Kas ir AI hiperpersonalizācija? Priekšrocības, gadījumu izpēte un ētiskas bažas

Gadu desmitiem mārketinga speciālisti ir pētījuši labākās stratēģijas, lai izveidotu efektīvas mārketinga kampaņas, lai sekotu līdzi arvien mainīgajām patērētāju vēlmēm. AI hiperpersonalizācija ir nesens mārketinga speciālistu arsenāla papildinājums.

Tradicionālās mārketinga stratēģijas balstās uz plašu patērētāju segmentāciju, kas ir izdevīga, lai sasniegtu lielākas grupas. Taču šī pieeja nav optimāla, lai izprastu individuālās vajadzības.

Mārketinga speciālisti ir arī veiksmīgi eksperimentējuši ar personalizācijas paņēmieniem, kuru pamatā ir vēsturiskie patērētāju dati. Aprēķini liecina, ka klientu pieredzes personalizēšanas un optimizācijas programmatūras radītie ieņēmumi visā pasaulē būs tādi pārsniedz 11.6 miljardus ASV dolāru ar 2026.

Bet ar to nepietiek.

Mūsdienu patērētāju vajadzības pastāvīgi attīstās. Viņi sagaida, ka zīmoli sapratīs viņu vēlmes un vajadzības – paredz un pārsniegs tās. Tāpēc ir nepieciešama precīzāka pieeja, kas pielāgota individuālajām vajadzībām.

Mūsdienās mārketinga speciālisti var izmantot uz AI un ML balstītas uz datiem balstītas metodes, lai savas mārketinga stratēģijas paceltu uz nākamo līmeni – izmantojot hiperpersonalizāciju. Apspriedīsim to sīkāk.

Kas ir AI hiperpersonalizācija?

AI hiperpersonalizācija jeb ar mākslīgo intelektu balstīta hiperpersonalizācija ir uzlabots personalizētas mārketinga stratēģijas veids, kas izmanto reāllaika datus un individuālas ceļojumu kartes kopā ar AI, lielo datu analīzi un automatizāciju, lai nodrošinātu ļoti kontekstualizētu un pielāgotu saturu, produktus vai pakalpojumus. lietotājiem īstajā laikā, izmantojot pareizos kanālus.

Reāllaika klientu dati ir neatņemami hiperpersonalizācijā, jo AI izmanto šo informāciju, lai uzzinātu uzvedību, prognozētu lietotāja darbības un apmierinātu viņu vajadzības un vēlmes. Tas ir arī būtisks atšķirības starp hiperpersonalizāciju un personalizāciju — izmantoto datu dziļumu un laiku.

Lai gan personalizācijā tiek izmantoti vēsturiskie dati, piemēram, klientu pirkumu vēsture, hiperpersonalizācijā tiek izmantoti reāllaika dati, kas iegūti visa klienta ceļojuma laikā, lai uzzinātu viņu uzvedību un vajadzības. Piemēram, klienta ceļojums, ko nodrošina hiperpersonalizācija, katram klientam būtu pielāgota reklāma, unikālas galvenās lapas, pielāgoti produktu ieteikumi un dinamiskas cenas vai veicināšanas pasākumi, pamatojoties uz viņu ģeogrāfiskajiem datiem, iepriekšējiem apmeklējumiem, pārlūkošanas paradumiem un pirkumu vēsturi.

AI hiperpersonalizācijas mehānika

Hiperpersonalizācija, izmantojot AI, sākas ar datu apkopošanu un beidzas ar īpaši pielāgotu lietotāja pieredzi. Iegūsim īsu pārskatu par attiecīgajām darbībām.

1. Datu vākšana

Nav AI bez datiem. Šajā darbībā klientu dati tiek vākti no dažādiem avotiem, piemēram:

• Pārlūkošanas modeļi
• Darījumu vēsture
• Vēlamā ierīce
• Sociālo mediju darbība
• Ģeogrāfiskie dati
• Demogrāfija
• Klienti ar līdzīgām vēlmēm
• Esošās klientu datu bāzes
• IoT ierīces un daudz kas cits

2. Datu analīze

AI un ML algoritmi analizē savāktos datus, lai noteiktu modeļus un tendences. Atkarībā no problēmas klienta datu analīze var būt:

• Aprakstošs (kas notiek?)
• Diagnostika (kāpēc tas notika?)
• Paredzams (kas varētu notikt nākotnē?)
• Preskriptīvs (kas mums ar to jādara?)

Šis solis ir nozīmīgs, jo no neapstrādātajiem datiem iegūst praktisku ieskatu un palīdz izprast katru klientu.

3. Prognoze un ieteikums

Pamatojoties uz datu analīzi, AI un ML modeļi var paredzēt klienta uzvedību. Tas varētu ietvert klienta interešu vai iespējamo iebildumu paredzēšanu, ļaujot uzņēmumiem proaktīvi apkalpot klienta īpašās preferences un nodrošināt reāllaika personalizētu saturu, piedāvājumus un pieredzi. Piemēram, Starbucks ģenerē 400,000 XNUMX hiperpersonalizētu e-pasta variantu katru nedēļu, izmantojot savu reāllaika personalizācijas programmu, mērķējot uz individuālām klientu vēlmēm.

Ar AI darbināmas hiperpersonalizācijas priekšrocības

Uzlabota klientu pieredze (CX) un klientu iesaistīšanās (CE)

Kad klienti redz saturu/produktus/pakalpojumus, kas pielāgoti viņu vajadzībām, tas rada intīmu pieredzi un uzlabo klientu apmierinātību. Saskaņā ar McKinsey pētījums, 71% klientu sagaida personalizētu pieredzi, un 76% jūtas vīlušies, ja viņi to nesaņem.

