რა არის AI ჰიპერპერსონალიზაცია? უპირატესობები, შემთხვევის შესწავლა და ეთიკური შეშფოთება

ათწლეულების განმავლობაში, მარკეტოლოგები იკვლევდნენ საუკეთესო სტრატეგიებს ეფექტური მარკეტინგული კამპანიების შესაქმნელად, რათა თვალყური ადევნონ მუდმივად განვითარებად მომხმარებელთა პრეფერენციებს. ხელოვნური ინტელექტის ჰიპერპერსონალიზაცია მარკეტინგის არსენალში ბოლოდროინდელი დამატებაა.

ტრადიციული მარკეტინგული სტრატეგიები ეყრდნობა მომხმარებელთა ფართო სეგმენტაციას, რაც მომგებიანია უფრო დიდი ჯგუფებისთვის. მაგრამ ეს მიდგომა არაოპტიმალურია ინდივიდუალური საჭიროებების გასაგებად.

მარკეტერებმა ასევე წარმატებით ჩაატარეს პერსონალიზაციის ტექნიკის ექსპერიმენტები, რომლებიც დაფუძნებულია მომხმარებლის ისტორიულ მონაცემებზე. შეფასებით ვარაუდობენ, რომ მომხმარებელთა გამოცდილების პერსონალიზაციისა და ოპტიმიზაციის პროგრამული უზრუნველყოფის შედეგად მიღებული მსოფლიო შემოსავალი იქნება 11.6 მილიარდ დოლარს აღემატება მიერ 2026.

მაგრამ ეს არ არის საკმარისი.

თანამედროვე მომხმარებელთა საჭიროებები მუდმივად ვითარდება. ისინი ელიან, რომ ბრენდები გაიაზრონ მათი სურვილები და საჭიროებები - წინასწარ განსაზღვრონ და გადააჭარბონ მათ. აქედან გამომდინარე, საჭიროა უფრო ზუსტი მიდგომა, რომელიც მორგებულია ინდივიდუალურ საჭიროებებზე.

დღეს, მარკეტოლოგებს შეუძლიათ გამოიყენონ AI და ML-ზე დაფუძნებული მონაცემების ტექნიკები, რათა თავიანთი მარკეტინგული სტრატეგიები გადაიტანონ შემდეგ დონეზე - ჰიპერპერსონალიზაციის გზით. დეტალურად ვიმსჯელოთ.

რა არის AI ჰიპერპერსონალიზაცია?

ხელოვნური ინტელექტის ჰიპერპერსონალიზაცია ან ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე შექმნილი ჰიპერპერსონალიზაცია არის პერსონალიზებული მარკეტინგული სტრატეგიის მოწინავე ფორმა, რომელიც იყენებს რეალურ დროში მონაცემებს და ინდივიდუალურ მოგზაურობის რუქებს AI-სთან ერთად, დიდი მონაცემების ანალიტიკასთან და ავტომატიზაციასთან ერთად, რათა მიაწოდოს მაღალი კონტექსტური და მორგებული კონტენტი, პროდუქტები ან სერვისები მარჯვნივ. მომხმარებლები საჭირო დროს სწორი არხებით.

კლიენტების რეალურ დროში მონაცემები განუყოფელია ჰიპერპერსონალიზაციაში, რადგან AI იყენებს ამ ინფორმაციას ქცევების შესასწავლად, მომხმარებლის ქმედებების პროგნოზირებისთვის და მათი საჭიროებებისა და პრეფერენციების დასაკმაყოფილებლად. ეს ასევე არის კრიტიკული განმასხვავებელი ფაქტორი ჰიპერპერსონალიზაციასა და პერსონალიზაციას შორის - გამოყენებული მონაცემების სიღრმე და დრო.

