Wat is AI-hyperpersonalisatie? Voordelen, casestudy's en ethische zorgen

Decennia lang hebben marketeers onderzoek gedaan naar de beste strategieën om effectieve marketingcampagnes te creëren om gelijke tred te houden met de steeds veranderende voorkeuren van de consument. AI-hyperpersonalisatie is een recente toevoeging aan het arsenaal van een marketeer.

Traditionele marketingstrategieën zijn gebaseerd op brede consumentensegmentatie die gunstig is voor het bereiken van grotere groepen. Maar deze aanpak is suboptimaal voor het begrijpen van individuele behoeften.

Marketeers hebben ook met succes geëxperimenteerd met personalisatietechnieken op basis van historische consumentengegevens. Een schatting suggereert dat wereldwijde inkomsten die worden gegenereerd door personalisatie- en optimalisatiesoftware voor klantervaringen dat wel zullen doen meer dan $ 11.6 miljard door 2026.

Maar dit is niet genoeg.

De behoeften van de moderne consument evolueren voortdurend. Ze verwachten van merken dat ze hun wensen en behoeften begrijpen – hierop anticiperen en ze overtreffen. Daarom is een preciezere aanpak op maat van de individuele behoeften vereist.

Tegenwoordig kunnen marketeers AI- en ML-gebaseerde datagestuurde technieken gebruiken om hun marketingstrategieën naar een hoger niveau te tillen – door middel van hyperpersonalisatie. Laten we het in detail bespreken.

Wat is AI-hyperpersonalisatie?

AI-hyperpersonalisatie of door AI aangedreven hyperpersonalisatie is een geavanceerde vorm van gepersonaliseerde marketingstrategie die gebruikmaakt van realtime gegevens en individuele trajectkaarten samen met AI, big data-analyse en automatisering om sterk gecontextualiseerde en op maat gemaakte inhoud, producten of diensten aan de juiste gebruikers op het juiste moment via de juiste kanalen.

Realtime klantgegevens zijn een integraal onderdeel van hyperpersonalisatie, aangezien AI deze informatie gebruikt om gedrag te leren, gebruikersacties te voorspellen en tegemoet te komen aan hun behoeften en voorkeuren. Dit is ook een cruciaal onderscheid tussen hyperpersonalisatie en personalisatie: de diepte en timing van de gebruikte gegevens.

Terwijl personalisatie historische gegevens gebruikt, zoals de aankoopgeschiedenis van klanten, gebruikt hyperpersonalisatie real-time gegevens die tijdens het klanttraject worden verzameld om hun gedrag en behoeften te leren kennen. Een klantreis die mogelijk wordt gemaakt door hyperpersonalisatie, zou bijvoorbeeld elke klant targeten met aangepaste advertenties, unieke bestemmingspagina's, op maat gemaakte productaanbevelingen en dynamische prijzen of promoties op basis van hun geografische gegevens, eerdere bezoeken, surfgedrag en aankoopgeschiedenis.

De mechanica van AI Hyperpersonalisatie

Hyperpersonalisatie met behulp van AI begint bij het verzamelen van gegevens en eindigt in zeer op maat gemaakte gebruikerservaringen. Laten we een kort overzicht krijgen van de relevante stappen.

1. Gegevensverzameling

Er is geen AI zonder data. In deze stap worden klantgegevens verzameld uit verschillende bronnen zoals:

• Bladerpatronen
• Transactie Geschiedenis
• Voorkeur apparaat
• Social media activiteit
• Geografische gegevens
• Demografie
• Klanten met vergelijkbare voorkeuren
• Bestaande klantendatabases
• IoT-apparaten en meer

2. Gegevensanalyse

AI- en ML-algoritmen analyseren de verzamelde gegevens om patronen en trends te identificeren. Afhankelijk van het probleem kan analyse van klantgegevens zijn:

• Beschrijvend (wat is er aan de hand?)
• Diagnostisch (waarom is het gebeurd?)
• Voorspellend (wat zou er in de toekomst kunnen gebeuren?)
• Prescriptief (wat moeten we eraan doen?)

Deze stap is belangrijk omdat het bruikbare inzichten uit de onbewerkte gegevens haalt en helpt elke klant te begrijpen.

3. Voorspelling en aanbeveling

Op basis van de data-analyse kunnen de AI & ML-modellen het gedrag van de klant voorspellen. Dit kan inhouden dat wordt geanticipeerd op de interesses of mogelijke bezwaren van een klant, waardoor bedrijven proactief kunnen inspelen op de specifieke voorkeuren van de klant en real-time gepersonaliseerde inhoud, aanbiedingen en ervaringen kunnen leveren. Starbucks bijvoorbeeld genereert 400,000 varianten van hypergepersonaliseerde e-mails elke week via de real-time personalisatie-engine, gericht op individuele klantvoorkeuren.

Voordelen van AI-aangedreven hyperpersonalisatie

Verbeterde klantervaring (CX) en klantbetrokkenheid (CE)

Wanneer klanten de inhoud/producten/diensten zien die zijn afgestemd op hun behoeften, creëert dit een intieme ervaring en verhoogt het de klanttevredenheid. Volgens McKinsey-onderzoek, verwacht 71% van de klanten een gepersonaliseerde ervaring en is 76% teleurgesteld als ze die niet krijgen.

