AI-ийн хэт хувьчлал гэж юу вэ? Давуу тал, кейс судалгаа, ёс зүйн асуудал

Хэдэн арван жилийн турш маркетерууд хэрэглэгчдийн хүсэл сонирхолд нийцүүлэн үр дүнтэй маркетингийн кампанит ажлыг бий болгох шилдэг стратегийг судалж ирсэн. Хиймэл оюун ухааныг хэт хувийн болгох нь маркетеруудын зэвсэглэлд саяхан нэмэгдсэн зүйл юм.

Уламжлалт маркетингийн стратеги нь өргөн хүрээний хэрэглэгчдийн сегментчлэлд тулгуурладаг бөгөөд энэ нь томоохон бүлгүүдэд хүрэхэд тустай. Гэхдээ энэ арга нь хувь хүний ​​хэрэгцээг ойлгоход оновчтой биш юм.

Маркетерууд мөн хэрэглэгчийн түүхэн мэдээлэлд тулгуурлан хувийн тохиргоо хийх аргыг амжилттай туршсан. Хэрэглэгчийн туршлагыг хувийн болгох, оновчлох программ хангамжаас олсон орлого дэлхий даяар нэмэгдэх болно гэж тооцоолсон байна 11.6 тэрбум доллараас давсан байна 2026 байна.

Гэхдээ энэ нь хангалтгүй юм.

Орчин үеийн хэрэглэгчдийн хэрэгцээ байнга өөрчлөгдөж байдаг. Тэд брэндүүд өөрсдийнхөө хүсэл, хэрэгцээг ойлгохыг хүсдэг - урьдчилан таамаглаж, тэдгээрийг давж гарна. Тиймээс хувь хүний ​​хэрэгцээнд тохирсон илүү нарийн арга барил шаардлагатай.

Өнөөдөр маркетерууд AI болон ML-д суурилсан өгөгдөлд тулгуурласан арга техникийг ашиглан маркетингийн стратегиа хэт хувийн болгох замаар дараагийн түвшинд гаргах боломжтой. Энэ талаар дэлгэрэнгүй ярилцъя.

AI-ийн хэт хувьчлал гэж юу вэ?

AI hyperpersonalization буюу хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг гиперперсоналчлал нь бодит цагийн өгөгдөл, бие даасан аяллын газрын зургийг хиймэл оюун ухаан, том өгөгдлийн аналитик, автоматжуулалтын хамт ашиглан өндөр агуулгатай, тохируулсан контент, бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг баруун тийш нь хүргэдэг маркетингийн дэвшилтэт хэлбэр юм. хэрэглэгчдэд зөв сувгаар зөв цагт.

Хиймэл оюун ухаан нь энэхүү мэдээллийг зан төлөвийг судлах, хэрэглэгчийн үйлдлийг урьдчилан таамаглах, тэдний хэрэгцээ, хүсэл сонирхолд нийцүүлэхийн тулд ашигладаг тул бодит цагийн хэрэглэгчийн өгөгдөл нь хэт хувьчлалын салшгүй хэсэг юм. Энэ нь бас хэт хувийн болгох ба хувийн тохиргооны хоорондох чухал ялгаа юм - ашигласан өгөгдлийн гүн, цаг хугацаа.

Хувийн тохиргоо нь үйлчлүүлэгчдийн худалдан авалтын түүх зэрэг түүхэн өгөгдлийг ашигладаг бол хэт хувийн тохиргоо нь тэдний зан байдал, хэрэгцээг судлахын тулд хэрэглэгчийн аялалын туршид гаргаж авсан бодит цагийн өгөгдлийг ашигладаг. Жишээлбэл, хэт хувийн тохиргоонд суурилсан хэрэглэгчийн аялал нь хэрэглэгч бүрийн газарзүйн өгөгдөл, өнгөрсөн зочилсон байдал, хайлтын зуршил, худалдан авалтын түүх зэрэгт үндэслэн захиалгат зар сурталчилгаа, өвөрмөц буух хуудас, тусгайлан боловсруулсан бүтээгдэхүүний зөвлөмж, динамик үнэ эсвэл сурталчилгаагаар чиглүүлэх болно.

Хиймэл оюун ухааныг хэт хувийн болгох механик

Хиймэл оюун ухааныг ашиглан хэт хувийн болгох нь өгөгдөл цуглуулахаас эхэлж, хэрэглэгчийн өндөр түвшний туршлагаар төгсдөг. Холбогдох алхмуудын товч тоймыг авч үзье.

