Apa itu AI Hiperpersonalisasi? Keuntungan, Studi Kasus, & Masalah Etika

Selama beberapa dekade, pemasar telah meneliti strategi terbaik untuk membuat kampanye pemasaran yang efektif untuk mengikuti preferensi konsumen yang terus berkembang. Hiperpersonalisasi AI adalah tambahan terbaru untuk gudang pemasar.

Strategi pemasaran tradisional mengandalkan segmentasi konsumen yang luas yang bermanfaat untuk menjangkau kelompok yang lebih besar. Tetapi pendekatan ini kurang optimal untuk memahami kebutuhan individu.

Pemasar juga berhasil bereksperimen dengan teknik personalisasi berdasarkan data konsumen historis. Perkiraan menunjukkan bahwa pendapatan di seluruh dunia dihasilkan oleh personalisasi pengalaman pelanggan dan perangkat lunak pengoptimalan melebihi $ 11.6 miliar oleh 2026.

Tapi ini tidak cukup.

Kebutuhan konsumen modern terus berkembang. Mereka berharap merek memahami keinginan dan kebutuhan mereka – mengantisipasi dan melampauinya. Oleh karena itu, pendekatan yang lebih tepat disesuaikan dengan kebutuhan individu diperlukan.

Saat ini, pemasar dapat menggunakan teknik berbasis data berbasis AI dan ML untuk membawa strategi pemasaran mereka ke tingkat selanjutnya – melalui hiperpersonalisasi. Mari kita bahas secara detail.

Apa itu AI Hiperpersonalisasi?

Hiperpersonalisasi AI atau hiperpersonalisasi bertenaga AI adalah bentuk lanjutan dari strategi pemasaran yang dipersonalisasi yang menggunakan data waktu nyata dan peta perjalanan individu bersama dengan AI, analitik data besar, dan otomatisasi untuk menghadirkan konten, produk, atau layanan yang sangat kontekstual dan disesuaikan ke kanan pengguna pada waktu yang tepat melalui saluran yang tepat.

Data pelanggan waktu nyata merupakan bagian integral dalam hiperpersonalisasi karena AI menggunakan informasi ini untuk mempelajari perilaku, memprediksi tindakan pengguna, dan memenuhi kebutuhan dan preferensi mereka. Ini juga merupakan pembeda penting antara hiperpersonalisasi dan personalisasi – kedalaman dan waktu penggunaan data.

Sementara personalisasi menggunakan data historis seperti riwayat pembelian pelanggan, hiperpersonalisasi menggunakan data real-time yang diambil selama perjalanan pelanggan untuk mempelajari perilaku dan kebutuhan mereka. Misalnya, perjalanan pelanggan yang didukung oleh hiperpersonalisasi akan menargetkan setiap pelanggan dengan iklan khusus, halaman arahan unik, rekomendasi produk yang disesuaikan, dan penetapan harga atau promosi dinamis berdasarkan data geografis, kunjungan sebelumnya, kebiasaan menjelajah, dan riwayat pembelian.

Mekanisme AI Hiperpersonalisasi

Hyperpersonalisasi menggunakan AI dimulai dari pengumpulan data dan diakhiri dengan pengalaman pengguna yang sangat disesuaikan. Mari dapatkan ikhtisar singkat tentang langkah-langkah yang relevan.

1. Pengumpulan data

Tidak ada AI tanpa data. Pada langkah ini, data pelanggan dikumpulkan dari berbagai sumber seperti:

• Pola penjelajahan
• Sejarah transaksi
• Perangkat pilihan
• Aktivitas media sosial
• Data geografis
• Demografi
• Pelanggan dengan preferensi serupa
• Database pelanggan yang ada
• Perangkat IoT dan lainnya

2. Analisis data

Algoritme AI dan ML menganalisis data yang dikumpulkan untuk mengidentifikasi pola dan tren. Bergantung pada masalahnya, analisis data pelanggan dapat berupa:

• Deskriptif (apa yang terjadi?)
• Diagnostik (mengapa itu terjadi?)
• Prediktif (apa yang bisa terjadi di masa depan?)
• Preskriptif (apa yang harus kita lakukan?)

Langkah ini penting karena mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah dan membantu memahami setiap pelanggan.

3. Prediksi & Rekomendasi

Berdasarkan analisis data, model AI & ML dapat memprediksi perilaku pelanggan. Hal ini dapat melibatkan antisipasi minat atau potensi keberatan pelanggan, memungkinkan bisnis untuk melayani preferensi spesifik pelanggan secara proaktif dan memberikan konten, penawaran, dan pengalaman yang dipersonalisasi secara real-time. Starbucks misalnya menghasilkan 400,000 varian email hiperpersonal setiap minggu melalui mesin personalisasi real-time, menargetkan preferensi pelanggan individual.

Keuntungan Hyperpersonalisasi bertenaga AI

Peningkatan Pengalaman Pelanggan (CX) & Keterlibatan Pelanggan (CE)

Saat pelanggan melihat konten/produk/layanan disesuaikan dengan kebutuhan mereka, hal itu menciptakan pengalaman yang akrab dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Berdasarkan Penelitian McKinsey, 71% pelanggan mengharapkan pengalaman yang dipersonalisasi, dan 76% merasa kecewa ketika mereka tidak mendapatkannya.

