Co czym jest hiperpersonalizacja AI? Zalety, studia przypadków i zagadnienia etyczne

Przez dziesięciolecia marketerzy badali najlepsze strategie tworzenia skutecznych kampanii marketingowych, aby nadążyć za ciągle ewoluującymi preferencjami konsumentów. Hiperpersonalizacja AI jest niedawnym dodatkiem do arsenału marketera.

Tradycyjne strategie marketingowe opierają się na szerokiej segmentacji konsumentów, co jest korzystne dla dotarcia do większych grup. Jednakże ten podejście jest nieoptymalne dla zrozumienia indywidualnych potrzeb.

Marketerzy również z powodzeniem eksperymentowali z technikami personalizacji opartymi na historycznych danych konsumentów. Szacuje się, że światowy przychód wygenerowany przez oprogramowanie do personalizacji i optymalizacji doświadczeń klienta przekroczy 11,6 miliarda dolarów do 2026 roku.

Ale to nie wystarcza.

Współczesni konsumenci mają stale ewoluujące potrzeby. Oczekują, że marki zrozumieją ich pragnienia i potrzeby – przewidują i przekraczają je. Stąd wymagane jest bardziej precyzyjne podejście dostosowane do indywidualnych potrzeb.

Dziś marketerzy mogą wykorzystywać techniki oparte na danych i sztucznej inteligencji, aby podnieść swoje strategie marketingowe na wyższy poziom – poprzez hiperpersonalizację. Rozważmy to szczegółowo.

Co to jest hiperpersonalizacja AI?

Hiperpersonalizacja AI lub hiperpersonalizacja oparta na sztucznej inteligencji to zaawansowana forma personalizowanej strategii marketingowej, która wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym i indywidualne mapy podróży wraz z analityką dużych danych i automatyzacją, aby dostarczyć wysoko kontekstualizowaną i dostosowaną treść, produkty lub usługi odpowiednim użytkownikom w odpowiednim czasie przez odpowiednie kanały.

Dane klienta w czasie rzeczywistym są integralną częścią hiperpersonalizacji, ponieważ sztuczna inteligencja wykorzystuje te informacje, aby nauczyć się zachowań, przewidzieć działania użytkownika i dostosować się do ich potrzeb i preferencji. To również jest krytycznym różnicowaniem między hiperpersonalizacją a personalizacją – głębokością i czasem wykorzystywanych danych.

Podczas gdy personalizacja wykorzystuje historyczne dane, takie jak historia zakupów klienta, hiperpersonalizacja wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym, aby nauczyć się zachowań i potrzeb klienta. Na przykład, podróż klienta zasilana przez hiperpersonalizację celowałaby każdego klienta z reklamami dostosowanymi do ich potrzeb, unikalnymi stronami docelowymi, dostosowanymi rekomendacjami produktów i dynamicznymi cenami lub promocjami na podstawie ich danych geograficznych, poprzednich wizyt, nawyków przeglądania i historii zakupów.

Mechanika hiperpersonalizacji AI

Hiperpersonalizacja za pomocą sztucznej inteligencji zaczyna się od zbierania danych i kończy na wysoko dostosowanych doświadczeniach użytkowników. Przeanalizujmy krótko odpowiednie kroki.

1. Zbieranie danych

Nie ma sztucznej inteligencji bez danych. W tym kroku zebrano dane klienta z różnych źródeł, takich jak:

• Wzorce przeglądania
• Historia transakcji
• Preferowany urządzenie
• Aktywność w mediach społecznościowych
• Dane geograficzne
• Demografia
• Klienci z podobnymi preferencjami
• Istniejące bazy danych klientów
• Urządzenia IoT i więcej

2. Analiza danych

Algoritmy sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia analizują zebrane dane, aby zidentyfikować wzorce i trendy. W zależności od problemu, analiza danych klienta może być:

• Opisowa (co się dzieje?)
• Diagnostyczna (dlaczego to się stało?)
• Przewidywana (co może się wydarzyć w przyszłości?)
• Narzędziowa (co powinniśmy z tym zrobić?)

Ten krok jest znaczący, ponieważ wyodrębnia działania z surowych danych i pomaga zrozumieć każdego klienta.

3. Przewidywanie i rekomendacja

Na podstawie analizy danych, modele sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia mogą przewidzieć zachowania klienta. Może to obejmować przewidywanie zainteresowań klienta lub potencjalnych zastrzeżeń, umożliwiając firmom proaktywnie obsługiwać specyficzne preferencje klienta i dostarczać treści, oferty i doświadczenia w czasie rzeczywistym. Na przykład, Starbucks (SBUX ) generuje 400 000 wariantów hiperpersonalizowanych e-maili każdego tygodnia za pomocą swojego silnika personalizacji w czasie rzeczywistym, ukierunkowanego na indywidualne preferencje klienta.

Zalety hiperpersonalizacji opartej na sztucznej inteligencji

Poprawiona experiencia klienta (CX) i zaangażowanie klienta (CE)

Kiedy klienci widzą treści, produkty lub usługi dostosowane do ich potrzeb, tworzy to intymne doświadczenie i poprawia satysfakcję klienta. Zgodnie z badaniem McKinsey, 71% klientów oczekuje doświadczenia personalizowanego, a 76% czuje się rozczarowanych, gdy nie otrzymują go.

