Hva er AI Hyperpersonalisering? Fordeler, Casestudier og Etiske Bekymringer

I flere tiår har markedsførerne forsket på de beste strategiene for å lage effektive markedsføringskampanjer for å holde tritt med de stadig endrende forbrukerpreferansene. AI-hyperpersonalisering er en ny tilføyelse til markedsføringens arsenal.

Tradisjonelle markedsføringsstrategier baserer seg på bred forbrukersegmentering som er gunstig for å nå større grupper. Men denne tilnærmingen er underoptimal for å forstå individuelle behov.

Markedsførerne har også eksperimentert med personliggjøringsteknikker basert på historisk forbrukerdata. En estimat viser at verdensomspennende inntekter generert av kundeopplevelse-personliggjøring og optimalisering av programvare vil overskride 11,6 milliarder dollar i 2026.

Men dette er ikke nok.

Moderne forbrukeres behov endrer seg stadig. De forventer at merkevarene skal forstå deres ønsker og behov – forutse og overgå dem. Derfor er en mer presis tilnærming tilpasset individuelle behov nødvendig.

I dag kan markedsførerne bruke AI og ML-baserte data-drevne teknikker til å ta markedsføringsstrategiene til neste nivå – gjennom hyperpersonalisering. La oss diskutere det i detalj.

Hva er AI Hyperpersonalisering?

AI-hyperpersonalisering eller AI-drevet hyperpersonalisering er en avansert form for personliggjøring av markedsføringsstrategier som bruker sanntidsdata og individuelle reisekart sammen med AI, stor data-analyse og automatisering for å levere høyt kontekstualisert og tilpasset innhold, produkter eller tjenester til riktige brukere på riktig tid gjennom riktige kanaler.

Sanntids kunde-data er avgjørende i hyperpersonalisering da AI bruker denne informasjonen til å lære atferd, forutse brukerhandlinger og tilpasse seg deres behov og preferanser. Dette er også en kritisk differensierende faktor mellom hyperpersonalisering og personliggjøring – dybden og tidspunktet for dataene som brukes.

Mens personliggjøring bruker historisk data som kunderes kjøpshistorikk, bruker hyperpersonalisering sanntidsdata uttrukket gjennom kunde-reisen for å lære atferd og behov. For eksempel ville en kunde-reise drevet av hyperpersonalisering målrette hver kunde med tilpasset reklame, unike landingsider, tilpassede produktanbefalinger og dynamisk prising eller tilbud basert på deres geografiske data, tidligere besøk, nettleser-vaner og kjøpshistorikk.

Mekanismen bak AI Hyperpersonalisering

Hyperpersonalisering med AI starter fra datainnsamling og slutter med høyt tilpassede brukeropplevelser. La oss få en kort oversikt over de relevante trinnene.

1. Datainnsamling

Det er ingen AI uten data. I dette trinnet samles kundedata inn fra ulike kilder som:

• Browsingmønster
• Transaksjons-historikk
• Foretrukket enhet
• Sosiale medie-aktivitet
• Geografiske data
• Demografi
• Kunder med lignende preferanser
• Eksisterende kundedatabaser
• IoT-enheter og mer

2. Data-analyse

AI- og ML-algoritmer analyserer de inn.samlede dataene for å identifisere mønster og trender. Avhengig av problemet kan kundedata-analyse være:

• Beskrivende (hva skjer?)
• Diagnostisk (hvorfor skjedde det?)
• Prediktiv (hva kan skje i fremtiden?)
• Preskriptiv (hva bør vi gjøre med det?)

Dette trinnet er betydelig da det trekker ut håndterbare innsikter fra rådataene og hjelper med å forstå hver enkelt kunde.

3. Forutsigelse og Anbefaling

Basert på data-analysen kan AI- og ML-modellene forutse kundens atferd. Dette kan innebære å forutse en kundes interesser eller potensielle innvendinger, og muliggjøre bedrifter å betjene kundens spesifikke preferanser proaktivt og levere sanntids-personliggjort innhold, tilbud og opplevelser. For eksempel genererer Starbucks (SBUX ) 400 000 varianter av hyper-personliggjorte e-poster hver uke via sin sanntids-personliggjøring-motor, som målretter enkeltkundens preferanser.

Fordelene med AI-drevet Hyperpersonalisering

Forbedret Kundeopplevelse (CX) og Kundeengasjement (CE)

Når kunder ser innhold/prodakter/tjenester tilpasset deres behov, skaper det en intim opplevelse og forbedrer kunde-tilfredshet. Ifølge McKinsey-forskning forventer 71% av kundene en personliggjort opplevelse, og 76% føler seg skuffet når de ikke får det.

