인공 지능
AI 초개인화란? 장점, 사례 연구 및 윤리적 문제
수십 년 동안 마케터들은 끊임없이 진화하는 소비자 선호도를 따라잡기 위해 효과적인 마케팅 캠페인을 만들기 위한 최고의 전략을 연구해 왔습니다. AI 초개인화는 마케터의 무기고에 최근 추가된 것입니다.
전통적인 마케팅 전략은 더 큰 그룹에 도달하는 데 유익한 광범위한 소비자 세분화에 의존합니다. 그러나 이 접근 방식은 개인의 필요를 이해하는 데 차선책입니다.
마케팅 담당자는 과거 소비자 데이터를 기반으로 개인화 기술을 성공적으로 실험했습니다. 추정에 따르면 고객 경험 개인화 및 최적화 소프트웨어로 인해 발생하는 전 세계 수익은 11.6 억 달러를 초과하다 2026에 의해.
그러나 이것은 충분하지 않습니다.
현대 소비자의 요구는 끊임없이 진화하고 있습니다. 그들은 브랜드가 자신의 필요와 필요를 이해하고 이를 예상하고 능가하기를 기대합니다. 따라서 개인의 요구에 맞는 보다 정확한 접근이 필요합니다.
오늘날 마케터는 AI 및 ML 기반 데이터 기반 기술을 사용하여 초개인화를 통해 마케팅 전략을 한 단계 끌어올릴 수 있습니다. 자세히 논의합시다.
AI 초개인화란?
AI 초개인화 또는 AI 기반 초개인화는 AI, 빅 데이터 분석 및 자동화와 함께 실시간 데이터 및 개별 여정 지도를 사용하여 고도로 상황에 맞는 맞춤형 콘텐츠, 제품 또는 서비스를 올바른 사람에게 제공하는 고급 형태의 개인화된 마케팅 전략입니다. 적절한 채널을 통해 적시에 사용자.
실시간 고객 데이터는 AI가 이 정보를 사용하여 행동을 학습하고 사용자 행동을 예측하며 그들의 요구와 선호도를 충족시키기 때문에 초개인화에 필수적입니다. 이것은 또한 초개인화와 개인화 사이의 중요한 차별화 요소, 즉 사용되는 데이터의 깊이와 타이밍입니다.
개인화는 고객의 구매 내역과 같은 과거 데이터를 사용하는 반면, 초개인화는 고객 여정 전체에서 추출된 실시간 데이터를 사용하여 고객의 행동과 요구 사항을 학습합니다. 예를 들어, 초개인화로 구동되는 고객 여정은 맞춤형 광고, 고유한 랜딩 페이지, 맞춤형 제품 추천, 지리적 데이터, 과거 방문, 탐색 습관 및 구매 내역을 기반으로 하는 동적 가격 또는 판촉을 통해 각 고객을 대상으로 합니다.
AI 초개인화의 역학
AI를 사용한 초개인화는 데이터 수집에서 시작하여 고도로 맞춤화된 사용자 경험으로 끝납니다. 관련 단계에 대한 간략한 개요를 살펴보겠습니다.
1. 데이터 수집
데이터 없는 AI는 없습니다. 이 단계에서는 다음과 같은 다양한 소스에서 고객 데이터를 수집합니다.
- 브라우징 패턴
- 거래 내역
- 선호하는 장치
- 소셜 미디어 활동
- 지리 데이터
- 인구 통계
- 취향이 비슷한 고객
- 기존 고객 데이터베이스
- IoT 기기 등
2. 데이터 분석
AI 및 ML 알고리즘은 수집된 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 식별합니다. 문제에 따라 고객 데이터 분석은 다음과 같을 수 있습니다.
- 설명(무슨 일이야?)
- 진단(왜 발생했습니까?)
- 예측(미래에 무슨 일이 일어날 수 있습니까?)
- 규범적(무엇을 해야 합니까?)
이 단계는 원시 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하고 각 고객을 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다.
3. 예측 및 추천
데이터 분석을 기반으로 AI 및 ML 모델은 고객의 행동을 예측할 수 있습니다. 여기에는 고객의 관심이나 잠재적인 반대를 예상하여 기업이 고객의 특정 선호도에 능동적으로 서비스하고 실시간으로 개인화된 콘텐츠, 제안 및 경험을 제공할 수 있도록 하는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 스타벅스 초개인화된 이메일 변종 400,000개 생성 실시간 개인화 엔진을 통해 매주 개별 고객 선호도를 타겟팅합니다.
AI 기반 초개인화의 장점
향상된 고객 경험(CX) 및 고객 참여(CE)
고객은 자신의 니즈에 맞는 콘텐츠/제품/서비스를 볼 때 친밀한 경험을 만들고 고객 만족도를 높입니다. 에 따르면 맥킨지 리서치, 71%의 고객은 개인화된 경험을 기대하고 76%는 그것을 얻지 못할 때 실망합니다.