Oleh karena itu, hiperpersonalisasi menghilangkan pengalaman umum dan menggantikannya dengan interaksi yang terasa dipersonalisasi dan unik bagi setiap pelanggan yang mengarah pada peningkatan keterlibatan. Tingkat keterlibatan yang tinggi meningkatkan kemungkinan konversi dan menjanjikan loyalitas pelanggan jangka panjang.

Peningkatan Penjualan & Pendapatan

Pengalaman belanja atau konten yang lebih relevan berarti pelanggan lebih mungkin menemukan produk atau konten yang mereka sukai dan beli, yang secara langsung meningkatkan penjualan dan pendapatan. Sebuah kekalahan 97% pemasar melaporkan bahwa upaya personalisasi berdampak positif pada hasil bisnis. Dan strategi personalisasi yang dijalankan dengan baik dapat menghasilkan ROI 5-8x pada pengeluaran pemasaran. Karenanya, dengan membuat perjalanan pelanggan lebih intim, hiperpersonalisasi meningkatkan tingkat konversi dan meningkatkan nilai pesanan rata-rata.

Studi Kasus Terkemuka tentang Hiperpersonalisasi Menggunakan AI

Studi Kasus 1: Industri E-niaga (Amazon)

Amazon adalah contoh utama hiperpersonalisasi dalam industri e-commerce. Pada tahun 2022, penjualan Amazon mencapai $ 469.8 miliar, meningkat 22% dari tahun 2021. Perusahaan menggunakan teknologi yang canggih Mesin rekomendasi berbasis AI yang menganalisis data pelanggan individu, termasuk;

• Pembelian sebelumnya
• Demografi pelanggan
• Permintaan pencarian
• Item dalam keranjang belanja
• Barang yang sudah dicek tapi tidak di klik
• Jumlah pembelanjaan rata-rata

Amazon menganalisis data ini untuk membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan mengirim email yang sangat kontekstual ke setiap pembelinya. Akibatnya, mesin rekomendasi mereka menghasilkan yang sehat 35% tingkat konversi berdasarkan personalisasi.

Studi Kasus 2: Industri Hiburan (Netflix)

Netflix telah merevolusi industri hiburan melalui penggunaan hiperpersonalisasi. Mantan VP inovasi produk di Netflix menyatakan dalam sebuah wawancara bahwa:

“Jika salah satu anggota di pulau kecil ini menyatakan ketertarikannya pada anime, maka kami dapat memetakan orang tersebut ke komunitas anime global. Kami tahu film dan acara TV mana yang terbaik untuk orang-orang di dunia dalam komunitas itu.”

Kabarnya, rekomendasi yang dipersonalisasi menyelamatkan Netflix lebih dari $ 1 miliar setiap tahun. Perusahaan menggunakan AI untuk menganalisis sejumlah besar poin data pelanggan, termasuk:

• Melihat sejarah
• Peringkat yang diberikan untuk acara atau film yang berbeda
• Waktu saat pengguna menonton konten tertentu

Dengan menganalisis sejumlah besar data yang sangat kontekstual, Netflix menyarankan konten yang dipersonalisasi sesuai dengan preferensi pengguna. Sebagai akibat, 80% dari jam konten yang ditonton di Netflix berasal dari sistem rekomendasi, sedangkan 20% berasal dari pencarian. Ini meningkatkan pengalaman dan keterlibatan pelanggan serta mengurangi tingkat churn.

Kekhawatiran & Implikasi Etis dari Hiperpersonalisasi AI

Sementara manfaat hiperpersonalisasi sangat besar, ada juga kekhawatiran penting dan implikasi etis mempertimbangkan:

Masalah Privasi

Pengguna mungkin merasa tidak nyaman karena setiap klik, pembelian, atau interaksi mereka dilacak dan dianalisis, meskipun pelacakan dimaksudkan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Pada September 2021, Netflix menghadapi denda sebesar $190,000 diberlakukan oleh Komisi Perlindungan Informasi Pribadi (PIPC) Korea Selatan. Dilaporkan, Netflix melanggar Undang-Undang Perlindungan Informasi Pribadi (PIPA) dengan terlibat dalam pengumpulan informasi pribadi yang melanggar hukum dari pengguna.

Manipulasi Konsumen

Hiperpersonalisasi dapat menyebabkan peningkatan manipulasi konsumen. Dengan pengetahuan tentang preferensi dan perilaku individu, perusahaan dapat memengaruhi pengambilan keputusan hingga tingkat yang tinggi, menimbulkan pertanyaan etis tentang otonomi dan persetujuan. Ketika perusahaan tahu di mana Anda berada, apa yang Anda beli, dan suka dan tidak suka Anda, mereka berada di antara keren dan menyeramkan - dengan peluang tinggi untuk memasuki alam menyeramkan.

Kesimpulannya, hiperpersonalisasi, yang ditenagai oleh AI dan ML, telah membawa kemajuan signifikan ke berbagai industri. Namun, potensinya belum sepenuhnya teraktualisasi. Misalnya, hiperpersonalisasi dapat diterjemahkan menjadi obat pribadi, dengan perawatan dan strategi pencegahan yang disesuaikan dengan susunan genetik dan gaya hidup masing-masing pasien. Namun, peluang ini juga memiliki implikasi dan tantangan etis yang signifikan yang harus diatasi.

Untuk konten terkait AI lainnya, kunjungi bersatu.ai.