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

Per decenni, i professionisti del marketing hanno ricercato le migliori strategie per creare campagne di marketing efficaci per stare al passo con le preferenze dei consumatori in continua evoluzione. L'iperpersonalizzazione dell'IA è una recente aggiunta all'arsenale di un marketer.

Le strategie di marketing tradizionali si basano su un'ampia segmentazione dei consumatori, utile per raggiungere gruppi più ampi. Ma questo approccio non è ottimale per comprendere le esigenze individuali.

Gli esperti di marketing hanno anche sperimentato con successo tecniche di personalizzazione basate su dati storici dei consumatori. Una stima suggerisce che le entrate mondiali generate dal software di personalizzazione e ottimizzazione dell'esperienza del cliente lo faranno superare $ 11.6 miliardi by 2026.

Ma questo non basta.

Le esigenze dei consumatori moderni sono in continua evoluzione. Si aspettano che i brand comprendano i loro desideri e bisogni, li anticipino e li superino. Pertanto, è necessario un approccio più preciso adattato alle esigenze individuali.

Oggi, i professionisti del marketing possono utilizzare tecniche guidate dai dati basate su AI e ML per portare le loro strategie di marketing al livello successivo, attraverso l'iperpersonalizzazione. Discutiamolo in dettaglio.

Che cos'è l'iperpersonalizzazione dell'IA?

L'iperpersonalizzazione basata sull'intelligenza artificiale o l'iperpersonalizzazione basata sull'intelligenza artificiale è una forma avanzata di strategia di marketing personalizzata che utilizza dati in tempo reale e mappe di viaggio individuali insieme all'intelligenza artificiale, all'analisi dei big data e all'automazione per fornire contenuti, prodotti o servizi altamente contestualizzati e personalizzati al giusto utenti al momento giusto attraverso i canali giusti.

I dati dei clienti in tempo reale sono parte integrante dell'iperpersonalizzazione poiché l'intelligenza artificiale utilizza queste informazioni per apprendere i comportamenti, prevedere le azioni degli utenti e soddisfare le loro esigenze e preferenze. Questo è anche un fattore di differenziazione fondamentale tra iperpersonalizzazione e personalizzazione: la profondità e la tempistica dei dati utilizzati.

Mentre la personalizzazione utilizza dati storici come la cronologia degli acquisti dei clienti, l'iperpersonalizzazione utilizza dati in tempo reale estratti durante il percorso del cliente per apprendere il loro comportamento e le loro esigenze. Ad esempio, un percorso del cliente alimentato dall'iperpersonalizzazione si rivolgerebbe a ciascun cliente con pubblicità personalizzata, pagine di destinazione uniche, consigli su prodotti personalizzati e prezzi dinamici o promozioni in base ai dati geografici, alle visite precedenti, alle abitudini di navigazione e alla cronologia degli acquisti.

I meccanismi dell'iperpersonalizzazione dell'IA

L'iperpersonalizzazione che utilizza l'intelligenza artificiale inizia dalla raccolta dei dati e termina con esperienze utente altamente personalizzate. Diamo una breve panoramica dei passaggi rilevanti.

1. Raccolta dati

Non esiste intelligenza artificiale senza dati. In questa fase, i dati dei clienti vengono raccolti da varie fonti come:

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

2. Analisi dei dati

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

• Descrittivo (cosa sta succedendo?)
• Diagnostica (perché è successo?)
• Predittivo (cosa potrebbe accadere in futuro?)
• Prescrittivo (cosa dovremmo fare al riguardo?)

Questo passaggio è significativo in quanto estrae informazioni utili dai dati grezzi e aiuta a comprendere ogni cliente.

3. Previsione e raccomandazione

Sulla base dell'analisi dei dati, i modelli AI e ML possono prevedere il comportamento del cliente. Ciò potrebbe comportare l'anticipazione degli interessi o delle potenziali obiezioni di un cliente, consentendo alle aziende di soddisfare le preferenze specifiche del cliente in modo proattivo e fornire contenuti, offerte ed esperienze personalizzati in tempo reale. Ad esempio, Starbucks genera 400,000 varianti di email iperpersonalizzate ogni settimana tramite il suo motore di personalizzazione in tempo reale, prendendo di mira le preferenze dei singoli clienti.

Vantaggi dell'iperpersonalizzazione basata sull'intelligenza artificiale

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

Quando i clienti vedono i contenuti/prodotti/servizi su misura per le loro esigenze, crea un'esperienza intima e migliora la soddisfazione del cliente. Secondo Ricerca McKinsey, il 71% dei clienti si aspetta un'esperienza personalizzata e il 76% si sente deluso quando non la riceve.

