részletesen.

Mi az AI hiperperszonalizáció?

A mesterséges intelligencia hiperperszonalizáció vagy mesterséges intelligencia által vezérelt hiperperszonalizáció a személyre szabott marketingstratégia fejlett formája, amely valós idejű adatokat és egyéni utazási térképeket, valamint mesterséges intelligenciát, nagy adatelemzést és automatizálást használ a magasan kontextusra szabott és személyre szabott tartalmak, termékek vagy szolgáltatások megfelelő megjelenítéséhez. felhasználókat a megfelelő időben a megfelelő csatornákon keresztül.

A valós idejű ügyféladatok a hiperperszonalizáció szerves részét képezik, mivel a mesterséges intelligencia ezeket az információkat a viselkedések megtanulására, a felhasználói cselekvések előrejelzésére, valamint a szükségleteik és preferenciáik kielégítésére használja. Ez egyben kritikus különbségtétel a hiperperszonalizáció és a személyre szabottság között – a felhasznált adatok mélysége és időzítése között.

Míg a személyre szabás olyan előzményeket használ, mint például az ügyfelek vásárlási előzményei, addig a hiperperszonalizáció a vásárlói út során kinyert valós idejű adatokat használ fel viselkedésük és szükségleteik megismerésére. Például a hiperperszonalizáción alapuló ügyfélút minden ügyfelet egyéni hirdetésekkel, egyedi céloldalakkal, személyre szabott termékajánlatokkal, valamint dinamikus árképzéssel vagy promóciókkal célozna meg földrajzi adataik, korábbi látogatásai, böngészési szokásai és vásárlási előzményei alapján.

Az AI hiperperszonalizáció mechanikája

A mesterséges intelligencia használatával történő hiperperszonalizáció az adatgyűjtéstől kezdődik, és a rendkívül személyre szabott felhasználói élményben végződik. Nézzük röviden a vonatkozó lépéseket.

1. Adatgyűjtés

Adatok nélkül nincs mesterséges intelligencia. Ebben a lépésben az ügyféladatokat különféle forrásokból gyűjtik össze, például:

• Böngészési minták
• Tranzakciós előzmények
• Előnyben részesített eszköz
• Közösségi média tevékenység
• Földrajzi adatok
• Demográfiai
• Hasonló preferenciákkal rendelkező ügyfelek
• Meglévő ügyfél adatbázisok
• IoT-eszközök és még sok más

2. Adatelemzés

Az AI és ML algoritmusok elemzik az összegyűjtött adatokat, hogy azonosítsák a mintákat és trendeket. A problémától függően az ügyféladatok elemzése a következő lehet:

• Leíró (mi történik?)
• Diagnosztika (miért történt?)
• Prediktív (mi történhet a jövőben?)
• Előíró (mit tegyünk ellene?)

Ez a lépés jelentős, mivel a nyers adatokból hasznosítható betekintést nyer, és segít megérteni az egyes ügyfeleket.

3. Előrejelzés és ajánlás

Az adatelemzés alapján az AI és ML modellek előre jelezhetik az ügyfél viselkedését. Ez magában foglalhatja az ügyfél érdekeinek vagy esetleges kifogásainak előrejelzését, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy proaktívan kiszolgálják az ügyfél konkrét preferenciáit, és valós idejű, személyre szabott tartalmat, ajánlatokat és élményeket biztosítsanak. Például a Starbucks hiperperszonalizált e-mailek 400,000 XNUMX változatát generálja minden héten a valós idejű személyre szabó motoron keresztül, az egyéni vásárlói preferenciákat megcélozva.

Az AI-alapú hiperperszonalizáció előnyei

Továbbfejlesztett ügyfélélmény (CX) és ügyfélelköteleződés (CE)

Amikor az ügyfelek látják az igényeikre szabott tartalmat/termékeket/szolgáltatásokat, az meghitt élményt teremt, és növeli az ügyfelek elégedettségét. Alapján McKinsey kutatás, az ügyfelek 71%-a személyre szabott élményt vár, 76%-a pedig csalódottnak érzi magát, ha nem kapja meg.

A hiperperszonalizáció ezért kiküszöböli az általános élményeket, és olyan interakciókkal helyettesíti azokat, amelyek személyre szabottnak és egyedinek érzik magukat minden egyes ügyfél számára, ami fokozott elkötelezettséget eredményez. A fokozott elkötelezettség növeli a konverzió valószínűségét, és hosszú távú vásárlói hűséget ígér.

Megnövekedett értékesítés és bevétel

A relevánsabb vásárlási vagy tartalomélmény azt jelenti, hogy az ügyfelek nagyobb valószínűséggel találnak olyan termékeket vagy tartalmakat, amelyeket szeretnek, és vásárolnak, ami közvetlenül növeli az értékesítést és a bevételt. Óriási 97% A marketingszakemberek közül a személyre szabott erőfeszítések pozitívan befolyásolják az üzleti eredményeket. És egy jól kivitelezett személyre szabási stratégia hoz eredményt 5-8x ROI marketing költésre. Ennélfogva a hiperperszonalizáció az ügyfelek útját bensőségesebbé tételével javítja a konverziós arányokat és növeli az átlagos rendelési értéket.

