AI Hyperpersonalization ແມ່ນຫຍັງ? ຂໍ້ໄດ້ປຽບ, ການສຶກສາກໍລະນີ, & ຄວາມກັງວົນດ້ານຈັນຍາບັນ

ສໍາລັບທົດສະວັດ, ນັກກາລະຕະຫຼາດໄດ້ຄົ້ນຄວ້າຍຸດທະສາດທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອສ້າງແຄມເປນກາລະຕະຫຼາດທີ່ມີປະສິດທິພາບເພື່ອຮັກສາຄວາມມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. AI hyperpersonalization ແມ່ນການເພີ່ມເຕີມທີ່ຜ່ານມາກັບສານຫນູຂອງນັກກາລະຕະຫຼາດ.

ຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ການແບ່ງສ່ວນຜູ້ບໍລິໂພກຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ມີປະໂຫຍດສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງກຸ່ມໃຫຍ່. ແຕ່ວິທີການນີ້ແມ່ນຍ່ອຍທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການຂອງບຸກຄົນ.

ນັກກາລະຕະຫຼາດຍັງໄດ້ທົດລອງສົບຜົນສໍາເລັດກັບເຕັກນິກການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຜູ້ບໍລິໂພກປະຫວັດສາດ. ການຄາດຄະເນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າລາຍໄດ້ທົ່ວໂລກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍປະສົບການຂອງລູກຄ້າສ່ວນບຸກຄົນແລະຊອບແວການເພີ່ມປະສິດທິພາບຈະ ເກີນ 11.6 ຕື້ໂດລາ ໂດຍ 2026.

ແຕ່ນີ້ບໍ່ພຽງພໍ.

ຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ທັນສະໄຫມກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ພວກເຂົາຄາດຫວັງວ່າຍີ່ຫໍ້ຈະເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ - ຄາດຫວັງແລະເກີນພວກເຂົາ. ດັ່ງນັ້ນ, ຕ້ອງມີວິທີການທີ່ຊັດເຈນກວ່າທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງບຸກຄົນ.

ໃນມື້ນີ້, ນັກກາລະຕະຫຼາດສາມາດນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຂັບເຄື່ອນຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ AI ແລະ ML ເພື່ອເອົາຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາໄປສູ່ລະດັບຕໍ່ໄປ - ໂດຍຜ່ານ hyperpersonalization. ຂໍໃຫ້ປຶກສາຫາລືຢ່າງລະອຽດ.

AI Hyperpersonalization ແມ່ນຫຍັງ?

AI hyperpersonalization ຫຼື AI-powered hyperpersonalization ແມ່ນຮູບແບບຂັ້ນສູງຂອງຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດສ່ວນບຸກຄົນທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງແລະແຜນທີ່ການເດີນທາງຂອງບຸກຄົນພ້ອມກັບ AI, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ແລະອັດຕະໂນມັດເພື່ອສົ່ງເນື້ອຫາ, ຜະລິດຕະພັນ, ຫຼືການບໍລິການທີ່ເຫມາະສົມກັບບໍລິບົດສູງແລະເຫມາະສົມ. ຜູ້ໃຊ້ໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມໂດຍຜ່ານຊ່ອງທາງທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ຂໍ້ມູນລູກຄ້າໃນເວລາຈິງແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໃນການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນຍ້ອນວ່າ AI ໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ພຶດຕິກໍາ, ຄາດຄະເນການກະທໍາຂອງຜູ້ໃຊ້, ແລະຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມມັກຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນີ້ຍັງເປັນຕົວແຍກທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງ hyperpersonalization ແລະການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ - ຄວາມເລິກແລະເວລາຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້.

ໃນຂະນະທີ່ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເຊັ່ນ: ປະຫວັດການຊື້ຂອງລູກຄ້າ, hyperpersonalization ໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ສະກັດອອກມາຕະຫຼອດການເດີນທາງຂອງລູກຄ້າເພື່ອຮຽນຮູ້ພຶດຕິກໍາແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການເດີນທາງຂອງລູກຄ້າທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ hyperpersonalization ຈະເປົ້າຫມາຍລູກຄ້າແຕ່ລະຄົນດ້ວຍການໂຄສະນາທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ຫນ້າດິນທີ່ເປັນເອກະລັກ, ການແນະນໍາຜະລິດຕະພັນທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວຫຼືການໂຄສະນາໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທາງພູມສາດຂອງພວກເຂົາ, ການຢ້ຽມຢາມທີ່ຜ່ານມາ, ນິໄສການຊອກຫາ, ແລະປະຫວັດການຊື້.

