Што е хиперперсонализација на вештачката интелигенција? Предности, студии на случај и етички грижи

Со децении, маркетерите ги истражуваат најдобрите стратегии за да создадат ефективни маркетинг кампањи за да бидат во чекор со преференциите на потрошувачите кои постојано се развиваат. Хиперперсонализацијата на вештачката интелигенција е неодамнешен додаток во арсеналот на продавачите.

Традиционалните маркетинг стратегии се потпираат на широка сегментација на потрошувачите што е корисно за допирање на поголеми групи. Но, овој пристап е потоптимален за разбирање на индивидуалните потреби.

Пазарџиите, исто така, успешно експериментираа со техники за персонализација базирани на историски податоци за потрошувачите. Проценката сугерира дека светскиот приход генериран од софтверот за персонализација и оптимизација на искуството на клиентите ќе го направи над 11.6 милијарди долари од 2026.

Но, ова не е доволно.

Потребите на современите потрошувачи постојано се развиваат. Тие очекуваат брендовите да ги разберат нивните желби и потреби - да ги предвидат и надминат. Оттука, потребен е попрецизен пристап прилагоден на индивидуалните потреби.

Денес, маркетерите можат да користат техники засновани на податоци за вештачка интелигенција и ML за да ги подигнат своите маркетинг стратегии на следното ниво - преку хиперперсонализација. Ајде да разговараме за тоа во детали.

Што е хиперперсонализација на вештачката интелигенција?

Хиперперсонализацијата на вештачката интелигенција или хиперперсонализацијата напојувана со вештачка интелигенција е напредна форма на персонализирана маркетинг стратегија која користи податоци во реално време и мапи за поединечни патувања заедно со вештачка интелигенција, аналитика на големи податоци и автоматизација за да испорача високо контекстуализирана и приспособена содржина, производи или услуги надесно. корисници во вистинско време преку вистинските канали.

Податоците за клиентите во реално време се составен дел во хиперперсонализацијата бидејќи вештачката интелигенција ги користи овие информации за да научи однесување, да ги предвиди активностите на корисниците и да ги задоволи нивните потреби и преференци. Ова е исто така критичен диференцијал помеѓу хиперперсонализацијата и персонализацијата - длабочината и времето на користените податоци.

Додека персонализацијата користи историски податоци како што е историјата на купувања на клиентите, хиперперсонализацијата користи податоци во реално време извлечени во текот на патувањето на клиентите за да го научи нивното однесување и потреби. На пример, патувањето на клиентите поттикнато од хиперперсонализација ќе го таргетира секој клиент со приспособено рекламирање, уникатни целни страници, приспособени препораки за производи и динамични цени или промоции врз основа на нивните географски податоци, минати посети, навики за прелистување и историја на купување.

Механиката на хиперперсонализацијата на вештачката интелигенција

Хиперперсонализацијата со помош на вештачка интелигенција започнува од собирањето податоци и завршува со високо приспособени кориснички искуства. Ајде да добиеме краток преглед на релевантните чекори.

1 Собирање на податоци

Нема вештачка интелигенција без податоци. Во овој чекор, податоците за клиентите се собираат од различни извори како што се:

• Шаблони за прелистување
• Историја на трансакции
• Претпочитан уред
• Активност на социјалните медиуми
• Географски податоци
• Демографија
• Клиенти со слични преференции
• Постоечки бази на податоци за клиенти
• IoT уреди и многу повеќе

2. Анализа на податоци

AI и ML алгоритмите ги анализираат собраните податоци за да ги идентификуваат шемите и трендовите. Во зависност од проблемот, анализата на податоците за клиентите може да биде:

• Описно (што се случува?)
• Дијагностички (зошто се случи тоа?)
• Предвидувачки (што би можело да се случи во иднина?)
• Прописно (што да правиме во врска со тоа?)

Овој чекор е значаен бидејќи извлекува акциски увиди од необработените податоци и помага да се разбере секој клиент.

3. Предвидување и препораки

Врз основа на анализата на податоците, моделите AI и ML можат да го предвидат однесувањето на клиентот. Ова може да вклучи предвидување на интересите на клиентите или потенцијалните приговори, овозможувајќи им на бизнисите проактивно да ги опслужуваат специфичните преференци на клиентот и да испорачуваат персонализирани содржини, понуди и искуства во реално време. На пример, Старбакс генерира 400,000 варијанти на хиперперсонализирани пораки секоја недела преку неговиот мотор за персонализација во реално време, насочен кон индивидуалните преференци на клиентите.

Предности на хиперперсонализацијата со ВИ

Подобрено искуство со клиенти (CX) и ангажман на клиенти (CE)

Кога клиентите ја гледаат содржината/производите/услугите прилагодени на нивните потреби, тоа создава интимно искуство и го зголемува задоволството на клиентите. Според Истражување на McKinsey, 71% од клиентите очекуваат персонализирано искуство, а 76% се чувствуваат разочарани кога не го добиваат.

