Cos’è l’iperpersonalizzazione AI? Vantaggi, casi di studio e preoccupazioni etiche

Da decenni, i marketer stanno studiando le migliori strategie per creare campagne di marketing efficaci per stare al passo con le preferenze dei consumatori in continua evoluzione. L’iperpersonalizzazione AI è un’aggiunta recente all’arsenale del marketer.

Le strategie di marketing tradizionali si basano su una segmentazione dei consumatori ampia che è benefica per raggiungere gruppi più grandi. Tuttavia, questo approccio è subottimale per comprendere le esigenze individuali.

I marketer hanno anche sperimentato con successo tecniche di personalizzazione basate sui dati storici dei consumatori. Una stima suggerisce che il fatturato mondiale generato da software di personalizzazione e ottimizzazione dell’esperienza del cliente supererà i 11,6 miliardi di dollari entro il 2026.

Ma non è abbastanza.

Le esigenze dei consumatori moderni sono in costante evoluzione. Si aspettano che i marchi comprendano i loro desideri e le loro esigenze – anticipino e le superino. Pertanto, è necessario un approccio più preciso personalizzato alle esigenze individuali.

Oggi, i marketer possono utilizzare tecniche di dati guidate da AI e ML per portare le loro strategie di marketing al livello successivo – attraverso l’iperpersonalizzazione. Discutiamone nei dettagli.

Cos’è l’iperpersonalizzazione AI?

L’iperpersonalizzazione AI o iperpersonalizzazione basata su AI è una forma avanzata di strategia di marketing personalizzato che utilizza dati in tempo reale e mappe del percorso individuale insieme a AI, analisi dei big data e automazione per consegnare contenuti, prodotti o servizi altamente contestualizzati e personalizzati agli utenti giusti al momento giusto attraverso i canali giusti.

I dati dei clienti in tempo reale sono fondamentali nell’iperpersonalizzazione poiché l’AI utilizza queste informazioni per apprendere i comportamenti, prevedere le azioni degli utenti e soddisfare le loro esigenze e preferenze. Ciò è anche un differenziatore critico tra iperpersonalizzazione e personalizzazione – la profondità e il momento dei dati utilizzati.

Mentre la personalizzazione utilizza dati storici come l’istorico degli acquisti dei clienti, l’iperpersonalizzazione utilizza dati in tempo reale estratti nel corso del percorso del cliente per apprendere il suo comportamento e le sue esigenze. Ad esempio, un percorso del cliente alimentato dall’iperpersonalizzazione bersaglierebbe ogni cliente con pubblicità personalizzata, pagine di destinazione uniche, raccomandazioni di prodotti personalizzate e prezzi o promozioni dinamici in base ai dati geografici, alle visite precedenti, alle abitudini di navigazione e all’istorico degli acquisti.

La meccanica dell’iperpersonalizzazione AI

L’iperpersonalizzazione utilizzando l’AI inizia dalla raccolta dei dati e termina in esperienze utente altamente personalizzate. Facciamo un breve riassunto dei passaggi rilevanti.

1. Raccolta dei dati

Non c’è AI senza dati. In questo passaggio, i dati dei clienti vengono raccolti da varie fonti come:

• Modelli di navigazione
• Storico delle transazioni
• Dispositivo preferito
• Attività sui social media
• Dati geografici
• Dati demografici
• Clienti con preferenze simili
• Database di clienti esistenti
• Dispositivi IoT e altro

2. Analisi dei dati

Gli algoritmi di AI e ML analizzano i dati raccolti per identificare modelli e tendenze. A seconda del problema, l’analisi dei dati dei clienti può essere:

• Descrittiva (cosa sta succedendo?)
• Diagnostica (perché è successo?)
• Predittiva (cosa potrebbe succedere in futuro?)
• Prescrittiva (cosa dobbiamo fare al riguardo?)

Questo passaggio è significativo poiché estrae informazioni azionabili dai dati grezzi e aiuta a comprendere ogni cliente.

3. Predizione e raccomandazione

Sulla base dell’analisi dei dati, i modelli di AI e ML possono prevedere il comportamento del cliente. Ciò potrebbe coinvolgere l’anticipazione degli interessi del cliente o delle potenziali obiezioni, abilitando le aziende a servire le preferenze specifiche del cliente in modo proattivo e consegnare contenuti, offerte e esperienze personalizzate in tempo reale. Ad esempio, Starbucks genera 400.000 varianti di e-mail iperpersonalizzate ogni settimana tramite il suo motore di personalizzazione in tempo reale, bersagliando le preferenze individuali dei clienti.

Vantaggi dell’iperpersonalizzazione basata su AI

Esperienza del cliente (CX) e coinvolgimento del cliente (CE) migliorati

Quando i clienti vedono i contenuti/prodotti/servizi personalizzati in base alle loro esigenze, si crea un’esperienza intima e si migliora la soddisfazione del cliente. Secondo una ricerca di McKinsey, il 71% dei clienti si aspetta un’esperienza personalizzata, e il 76% si sente deluso quando non la ottiene.

