Ի՞նչ է AI-ի հիպերանձնավորումը: Առավելությունները, դեպքերի ուսումնասիրությունները և էթիկական մտահոգությունները

Տասնամյակներ շարունակ մարքեթոլոգները ուսումնասիրել են լավագույն ռազմավարությունները՝ արդյունավետ մարքեթինգային արշավներ ստեղծելու համար՝ անընդհատ զարգացող սպառողների նախասիրություններին հետևելու համար: AI hyperpersonalization-ը շուկայավարների զինանոցում վերջերս լրացում է:

Ավանդական մարքեթինգային ռազմավարությունները հենվում են սպառողների լայն սեգմենտավորման վրա, ինչը ձեռնտու է ավելի մեծ խմբերին հասնելու համար: Բայց այս մոտեցումը ենթաօպտիմալ է անհատական ​​կարիքները հասկանալու համար:

Մարքեթոլոգները նաև հաջողությամբ փորձարկել են անհատականացման տեխնիկան՝ հիմնված սպառողների պատմական տվյալների վրա: Գնահատումը ցույց է տալիս, որ հաճախորդների փորձի անհատականացման և օպտիմալացման ծրագրաշարի արդյունքում ստացված համաշխարհային եկամուտը կլինի գերազանցում է 11.6 միլիարդ դոլարը ի 2026.

Բայց սա բավարար չէ:

Ժամանակակից սպառողների կարիքները մշտապես զարգանում են: Նրանք ակնկալում են, որ ապրանքանիշերը հասկանան իրենց ցանկություններն ու կարիքները՝ կանխատեսեն և գերազանցեն դրանք: Հետևաբար, պահանջվում է ավելի ճշգրիտ մոտեցում՝ հարմարեցված անհատական ​​կարիքներին:

Այսօր շուկայավարները կարող են օգտագործել AI և ML-ի վրա հիմնված տվյալների վրա հիմնված տեխնիկան՝ իրենց մարքեթինգային ռազմավարությունները հաջորդ մակարդակ բարձրացնելու համար՝ հիպերանձնավորման միջոցով: Եկեք մանրամասն քննարկենք:

Ի՞նչ է AI-ի հիպերանձնավորումը:

AI-ի հիպերանձնավորումը կամ AI-ի վրա հիմնված հիպերանձնավորումը անհատականացված մարքեթինգային ռազմավարության առաջադեմ ձև է, որն օգտագործում է իրական ժամանակի տվյալներ և անհատական ​​ճամփորդության քարտեզներ AI-ի, մեծ տվյալների վերլուծության և ավտոմատացման հետ միասին՝ խիստ համատեքստային և հարմարեցված բովանդակություն, ապրանքներ կամ ծառայություններ դեպի աջ մատուցելու համար: օգտվողները ճիշտ ժամանակին ճիշտ ալիքներով:

Հաճախորդների իրական ժամանակի տվյալները անբաժանելի են հիպերանձնավորման մեջ, քանի որ AI-ն օգտագործում է այս տեղեկատվությունը վարքագիծը սովորելու, օգտատերերի գործողությունները կանխատեսելու և նրանց կարիքներն ու նախասիրությունները բավարարելու համար: Սա նաև կարևոր տարբերակիչ է հիպերանձնավորման և անհատականացման միջև. օգտագործվող տվյալների խորությունն ու ժամկետները:

Մինչ անհատականացումը օգտագործում է պատմական տվյալներ, ինչպիսիք են հաճախորդների գնումների պատմությունը, հիպերանձնավորումն օգտագործում է իրական ժամանակի տվյալներ, որոնք արդյունահանվել են հաճախորդի ճանապարհորդության ընթացքում՝ սովորելու նրանց վարքագիծն ու կարիքները: Օրինակ, հաճախորդների ճամփորդությունը, որն ապահովված է հիպերանձնավորման միջոցով, կուղղվի յուրաքանչյուր հաճախորդի հատուկ գովազդով, եզակի վայրէջքի էջերով, հարմարեցված արտադրանքի առաջարկներով և դինամիկ գնով կամ առաջխաղացումներով՝ հիմնված նրանց աշխարհագրական տվյալների, անցյալ այցելությունների, զննարկման սովորությունների և գնումների պատմության վրա:

AI-ի հիպերանձնավորման մեխանիզմը

AI-ի միջոցով հիպերանձնավորումը սկսվում է տվյալների հավաքագրումից և ավարտվում է խիստ հարմարեցված օգտատերերի փորձով: Եկեք համառոտ ակնարկ ստանանք համապատասխան քայլերի մասին:

1. Տվյալների հավաքագրումը

Առանց տվյալների չկա AI: Այս քայլում հաճախորդի տվյալները հավաքվում են տարբեր աղբյուրներից, ինչպիսիք են.