მიუხედავად იმისა, რომ პერსონალიზაცია იყენებს ისტორიულ მონაცემებს, როგორიცაა მომხმარებელთა შესყიდვების ისტორია, ჰიპერპერსონალიზაცია იყენებს რეალურ დროში მოპოვებულ მონაცემებს მომხმარებლის მოგზაურობის განმავლობაში, რათა გაიგოს მათი ქცევა და საჭიროებები. მაგალითად, მომხმარებელთა მოგზაურობა ჰიპერპერსონალიზაციით მიზნად ისახავს თითოეულ მომხმარებელს მორგებული რეკლამით, უნიკალური სადესანტო გვერდებით, მორგებული პროდუქტის რეკომენდაციებით და დინამიური ფასებით ან აქციებით მათი გეოგრაფიული მონაცემების, წარსული ვიზიტების, დათვალიერების ჩვევებისა და შესყიდვების ისტორიის საფუძველზე.

ხელოვნური ხელოვნური ინტელექტის ჰიპერპერსონალიზაციის მექანიკა

ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით ჰიპერპერსონალიზაცია იწყება მონაცემთა შეგროვებიდან და მთავრდება მომხმარებლის მორგებული გამოცდილებით. მოდით მივიღოთ შესაბამისი ნაბიჯების მოკლე მიმოხილვა.

1. მონაცემთა შეგროვება

არ არსებობს AI მონაცემების გარეშე. ამ ეტაპზე, მომხმარებლის მონაცემები გროვდება სხვადასხვა წყაროდან, როგორიცაა:

• შაბლონების დათვალიერება
• Ტრანზაქციების ისტორია
• სასურველი მოწყობილობა
• სოციალური მედიის საქმიანობა
• გეოგრაფიული მონაცემები
• დემოგრაფია
• მსგავსი პრეფერენციების მქონე მომხმარებლები
• არსებული მომხმარებელთა მონაცემთა ბაზები
• IoT მოწყობილობები და სხვა

2. Მონაცემთა ანალიზი

AI და ML ალგორითმები აანალიზებენ შეგროვებულ მონაცემებს შაბლონებისა და ტენდენციების დასადგენად. პრობლემის მიხედვით, მომხმარებელთა მონაცემების ანალიზი შეიძლება იყოს:

• აღწერითი (რა ხდება?)
• დიაგნოსტიკური (რატომ მოხდა ეს?)
• პროგნოზირებადი (რა შეიძლება მოხდეს მომავალში?)
• ინსტრუქციული (რა უნდა გავაკეთოთ ამის შესახებ?)

ეს ნაბიჯი მნიშვნელოვანია, რადგან ის ამოიღებს ქმედით ინფორმაციას ნედლეული მონაცემებიდან და ეხმარება თითოეულ მომხმარებელს გაიგოს.

3. პროგნოზი და რეკომენდაცია

მონაცემთა ანალიზის საფუძველზე, AI & ML მოდელებს შეუძლიათ წინასწარ განსაზღვრონ მომხმარებლის ქცევა. ეს შეიძლება მოიცავდეს მომხმარებელთა ინტერესების ან პოტენციური წინააღმდეგობების გათვალისწინებას, რაც საშუალებას მისცემს ბიზნესს, პროაქტიულად მოემსახურონ მომხმარებლის სპეციფიკურ პრეფერენციებს და მიაწოდონ რეალურ დროში პერსონალიზებული კონტენტი, შეთავაზებები და გამოცდილება. მაგალითად, Starbucks ქმნის ჰიპერპერსონალიზებული ელ.ფოსტის 400,000 ვარიანტს ყოველ კვირას მისი რეალურ დროში პერსონალიზაციის ძრავის მეშვეობით, რომელიც მიზნად ისახავს ინდივიდუალური მომხმარებლის პრეფერენციებს.

ხელოვნური ინტელექტის მქონე ჰიპერპერსონალიზაციის უპირატესობები

გაუმჯობესებული მომხმარებელთა გამოცდილება (CX) და მომხმარებელთა ჩართულობა (CE)

როდესაც მომხმარებლები ხედავენ მათ საჭიროებებზე მორგებულ შინაარსს/პროდუქტს/მომსახურებას, ეს ქმნის ინტიმურ გამოცდილებას და ზრდის მომხმარებლის კმაყოფილებას. Მიხედვით მაკკინსის კვლევა, მომხმარებელთა 71% მოელის პერსონალიზებულ გამოცდილებას და 76% იმედგაცრუებულად გრძნობს თავს, როცა ამას ვერ ხვდება.

