Hva er AI Hyperpersonalization? Fordeler, kasusstudier og etiske bekymringer

I flere tiår har markedsførere undersøkt de beste strategiene for å lage effektive markedsføringskampanjer for å holde tritt med de stadig utviklende forbrukerpreferansene. AI hyperpersonalisering er et nylig tillegg til en markedsførers arsenal.

Tradisjonelle markedsføringsstrategier er avhengige av bred forbrukersegmentering som er gunstig for å nå større grupper. Men denne tilnærmingen er suboptimal for å forstå individuelle behov.

Markedsførere har også vellykket eksperimentert med personaliseringsteknikker basert på historiske forbrukerdata. Et estimat antyder at verdensomspennende inntekter generert av kundeopplevelse personalisering og optimalisering programvare vil overstige 11.6 milliarder dollar av 2026.

Men dette er ikke nok.

Moderne forbrukeres behov er i stadig utvikling. De forventer at merkene forstår deres ønsker og behov – forutse og overgå dem. Derfor er det nødvendig med en mer presis tilnærming tilpasset individuelle behov.

I dag kan markedsførere bruke AI- og ML-baserte datadrevne teknikker for å ta markedsføringsstrategiene sine 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 personalisert markedsføringsstrategi som bruker sanntidsdata og individuelle reisekart sammen med AI, big data-analyse og automatisering for å levere svært kontekstualisert og skreddersydd innhold, produkter eller tjenester til høyre brukere til rett tid gjennom de riktige kanalene.

Kundedata i sanntid er integrert i hyperpersonalisering ettersom AI bruker denne informasjonen til å lære atferd, forutsi brukerhandlinger og imøtekomme deres behov og preferanser. Dette er også en kritisk forskjell mellom hyperpersonalisering og personalisering – dybden og tidspunktet for dataene som brukes.

Mens personalisering bruker historiske data som kundenes kjøpshistorikk, bruker hyperpersonalisering sanntidsdata hentet ut gjennom kundereisen for å lære deres oppførsel og behov. For eksempel vil en kundereise drevet av hyperpersonalisering målrette hver kunde med tilpasset annonsering, unike landingssider, skreddersydde produktanbefalinger og dynamiske priser eller kampanjer basert på deres geografiske data, tidligere besøk, surfevaner og kjøpshistorikk.

Mekanikken til AI Hyperpersonalization

Hyperpersonalisering ved bruk av AI starter fra datainnsamling og ender i svært skreddersydde 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:

• Bla gjennom mønstre
• Betalingshistorie
• Foretrukket enhet
• Aktivitet i sosiale medier
• Geografiske data
• Demografi
• Kunder med lignende preferanser
• Eksisterende kundedatabaser
• IoT-enheter og mer

2. Dataanalyse

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

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

Dette trinnet er viktig ettersom det trekker ut handlingsrettet innsikt fra rådataene og hjelper til med å forstå hver enkelt kunde.

3. Prediksjon og anbefaling

Basert på dataanalysen kan AI & ML-modellene forutsi kundens atferd. Dette kan innebære å forutse en kundes interesser eller potensielle innvendinger, slik at virksomheter kan betjene kundens spesifikke preferanser proaktivt og levere sanntids personalisert innhold, tilbud og opplevelser. For eksempel Starbucks genererer 400,000 XNUMX varianter av hyperpersonaliserte e-poster hver uke via sin sanntids personaliseringsmotor, rettet mot individuelle kundepreferanser.

Fordeler med AI-drevet hyperpersonalisering

Forbedret kundeopplevelse (CX) og kundeengasjement (CE)

Når kundene ser innholdet/produktene/tjenestene tilpasset deres behov, skaper det en intim opplevelse og øker kundetilfredsheten. I følge McKinsey-forskning, 71 % av kundene forventer en personlig opplevelse, og 76 % føler seg skuffet når de ikke får det.

Hyperpersonalisering eliminerer derfor generiske opplevelser og erstatter dem med interaksjoner som føles personlig og unike for hver kunde, noe som fører til økt engasjement. Det økte engasjementet øker sannsynligheten for konvertering og lover langsiktig kundelojalitet.