• Զննարկման օրինաչափություններ
• Գործարքների պատմություն
• Նախընտրելի սարք
• Սոցիալական լրատվամիջոցների ակտիվություն
• Աշխարհագրական տվյալներ
• Ժողովրդագրությունը
• Նմանատիպ նախապատվություններ ունեցող հաճախորդներ
• Գոյություն ունեցող հաճախորդների տվյալների բազաները
• IoT սարքեր և այլն

2. Տվյալների վերլուծություն

AI և ML ալգորիթմները վերլուծում են հավաքագրված տվյալները՝ օրինաչափություններն ու միտումները բացահայտելու համար: Կախված խնդրից, հաճախորդների տվյալների վերլուծությունը կարող է լինել.

• Նկարագրական (ինչ է կատարվում?)
• Ախտորոշիչ (ինչու՞ դա տեղի ունեցավ):
• Կանխատեսող (ինչ կարող է լինել ապագայում):
• Հրահանգիչ (ինչ պետք է անենք դրա համար):

Այս քայլը նշանակալի է, քանի որ այն քաղում է գործնական պատկերացումներ չմշակված տվյալներից և օգնում է հասկանալ յուրաքանչյուր հաճախորդի:

3. Կանխատեսում և առաջարկություն

Տվյալների վերլուծության հիման վրա AI և ML մոդելները կարող են կանխատեսել հաճախորդի վարքագիծը: Սա կարող է ներառել հաճախորդի շահերի կամ պոտենցիալ առարկությունների կանխատեսումը՝ հնարավորություն տալով ձեռնարկություններին ակտիվորեն սպասարկել հաճախորդի հատուկ նախասիրությունները և իրական ժամանակում մատուցել անհատականացված բովանդակություն, առաջարկներ և փորձառություններ: Օրինակ, Starbucks առաջացնում է հիպերանձնավորված նամակների 400,000 տարբերակ ամեն շաբաթ իր իրական ժամանակի անհատականացման շարժիչի միջոցով՝ ուղղված անհատական ​​հաճախորդների նախասիրություններին:

AI-ով աշխատող հիպերանձնավորման առավելությունները

Ընդլայնված հաճախորդների փորձ (CX) և հաճախորդների ներգրավվածություն (CE)

Երբ հաճախորդները տեսնում են իրենց կարիքներին հարմարեցված բովանդակությունը/ապրանքները/ծառայությունները, դա ստեղծում է ինտիմ փորձ և բարձրացնում հաճախորդների բավարարվածությունը: Համաձայն McKinsey հետազոտությունՀաճախորդների 71%-ն ակնկալում է անհատականացված փորձ, իսկ 76%-ը հիասթափվում է, երբ դա չի ստանում:

Հետևաբար, գերանձնավորումը վերացնում է ընդհանուր փորձառությունները և դրանք փոխարինում փոխազդեցություններով, որոնք անհատականացված և եզակի են զգում յուրաքանչյուր հաճախորդի համար, ինչը հանգեցնում է ներգրավվածության ավելացմանը: Ներգրավվածության բարձր մակարդակը մեծացնում է փոխակերպման հավանականությունը և խոստանում հաճախորդների երկարաժամկետ հավատարմություն:

Վաճառքի և եկամուտների ավելացում

Գնումների կամ բովանդակության ավելի համապատասխան փորձը նշանակում է, որ հաճախորդներն ավելի հավանական է, որ գտնեն իրենց սիրած և գնած ապրանքները կամ բովանդակությունը՝ ուղղակիորեն բարձրացնելով վաճառքը և եկամուտը: Հսկայական 97% Մարքեթոլոգները հայտնում են, որ անհատականացման ջանքերը դրականորեն են ազդում բիզնեսի արդյունքների վրա: Եվ լավ իրականացված անհատականացման ռազմավարությունը կարող է արդյունք տալ 5-8x ROI մարքեթինգային ծախսերի վրա: Հետևաբար, հաճախորդի ուղևորությունն ավելի մտերմիկ դարձնելով, հիպերանձնավորումը բարելավում է փոխակերպման տոկոսադրույքները և մեծացնում պատվերի միջին արժեքը:

Հիպերանձնավորման ակնառու դեպքերի ուսումնասիրություններ՝ օգտագործելով AI

Դեպքի ուսումնասիրություն 1. Էլեկտրոնային առևտրի արդյունաբերություն (Amazon)

Amazon-ը էլեկտրոնային առևտրի ոլորտում հիպերանձնավորման վառ օրինակ է: 2022 թվականին Amazon-ի վաճառքը հասել է 469.8 միլիարդ դոլարի, 22% աճ 2021 թվականից Ընկերությունն օգտագործում է բարդ AI-ի վրա հիմնված առաջարկությունների շարժիչ որը վերլուծում է անհատական ​​հաճախորդների տվյալները, ներառյալ.