1. Өгөгдөл цуглуулах

Өгөгдөлгүйгээр хиймэл оюун ухаан гэж байдаггүй. Энэ үе шатанд хэрэглэгчийн мэдээллийг янз бүрийн эх сурвалжаас цуглуулдаг, тухайлбал:

• Хайлтын загварууд
• Гүйлгээний түүх
• Сонгодог төхөөрөмж
• Нийгмийн сүлжээний үйл ажиллагаа
• Газарзүйн мэдээлэл
• Хүн ам зүй
• Ижил төстэй сонголттой үйлчлүүлэгчид
• Одоо байгаа хэрэглэгчийн мэдээллийн сан
• IoT төхөөрөмж болон бусад

2. Мэдээллийн дүн шинжилгээ хийх

AI болон ML алгоритмууд нь хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлохын тулд цуглуулсан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийдэг. Асуудлаас хамааран хэрэглэгчийн мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийх нь:

• Тодорхойлолт (юу болж байна вэ?)
• Оношлогоо (яагаад ийм болсон бэ?)
• Урьдчилан таамаглах (ирээдүйд юу болох вэ?)
• Зааварчилгаа (бид энэ талаар юу хийх ёстой вэ?)

Энэ алхам нь түүхий өгөгдлөөс хэрэгжүүлэх боломжтой ойлголтуудыг гаргаж, хэрэглэгч бүрийг ойлгоход тусалдаг тул чухал ач холбогдолтой юм.

3. Урьдчилан таамаглах, зөвлөмж өгөх

Өгөгдлийн шинжилгээнд үндэслэн AI болон ML загварууд нь хэрэглэгчийн зан төлөвийг урьдчилан таамаглах боломжтой. Энэ нь үйлчлүүлэгчийн сонирхол эсвэл болзошгүй эсэргүүцлийг урьдчилан таамаглаж, бизнес эрхлэгчдэд хэрэглэгчийн тусгайлсан сонголтод идэвхтэй үйлчилж, бодит цагийн хувийн агуулга, санал, туршлагыг хүргэх боломжийг бүрдүүлж болно. Жишээлбэл, Starbucks 400,000 төрлийн хэт хувийн имэйлийг үүсгэдэг долоо хоног бүр бодит цагийн хувийн тохиргооны системээр дамжуулан хэрэглэгчийн хувийн тохиргоонд чиглүүлдэг.

Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг Hyperpersonalization-ийн давуу талууд

Сайжруулсан хэрэглэгчийн туршлага (CX) ба Хэрэглэгчийн оролцоо (CE)

Үйлчлүүлэгчид өөрсдийн хэрэгцээнд нийцсэн контент/бүтээгдэхүүн/үйлчилгээг харвал энэ нь дотно туршлагыг бий болгож, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийг нэмэгдүүлдэг. дагуу McKinsey судалгаа, Үйлчлүүлэгчдийн 71% нь өөрт тохирсон туршлагыг хүлээж байгаа бол 76% нь хүлээж аваагүй үедээ сэтгэл дундуур байдаг.

Иймд хэт хувийн байдал нь нийтлэг туршлагыг арилгаж, харилцагч бүрт хувь хүний ​​онцлог, өвөрмөц мэдрэмж төрүүлдэг харилцан үйлчлэлээр сольж, оролцоог нэмэгдүүлэхэд хүргэдэг. Оролцооны өндөр түвшин нь хөрвөх магадлалыг нэмэгдүүлж, үйлчлүүлэгчдэд урт хугацааны үнэнч байдлыг амлаж байна.

Борлуулалт, орлого нэмэгдсэн

Илүү хамааралтай худалдан авалт эсвэл контентын туршлага нь худалдан авагчид дуртай бүтээгдэхүүн, контентоо олж, худалдан авах магадлал өндөртэй болж, борлуулалт, орлогыг шууд нэмэгдүүлдэг. Гайхалтай 97% Хувийн болгох хүчин чармайлт нь бизнесийн үр дүнд эерэгээр нөлөөлдөг гэж маркетеруудын мэдээлж байна. Мөн сайн гүйцэтгэсэн хувийн болгох стратеги нь хүргэж чадна 5-8x ROI маркетингийн зарцуулалт дээр. Тиймээс, үйлчлүүлэгчийн аяллыг илүү дотно болгосноор хэт хувийн тохиргоо нь хөрвөлтийн хурдыг сайжруулж, захиалгын дундаж үнэ цэнийг нэмэгдүүлдэг.

Хиймэл оюун ухааныг ашиглан хэт хувь хүн болгох тухай алдартай жишээнүүдийн судалгаа

Кейс 1: Цахим худалдааны салбар (Амазон)

Амазон бол цахим худалдааны салбар дахь хэт хувь хүнжилтийн тод жишээ юм. 2022 онд Амазоны борлуулалт 469.8 тэрбум долларт хүрсэн, 22 оноос 2021%-иар өссөн нь тус компани нь боловсронгуй AI-д суурилсан зөвлөмж хөдөлгүүр хэрэглэгчийн мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийдэг, үүнд;

• Өмнөх худалдан авалтууд
• Хэрэглэгчийн хүн ам зүй
• Хайлтын асуулга
• Сагсанд байгаа зүйлс
• Шалгасан боловч дараагүй зүйлс
• Зардлын дундаж хэмжээ

Амазон нь энэ өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, бүтээгдэхүүний хувийн зөвлөмжийг бий болгож, худалдан авагч бүртээ маш их агуулгатай имэйл илгээдэг. Үүний үр дүнд тэдний зөвлөмжийн хөдөлгүүр нь эрүүл мэндийг бий болгодог 35% хөрвөх хувь хувийн тохиргоонд суурилсан.

