Apa itu Hyperpersonalisasi AI? Kelebihan, Studi Kasus, & Masalah Etis

Selama beberapa dekade, pemasar telah melakukan penelitian tentang strategi pemasaran terbaik untuk menciptakan kampanye pemasaran yang efektif untuk mengikuti preferensi konsumen yang terus berkembang. Hyperpersonalisasi AI adalah tambahan terbaru dalam arsenel pemasar.

Strategi pemasaran tradisional bergantung pada segmentasi konsumen yang luas yang bermanfaat untuk mencapai kelompok yang lebih besar. Namun, pendekatan ini tidak optimal untuk memahami kebutuhan individu.

Pemasar juga telah bereksperimen dengan teknik personalisasi berdasarkan data konsumen historis. Perkiraan menunjukkan bahwa pendapatan dunia yang dihasilkan oleh perangkat lunak personalisasi dan optimisasi pengalaman pelanggan akan melebihi $11,6 miliar pada tahun 2026.

Tapi ini tidak cukup.

Kebutuhan konsumen modern terus berkembang. Mereka mengharapkan merek untuk memahami keinginan dan kebutuhan mereka – mengantisipasi dan melebihi mereka. Oleh karena itu, pendekatan yang lebih presisi yang disesuaikan dengan kebutuhan individu diperlukan.

Saat ini, pemasar dapat menggunakan teknik data-driven yang didukung AI dan ML untuk meningkatkan strategi pemasaran mereka ke level berikutnya – melalui hyperpersonalisasi. Mari kita bahas lebih lanjut.

Apa itu Hyperpersonalisasi AI?

Hyperpersonalisasi AI atau hyperpersonalisasi yang didukung AI adalah bentuk lanjutan dari strategi pemasaran personalisasi yang menggunakan data waktu nyata dan peta perjalanan individu serta AI, analitik data besar, dan otomatisasi untuk menyampaikan konten, produk, atau layanan yang sangat kontekstual dan disesuaikan kepada pengguna yang tepat pada waktu yang tepat melalui saluran yang tepat.

Data pelanggan waktu nyata sangat penting dalam hyperpersonalisasi karena AI menggunakan informasi ini untuk mempelajari perilaku, memprediksi tindakan pengguna, dan memenuhi kebutuhan dan preferensi mereka. Ini juga merupakan pembeda kunci antara hyperpersonalisasi dan personalisasi – kedalaman dan waktu data yang digunakan.

Sementara personalisasi menggunakan data historis seperti riwayat pembelian pelanggan, hyperpersonalisasi menggunakan data waktu nyata yang diekstrak sepanjang perjalanan pelanggan untuk mempelajari perilaku dan kebutuhan mereka. Misalnya, perjalanan pelanggan yang didukung hyperpersonalisasi akan menargetkan setiap pelanggan dengan iklan kustom, halaman landing unik, rekomendasi produk yang disesuaikan, dan harga atau promosi dinamis berdasarkan data geografis, kunjungan sebelumnya, kebiasaan browsing, dan riwayat pembelian.

Mekanisme Hyperpersonalisasi AI

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

1. Pengumpulan Data

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

• Polah browsing
• Riwayat transaksi
• Perangkat yang dipilih
• Aktivitas media sosial
• Data geografis
• Demografi
• Pelanggan dengan preferensi yang sama
• Database pelanggan yang ada
• Perangkat IoT dan lain-lain

2. Analisis Data

Algoritma 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 terjadi?)
• Prediktif (apa yang mungkin terjadi di masa depan?)
• Preskriptif (apa yang harus kita lakukan tentang itu?)

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

3. Prediksi & Rekomendasi

Berdasarkan analisis data, model AI & ML dapat memprediksi perilaku pelanggan. Ini dapat melibatkan mengantisipasi minat atau keberatan pelanggan, memungkinkan bisnis untuk melayani preferensi khusus pelanggan secara proaktif dan menyampaikan konten, tawaran, dan pengalaman yang dipersonalisasi secara waktu nyata. Misalnya, Starbucks (SBUX ) menghasilkan 400.000 varian email yang dipersonalisasi setiap minggu melalui mesin personalisasi waktu nyata, menargetkan preferensi pelanggan individu.

Kelebihan Hyperpersonalisasi yang Didukung AI

Pengalaman Pelanggan yang Ditingkatkan (CX) & Keterlibatan Pelanggan (CE)

Ketika pelanggan melihat konten/produk/laysanan yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka, itu menciptakan pengalaman yang intim dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Menurut penelitian McKinsey, 71% pelanggan mengharapkan pengalaman yang dipersonalisasi, dan 76% merasa kecewa ketika mereka tidak mendapatkannya.