Hyperpersonalisatie elimineert daarom generieke ervaringen en vervangt ze door interacties die gepersonaliseerd en uniek aanvoelen voor elke klant, wat leidt tot meer betrokkenheid. Het verhoogde niveau van betrokkenheid verhoogt de kans op conversie en belooft klantloyaliteit op de lange termijn.

Meer omzet en omzet

Een relevantere winkel- of inhoudservaring betekent dat klanten eerder producten of inhoud vinden die ze leuk vinden en kopen, wat de verkoop en omzet direct stimuleert. Maar liefst 97% van de marketeers meldt dat personalisatie-inspanningen een positieve invloed hebben op de bedrijfsresultaten. En een goed uitgevoerde personalisatiestrategie kan resultaten opleveren 5-8x ROI op marketinguitgaven. Door het klanttraject intiemer te maken, verbetert hyperpersonalisatie dus de conversiepercentages en verhoogt het de gemiddelde bestelwaarde.

Prominente casestudy's van hyperpersonalisatie met behulp van AI

Casestudy 1: E-commerce-industrie (Amazon)

Amazon is een goed voorbeeld van hyperpersonalisatie in de e-commerce-industrie. In 2022, de verkopen van Amazon bereikte $ 469.8 miljard, een stijging van 22% ten opzichte van 2021. Het bedrijf gebruikt een geavanceerd Op AI gebaseerde aanbevelingsengine die individuele klantgegevens analyseert, waaronder;

• Eerdere aankopen
• Demografische gegevens van klanten
• Zoekopdracht
• Artikelen in de winkelwagen
• Items die zijn uitgecheckt maar niet hebben aangeklikt
• Gemiddeld besteed bedrag

Amazon analyseert deze gegevens om gepersonaliseerde productaanbevelingen te maken en sterk gecontextualiseerde e-mails naar elk van zijn klanten te sturen. Als gevolg hiervan genereert hun aanbevelingsmotor een gezond 35% conversiepercentage op basis van personalisatie.

Casestudy 2: entertainmentindustrie (Netflix)

Netflix heeft een revolutie teweeggebracht in de entertainmentindustrie door het gebruik van hyperpersonalisatie. Voormalig VP productinnovatie bij Netflix bepaald in een interview dat:

“Als een lid op dit kleine eiland interesse toont voor anime, dan kunnen we die persoon toewijzen aan de wereldwijde anime-gemeenschap. We weten wat de beste films en tv-shows zijn voor mensen in de wereld in die gemeenschap.

Naar verluidt redden gepersonaliseerde aanbevelingen Netflix meer dan $ 1 miljard elk jaar. Het bedrijf gebruikt AI om een ​​breed scala aan klantgegevenspunten te analyseren, waaronder:

• Geschiedenis bekijken
• Ratings gegeven aan verschillende shows of films
• Tijdstip waarop een gebruiker bepaalde inhoud bekijkt

Door enorme hoeveelheden sterk gecontextualiseerde gegevens te analyseren, stelt Netflix hypergepersonaliseerde inhoud voor op basis van de voorkeur van de gebruiker. Als gevolg, 80% van de uren content die op Netflix wordt bekeken, is afkomstig van het aanbevelingssysteem, terwijl 20% afkomstig is van zoekopdrachten. Dit verbetert de klantervaring en betrokkenheid en vermindert het klantverloop.

Zorgen en ethische implicaties van AI-hyperpersonalisatie

Hoewel de voordelen van hyperpersonalisatie enorm zijn, zijn er ook cruciale zorgen en ethische implicaties overwegen:

Priveproblemen

Gebruikers kunnen zich ongemakkelijk voelen dat elke klik, aankoop of interactie wordt bijgehouden en geanalyseerd, zelfs als tracking bedoeld is om de gebruikerservaring te verbeteren. In september 2021 riskeerde Netflix een boete van $190,000 opgelegd door de Personal Information Protection Commission (PIPC) van Zuid-Korea. Naar verluidt heeft Netflix de wet op de bescherming van persoonlijke informatie (PIPA) geschonden door zich bezig te houden met het onwettig verzamelen van persoonlijke informatie van gebruikers.

Consumenten manipulatie

Hyperpersonalisatie kan leiden tot meer manipulatie door consumenten. Met de kennis van individuele voorkeuren en gedragingen kunnen bedrijven de besluitvorming in hoge mate beïnvloeden, wat ethische vragen oproept over autonomie en toestemming. Als bedrijven weten waar je bent, wat je hebt gekocht en wat je wel en niet leuk vindt, balanceren ze op het koord tussen cool en griezelig – met een grote kans om binnen te komen griezelig rijk.

Concluderend: hyperpersonalisatie, mogelijk gemaakt door AI en ML, heeft al aanzienlijke vooruitgang gebracht in verschillende industrieën. Het potentieel ervan moet echter nog volledig worden benut. Hyperpersonalisatie zou zich bijvoorbeeld kunnen vertalen in gepersonaliseerde geneeskunde, met behandelingen en preventieve strategieën die zijn afgestemd op de genetische samenstelling en levensstijl van een individuele patiënt. Deze kansen hebben echter ook belangrijke ethische implicaties en uitdagingen die moeten worden aangepakt.

Ga voor meer AI-gerelateerde inhoud naar verenigen.ai.