L'iperpersonalizzazione, quindi, elimina le esperienze generiche e le sostituisce con interazioni personalizzate e uniche per ciascun cliente, portando a un maggiore coinvolgimento. L'elevato livello di coinvolgimento aumenta la probabilità di conversione e promette la fedeltà dei clienti a lungo termine.

Aumento delle vendite e dei ricavi

Un'esperienza di acquisto o di contenuti più pertinente significa che i clienti hanno maggiori probabilità di trovare prodotti o contenuti che amano e acquistano, aumentando direttamente le vendite e le entrate. Un enorme 97% dei professionisti del marketing riferisce che gli sforzi di personalizzazione hanno un impatto positivo sui risultati aziendali. E una strategia di personalizzazione ben eseguita può offrire risultati 5-8 volte il ROI sulle spese di marketing. Pertanto, rendendo più intimo il percorso del cliente, l'iperpersonalizzazione migliora i tassi di conversione e aumenta il valore medio dell'ordine.

Casi di studio di spicco sull'iperpersonalizzazione tramite l'intelligenza artificiale

Caso di studio 1: settore dell'e-commerce (Amazon)

Amazon è un ottimo esempio di iperpersonalizzazione nel settore dell'e-commerce. Nel 2022, le vendite di Amazon ha raggiunto $ 469.8 miliardi, un aumento del 22% rispetto al 2021. L'azienda utilizza un sofisticato Motore di raccomandazione basato sull'intelligenza artificiale che analizza i dati dei singoli clienti, inclusi;

• Acquisti passati
• Dati demografici dei clienti
• Query di ricerca
• Articoli nel carrello
• Elementi estratti ma non cliccati
• Importo medio di spesa

Amazon analizza questi dati per creare consigli personalizzati sui prodotti e inviare e-mail altamente contestualizzate a ciascuno dei suoi acquirenti. Di conseguenza, il loro motore di raccomandazione genera un sano Tasso di conversione 35% basato sulla personalizzazione.

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

Netflix ha rivoluzionato l'industria dell'intrattenimento attraverso l'uso dell'iperpersonalizzazione. L'ex vicepresidente dell'innovazione di prodotto presso Netflix ha ha dichiarato in un'intervista che:

“Se un membro di questa minuscola isola esprime interesse per gli anime, allora siamo in grado di mappare quella persona nella comunità globale degli anime. Sappiamo quali sono i migliori film e programmi TV per le persone del mondo in quella comunità.

Secondo quanto riferito, i consigli personalizzati salvano Netflix più di $ 1 miliardi ogni anno. L'azienda utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare una vasta gamma di punti dati dei clienti, tra cui:

• Visualizzazione della cronologia
• 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, 80% delle ore di contenuto guardate su Netflix proviene dal sistema di raccomandazione, mentre il 20% proviene dalle ricerche. Ciò migliora l'esperienza e il coinvolgimento del cliente e riduce il tasso di abbandono.

Preoccupazioni e implicazioni etiche dell'iperpersonalizzazione dell'IA

Sebbene i vantaggi dell'iperpersonalizzazione siano enormi, ci sono anche preoccupazioni cruciali e implicazioni etiche considerare:

Problemi di privacy

Gli utenti potrebbero sentirsi a disagio che ogni loro clic, acquisto o interazione venga monitorato e analizzato, anche se il monitoraggio intende migliorare l'esperienza dell'utente. Nel settembre 2021, Netflix ha dovuto affrontare una multa di $190,000 imposto dalla Commissione per la protezione delle informazioni personali (PIPC) della Corea del Sud. Secondo quanto riferito, Netflix ha violato il suo Personal Information Protection Act (PIPA) impegnandosi nella raccolta illegale di informazioni personali dagli utenti.

Manipolazione del consumatore

L'iperpersonalizzazione potrebbe portare a una maggiore manipolazione dei consumatori. Con la conoscenza delle preferenze e dei comportamenti individuali, le aziende possono influenzare il processo decisionale in misura elevata, sollevando questioni etiche sull'autonomia e il consenso. Quando le aziende sanno dove sei, cosa hai acquistato e le tue simpatie e antipatie, stanno camminando sul filo del rasoio tra fresco e inquietante – con un'alta probabilità di entrare nel regno inquietante.

In conclusione, l'iperpersonalizzazione, alimentata da AI e ML, ha già apportato progressi significativi a vari settori. Tuttavia, il suo potenziale deve ancora essere pienamente realizzato. Ad esempio, l'iperpersonalizzazione potrebbe tradursi in medicina personalizzata, con trattamenti e strategie preventive adattate al corredo genetico e allo stile di vita di un singolo paziente. Tuttavia, queste opportunità hanno anche significative implicazioni etiche e sfide che devono essere affrontate.

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