Økt salg og omsetning

En mer relevant shopping- eller innholdsopplevelse betyr at kunder er mer sannsynlig å finne produkter eller innhold de elsker og kjøper, noe som direkte øker salg og inntekter. En kjempestor 97% av markedsførere rapporterer at personaliseringstiltak påvirker forretningsresultatene positivt. Og en godt utført personaliseringsstrategi kan levere 5-8x ROI på markedsføringskostnader. Derfor, ved å gjøre kundereisen mer intim, forbedrer hyperpersonalisering konverteringsfrekvenser og øker gjennomsnittlig ordreverdi.

Fremtredende casestudier av hyperpersonalisering ved bruk av AI

Kasusstudie 1: E-handelsindustrien (Amazon)

Amazon er et godt eksempel på hyperpersonalisering i e-handelsbransjen. I 2022, Amazons salg nådde 469.8 milliarder dollar, en økning på 22 % fra 2021. Selskapet bruker en sofistikert AI-basert anbefalingsmotor som analyserer individuelle kundedata, inkludert;

• Tidligere kjøp
• Kundedemografi
• Søkeord
• Varer i handlekurven
• Elementer som ble sjekket ut, men som ikke ble klikket på
• Gjennomsnittlig forbruksbeløp

Amazon analyserer disse dataene for å lage personlige produktanbefalinger og sende svært kontekstualiserte e-poster til hver av kundene sine. Som et resultat genererer deres anbefalingsmotor en sunn 35 % konverteringsfrekvens basert på personalisering.

Kasusstudie 2: Underholdningsindustri (Netflix)

Netflix har revolusjonert underholdningsindustrien gjennom bruken av hyperpersonalisering. Tidligere VP for produktinnovasjon hos Netflix har uttalte i et intervju som:

"Hvis ett medlem på denne lille øya uttrykker interesse for anime, så kan vi kartlegge den personen til det globale anime-samfunnet. Vi vet hvilke som er de beste filmene og TV-programmene for mennesker i verden i det samfunnet.»

Angivelig redder personaliserte anbefalinger Netflix mer enn $ 1 milliarder hvert år. Selskapet bruker kunstig intelligens til å analysere et stort utvalg kundedatapunkter, inkludert:

• Visningshistorikk
• Rangeringer gitt til forskjellige serier eller filmer
• Tid på dagen når en bruker ser på bestemt innhold

Ved å analysere store mengder svært kontekstualiserte data, foreslår Netflix hyperpersonlig innhold i henhold til brukerens preferanser. Som et resultat, 80% av innholdstimene som er sett på Netflix kommer fra anbefalingssystemet, mens 20 % kommer fra søk. Dette forbedrer kundeopplevelsen og engasjementet og reduserer churn rate.

Bekymringer og etiske implikasjoner av AI-hyperpersonalisering

Mens fordelene med hyperpersonalisering er enorme, er det også avgjørende bekymringer og etiske implikasjoner å overveie:

Privatlivs problemer

Brukere kan være ukomfortable med at hvert klikk, kjøp eller interaksjon spores og analyseres, selv om sporingen har til hensikt å forbedre brukeropplevelsen. I september 2021 sto Netflix overfor en bot på $190,000 pålagt av Personopplysningsbeskyttelseskommisjonen (PIPC) i Sør-Korea. Etter sigende brøt Netflix sin lov om beskyttelse av personlige opplysninger (PIPA) ved å engasjere seg i ulovlig innsamling av personlig informasjon fra brukere.

Forbrukermanipulasjon

Hyperpersonalisering kan føre til økt forbrukermanipulasjon. Med kunnskap om individuelle preferanser og atferd, kan bedrifter påvirke beslutningstaking i høy grad, og reise etiske spørsmål om autonomi og samtykke. Når selskaper vet hvor du er, hva du har kjøpt og hva du liker og ikke liker, tråkker de på stramtråd mellom kult og skummelt – med stor sjanse for å komme inn i skumle rike.

Avslutningsvis har hyperpersonalisering, drevet av AI og ML, allerede brakt betydelige fremskritt til ulike bransjer. Potensialet er imidlertid ennå ikke fullt ut aktualisert. For eksempel kan hyperpersonalisering oversettes til personlig medisin, med behandlinger og forebyggende strategier skreddersydd til en individuell pasients genetiske sammensetning og livsstil. Disse mulighetene har imidlertid også betydelige etiske implikasjoner og utfordringer som må håndteres.

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