Hyperpersonalisering eliminerer derfor generiske opplevelser og erstatter dem med interaksjoner som føles personliggjorte og unike for hver enkelt kunde, noe som øker engasjementet. Det økte engasjementet øker sannsynligheten for konvertering og lover langvarig kunde-loyalitet.

Økt Salg og Inntekt

En mer relevant handle- eller innhold-oppvelse betyr at kundene er mer sannsynlige å finne produkter eller innhold de elsker og kjøpe, noe som direkte øker salg og inntekt. En overveldende 97% av markedsførerne rapporterer at personliggjøring-innsatsene har en positiv innvirkning på bedriftsresultatene. Og en velutført personliggjøring-strategi kan levere 5-8 ganger ROI på markedsførings-utgifter. Derfor, ved å gjøre kunde-reisen mer intim, forbedrer hyperpersonalisering konverterings-ratene og øker gjennomsnittlig bestillingsverdi.

Fremtredende Casestudier av Hyperpersonalisering med AI

Casestudie 1: E-handels-industrien (Amazon)

Amazon (AMZN ) er et fremtredende eksempel på hyperpersonalisering i e-handels-industrien. I 2022 nådde Amazons salg 469,8 milliarder dollar, en økning på 22% fra 2021. Selskapet bruker en sofistisert AI-basert anbefalings-motor som analyserer enkeltkunde-data, inkludert;

• Tidligere kjøp
• Kundedemografi
• Søke-spørring
• Varer i handle-kurven
• Varer som ble sett på, men ikke klikket
• Gjennomsnittlig utgiftsbeløp

Amazon analyserer disse dataene for å lage personliggjorte produkt-anbefalinger og sende høyt kontekstualiserte e-poster til hver av sine kunder. Som resultat genererer deres anbefalings-motor en sunn 35% konverterings-rate basert på personliggjøring.

Casestudie 2: Underholdnings-industrien (Netflix)

Netflix (NFLX ) har revolusjonert underholdnings-industrien gjennom sin bruk av hyperpersonalisering. Tidligere VP for produkt-innovasjon i Netflix har uttalt i et intervju at:

“Hvis en medlem i denne lille øya uttrykker interesse for anime, kan vi kartlegge denne personen til den globale anime-samfunnet. Vi vet hvilke filmer og TV-serier som er best for mennesker i verden i dette samfunnet.”

Ifølge rapporter sparer personliggjorte anbefalinger Netflix over 1 milliard dollar hvert år. Selskapet bruker AI til å analysere en stor mengde kundedata-punkter, inkludert:

• Se-historikk
• Karakterer gitt til ulike filmer eller TV-serier
• Klokkeslett når en bruker ser bestemt innhold

Ved å analysere store mengder høyt kontekstualisert data, foreslår Netflix hyper-personliggjort innhold i henhold til brukerens preferanser. Som resultat 80% av innhold-timene som sees på Netflix kommer fra anbefaling-systemet, mens 20% kommer fra søk. Dette forbedrer kunde-oppvelsen og engasjementet og reduserer avhopp-raten.

Bekymringer og Etiske Implikasjoner av AI Hyperpersonalisering

Mens fordelen med hyperpersonalisering er enorm, er det også viktige bekymringer og etiske implikasjoner å vurdere:

Personverns-problemer

Brukere kan være ubekvemme med at hver enkelt klikk, kjøp eller interaksjon blir sporet og analysert, selv om sporingen har til hensikt å forbedre bruker-oppvelsen. I september 2021 ble Netflix tildelt en bot på 190 000 dollar av Personvern-kommisjonen (PIPC) i Sør-Korea. Ifølge rapporter brøt Netflix mot sin Personvern-lov (PIPA) ved å engasjere i ulovlig innsamling av personlig informasjon fra brukere.

Forbruker-manipulasjon

Hyperpersonalisering kan føre til økt forbruker-manipulasjon. Med kunnskap om enkelt-personers preferanser og atferd, kan selskaper påvirke beslutningsprosessen i stor grad, og dette reiser etiske spørsmål om autonomi og samtykke. Når selskaper vet hvor du er, hva du har kjøpt, og dine liker og misliker, går de en tynn linje mellom kjølig og skremmende – med en stor sjanse for å gå inn i det skremmende området.

I konklusjon har hyperpersonalisering, drevet av AI og ML, allerede ført til betydelige fremgang i ulike industrier. Men potensialet er fortsatt ikke fullt utnyttet. For eksempel kan hyperpersonalisering oversettes til personliggjort medisin, med behandlinger og forebyggende strategier tilpasset enkelt-pasientens genetiske egenskaper og livsstil. Men disse mulighetene har også betydelige etiske implikasjoner og utfordringer som må håndteres.

For mer AI-relatert innhold, besøk unite.ai.