Tāpēc hiperpersonalizācija novērš vispārīgu pieredzi un aizstāj to ar mijiedarbību, kas katram klientam šķiet personalizēta un unikāla, tādējādi palielinot iesaisti. Paaugstināts iesaistīšanās līmenis palielina konversijas iespējamību un sola ilgtermiņa klientu lojalitāti.

Palielināti pārdošanas apjomi un ieņēmumi

Atbilstošāka iepirkšanās vai satura pieredze nozīmē, ka klienti, visticamāk, atradīs produktus vai saturu, kas viņiem patīk un iegādāsies, tieši palielinot pārdošanas apjomu un ieņēmumus. Milzīgs 97% mārketinga speciālistu ziņo, ka personalizācijas centieni pozitīvi ietekmē biznesa rezultātus. Un labi izpildīta personalizācijas stratēģija var sniegt rezultātus 5-8x IA par mārketinga izdevumiem. Tādējādi, padarot klienta ceļojumu intīmāku, hiperpersonalizācija uzlabo reklāmguvumu līmeni un palielina vidējo pasūtījuma vērtību.

Ievērojami gadījumu pētījumi par hiperpersonalizāciju, izmantojot AI

1. gadījuma izpēte: e-komercijas nozare (Amazon)

Amazon ir lielisks hiperpersonalizācijas piemērs e-komercijas nozarē. 2022. gadā Amazon pārdošanas apjomi sasniedza USD 469.8 miljardus, 22% pieaugums salīdzinājumā ar 2021. Uzņēmums izmanto izsmalcinātu AI balstīta ieteikumu dzinējs kas analizē individuālus klientu datus, tostarp;

• Iepriekšējie pirkumi
• Klientu demogrāfija
• Meklēšanas vaicājums
• Preces iepirkumu grozā
• Vienumi, kas tika izrakstīti, bet nav noklikšķināti
• Vidējā tēriņu summa

Amazon analizē šos datus, lai izveidotu personalizētus produktu ieteikumus un nosūtītu ļoti kontekstualizētus e-pasta ziņojumus katram savam pircējam. Tā rezultātā viņu ieteikumu dzinējs rada veselīgu 35% konversijas līmenis pamatojoties uz personalizāciju.

2. gadījuma izpēte: izklaides industrija (Netflix)

Netflix ir mainījis izklaides industriju, izmantojot hiperpersonalizāciju. Bijušajam Netflix produktu inovāciju viceprezidentam ir bijis Noteikts intervijā, kas:

“Ja viens dalībnieks šajā mazajā salā izrāda interesi par anime, mēs varam piesaistīt šo personu globālajai anime kopienai. Mēs zinām, kuras ir labākās filmas un TV šovi cilvēkiem šajā kopienā.

Tiek ziņots, ka personalizēti ieteikumi saglabā Netflix vairāk nekā $ 1 miljardi katru gadu. Uzņēmums izmanto AI, lai analizētu plašu klientu datu punktu klāstu, tostarp:

• Skatīšanās vēsture
• Vērtējumi, kas piešķirti dažādām pārraidēm vai filmām
• Diennakts laiks, kad lietotājs skatās noteiktu saturu

Analizējot milzīgu daudzumu ļoti kontekstualizētu datu, Netflix iesaka hiperpersonalizētu saturu atbilstoši lietotāja vēlmēm. Rezultātā, 80% no Netflix skatītajām satura stundām nāk no ieteikumu sistēmas, bet 20% no meklēšanas. Tas uzlabo klientu pieredzi un iesaisti, kā arī samazina atteikšanās ātrumu.

AI hiperpersonalizācijas bažas un ētiskās sekas

Lai gan hiperpersonalizācijas priekšrocības ir milzīgas, pastāv arī būtiskas bažas un ētiskas sekas apsvērt:

Privātuma jautājumi

Lietotāji var justies neērti, ka katrs viņu klikšķis, pirkums vai mijiedarbība tiek izsekota un analizēta, pat ja izsekošanas mērķis ir uzlabot lietotāja pieredzi. 2021. gada septembrī uzņēmumam Netflix draudēja naudas sods $190,000 noteikusi Dienvidkorejas Personiskās informācijas aizsardzības komisija (PIPC). Tiek ziņots, ka Netflix pārkāpa savu Personiskās informācijas aizsardzības likumu (PIPA), iesaistoties nelikumīgā personas informācijas vākšanā no lietotājiem.

Patērētāju manipulācijas

Hiperpersonalizācija var palielināt patērētāju manipulācijas. Zinot individuālās izvēles un uzvedību, uzņēmumi var lielā mērā ietekmēt lēmumu pieņemšanu, izvirzot ētiskus jautājumus par autonomiju un piekrišanu. Kad uzņēmumi zina, kur jūs atrodaties, ko esat iegādājies un kas jums patīk un kas nepatīk, tie mīca ciešu virvi starp forši un rāpojoši – ar lielu iespēju iekļūt rāpojošā valstība.

Visbeidzot, hiperpersonalizācija, ko nodrošina AI un ML, jau ir devusi ievērojamus panākumus dažādās nozarēs. Tomēr tā potenciāls vēl nav pilnībā izmantots. Piemēram, hiperpersonalizācija varētu izpausties kā personalizētu medicīna, ar ārstēšanu un profilaktiskām stratēģijām, kas pielāgotas individuāla pacienta ģenētiskajam sastāvam un dzīvesveidam. Tomēr šīm iespējām ir arī nozīmīgas ētiskas sekas un problēmas, kas jārisina.

Lai iegūtu vairāk ar AI saistīta satura, apmeklējiet vietni apvienoties.ai.