ກົນໄກຂອງ AI Hyperpersonalization

Hyperpersonalization ໂດຍໃຊ້ AI ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການລວບລວມຂໍ້ມູນແລະສິ້ນສຸດໃນປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ປັບແຕ່ງສູງ. ຂໍໃຫ້ໄດ້ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

1. ການເກັບ ກຳ ຂໍ້ມູນ

ບໍ່ມີ AI ທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນ. ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ຂໍ້ມູນລູກຄ້າໄດ້ຖືກເກັບກໍາຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ:

• ຮູບແບບການທ່ອງເວັບ
• ປະຫວັດການເຮັດທຸລະ ກຳ
• ອຸປະກອນທີ່ຕ້ອງການ
• ກິດຈະກໍາສື່ມວນຊົນສັງຄົມ
• ຂໍ້ມູນພູມສາດ
• ພົນລະເມືອງ
• ລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມມັກຄ້າຍຄືກັນ
• ຖານຂໍ້ມູນລູກຄ້າທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ
• ອຸປະກອນ IoT ແລະອື່ນໆ

2 ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ

AI ແລະ ML algorithms ວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາເພື່ອກໍານົດຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມ. ອີງຕາມບັນຫາ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນລູກຄ້າສາມາດເປັນ:

• ອະທິບາຍ (ມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນ?)
• ການວິນິດໄສ (ເປັນຫຍັງມັນເກີດຂຶ້ນ?)
• ການຄາດເດົາ (ສິ່ງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ?)
• ຕາມໃບສັ່ງແພດ (ພວກເຮົາຄວນເຮັດແນວໃດກ່ຽວກັບມັນ?)

ຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຍ້ອນວ່າມັນສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ຈາກຂໍ້ມູນດິບແລະຊ່ວຍເຂົ້າໃຈລູກຄ້າແຕ່ລະຄົນ.

3. ການຄາດເດົາ & ຄຳແນະນຳ

ອີງຕາມການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບ AI & ML ສາມາດຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າ. ອັນນີ້ອາດກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄາດການຜົນປະໂຫຍດຂອງລູກຄ້າ ຫຼືການຄັດຄ້ານທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດຮັບໃຊ້ຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງລູກຄ້າໄດ້ຢ່າງຕັ້ງໜ້າ ແລະສະໜອງເນື້ອຫາ, ຂໍ້ສະເໜີ ແລະປະສົບການທີ່ເປັນແບບສ່ວນຕົວໃນເວລາຈິງ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, Starbucks ສ້າງ 400,000 variants ຂອງ ອີ ເມລ hyperpersonalized ແຕ່ລະອາທິດຜ່ານເຄື່ອງຈັກການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວຕາມເວລາຕົວຈິງ, ແນໃສ່ຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າແຕ່ລະຄົນ.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ AI-powered Hyperpersonalization

ປະສົບການລູກຄ້າທີ່ດີຂຶ້ນ (CX) ແລະການພົວພັນກັບລູກຄ້າ (CE)

ເມື່ອລູກຄ້າເຫັນເນື້ອຫາ / ຜະລິດຕະພັນ / ການບໍລິການທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ, ມັນສ້າງປະສົບການທີ່ໃກ້ຊິດແລະເພີ່ມຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ. ອີງ​ຕາມ ການຄົ້ນຄວ້າ McKinsey, 71% ຂອງລູກຄ້າຄາດຫວັງວ່າປະສົບການສ່ວນບຸກຄົນ, ແລະ 76% ຮູ້ສຶກຜິດຫວັງເມື່ອພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຮັບມັນ.

ດັ່ງນັ້ນ, Hyperpersonalization, ລົບລ້າງປະສົບການທົ່ວໄປແລະທົດແທນພວກເຂົາດ້ວຍການໂຕ້ຕອບທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກສ່ວນບຸກຄົນແລະເປັນເອກະລັກສໍາລັບລູກຄ້າແຕ່ລະຄົນທີ່ນໍາໄປສູ່ການມີສ່ວນພົວພັນເພີ່ມຂຶ້ນ. ລະດັບການມີສ່ວນພົວພັນທີ່ສູງຂຶ້ນຈະເພີ່ມຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສແລະສັນຍາຄວາມສັດຊື່ຂອງລູກຄ້າໃນໄລຍະຍາວ.