ამრიგად, ჰიპერპერსონალიზაცია გამორიცხავს ზოგად გამოცდილებას და ცვლის მათ ურთიერთქმედებებით, რომლებიც პერსონალიზებულ და უნიკალურ გრძნობას განიცდის თითოეული მომხმარებლისთვის, რაც იწვევს ჩართულობის გაზრდას. ჩართულობის გაზრდილი დონე ზრდის კონვერტაციის ალბათობას და ჰპირდება მომხმარებლის გრძელვადიან ლოიალობას.

გაზრდილი გაყიდვები და შემოსავალი

უფრო რელევანტური სავაჭრო ან კონტენტის გამოცდილება ნიშნავს, რომ კლიენტები უფრო მეტად იპოვიან პროდუქტს ან კონტენტს, რომელიც უყვართ და ყიდულობენ, რაც პირდაპირ ზრდის გაყიდვებსა და შემოსავალს. უზარმაზარი 97% მარკეტოლოგები აცხადებენ, რომ პერსონალიზაციის ძალისხმევა დადებითად მოქმედებს ბიზნესის შედეგებზე. და კარგად შესრულებულ პერსონალიზაციის სტრატეგიას შეუძლია 5-8x ROI მარკეტინგულ ხარჯებზე. აქედან გამომდინარე, მომხმარებელთა მოგზაურობა უფრო ინტიმური გახდის, ჰიპერპერსონალიზაცია აუმჯობესებს კონვერტაციის მაჩვენებელს და ზრდის შეკვეთის საშუალო ღირებულებას.

AI-ის გამოყენებით ჰიპერპერსონალიზაციის გამოჩენილი შემთხვევის შესწავლა

შემთხვევის შესწავლა 1: ელექტრონული კომერციის ინდუსტრია (ამაზონი)

Amazon არის ჰიპერპერსონალიზაციის მთავარი მაგალითი ელექტრონული კომერციის ინდუსტრიაში. 2022 წელს Amazon-ის გაყიდვები 469.8 მილიარდ დოლარს მიაღწია, 22%-იანი ზრდა 2021 წლიდან. კომპანია იყენებს დახვეწილ AI-ზე დაფუძნებული სარეკომენდაციო ძრავა რომელიც აანალიზებს ინდივიდუალური მომხმარებლის მონაცემებს, მათ შორის;

• წარსული შესყიდვები
• მომხმარებელთა დემოგრაფია
• საძიებო მოთხოვნა
• ნივთები კალათაში
• ნივთები, რომლებიც შემოწმებული იყო, მაგრამ არ დააწკაპუნეთ
• დახარჯვის საშუალო თანხა

Amazon აანალიზებს ამ მონაცემებს, რათა შექმნას პროდუქტის პერსონალიზებული რეკომენდაციები და გაუგზავნოს უაღრესად კონტექსტუალირებული ელ.წერილი თითოეულ მყიდველს. შედეგად, მათი სარეკომენდაციო ძრავა ქმნის ჯანსაღს 35% კონვერტაციის კურსი პერსონალიზაციაზე დაფუძნებული.

შემთხვევა 2: გასართობი ინდუსტრია (Netflix)

Netflix-მა რევოლუცია მოახდინა გასართობ ინდუსტრიაში მისი ჰიპერპერსონალიზაციის გამოყენებით. Netflix-ის პროდუქტის ინოვაციების ყოფილმა ვიცე-პრემიერმა განაცხადა ინტერვიუში, რომელიც:

„თუკი ამ პატარა კუნძულზე ერთი წევრი გამოხატავს ინტერესს ანიმეების მიმართ, მაშინ ჩვენ შევძლებთ ამ ადამიანის რუკას გლობალურ ანიმე საზოგადოებას. ჩვენ ვიცით, რომელია საუკეთესო ფილმები და სატელევიზიო შოუები ამ თემის ხალხისთვის მსოფლიოში“.