Кейс 2: Үзвэр үйлчилгээ (Netflix)

Netflix нь гиперперсоналчлалыг ашигласнаар энтертайнмент салбарт хувьсгал хийсэн. Netflix-ийн бүтээгдэхүүний инновацийн дэд захирал асан Гэж заасан өгсөн ярилцлагадаа:

“Хэрэв энэ жижигхэн аралд нэг гишүүн анимэ сонирхдог бол бид тэр хүнийг дэлхийн анимэ нийгэмлэгт оруулах боломжтой. Бид тухайн нийгэмлэгийн дэлхийн хүмүүст зориулсан хамгийн шилдэг кино, телевизийн шоу нэвтрүүлгүүдийг мэддэг."

Хувь хүний ​​​​зөвлөмжүүд нь Netflix-ийг хэмнэдэг гэж мэдээлж байна $ 1 тэрбумаас илүү жил бүр. Тус компани хиймэл оюун ухааныг ашиглан хэрэглэгчийн мэдээллийн өргөн хүрээний цэгүүдэд дүн шинжилгээ хийдэг, үүнд:

• Түүхийг үзэж байна
• Янз бүрийн шоу эсвэл кинонд өгсөн үнэлгээ
• Хэрэглэгч тодорхой контент үзэх өдрийн цаг

Netflix нь контекстэд нийцсэн асар их хэмжээний өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр хэрэглэгчийн сонголтын дагуу хэт хувийн контентыг санал болгодог. Үр дүнд нь, 80% Netflix дээр үзсэн агуулгын цаг нь зөвлөмжийн системээс ирдэг бол 20% нь хайлтаас ирдэг. Энэ нь хэрэглэгчийн туршлага, оролцоог сайжруулж, алдагдлыг бууруулдаг.

Хиймэл оюун ухааны хэт хувь хүний ​​санаа зовоосон асуудал ба ёс зүйн үр дагавар

Хэт их хувь хүн болгохын ашиг тус асар их боловч маш чухал асуудлууд бас бий ёс зүйн үр дагавар авч үзэх:

Нууцлалын асуудал

Хяналт нь хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулах зорилготой байсан ч тэдний товшилт, худалдан авалт, харилцан үйлчлэл бүрийг хянаж, дүн шинжилгээ хийж байгаад хэрэглэгчид эвгүй байж магадгүй. 2021 оны есдүгээр сард Netflix торгууль ногдуулсан $190,000 Өмнөд Солонгосын Хувийн Мэдээлэл Хамгаалах Хорооноос (PIPC) ногдуулсан. Netflix нь хэрэглэгчийн хувийн мэдээллийг хууль бусаар цуглуулж, хувийн мэдээллийг хамгаалах тухай хуулийг (PIPA) зөрчсөн гэж мэдэгджээ.

Хэрэглэгчийн заль мэх

Хэт хувийн байдал нь хэрэглэгчийн заль мэхийг нэмэгдүүлэхэд хүргэж болзошгүй юм. Хувь хүний ​​сонголт, зан үйлийн талаархи мэдлэгтэй бол компаниуд шийдвэр гаргахад өндөр түвшинд нөлөөлж, бие даасан байдал, зөвшөөрлийн талаархи ёс зүйн асуултуудыг бий болгож чадна. Компаниуд таныг хаана байгаа, юу худалдаж авсан, дуртай болон дургүйг тань мэдэх үед тэд сэрүүн, аймшигтай – орох магадлал өндөр аймшигт орон.

Дүгнэж хэлэхэд, AI болон ML-ээр дэмжигдсэн хэт хувийн байдал нь янз бүрийн салбарт томоохон дэвшил авчирсан. Гэсэн хэдий ч түүний боломж бүрэн хэрэгжиж эхлээгүй байна. Жишээлбэл, гиперперсоналчлалыг орчуулж болно хувийн эм тан, өвчтөний генетикийн бүтэц, амьдралын хэв маягт тохирсон эмчилгээ, урьдчилан сэргийлэх стратеги бүхий. Гэсэн хэдий ч эдгээр боломжууд нь ёс зүйн чухал ач холбогдолтой үр дагавар, шийдвэрлэх ёстой сорилтуудтай байдаг.

AI-тай холбоотой бусад контентыг үзэхийг хүсвэл зочилно уу unite.ai.