ເພີ່ມຍອດຂາຍ ແລະລາຍຮັບ

ປະສົບການການຊື້ເຄື່ອງ ຫຼືເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໝາຍຄວາມວ່າລູກຄ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຊອກຫາຜະລິດຕະພັນ ຫຼືເນື້ອຫາທີ່ເຂົາເຈົ້າຮັກ ແລະຊື້ຫຼາຍກວ່າ, ສົ່ງເສີມການຂາຍ ແລະລາຍໄດ້ໂດຍກົງ. ເປັນຕາຢ້ານ 97% ຂອງນັກກາລະຕະຫຼາດລາຍງານວ່າຄວາມພະຍາຍາມສ່ວນບຸກຄົນມີຜົນກະທົບທາງບວກຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດ. ແລະຍຸດທະສາດການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນທີ່ປະຕິບັດໄດ້ດີສາມາດຈັດສົ່ງໄດ້ 5-8x ROI ການໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕະຫຼາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ໂດຍການເຮັດໃຫ້ການເດີນທາງຂອງລູກຄ້າມີຄວາມໃກ້ຊິດຫຼາຍ, hyperpersonalization ປັບປຸງອັດຕາການປ່ຽນແປງແລະເພີ່ມມູນຄ່າຄໍາສັ່ງສະເລ່ຍ.

ການສຶກສາກໍລະນີທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງ Hyperpersonalization ໂດຍໃຊ້ AI

ກໍລະນີສຶກສາ 1: ອຸດສາຫະກໍາອີຄອມເມີຊ (Amazon)

Amazon ເປັນຕົວຢ່າງຫຼັກຂອງ hyperpersonalization ໃນອຸດສາຫະກໍາອີຄອມເມີຊ. ໃນປີ 2022, ການຂາຍ Amazon ບັນລຸ 469.8 ຕື້ໂດລາ, ເພີ່ມຂຶ້ນ 22% ຈາກປີ 2021. ບໍລິສັດໃຊ້ຄວາມຊັບຊ້ອນ ເຄື່ອງຈັກແນະນໍາທີ່ອີງໃສ່ AI ທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນລູກຄ້າສ່ວນບຸກຄົນ, ລວມທັງ;

• ການຊື້ທີ່ຜ່ານມາ
• ປະຊາກອນຂອງລູກຄ້າ
• Search query
• ລາຍການໃນກະຕ່າຊື້ເຄື່ອງ
• ລາຍການທີ່ເຊັກເອົາແຕ່ບໍ່ໄດ້ຄລິກ
• ຈໍາ​ນວນ​ການ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ສະ​ເລ່ຍ​

Amazon ວິເຄາະຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອສ້າງການແນະນໍາຜະລິດຕະພັນສ່ວນບຸກຄົນແລະສົ່ງອີເມວທີ່ມີສະພາບການສູງໄປຫາຜູ້ຊື້ແຕ່ລະຄົນ. ດັ່ງນັ້ນ, ເຄື່ອງຈັກແນະນໍາຂອງພວກເຂົາສ້າງສຸຂະພາບດີ 35% ອັດຕາການປ່ຽນແປງ ອີງໃສ່ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ.

ກໍລະນີສຶກສາ 2: ອຸດສາຫະກໍາການບັນເທີງ (Netflix)

Netflix ໄດ້ປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາການບັນເທີງໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ hyperpersonalization ຂອງຕົນ. ອະດີດ VP ຂອງນະວັດຕະກໍາຜະລິດຕະພັນຢູ່ Netflix ມີ ໄດ້ລະບຸໄວ້ ໃນການສໍາພາດວ່າ:

"ຖ້າສະມາຊິກຄົນຫນຶ່ງໃນເກາະນ້ອຍໆນີ້ສະແດງຄວາມສົນໃຈຕໍ່ອານິເມ, ພວກເຮົາສາມາດສ້າງແຜນທີ່ຄົນນັ້ນໄປສູ່ຊຸມຊົນອານິເມທົ່ວໂລກ. ພວກເຮົາຮູ້ວ່າອັນໃດແມ່ນຮູບເງົາ ແລະລາຍການໂທລະພາບທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຄົນໃນໂລກໃນຊຸມຊົນນັ້ນ.”