გავრცელებული ინფორმაციით, პერსონალიზებული რეკომენდაციები ინახავს Netflix-ს მეტია, ვიდრე $ 1 მილიარდი ყოველ წელს. კომპანია იყენებს AI-ს, რათა გააანალიზოს მომხმარებელთა მონაცემების ფართო სპექტრი, მათ შორის:

• ნახვის ისტორია
• რეიტინგი, რომელიც მოცემულია სხვადასხვა შოუს ან ფილმს
• დღის დრო, როდესაც მომხმარებელი უყურებს გარკვეულ კონტენტს

უაღრესად კონტექსტუალიზებული მონაცემების დიდი რაოდენობით ანალიზით, Netflix გთავაზობთ ჰიპერპერსონალიზებულ კონტენტს მომხმარებლის უპირატესობის მიხედვით. Როგორც შედეგი, 80% Netflix-ზე ნანახი კონტენტის საათებიდან მოდის რეკომენდაციების სისტემა, ხოლო 20% მოდის ძიებებზე. ეს აძლიერებს მომხმარებელთა გამოცდილებას და ჩართულობას და ამცირებს ჩაქრობის სიჩქარეს.

AI ჰიპერპერსონალიზაციის შეშფოთება და ეთიკური შედეგები

მიუხედავად იმისა, რომ ჰიპერპერსონალიზაციის სარგებელი უზარმაზარია, ასევე არსებობს გადამწყვეტი შეშფოთება და ეთიკური შედეგები გათვალისწინება:

Კონფიდენციალურობის საკითხები

მომხმარებლებს შეიძლება უხერხულად იგრძნონ მათი ყოველი დაწკაპუნება, შესყიდვა ან ურთიერთქმედება თვალის დევნება და ანალიზი, მაშინაც კი, თუ თვალთვალის მიზანია მომხმარებლის გამოცდილების გაუმჯობესება. 2021 წლის სექტემბერში Netflix-ს ჯარიმა დაემუქრა $190,000 დაწესებულია სამხრეთ კორეის პერსონალური ინფორმაციის დაცვის კომისიის (PIPC) მიერ. გავრცელებული ინფორმაციით, Netflix-მა დაარღვია პერსონალური ინფორმაციის დაცვის აქტი (PIPA) მომხმარებლებისგან პირადი ინფორმაციის უკანონო შეგროვებით.

მომხმარებელთა მანიპულირება

ჰიპერპერსონალიზაციამ შეიძლება გამოიწვიოს მომხმარებელთა მანიპულირების გაზრდა. ინდივიდუალური პრეფერენციებისა და ქცევების ცოდნით, კომპანიებს შეუძლიათ გადაწყვეტილების მიღებაზე მაღალი ზეგავლენა მოახდინოს, რაც აყენებს ეთიკურ კითხვებს ავტონომიისა და თანხმობის შესახებ. როდესაც კომპანიებმა იციან, სად ხართ, რა იყიდეთ და რა მოგწონთ და არ მოგწონთ, ისინი მიდიან თოკზე. მაგარი და საშინელი -ში შესვლის დიდი შანსით საშინელი სამეფო.

დასკვნის სახით, ჰიპერპერსონალიზაციამ, რომელიც აღჭურვილია ხელოვნური ინტელექტისა და ML-ით, უკვე მოუტანა მნიშვნელოვანი წინსვლა სხვადასხვა ინდუსტრიებში. თუმცა, მისი პოტენციალი ჯერ კიდევ ბოლომდე არ არის რეალიზებული. მაგალითად, ჰიპერპერსონალიზაცია შეიძლება ითარგმნოს პერსონალურად მედიცინისმკურნალობით და პრევენციული სტრატეგიებით, რომლებიც მორგებულია ინდივიდუალური პაციენტის გენეტიკურ სტრუქტურასა და ცხოვრების წესზე. თუმცა, ამ შესაძლებლობებს ასევე აქვს მნიშვნელოვანი ეთიკური შედეგები და გამოწვევები, რომლებიც უნდა გადაიჭრას.

AI-სთან დაკავშირებული მეტი შინაარსისთვის ეწვიეთ გაერთიანდეს.აი.