따라서 초개인화는 일반적인 경험을 제거하고 각 고객에게 개인화되고 고유한 느낌을 주는 상호 작용으로 대체하여 참여를 증가시킵니다. 높아진 참여 수준은 전환 가능성을 높이고 장기적인 고객 충성도를 약속합니다.
판매 및 수익 증가
관련성이 높은 쇼핑 또는 콘텐츠 경험은 고객이 좋아하고 구매할 제품이나 콘텐츠를 찾을 가능성이 높아져 매출과 수익이 직접적으로 증가한다는 것을 의미합니다. 무려 97% 의 마케팅 담당자는 개인화 노력이 비즈니스 결과에 긍정적인 영향을 미친다고 보고합니다. 잘 실행된 개인화 전략은 다음을 제공할 수 있습니다. ROI 5-8배 마케팅 비용에. 따라서 초개인화는 고객 여정을 보다 친밀하게 만들어 전환율을 높이고 평균 주문 가치를 높입니다.
AI를 사용한 초개인화의 주요 사례 연구
사례 연구 1: 전자상거래 산업(Amazon)
Amazon은 전자 상거래 산업에서 초개인화의 대표적인 예입니다. 2022년 아마존의 매출 469.8 억 달러에 도달, 22년 대비 2021% 증가. 회사는 정교한 AI 기반 추천 엔진 다음을 포함하여 개별 고객 데이터를 분석합니다.
- 과거 구매
- 고객 인구 통계
- 검색 쿼리
- 장바구니에 담긴 상품
- 체크아웃되었지만 클릭되지 않은 항목
- 평균 지출액
Amazon은 이 데이터를 분석하여 개인화된 제품 추천을 생성하고 각 쇼핑객에게 매우 상황에 맞는 이메일을 보냅니다. 결과적으로 그들의 추천 엔진은 건강한 35% 전환율 개인화를 기반으로 합니다.
사례 연구 2: 엔터테인먼트 산업(Netflix)
Netflix는 초개인화를 통해 엔터테인먼트 산업에 혁명을 일으켰습니다. Netflix의 전 제품 혁신 부사장은 정해진 인터뷰에서:
“이 작은 섬의 한 회원이 애니메이션에 대한 관심을 표현하면 우리는 그 사람을 글로벌 애니메이션 커뮤니티에 매핑할 수 있습니다. 우리는 해당 커뮤니티의 전 세계 사람들에게 최고의 영화와 TV 프로그램이 무엇인지 알고 있습니다.”
보도에 따르면 개인화 된 추천은 Netflix를 저장합니다. 십억 달러 이상 매년. 이 회사는 AI를 사용하여 다음과 같은 다양한 고객 데이터 포인트를 분석합니다.
- 시청 기록
- 다른 프로그램이나 영화에 부여된 등급
- 사용자가 특정 콘텐츠를 시청하는 시간
넷플릭스는 고도로 맥락화된 방대한 양의 데이터를 분석하여 사용자의 선호도에 따라 초개인화된 콘텐츠를 제안합니다. 결과적으로, 80% Netflix에서 시청하는 콘텐츠 시간의 20%는 검색에서 발생하는 반면 추천 시스템에서 발생합니다. 이를 통해 고객 경험과 참여가 향상되고 이탈률이 감소합니다.
AI 초개인화의 우려와 윤리적 함의
초개인화의 이점은 엄청나지만 중요한 우려 사항과 윤리적 의미 고려하다:
개인 정보 보호 문제
추적이 사용자 경험을 개선하기 위한 것일지라도 사용자는 자신의 모든 클릭, 구매 또는 상호 작용이 추적되고 분석되는 것을 불편해할 수 있습니다. 2021년 XNUMX월 Netflix는 다음과 같은 벌금에 직면했습니다. $190,000 개인정보보호위원회(PIPC)에서 부과한 넷플릭스가 이용자의 개인정보를 불법적으로 수집해 개인정보보호법(PIPA)을 위반한 것으로 알려졌다.
소비자 조작
초개인화는 소비자 조작을 증가시킬 수 있습니다. 개인의 선호도와 행동에 대한 지식을 바탕으로 기업은 자율성과 동의에 대한 윤리적 질문을 제기하면서 의사 결정에 높은 수준의 영향을 미칠 수 있습니다. 기업이 귀하의 현재 위치, 구매한 제품, 좋아하는 것과 싫어하는 것을 알면 시원하고 소름 끼치는 – 진입 가능성이 높음 소름 끼치는 영역.
결론적으로 AI와 ML을 기반으로 하는 초개인화는 이미 다양한 산업에 상당한 발전을 가져왔습니다. 그러나 그 잠재력은 아직 완전히 실현되지 않았습니다. 예를 들어, 초개인화는 다음과 같이 번역될 수 있습니다. 맞춤형 약, 개별 환자의 유전적 구성과 라이프스타일에 맞춘 치료 및 예방 전략을 사용합니다. 그러나 이러한 기회에는 중요한 윤리적 의미와 해결해야 할 과제도 있습니다.
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