ລາຍງານ, ຄໍາແນະນໍາສ່ວນບຸກຄົນຊ່ວຍປະຢັດ Netflix ຫຼາຍກ່ວາ $ 1 ຕື້ ທຸກໆ​ປີ. ບໍລິສັດໃຊ້ AI ເພື່ອວິເຄາະຈຸດຂໍ້ມູນລູກຄ້າຈໍານວນຫລາຍ, ລວມທັງ:

• ປະຫວັດການເບິ່ງ
• ການໃຫ້ຄະແນນໃຫ້ກັບລາຍການຕ່າງໆ ຫຼືຮູບເງົາຕ່າງໆ
• ເວລາຂອງມື້ທີ່ຜູ້ໃຊ້ເບິ່ງເນື້ອຫາບາງຢ່າງ

ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນບໍລິບົດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, Netflix ແນະນໍາເນື້ອຫາ hyperpersonalized ຕາມຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້. ດັ່ງນັ້ນ, 80% ຂອງຊົ່ວໂມງເນື້ອຫາທີ່ເບິ່ງຢູ່ໃນ Netflix ແມ່ນມາຈາກລະບົບການແນະນໍາ, ໃນຂະນະທີ່ 20% ແມ່ນມາຈາກການຊອກຫາ. ນີ້ເສີມຂະຫຍາຍປະສົບການຂອງລູກຄ້າແລະການມີສ່ວນພົວພັນແລະຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາການ churn.

ຄວາມກັງວົນ & ຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI Hyperpersonalization

ໃນຂະນະທີ່ຜົນປະໂຫຍດຂອງ hyperpersonalization ແມ່ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຍັງມີຄວາມກັງວົນທີ່ສໍາຄັນແລະ ຜົນສະທ້ອນດ້ານຈັນຍາບັນ ພິຈາລະນາ:

ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ

ຜູ້ໃຊ້ອາດຈະບໍ່ສະບາຍໃຈທີ່ທຸກໆການຄລິກ, ການຊື້, ຫຼືການໂຕ້ຕອບຂອງພວກເຂົາຈະຖືກຕິດຕາມແລະວິເຄາະ, ເຖິງແມ່ນວ່າການຕິດຕາມຈະປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້. ໃນເດືອນກັນຍາ 2021, Netflix ປະເຊີນກັບການປັບໃໝ $190,000 imposed ໂດຍຄະນະກໍາມະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (PIPC) ຂອງເກົາຫຼີໃຕ້. ລາຍງານ, Netflix ໄດ້ລະເມີດກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (PIPA) ຂອງຕົນໂດຍການມີສ່ວນຮ່ວມໃນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ຜິດກົດຫມາຍຈາກຜູ້ໃຊ້.

ການຈັດການຜູ້ບໍລິໂພກ

Hyperpersonalization ສາມາດນໍາໄປສູ່ການເພີ່ມການຫມູນໃຊ້ຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. ດ້ວຍຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບຄວາມມັກແລະພຶດຕິກໍາຂອງບຸກຄົນ, ບໍລິສັດສາມາດມີອິດທິພົນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈໃນລະດັບສູງ, ສ້າງຄໍາຖາມດ້ານຈັນຍາບັນກ່ຽວກັບການປົກຄອງຕົນເອງແລະການຍິນຍອມເຫັນດີ. ເມື່ອບໍລິສັດຮູ້ວ່າເຈົ້າຢູ່ໃສ, ສິ່ງທີ່ທ່ານຊື້, ແລະຄວາມມັກແລະບໍ່ມັກຂອງເຈົ້າ, ພວກເຂົາ ກຳ ລັງກ້າວໄປສູ່ຄວາມເຄັ່ງຕຶງລະຫວ່າງ ເຢັນ ແລະ creepy – ມີໂອກາດສູງທີ່ຈະເຂົ້າມາ ດິນແດນທີ່ໜ້າຢ້ານ.

ສະຫຼຸບແລ້ວ, hyperpersonalization, ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ແລະ ML, ໄດ້ນໍາເອົາຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນມາສູ່ອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທ່າແຮງຂອງມັນຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຮັບການປະຕິບັດຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ຕົວຢ່າງ, hyperpersonalization ສາມາດແປເປັນ ຢາສ່ວນບຸກຄົນ, ດ້ວຍການປິ່ນປົວແລະກົນລະຍຸດການປ້ອງກັນທີ່ສອດຄ່ອງກັບການແຕ່ງຫນ້າທາງພັນທຸກໍາຂອງຄົນເຈັບສ່ວນບຸກຄົນແລະວິຖີຊີວິດ. ​ແນວ​ໃດ​ກໍ​ດີ, ​ໂອກາດ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ຍັງ​ມີ​ຄວາມ​ໝາຍ​ດ້ານ​ຈັນຍາບັນ​ທີ່​ສຳຄັນ ​ແລະ ສິ່ງ​ທ້າ​ທາຍ​ທີ່​ຕ້ອງ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ແກ້​ໄຂ.

ສໍາລັບເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ເພີ່ມເຕີມ, ເຂົ້າໄປເບິ່ງ unite.ai.