Hiperpersonalizacja eliminuje więc doświadczenia ogólne i zastępuje je interakcjami, które wydają się personalizowane i unikalne dla każdego klienta, co prowadzi do zwiększonego zaangażowania. Zwiększony poziom zaangażowania zwiększa prawdopodobieństwo konwersji i obiecuje długoterminową lojalność klienta.

Zwiększone sprzedaże i przychody

Bardziej istotne doświadczenie zakupowe lub treści oznacza, że klienci są bardziej prawdopodobni, aby znaleźć produkty lub treści, które kochają i kupić, co bezpośrednio zwiększa sprzedaż i przychody. Aż 97% marketerów zgłasza, że wysiłki personalizacji pozytywnie wpływają na wyniki biznesowe. A dobrze wykonana strategia personalizacji może dostarczyć 5-8-krotny zwrot z inwestycji w wydatki marketingowe. Stąd, poprzez uczynienie podróży klienta bardziej intymną, hiperpersonalizacja poprawia wskaźniki konwersji i zwiększa średnią wartość zamówienia.

Wyróżniające się studia przypadków hiperpersonalizacji przy użyciu sztucznej inteligencji

Studium przypadku 1: Branża e-commerce (Amazon)

Amazon (AMZN ) jest przykładem hiperpersonalizacji w branży e-commerce. W 2022 roku sprzedaż Amazon osiągnęła 469,8 miliarda dolarów, co stanowi wzrost o 22% w porównaniu z 2021 rokiem. Firma wykorzystuje zaawansowany silnik rekomendacji oparty na sztucznej inteligencji, który analizuje indywidualne dane klienta, w tym;

• Poprzednie zakupy
• Dane demograficzne klienta
• Zapytanie wyszukiwania
• Przedmioty w koszyku
• Przedmioty, które zostały sprawdzone, ale nie kliknięte
• Średnia kwota wydatków

Amazon analizuje te dane, aby utworzyć personalizowane rekomendacje produktów i wysyłać wysoko kontekstualizowane e-maile każdemu ze swoich klientów. W efekcie ich silnik rekomendacji generuje zdrowy 35% wskaźnik konwersji na podstawie personalizacji.

Studium przypadku 2: Branża rozrywkowa (Netflix)

Netflix (NFLX ) rewolucjonizował branżę rozrywkową dzięki wykorzystaniu hiperpersonalizacji. Były wiceprezes innowacji produktowych w Netflix stwierdził w wywiadzie, że:

“Jeśli jeden członek tej małej wyspy wyrazi zainteresowanie anime, to możemy mapować tę osobę na globalną społeczność anime. Wiemy, które są najlepszymi filmami i programami telewizyjnymi dla ludzi na świecie w tej społeczności.”

Raportedly, personalizowane rekomendacje oszczędzają Netflix ponad 1 miliard dolarów każdego roku. Firma wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy ogromnej ilości punktów danych klienta, w tym:

• Historia oglądania
• Oceny przyznane różnym show lub filmom
• Godzina dnia, kiedy użytkownik ogląda określoną treść

Poprzez analizę ogromnych ilości wysoko kontekstualizowanych danych, Netflix sugeruje hiperpersonalizowaną treść zgodnie z preferencjami użytkownika. W efekcie 80% godzin oglądania treści na Netflix pochodzi z systemu rekomendacji, podczas gdy 20% pochodzi z wyszukiwań. To poprawia doświadczenie klienta i zaangażowanie oraz zmniejsza wskaźnik churnu.

Zagadnienia i implikacje etyczne hiperpersonalizacji AI

Chociaż korzyści hiperpersonalizacji są ogromne, istnieją również istotne zagadnienia i implikacje etyczne, które należy rozważyć:

Zagadnienia związane z prywatnością

Użytkownicy mogą być niekomfortowi, że każde ich kliknięcie, zakup lub interakcja jest śledzona i analizowana, nawet jeśli śledzenie ma na celu poprawę doświadczenia użytkownika. We wrześniu 2021 roku Netflix został ukarany grzywną w wysokości 190 000 dolarów nałożoną przez Komisję Ochrony Prywatności (PIPC) w Korei Południowej. Raportedly, Netflix naruszył swój Akt Ochrony Prywatności (PIPA) poprzez nielegalne zbieranie danych osobowych od użytkowników.

Manipulacja konsumentami

Hiperpersonalizacja może prowadzić do zwiększonej manipulacji konsumentami. Z wiedzą o indywidualnych preferencjach i zachowaniach, firmy mogą wpływać na podejmowanie decyzji w wysokim stopniu, co podnosi etyczne pytania dotyczące autonomii i zgody. Kiedy firmy wiedzą, gdzie jesteś, co kupiłeś i Twoje gusta, są na cienkiej granicy między fajnym a niesmacznym – z wysokim ryzykiem wejścia w obszar niesmaczny.

Podsumowując, hiperpersonalizacja, napędzana przez sztuczną inteligencję i maszynowe uczenie, już przyniosła znaczące postępy w różnych branżach. Jednakże jej potencjał jeszcze nie został w pełni zrealizowany. Na przykład, hiperpersonalizacja mogłaby przekładać się na personalizowaną medycynę, z leczeniami i strategiami prewencyjnymi dostosowanymi do indywidualnego pacjenta, jego genomu i stylu życia. Jednakże te możliwości mają również znaczące implikacje etyczne i wyzwania, które muszą być rozwiązane.

Dla więcej treści związanych z AI, odwiedź unite.ai.