AI ハイパーパーソナライゼーションとは何ですか? 利点、ケーススタディ、倫理的懸念

何十年もの間、マーケティング担当者は、進化し続ける消費者の好みに対応する効果的なマーケティング キャンペーンを作成するための最良の戦略を研究してきました。 AI のハイパーパーソナライゼーションは、マーケターの武器に最近追加されたものです。

従来のマーケティング戦略は、より大きなグループにリーチするのに有益な広範な消費者のセグメンテーションに依存しています。 しかし、このアプローチは個人のニーズを理解する上では最適とは言えません。

マーケティング担当者は、過去の消費者データに基づいたパーソナライゼーション手法の実験にも成功しています。 ある推定によると、顧客体験のパーソナライゼーションおよび最適化ソフトウェアによって生み出される世界的な収益は、 11.6億ドルを超える 2026によります。

しかし、これだけでは十分ではありません。

現代の消費者のニーズは常に進化しています。 彼らは、ブランドが彼らの要望やニーズを理解し、それを予測し、それを超えることを期待しています。 したがって、個々のニーズに合わせたより正確なアプローチが必要です。

現在、マーケティング担当者は AI および ML ベースのデータ駆動型手法を使用して、ハイパーパーソナライゼーションを通じてマーケティング戦略を次のレベルに引き上げることができます。 詳しく説明しましょう。

AI ハイパーパーソナライゼーションとは何ですか?

AI ハイパーパーソナライゼーションまたは AI を活用したハイパーパーソナライゼーションは、リアルタイム データと個人のジャーニー マップを AI、ビッグ データ分析、自動化とともに使用して、高度にコンテキスト化されカスタマイズされたコンテンツ、製品、またはサービスを適切に提供する、パーソナライズされたマーケティング戦略の高度な形式です。適切なチャネルを通じて適切なタイミングでユーザーに提供します。

AI はこの情報を使用して行動を学習し、ユーザーの行動を予測し、ユーザーのニーズや好みに応えるため、リアルタイムの顧客データはハイパーパーソナライゼーションに不可欠です。 これは、ハイパーパーソナライゼーションとパーソナライゼーションの間の重要な差別化要因でもあります。つまり、使用されるデータの深さとタイミングです。

パーソナライゼーションでは顧客の購入履歴などの履歴データが使用されますが、ハイパーパーソナライゼーションではカスタマー ジャーニー全体で抽出されたリアルタイム データを使用して顧客の行動やニーズを学習します。 たとえば、ハイパーパーソナライゼーションを活用したカスタマー ジャーニーでは、カスタム広告、独自のランディング ページ、カスタマイズされた製品の推奨事項、地理データ、過去の訪問、閲覧習慣、購入履歴に基づく動的な価格設定やプロモーションで各顧客をターゲットにします。

AI のハイパーパーソナライゼーションの仕組み

AI を使用したハイパーパーソナライゼーションはデータ収集から始まり、高度にカスタマイズされたユーザー エクスペリエンスで終わります。 関連する手順の概要を見てみましょう。

1。 データ収集

データがなければAIは存在しません。 このステップでは、顧客データが次のようなさまざまなソースから収集されます。

• 閲覧パターン
• 取引履歴
• 優先デバイス
• ソーシャルメディア活動
• 地理データ
• 人口動態
• 同じような嗜好を持つお客様
• 既存の顧客データベース
• IoT デバイスなど

2 データ分析

AI および ML アルゴリズムは収集されたデータを分析し、パターンと傾向を特定します。 問題に応じて、顧客データ分析は次のようになります。

• 説明的（何が起こっているのか？）
• 診断（なぜそうなったのか？）
• 予測（将来何が起こる可能性があるか？）
• 規範的（それに対して何をすべきか？）

このステップは、生データから実用的な洞察を抽出し、各顧客を理解するのに役立つため、重要です。

3. 予測と推奨事項

データ分析に基づいて、AI および ML モデルは顧客の行動を予測できます。 これには、顧客の興味や潜在的な反対意見を予測することが含まれ、企業が顧客の特定の好みに積極的に対応し、リアルタイムでパーソナライズされたコンテンツ、オファー、エクスペリエンスを提供できるようになります。 たとえば、スターバックス 400,000 種類のハイパーパーソナライズされた電子メールを生成 リアルタイムのパーソナライゼーション エンジンを介して毎週、個々の顧客の好みをターゲットにします。

AI を活用したハイパーパーソナライゼーションの利点

顧客エクスペリエンス (CX) と顧客エンゲージメント (CE) の強化

顧客が自分のニーズに合わせたコンテンツ/製品/サービスを見ると、親密な体験が生まれ、顧客満足度が向上します。 によると マッキンゼーの研究, 顧客の 71% はパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しており、76% はそれが得られないと失望しています。