Hyperpersonalisasi, oleh karena itu, menghilangkan pengalaman generik dan menggantinya dengan interaksi yang terasa dipersonalisasi dan unik untuk setiap pelanggan, sehingga meningkatkan keterlibatan. Tingkat keterlibatan yang ditingkatkan 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 cintai dan membeli, sehingga langsung meningkatkan penjualan dan pendapatan. Sebuah laporan menunjukkan bahwa 97% pemasar melaporkan bahwa upaya personalisasi mempengaruhi hasil bisnis. Dan strategi personalisasi yang dilaksanakan dengan baik dapat menghasilkan 5-8x ROI pada pengeluaran pemasaran. Oleh karena itu, dengan membuat perjalanan pelanggan lebih intim, hyperpersonalisasi meningkatkan tingkat konversi dan meningkatkan nilai rata-rata pesanan.

Studi Kasus Terkemuka tentang Hyperpersonalisasi Menggunakan AI

Studi Kasus 1: Industri E-commerce (Amazon)

Amazon (AMZN ) adalah contoh utama hyperpersonalisasi di industri e-commerce. Pada tahun 2022, penjualan Amazon mencapai $469,8 miliar, meningkat 22% dari tahun 2021. Perusahaan ini menggunakan mesin rekomendasi AI yang canggih yang menganalisis data pelanggan individu, termasuk;

• Riwayat pembelian
• Demografi pelanggan
• Query pencarian
• Barang di keranjang belanja
• Barang yang dilihat tetapi tidak diklik
• Rata-rata jumlah belanja

Amazon menganalisis data ini untuk membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan mengirimkan email yang sangat kontekstual kepada setiap pembelinya. Sebagai hasilnya, mesin rekomendasi mereka menghasilkan tingkat konversi 35% berdasarkan personalisasi.

Studi Kasus 2: Industri Hiburan (Netflix)

Netflix (NFLX ) telah merevolusi industri hiburan melalui penggunaan hyperpersonalisasi. Mantan Wakil Presiden Inovasi Produk di Netflix telah menyatakan dalam sebuah wawancara bahwa:

“Jika satu anggota di pulau kecil ini mengekspresikan minat untuk anime, maka kami dapat memetakan orang tersebut ke komunitas anime global. Kami tahu film dan acara TV terbaik untuk orang-orang di dunia dalam komunitas tersebut.”

Dilaporkan, rekomendasi yang dipersonalisasi menyelamatkan Netflix lebih dari $1 miliar setiap tahun. Perusahaan ini menggunakan AI untuk menganalisis berbagai titik data pelanggan, termasuk:

• Riwayat tontonan
• Peringkat yang diberikan untuk berbagai acara atau film
• Waktu hari ketika pengguna menonton konten tertentu

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

Masalah & Implikasi Etis Hyperpersonalisasi AI

Sementara manfaat hyperpersonalisasi sangat besar, ada juga masalah dan implikasi etis yang perlu dipertimbangkan:

Masalah Privasi

Pengguna mungkin merasa tidak nyaman karena setiap klik, pembelian, atau interaksi mereka dilacak dan dianalisis, bahkan jika pelacakan dimaksudkan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Pada September 2021, Netflix menghadapi denda $190.000 yang dikenakan oleh Komisi Perlindungan Informasi Pribadi (PIPC) Korea Selatan. Dilaporkan, Netflix melanggar Undang-Undang Perlindungan Informasi Pribadi (PIPA) dengan terlibat dalam pengumpulan informasi pribadi pengguna secara ilegal.

Manipulasi Konsumen

Hyperpersonalisasi dapat menyebabkan manipulasi konsumen yang meningkat. Dengan pengetahuan tentang preferensi dan perilaku individu, perusahaan dapat mempengaruhi pengambilan keputusan sampai tingkat yang sangat tinggi, menimbulkan pertanyaan etis tentang otonomi dan persetujuan. Ketika perusahaan tahu di mana Anda berada, apa yang Anda beli, dan apa yang Anda sukai, mereka berjalan di atas kawat yang sangat tipis antara keren dan menakutkan – dengan kemungkinan besar memasuki realm yang menakutkan.

Secara kesimpulan, hyperpersonalisasi, yang didukung oleh AI dan ML, telah membawa kemajuan yang signifikan di berbagai industri. Namun, potensinya masih belum sepenuhnya terwujud. Misalnya, hyperpersonalisasi dapat diterjemahkan ke dalam obat yang dipersonalisasi, dengan pengobatan dan strategi pencegahan yang disesuaikan dengan susunan genetik dan gaya hidup pasien individu. Namun, kesempatan ini juga memiliki implikasi etis dan tantangan yang signifikan yang harus diatasi.

Untuk konten yang lebih banyak tentang AI, kunjungi unite.ai.