• Անցյալ գնումներ
• Հաճախորդների ժողովրդագրություն
• Որոնման հարցում
• Ապրանքներ գնումների զամբյուղում
• Նյութեր, որոնք ստուգվել են, բայց չեն սեղմվել
• Ծախսերի միջին գումարը

Amazon-ը վերլուծում է այս տվյալները՝ անհատականացված արտադրանքի առաջարկություններ ստեղծելու և իր գնորդներից յուրաքանչյուրին խիստ համատեքստային նամակներ ուղարկելու համար: Արդյունքում, նրանց առաջարկած շարժիչը առաջացնում է առողջություն 35% փոխակերպման տոկոսադրույք անհատականացման հիման վրա:

Դեպքի ուսումնասիրություն 2. ժամանցի արդյունաբերություն (Netflix)

Netflix-ը հեղափոխություն է կատարել զվարճանքի արդյունաբերության մեջ՝ օգտագործելով հիպերանձնավորումը: Netflix-ի արտադրանքի նորարարության նախկին փոխնախագահն ունի ասել հարցազրույցում, որ.

«Եթե այս փոքրիկ կղզու անդամներից մեկը հետաքրքրություն է հայտնում անիմեի նկատմամբ, ապա մենք կկարողանանք այդ մարդուն քարտեզագրել անիմեների համաշխարհային համայնքին: Մենք գիտենք, թե որոնք են այդ համայնքի մարդկանց համար աշխարհի լավագույն ֆիլմերն ու հեռուստաշոուները»:

Հաղորդվում է, որ անհատականացված առաջարկները փրկում են Netflix-ը ավելի քան $ 1 միլիարդ ամեն տարի. Ընկերությունն օգտագործում է AI-ն՝ վերլուծելու հաճախորդների տվյալների մի մեծ զանգված, ներառյալ՝

• Պատմության դիտում
• Տարբեր շոուների կամ ֆիլմերի տրված վարկանիշներ
• Օրվա այն ժամանակը, երբ օգտատերը դիտում է որոշակի բովանդակություն

Վերլուծելով խիստ համատեքստային տվյալների հսկայական քանակություն՝ Netflix-ն առաջարկում է հիպերանձնավորված բովանդակություն՝ ըստ օգտվողի նախասիրությունների: Որպես արդյունք, 80% Netflix-ում դիտված բովանդակության ժամերի քանակը գալիս է առաջարկությունների համակարգից, մինչդեռ 20%-ը գալիս է որոնումներից: Սա մեծացնում է հաճախորդների փորձառությունն ու ներգրավվածությունը և նվազեցնում է շեղումների մակարդակը:

AI-ի հիպերանձնավորման մտահոգությունները և էթիկական հետևանքները

Թեև հիպերանձնավորման առավելությունները հսկայական են, կան նաև կարևոր մտահոգություններ և էթիկական հետևանքներ հաշվի առնել.

Գաղտնիության խնդիրներ

Օգտատերերը կարող են անհարմար լինել, որ իրենց յուրաքանչյուր սեղմումը, գնումը կամ փոխազդեցությունը հետևվում և վերլուծվում է, նույնիսկ եթե հետևելը նպատակ ունի բարելավել օգտվողների փորձը: 2021 թվականի սեպտեմբերին Netflix-ին տուգանք է սպառնում $190,000 սահմանվել է Հարավային Կորեայի Անձնական տեղեկատվության պաշտպանության հանձնաժողովի (PIPC) կողմից: Հաղորդվում է, որ Netflix-ը խախտել է իր Անձնական տեղեկատվության պաշտպանության օրենքը (PIPA)՝ ներգրավվելով օգտատերերից անձնական տեղեկատվության անօրինական հավաքագրման մեջ:

Սպառողների մանիպուլյացիա

Հիպերանձնավորումը կարող է հանգեցնել սպառողների մանիպուլյացիայի ավելացման: Անհատական ​​նախասիրությունների և վարքագծի իմացությամբ ընկերությունները կարող են բարձր մակարդակով ազդել որոշումների կայացման վրա՝ բարձրացնելով ինքնավարության և համաձայնության վերաբերյալ էթիկական հարցեր: Երբ ընկերությունները գիտեն, թե որտեղ եք դուք, ինչ եք գնել, և ձեր հավանումներն ու հակակրանքները, նրանք լարում են: զով և սողացող - մուտք գործելու մեծ հավանականությամբ սողացող թագավորություն.

Եզրափակելով, հիպերանձնավորումը, որը սնուցվում է AI-ի և ML-ի միջոցով, արդեն զգալի առաջընթաց է բերել տարբեր ոլորտներում: Այնուամենայնիվ, դրա ներուժը դեռ պետք է ամբողջությամբ իրացվի: Օրինակ, հիպերանձնավորումը կարող է թարգմանվել անհատականացված բժշկության, բուժումներով և կանխարգելիչ ռազմավարություններով, որոնք հարմարեցված են առանձին հիվանդի գենետիկական կառուցվածքին և ապրելակերպին: Այնուամենայնիվ, այս հնարավորությունները նաև ունեն զգալի էթիկական հետևանքներ և մարտահրավերներ, որոնք պետք է լուծվեն:

AI-ի հետ կապված լրացուցիչ բովանդակության համար այցելեք միավորել.ai.