Kas yra AI hiperasmeninimas? Privalumai, atvejų analizė ir etiniai rūpesčiai

Dešimtmečius rinkodaros specialistai tiria geriausias strategijas, kaip sukurti veiksmingas rinkodaros kampanijas, kad neatsiliktų nuo nuolat besikeičiančių vartotojų pageidavimų. AI hiperpersonalizacija yra naujausias rinkodaros specialisto arsenalo papildymas.

Tradicinės rinkodaros strategijos remiasi plačiu vartotojų segmentavimu, kuris yra naudingas norint pasiekti didesnes grupes. Tačiau šis metodas nėra optimalus norint suprasti individualius poreikius.

Rinkodaros specialistai taip pat sėkmingai eksperimentavo su personalizavimo technikomis, pagrįstomis istoriniais vartotojų duomenimis. Apskaičiuota, kad pasaulinės pajamos, gautos iš klientų patirties suasmeninimo ir optimizavimo programinės įrangos, didės viršyti 11.6 mlrd iki 2026.

Tačiau to nepakanka.

Šiuolaikinių vartotojų poreikiai nuolat kinta. Jie tikisi, kad prekės ženklai supras jų norus ir poreikius – numatys ir viršys juos. Todėl reikalingas tikslesnis požiūris, pritaikytas individualiems poreikiams.

Šiandien rinkodaros specialistai gali naudoti AI ir ML pagrįstas duomenimis pagrįstus metodus, kad perkeltų savo rinkodaros strategijas į kitą lygį – per hiperasmeninimą. Aptarkime tai išsamiai.

Kas yra AI hiperasmeninimas?

Dirbtinio intelekto hiperasmeninimas arba dirbtinio intelekto sukurtas hiperasmeninimas yra pažangi individualizuotos rinkodaros strategijos forma, kuri naudoja realaus laiko duomenis ir individualius kelionių žemėlapius kartu su AI, didelių duomenų analize ir automatizavimu, kad būtų pateiktas labai kontekstualizuotas ir pritaikytas turinys, produktai ar paslaugos. vartotojams tinkamu laiku tinkamais kanalais.

Realaus laiko klientų duomenys yra neatskiriama hiperasmeninimo dalis, nes AI naudoja šią informaciją, kad išmoktų elgesį, numatytų vartotojo veiksmus ir patenkintų jų poreikius bei pageidavimus. Tai taip pat yra esminis skirtumas tarp hiperasmeninimo ir personalizavimo – naudojamų duomenų gylio ir laiko.

Suasmeninant naudojami istoriniai duomenys, pvz., klientų pirkimo istorija, o hiperpersonalizuojant naudojami realaus laiko duomenys, išgauti per visą kliento kelionę, kad sužinotų jų elgesį ir poreikius. Pavyzdžiui, kliento kelionė, pagrįsta hiperpersonalizavimu, kiekvienam klientui būtų nukreipta į tinkintą reklamą, unikalius nukreipimo puslapius, pritaikytas produktų rekomendacijas ir dinamines kainas ar reklamas, pagrįstas jo geografiniais duomenimis, ankstesniais apsilankymais, naršymo įpročiais ir pirkimo istorija.

AI hiperasmeninimo mechanika

Hiperasmeninimas naudojant AI prasideda nuo duomenų rinkimo ir baigiasi labai pritaikyta vartotojo patirtimi. Trumpai apžvelgsime atitinkamus veiksmus.

1. Duomenų rinkimas

Nėra AI be duomenų. Šiame etape klientų duomenys renkami iš įvairių šaltinių, tokių kaip:

• Naršymo šablonai
• Sandorių istorija
• Pageidaujamas įrenginys
• Socialinės žiniasklaidos veikla
• Geografiniai duomenys
• Demografija
• Klientai, turintys panašių pageidavimų
• Esamos klientų duomenų bazės
• IoT įrenginiai ir kt

2. Duomenų analizė

AI ir ML algoritmai analizuoja surinktus duomenis, kad nustatytų modelius ir tendencijas. Priklausomai nuo problemos, klientų duomenų analizė gali būti:

• Aprašomasis (kas vyksta?)
• Diagnostika (kodėl taip atsitiko?)
• Nuspėjamasis (kas gali nutikti ateityje?)
• Nurodytas (ką turėtume daryti?)

Šis žingsnis yra svarbus, nes iš neapdorotų duomenų išgaunama tinkamų įžvalgų ir padeda suprasti kiekvieną klientą.

3. Numatymas ir rekomendacija

Remiantis duomenų analize, AI ir ML modeliai gali numatyti kliento elgesį. Tai gali apimti kliento interesų ar galimų prieštaravimų numatymą, suteikiant įmonėms galimybę aktyviai aptarnauti konkrečias kliento nuostatas ir realiuoju laiku teikti suasmenintą turinį, pasiūlymus ir patirtį. Pavyzdžiui, „Starbucks“. sukuria 400,000 XNUMX hiperasmeninių el. laiškų variantų kiekvieną savaitę per savo personalizavimo realiuoju laiku variklį, skirtą individualiems klientų pageidavimams.

Dirbtinio intelekto pagrįstos hiperasmeninimo privalumai

Patobulinta klientų patirtis (CX) ir klientų įtraukimas (CE)

Kai klientai mato turinį / produktus / paslaugas, pritaikytus jų poreikiams, tai sukuria intymią patirtį ir padidina klientų pasitenkinimą. Pagal McKinsey tyrimas, 71 % klientų tikisi suasmenintos patirties, o 76 % jaučiasi nusivylę, kai to negauna.