したがって、ハイパーパーソナライゼーションでは、一般的なエクスペリエンスが排除され、各顧客にとってパーソナライズされたユニークなインタラクションに置き換えられ、エンゲージメントの向上につながります。 エンゲージメントのレベルが高まると、コンバージョンの可能性が高まり、長期的な顧客ロイヤルティが約束されます。

売上と収益の増加

ショッピングやコンテンツの関連性が高まるということは、顧客が気に入った製品やコンテンツを見つけて購入する可能性が高くなり、売上と収益が直接増加することを意味します。 なんと 視聴者の３８%が のマーケティング担当者は、パーソナライゼーションへの取り組みが業績にプラスの影響を与えていると報告しています。 適切に実行されたパーソナライゼーション戦略により、 5 ～ 8 倍の ROI マーケティング費用について。 したがって、ハイパーパーソナライゼーションはカスタマー ジャーニーをより親密なものにすることで、コンバージョン率を向上させ、平均注文額を増加させます。

AI を使用したハイパーパーソナライゼーションの著名なケーススタディ

ケーススタディ 1: 電子商取引業界 (Amazon)

Amazon は、電子商取引業界におけるハイパーパーソナライゼーションの代表的な例です。 2022年のアマゾンの売上高は 469.8億ドルに達した、22 年から 2021% 増加。同社は洗練された AIベースのレコメンドエンジン 以下を含む個々の顧客データを分析します。

• 過去の購入
• 顧客の人口統計
• 検索クエリー
• ショッピングカート内の商品
• チェックアウトされているがクリックされていないアイテム
• 平均支出金額

Amazon はこのデータを分析して、パーソナライズされた製品の推奨事項を作成し、高度にコンテキスト化された電子メールを各買い物客に送信します。 その結果、レコメンデーション エンジンは健全な情報を生成します。 35％のコンバージョン率 パーソナライゼーションに基づいています。

ケーススタディ 2: エンターテインメント業界 (Netflix)

Netflix は、ハイパーパーソナライゼーションの利用を通じてエンターテインメント業界に革命をもたらしました。 Netflix の元製品イノベーション担当副社長は、 明記 インタビューで次のように述べています。

「この小さな島のメンバーの XNUMX 人がアニメに興味を示したら、その人を世界のアニメ コミュニティにマッピングすることができます。 私たちは、そのコミュニティの世界の人々にとってどの映画やテレビ番組が最高であるかを知っています。」

伝えられるところによると、パーソナライズされたおすすめが Netflix を救う 億ドル以上 毎年。 同社は AI を使用して、次のような膨大な顧客データ ポイントを分析しています。

• 閲覧履歴
• さまざまな番組や映画に与えられた評価
• ユーザーが特定のコンテンツを視聴する時間帯

Netflix は、高度にコンテキスト化された膨大なデータを分析することで、ユーザーの好みに応じてハイパーパーソナライズされたコンテンツを提案します。 結果として、 視聴者の３８%が Netflix で視聴されるコンテンツ時間のうち、20% は検索によるものであり、推奨システムによるものです。 これにより、顧客エクスペリエンスとエンゲージメントが向上し、解約率が減少します。

AI のハイパーパーソナライゼーションに関する懸念と倫理的影響

ハイパーパーソナライゼーションの利点は非常に大きいですが、重大な懸念もあります。 倫理的な意味合い 検討する：

プライバシーの問題

ユーザーは、たとえ追跡がユーザーエクスペリエンスを向上させることを目的としていたとしても、自分のすべてのクリック、購入、またはインタラクションが追跡され、分析されることに不快感を感じるかもしれません。 2021年XNUMX月、Netflixは次の罰金を課せられた。 $190,000 韓国の個人情報保護委員会 (PIPC) によって課せられています。 報道によると、Netflix はユーザーからの個人情報の違法な収集に関与し、個人情報保護法 (PIPA) に違反しました。

消費者の操作

ハイパーパーソナライゼーションは、消費者の操作の増加につながる可能性があります。 個人の好みや行動を知ることで、企業は意思決定に大きな影響を与えることができ、自律性や同意に関する倫理的な問題が生じます。 企業は、あなたがどこにいるか、何を購入したか、そしてあなたの好き嫌いを知ると、次の間で綱渡りをすることになります。 クールで不気味な – に入る可能性が高い 不気味な領域.

結論として、AI と ML を活用したハイパーパーソナライゼーションは、すでにさまざまな業界に大きな進歩をもたらしています。 しかし、その可能性はまだ完全に実現されていません。 たとえば、ハイパーパーソナライゼーションは次のように変換できます。 個別化医療、個々の患者の遺伝子構造とライフスタイルに合わせた治療と予防戦略を備えています。 ただし、これらの機会には、倫理的に重大な影響があり、対処しなければならない課題もあります。

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