L’iperpersonalizzazione, quindi, elimina le esperienze generiche e le sostituisce con interazioni che sembrano personalizzate e uniche per ogni cliente, portando a un aumento del coinvolgimento. Il livello di coinvolgimento aumentato aumenta la probabilità di conversione e promette la fedeltà del cliente a lungo termine.

Aumento delle vendite e del fatturato

Un’esperienza di acquisto o di contenuto più rilevante significa che i clienti sono più probabili a trovare prodotti o contenuti che amano e acquistare, aumentando direttamente le vendite e il fatturato. Un incredibile 97% dei marketer riferisce che gli sforzi di personalizzazione hanno un impatto positivo sui risultati aziendali. E una strategia di personalizzazione ben eseguita può consegnare 5-8 volte il ROI sulla spesa per il marketing. Pertanto, rendendo il percorso del cliente più intimo, l’iperpersonalizzazione migliora i tassi di conversione e aumenta il valore medio dell’ordine.

Casi di studio prominenti di iperpersonalizzazione utilizzando AI

Caso di studio 1: Industria dell’e-commerce (Amazon)

Amazon è un esempio primario di iperpersonalizzazione nell’industria dell’e-commerce. Nel 2022, le vendite di Amazon hanno raggiunto 469,8 miliardi di dollari, un aumento del 22% rispetto al 2021. La società utilizza un sofisticato motore di raccomandazione basato su AI che analizza i dati individuali dei clienti, tra cui;

• Acquisti precedenti
• Dati demografici del cliente
• Query di ricerca
• Elementi nel carrello della spesa
• Elementi che sono stati visualizzati ma non cliccati
• Importo medio speso

Amazon analizza questi dati per creare raccomandazioni di prodotti personalizzate e inviare e-mail altamente contestualizzate a ogni acquirente. Di conseguenza, il loro motore di raccomandazione genera un sano 35% di tasso di conversione basato sulla personalizzazione.

Caso di studio 2: Industria dell’intrattenimento (Netflix)

Netflix ha rivoluzionato l’industria dell’intrattenimento attraverso l’utilizzo dell’iperpersonalizzazione. L’ex VP di innovazione del prodotto di Netflix ha dichiarato in un’intervista che:

“Se un membro di questa piccola isola esprime un interesse per l’anime, allora siamo in grado di mappare quella persona alla comunità globale dell’anime. Sappiamo quali sono i migliori film e spettacoli per le persone in quel mondo.”

Secondo quanto riferito, le raccomandazioni personalizzate risparmiano a Netflix oltre 1 miliardo di dollari ogni anno. La società utilizza l’AI per analizzare una vasta gamma di punti di dati dei clienti, tra cui:

• Storico di visualizzazione
• Valutazioni assegnate a diversi spettacoli o film
• Ora del giorno in cui un utente guarda determinati contenuti

Analizzando grandi quantità di dati altamente contestualizzati, Netflix suggerisce contenuti iperpersonalizzati in base alle preferenze dell’utente. Di conseguenza, l’80% delle ore di contenuto visualizzate su Netflix provengono dal sistema di raccomandazione, mentre il 20% proviene dalle ricerche. Ciò migliora l’esperienza del cliente e l’engagement e riduce il tasso di abbandono.

Preoccupazioni e implicazioni etiche dell’iperpersonalizzazione AI

Mentre i vantaggi dell’iperpersonalizzazione sono enormi, ci sono anche preoccupazioni cruciali e implicazioni etiche da considerare:

Questioni di privacy

Gli utenti potrebbero essere a disagio nel sapere che ogni clic, acquisto o interazione viene tracciato e analizzato, anche se il tracciamento intende migliorare l’esperienza utente. Nel settembre 2021, Netflix ha subito una multa di 190.000 dollari imposta dalla Commissione per la protezione delle informazioni personali (PIPC) della Corea del Sud. Secondo quanto riferito, Netflix ha violato la sua Legge sulla protezione delle informazioni personali (PIPA) impegnandosi nella raccolta illegale di informazioni personali dagli utenti.

Manipolazione del consumatore

L’iperpersonalizzazione potrebbe portare a un aumento della manipolazione del consumatore. Con la conoscenza delle preferenze e dei comportamenti individuali, le aziende possono influenzare la presa di decisioni in larga misura, sollevando questioni etiche sull’autonomia e il consenso. Quando le aziende sanno dove sei, cosa hai acquistato e cosa ti piace e non ti piace, stanno camminando su una fune sottile tra freddo e inquietante – con un’alta probabilità di entrare nel regno inquietante.

In conclusione, l’iperpersonalizzazione, alimentata da AI e ML, ha già portato significativi progressi in vari settori. Tuttavia, il suo potenziale è ancora da essere pienamente attualizzato. Ad esempio, l’iperpersonalizzazione potrebbe tradursi in medicina personalizzata, con trattamenti e strategie preventive personalizzate per il profilo genetico e lo stile di vita di ogni paziente. Tuttavia, queste opportunità hanno anche significative implicazioni etiche e sfide che devono essere affrontate.

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