Todėl perasmeninimas pašalina bendrus potyrius ir pakeičia juos sąveikomis, kurios jaučiasi individualizuotos ir unikalios kiekvienam klientui, todėl padidėja įsitraukimas. Padidėjęs įsitraukimo lygis padidina konversijos tikimybę ir žada ilgalaikį klientų lojalumą.

Padidėję pardavimai ir pajamos

Atitinkamesnė apsipirkimo ar turinio patirtis reiškia, kad klientai labiau linkę rasti mėgstamų produktų ar turinio ir juos įsigyti, o tai tiesiogiai padidins pardavimą ir pajamas. Nuostabus 97% rinkodaros specialistų teigia, kad personalizavimo pastangos teigiamai veikia verslo rezultatus. Ir gerai atlikta personalizavimo strategija gali padėti 5-8x IG rinkodaros išlaidoms. Taigi, padidinus kliento kelionę, hiperasmeninimas pagerina konversijų rodiklius ir padidina vidutinę užsakymo vertę.

Svarbūs hiperasmeninimo naudojant AI atvejų tyrimai

1 atvejo analizė: el. prekybos pramonė („Amazon“)

„Amazon“ yra puikus hiperasmeninimo pavyzdys elektroninės prekybos pramonėje. „Amazon“ pardavimai 2022 m pasiekė 469.8 milijardo dolerių, 22 % daugiau nei 2021 m. Įmonė naudoja sudėtingą AI pagrįstas rekomendacijų variklis kuri analizuoja individualius klientų duomenis, įskaitant;

• Buvę pirkiniai
• Klientų demografija
• Paieškos užklausa
• Prekės pirkinių krepšelyje
• Elementai, kurie buvo patikrinti, bet nepaspausti
• Vidutinė išlaidų suma

„Amazon“ analizuoja šiuos duomenis, kad sukurtų suasmenintas produktų rekomendacijas ir kiekvienam pirkėjui išsiųstų labai pritaikytus el. laiškus. Dėl to jų rekomendacijų variklis sukuria sveiką 35% konversijos koeficientas remiantis personalizavimu.

2 atvejo analizė: pramogų pramonė („Netflix“)

„Netflix“ padarė revoliuciją pramogų pramonėje, naudodama hiperasmenizaciją. Buvęs „Netflix“ produktų inovacijų viceprezidentas pareiškė, interviu, kad:

„Jei vienas šios mažos salos narys išreiškia susidomėjimą anime, mes galime priskirti tą asmenį pasaulinei anime bendruomenei. Mes žinome, kurie filmai ir TV laidos yra geriausi tos bendruomenės žmonėms pasaulyje.

Pranešama, kad suasmenintos rekomendacijos išsaugo „Netflix“. daugiau nei $ 1 mlrd kiekvienais metais. Bendrovė naudoja AI, kad išanalizuoti daugybę klientų duomenų taškų, įskaitant:

• Žiūrėjimo istorija
• Įvairių laidų ar filmų įvertinimai
• Paros laikas, kai vartotojas žiūri tam tikrą turinį

Analizuodama daugybę labai kontekstualizuotų duomenų, „Netflix“ siūlo hiperasmenintą turinį pagal vartotojo pageidavimus. Kaip rezultatas, 80% „Netflix“ žiūrėto turinio valandų gaunama iš rekomendacijų sistemos, o 20 % – iš paieškų. Tai pagerina klientų patirtį ir įsitraukimą bei sumažina klientų pasitraukimo dažnį.

AI hiperasmeninimo problemos ir etinės pasekmės

Nors hiperpersonalizacijos nauda yra didžiulė, yra ir esminių rūpesčių etines pasekmes svarstyti:

Privatumo problemos

Naudotojams gali būti nemalonu, kad kiekvienas jų paspaudimas, pirkimas ar sąveika yra stebimas ir analizuojamas, net jei stebėjimu siekiama pagerinti naudotojo patirtį. 2021 m. rugsėjį „Netflix“ buvo skirta bauda $190,000 nustatė Pietų Korėjos asmens informacijos apsaugos komisija (PIPC). Pranešama, kad „Netflix“ pažeidė savo asmeninės informacijos apsaugos įstatymą (PIPA), neteisėtai rinkdama asmeninę informaciją iš vartotojų.

Manipuliavimas vartotoju

Hiperasmeninimas gali padidinti vartotojų manipuliavimą. Žinodamos apie individualius pageidavimus ir elgesį, įmonės gali daryti didelę įtaką sprendimų priėmimui, keldamos etinius klausimus apie savarankiškumą ir sutikimą. Kai įmonės žino, kur esate, ką įsigijote ir kas jums patinka bei nepatinka, jos eina įtempta lyne. kietas ir baisus – su didele tikimybe patekti į siaubinga karalystė.

Apibendrinant galima teigti, kad hiperasmeninimas, pagrįstas AI ir ML, jau padarė didelę pažangą įvairiose pramonės šakose. Tačiau jo potencialas dar nėra visiškai išnaudotas. Pavyzdžiui, hiperpersonalizacija gali reikšti personalizuota medicina, su gydymu ir prevencinėmis strategijomis, pritaikytomis individualiai paciento genetinei struktūrai ir gyvenimo būdui. Tačiau šios galimybės taip pat turi didelių etinių pasekmių ir iššūkių, kuriuos reikia spręsti.

Norėdami gauti daugiau su AI susijusio turinio, apsilankykite vienytis.ai.