Затоа, хиперперсонализацијата ги елиминира генеричките искуства и ги заменува со интеракции кои се чувствуваат персонализирани и уникатни за секој клиент што доведува до зголемен ангажман. Зголеменото ниво на ангажираност ја зголемува веројатноста за конверзија и ветува долгорочна лојалност на клиентите.

Зголемена продажба и приходи

Порелевантното искуство со купување или содржина значи дека клиентите се со поголема веројатност да најдат производи или содржини што ги сакаат и купуваат, што директно ќе ја зголеми продажбата и приходите. Неверојатни 97% маркетерите известуваат дека напорите за персонализација позитивно влијаат на деловните резултати. И добро извршената стратегија за персонализација може да донесе 5-8x рентабилност на маркетинг трошење. Оттука, со тоа што го прави патувањето на клиентот поинтимно, хиперперсонализацијата ги подобрува стапките на конверзија и ја зголемува просечната вредност на нарачката.

Истакнати студии на случај на хиперперсонализација користејќи вештачка интелигенција

Студија на случај 1: индустрија за е-трговија (Амазон)

Амазон е одличен пример за хиперперсонализација во индустријата за е-трговија. Во 2022 година, продажбата на Амазон достигна милијарда долари, зголемување од 22% од 2021 година. Компанијата користи софистициран Мотор за препораки базиран на вештачка интелигенција што ги анализира податоците за индивидуалните клиенти, вклучувајќи;

• Минати купувања
• Демографски податоци на клиентите
• Критериум за барање
• Ставки во количката
• Ставки што беа проверени, но не кликнати
• Просечен износ на трошење

Амазон ги анализира овие податоци за да создаде персонализирани препораки за производи и да испрати високо контекстуализирани е-пошта до секој од своите купувачи. Како резултат на тоа, нивната препорака мотор генерира здрава 35% стапка на конверзија врз основа на персонализација.

Студија на случај 2: Забавна индустрија (Netflix)

Нетфликс направи револуција во индустријата за забава преку употребата на хиперперсонализација. Поранешниот потпретседател за иновации на производи во Нетфликс има изјави во интервју кое:

„Ако еден член на овој мал остров изрази интерес за аниме, тогаш можеме да го мапираме тој човек на глобалната аниме заедница. Знаеме кои се најдобрите филмови и ТВ серии за луѓето во светот во таа заедница“.

Наводно, персонализираните препораки го спасуваат Нетфликс повеќе од $ 1 милијарди секоја година. Компанијата користи вештачка интелигенција за да анализира широк спектар на точки за податоци за клиентите, вклучувајќи:

• Прикажување историја
• Оценки дадени на различни емисии или филмови
• Време од денот кога корисникот гледа одредена содржина

Со анализа на огромни количини на високо контекстуализирани податоци, Netflix предлага хиперперсонализирана содржина според желбата на корисникот. Како резултат, 80% од часовите за содржини што се гледаат на Netflix доаѓаат од системот за препораки, додека 20% доаѓаат од пребарувања. Ова го подобрува искуството и ангажираноста на клиентите и ја намалува стапката на раздвојување.

Загриженост и етички импликации од хиперперсонализацијата на вештачката интелигенција

Иако придобивките од хиперперсонализацијата се огромни, постојат и клучни грижи и етички импликации да се разгледа:

Прашања за приватност

На корисниците може да им е непријатно што секој нивен клик, купување или интеракција се следи и анализира, дури и ако следењето има намера да го подобри корисничкото искуство. Во септември 2021 година, Нетфликс се соочи со парична казна од $190,000 наметнати од Комисијата за заштита на лични информации (PIPC) на Јужна Кореја. Наводно, Netflix го прекршил својот Закон за заштита на лични информации (PIPA) со тоа што се вклучил во незаконско собирање лични информации од корисниците.

Манипулација со потрошувачите

Хиперперсонализацијата може да доведе до зголемена манипулација на потрошувачите. Со познавање на индивидуалните преференци и однесувања, компаниите можат да влијаат на донесувањето одлуки до висок степен, поставувајќи етички прашања за автономија и согласност. Кога компаниите знаат каде сте, што сте купиле и што ви се допаѓа и не, тие газат по јаже помеѓу кул и морничав – со големи шанси за влез во морничаво царство.

Како заклучок, хиперперсонализацијата, напојувана од AI и ML, веќе донесе значителен напредок во различни индустрии. Сепак, неговиот потенцијал допрва треба целосно да се актуелизира. На пример, хиперперсонализацијата може да се преведе во персоналните медицина, со третмани и превентивни стратегии прилагодени на генетскиот состав и начинот на живот на поединечниот пациент. Сепак, овие можности имаат и значајни етички импликации и предизвици кои мора да се решат.

За повеќе содржини поврзани со вештачката интелигенција, посетете обедини.ai.