Kiemelkedő esettanulmányok az AI-t használó hiperperszonalizációról

1. esettanulmány: E-kereskedelmi iparág (Amazon)

Az Amazon a hiperperszonalizáció kiváló példája az e-kereskedelmi ágazatban. 2022-ben az Amazon eladásai elérte az 469.8 milliárd dollárt, 22%-os növekedés 2021-hez képest. A cég egy kifinomult AI-alapú ajánlómotor amely elemzi az egyes ügyfelek adatait, beleértve;

• Korábbi vásárlások
• Az ügyfelek demográfiai adatai
• Keresési lekérdezés
• Tételek a kosárban
• Tételek, amelyek ki lettek fizetve, de nem kattintottak rájuk
• Átlagos kiadási összeg

Az Amazon elemzi ezeket az adatokat, hogy személyre szabott termékajánlatokat hozzon létre, és minden vásárlójának kontextusra szabott e-maileket küldjön. Ennek eredményeként az ajánlási motorjuk egészséges 35% konverziós arány személyre szabás alapján.

2. esettanulmány: Szórakoztatóipar (Netflix)

A Netflix a hiperperszonalizáció használatával forradalmasította a szórakoztatóipart. A Netflix korábbi termékinnovációs alelnöke meghatározott egy interjúban, hogy:

„Ha ezen az apró szigeten egy tag érdeklődést mutat az anime iránt, akkor fel tudjuk térképezni az illetőt a globális anime közösséggel. Tudjuk, hogy melyek a legjobb filmek és tévéműsorok a világon ebben a közösségben élő emberek számára.”

Állítólag a személyre szabott ajánlások mentik meg a Netflixet több mint $ 1 milliárd minden évben. A vállalat mesterséges intelligenciát használ az ügyfelek adatpontjainak széles skálájának elemzésére, beleértve:

• Előzmények megtekintése
• Különböző műsorokhoz vagy filmekhez adott értékelések
• A nap azon időszaka, amikor a felhasználó bizonyos tartalmakat néz meg

A hatalmas mennyiségű, erősen kontextualizált adat elemzésével a Netflix a felhasználó preferenciái szerint hiperperszonalizált tartalmat javasol. Ennek eredményeként 80% a Netflixen megtekintett tartalomórák az ajánlórendszerből, 20%-a pedig keresésekből származik. Ez javítja az ügyfelek élményét és elkötelezettségét, és csökkenti a lemorzsolódási arányt.

A mesterséges intelligencia hiperperszonalizációjának aggályai és etikai vonatkozásai

Noha a hiperperszonalizáció előnyei óriásiak, döntő fontosságú aggályok is vannak, és etikai vonatkozásai meggondolni:

Adatvédelmi problémák

A felhasználók kényelmetlenül érezhetik magukat, hogy minden kattintásukat, vásárlásukat vagy interakciójukat nyomon követik és elemzik, még akkor is, ha a követés célja a felhasználói élmény javítása. 2021 szeptemberében a Netflix pénzbírságot kapott $190,000 a dél-koreai Személyes Adatvédelmi Bizottság (PIPC) által előírt. A hírek szerint a Netflix megsértette a személyes adatok védelméről szóló törvényét (PIPA), amikor jogellenesen gyűjtött személyes adatokat a felhasználóktól.

Fogyasztói manipuláció

A hiperperszonalizáció fokozott fogyasztói manipulációhoz vezethet. Az egyéni preferenciák és magatartások ismeretében a vállalatok nagymértékben befolyásolhatják a döntéshozatalt, etikai kérdéseket vetve fel az autonómiával és a beleegyezéssel kapcsolatban. Amikor a cégek tudják, hol van, mit vásárolt, és hogy tetszik és nem tetszik, akkor szoros kötélen taposnak hűvös és hátborzongató – nagy eséllyel bekerül a hátborzongató birodalom.

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia és az ML által működtetett hiperperszonalizáció már jelentős előrelépéseket hozott a különböző iparágakban. A benne rejlő lehetőségeket azonban még teljes mértékben ki kell használni. Például a hiperperszonalizáció lefordítható személyre szabott orvoslás, az egyes betegek genetikai összetételéhez és életmódjához szabott kezelésekkel és megelőző stratégiákkal. Ezeknek a lehetőségeknek azonban jelentős etikai vonatkozásai és kihívásai is vannak, amelyekkel foglalkozni kell.

További AI-val kapcsolatos tartalomért látogassa meg a webhelyet egyesülj.ai.