Hva er AI Hyperpersonalisering? Fordeler, Casestudier og Eiske Bekymringer

I flere tiår har markedsførere 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 en markedsføringss arsenal.

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

Markedsførere har også eksperimentert med suksess med personaliseringsteknikker basert på historiske forbrukerdata. En estimat antyder at verdensomspennende inntekter generert av kundeopplevelse-personalisering og optimaliseringsprogramvare vil overskride 11,6 milliarder dollar i 2026.

Men dette er ikke nok.

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

I dag kan markedsførere bruke AI og ML-baserte data-drevne teknikker til å ta sine markedsføringsstrategier 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, stor data-analyse og automatisering for å levere høyt kontekstualisert og tilpasset innhold, produkter eller tjenester til riktige brukere på riktige tidspunkter gjennom riktige kanaler.

Sanntids kundedata er avgjørende i hyperpersonalisering siden AI bruker denne informasjonen til å lære atferd, forutsi brukerhandlinger og tilpasse seg deres behov og preferanser. Dette er også en kritisk differensierende faktor mellom hyperpersonalisering og personalisering – dybden og tidspunktet for dataene som brukes.

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

Mekanismen Bak AI Hyperpersonalisering

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

1. Datainnsamling

Det finnes 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 innsamlede 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 siden det trekker ut håndterbare innsikter fra rådataene og hjelper med å forstå hver enkelt kunde.

3. Forutsigelse & Anbefaling

Basert på data-analysen, kan AI- og ML-modellene forutsi kundens atferd. Dette kan innebære å forutse en kundes interesser eller potensielle innvendinger, og muliggjøre at bedrifter kan betjene kundens spesifikke preferanser proaktivt og levere sanntids-personalisert innhold, tilbud og opplevelser. For eksempel genererer Starbucks 400 000 varianter av hyperpersonaliserte e-poster hver uke via sin sanntids-personalisering-motor, målrettet enkelt kundes preferanser.

Fordelene Med AI-drevet Hyperpersonalisering

Forbedret Kundeopplevelse (CX) & Kundeengasjement (CE)

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

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

Økt Salg & Inntekt

En mer relevant handle- eller innhold-oppvelse betyr at kunder er mer sannsynlig å finne produkter eller innhold de elsker og kjøpe, noe som direkte booster salg og inntekt. En overveldende 97% av markedsførerne rapporterer at personaliseringsinnsatsene har en positiv innvirkning på forretningsresultatene. Og en velutført personaliseringsstrategi kan levere 5-8 ganger ROI på markedsføringsutgifter. Derfor, ved å gjøre kunde-reisen mer intim, forbedrer hyperpersonalisering konverteringsratene og øker gjennomsnittlig bestillingsverdi.

Fremtredende Casestudier Av Hyperpersonalisering Med AI

Casestudie 1: E-handelsindustrien (Amazon)

Amazon er et primært eksempel på hyperpersonalisering i e-handelsindustrien. I 2022 nådde Amazons salg 469,8 milliarder dollar, en økning på 22% fra 2021. Selskapet bruker en sofistikert AI-basert anbefalings-motor som analyserer individuelle kundedata, inkludert;

• Tidligere kjøp
• Kunde-demografi
• Søke-spørring
• Varer i handlekurven
• Varer som ble sett på, men ikke klikket
• Gjennomsnittlig utgiftsbeløp

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

Casestudie 2: Underholdningsindustrien (Netflix)

Netflix har revolusjonert underholdningsindustrien 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 denne samfunnet.”

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

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

Ved å analysere store mengder høyt kontekstualisert data, foreslår Netflix hyperpersonalisert innhold i henhold til brukerens preferanser. Som resultat kommer 80% av innhold-timene sett på Netflix fra anbefalingssystemet, mens 20% kommer fra søk. Dette forbedrer kunde-opplevelsen og engasjementet og reduserer avhopp-raten.

Bekymringer & Eiske Implikasjoner Av AI Hyperpersonalisering

Mens fordelen med hyperpersonalisering er enorm, finnes det også kritiske bekymringer og eiske implikasjoner å vurdere:

Personvern-problemer

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

Forbruker-manipulasjon

Hyperpersonalisering kan føre til økt forbruker-manipulasjon. Med kunnskap om individuelle preferanser og atferd, kan selskaper påvirke beslutningsprosessen i stor grad, og reise eiske 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 høy sjanse for å gå inn i skremmende område.

I konklusjon har hyperpersonalisering, drevet av AI og ML, allerede ført til betydelige fremgang i ulike industrier. Men dens potensiale er ennå ikke fullt ut actualisert. For eksempel kan hyperpersonalisering oversettes til personalisert medisin, med behandlinger og forebyggende strategier tilpasset en enkelt pasients genetiske oppbygning og livsstil. Men disse mulighetene har også betydelige eiske implikasjoner og utfordringer som må håndteres.

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