Czym jest hiperpersonalizacja AI? Zalety, studia przypadków i wątpliwości etyczne

Przez dziesięciolecia marketerzy poszukiwali najlepszych strategii tworzenia skutecznych kampanii marketingowych, które nadążały za stale zmieniającymi się preferencjami konsumentów. Hiperpersonalizacja AI to najnowszy dodatek do arsenału marketera.

Tradycyjne strategie marketingowe opierają się na szerokiej segmentacji konsumentów, która jest korzystna w docieraniu do większych grup. Jednak takie podejście nie jest optymalne do zrozumienia indywidualnych potrzeb.

Marketerzy z powodzeniem eksperymentowali także z technikami personalizacji w oparciu o historyczne dane konsumentów. Z szacunków wynika, że ​​na całym świecie przychody generowane przez oprogramowanie do personalizacji i optymalizacji doświadczeń klientów będą takie same przekroczyć 11.6 miliardów dolarów przez 2026.

Ale to nie wystarczy.

Potrzeby współczesnych konsumentów stale ewoluują. Oczekują, że marki zrozumieją ich pragnienia i potrzeby – będą je przewidywać i przekraczać. Wymagane jest zatem bardziej precyzyjne podejście, dostosowane do indywidualnych potrzeb.

Obecnie marketerzy mogą wykorzystywać techniki oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym oparte na danych, aby przenieść swoje strategie marketingowe na wyższy poziom – poprzez hiperpersonalizację. Omówmy to szczegółowo.

Czym jest hiperpersonalizacja AI?

Hiperpersonalizacja AI lub hiperpersonalizacja oparta na AI to zaawansowana forma spersonalizowanej strategii marketingowej, która wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym i indywidualne mapy podróży wraz ze sztuczną inteligencją, analizą dużych zbiorów danych i automatyzacją w celu dostarczania wysoce kontekstualizowanych i dostosowanych treści, produktów lub usług po prawej stronie użytkowników we właściwym czasie i za pośrednictwem właściwych kanałów.

Dane klientów w czasie rzeczywistym są integralną częścią hiperpersonalizacji, ponieważ sztuczna inteligencja wykorzystuje te informacje do uczenia się zachowań, przewidywania działań użytkowników oraz zaspokajania ich potrzeb i preferencji. Jest to również kluczowa różnica między hiperpersonalizacją a personalizacją – głębokość i czas wykorzystywanych danych.

Podczas gdy personalizacja wykorzystuje dane historyczne, takie jak historia zakupów klientów, hiperpersonalizacja wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym wyodrębniane w trakcie podróży klienta, aby poznać jego zachowania i potrzeby. Na przykład podróż klienta oparta na hiperpersonalizacji będzie skierowana do każdego klienta za pomocą niestandardowych reklam, unikalnych stron docelowych, dostosowanych rekomendacji produktów oraz dynamicznych cen lub promocji w oparciu o jego dane geograficzne, wcześniejsze wizyty, nawyki przeglądania i historię zakupów.

Mechanika hiperpersonalizacji AI

Hiperpersonalizacja z wykorzystaniem sztucznej inteligencji zaczyna się od gromadzenia danych, a kończy na wysoce dostosowanych doświadczeniach użytkowników. Przejdźmy do krótkiego przeglądu odpowiednich kroków.

1. Zbieranie danych

Nie ma sztucznej inteligencji bez danych. Na tym etapie zbierane są dane klientów z różnych źródeł, takich jak:

• Przeglądanie wzorców
• Historia transakcji
• Preferowane urządzenie
• Aktywność w mediach społecznościowych
• Dane geograficzne
• Demografia
• Klienci o podobnych preferencjach
• Istniejące bazy danych klientów
• Urządzenia IoT i nie tylko

2. Analiza danych

Algorytmy AI i ML analizują zebrane dane w celu identyfikacji wzorców i trendów. W zależności od problemu analiza danych klientów może polegać na:

• Opis (co się dzieje?)
• Diagnostyka (dlaczego tak się stało?)
• Przewidywanie (co może się wydarzyć w przyszłości?)
• Nakazowe (co powinniśmy z tym zrobić?)

Ten krok jest znaczący, ponieważ wydobywa przydatne wnioski z surowych danych i pomaga zrozumieć każdego klienta.

3. Przewidywanie i rekomendacja

Na podstawie analizy danych modele AI i ML potrafią przewidzieć zachowanie klienta. Może to obejmować przewidywanie zainteresowań klienta lub potencjalnych zastrzeżeń, umożliwiając firmom proaktywne zaspokajanie konkretnych preferencji klienta i dostarczanie w czasie rzeczywistym spersonalizowanych treści, ofert i doświadczeń. Na przykład Starbucks generuje 400,000 XNUMX wariantów hiperspersonalizowanych e-maili co tydzień za pośrednictwem silnika personalizacji w czasie rzeczywistym, ukierunkowanego na indywidualne preferencje klienta.

Zalety hiperpersonalizacji opartej na sztucznej inteligencji

Lepsza obsługa klienta (CX) i zaangażowanie klienta (CE)

Kiedy klienci widzą treści/produkty/usługi dostosowane do ich potrzeb, tworzy to intymne doświadczenie i zwiększa satysfakcję klienta. Według Badania McKinsey, 71% klientów oczekuje spersonalizowanej obsługi, a 76% czuje się zawiedzionych, gdy jej nie otrzymuje.

Hiperpersonalizacja eliminuje zatem ogólne doświadczenia i zastępuje je interakcjami, które są spersonalizowane i niepowtarzalne dla każdego klienta, co prowadzi do zwiększonego zaangażowania. Zwiększony poziom zaangażowania zwiększa prawdopodobieństwo konwersji i gwarantuje długoterminową lojalność klientów.

Zwiększona sprzedaż i przychody

Bardziej trafne zakupy lub treści oznaczają, że klienci z większym prawdopodobieństwem znajdą produkty lub treści, które im się podobają i kupią, co bezpośrednio zwiększa sprzedaż i przychody. Ogromne 97% marketerów twierdzi, że wysiłki personalizacyjne pozytywnie wpływają na wyniki biznesowe. Dobrze wykonana strategia personalizacji może przynieść rezultaty 5-8x zwrot z inwestycji na wydatki marketingowe. Dlatego też, czyniąc podróż klienta bardziej intymną, hiperpersonalizacja poprawia współczynniki konwersji i zwiększa średnią wartość zamówienia.

Wybitne studia przypadków hiperpersonalizacji za pomocą sztucznej inteligencji

Studium przypadku 1: Branża e-commerce (Amazon)

Amazon jest doskonałym przykładem hiperpersonalizacji w branży e-commerce. W 2022 roku sprzedaż Amazona osiągnął 469.8 miliarda dolarów, co oznacza wzrost o 22% w porównaniu z 2021 rokiem. Firma korzysta z wyrafinowanego Silnik rekomendacji oparty na sztucznej inteligencji analizujący indywidualne dane klientów, w tym;

• Wcześniejsze zakupy
• Demografia klienta
• Wyszukiwana fraza
• Artykuły w koszyku
• Elementy, które zostały zaznaczone, ale nie kliknięte
• Średnia kwota wydatków

Amazon analizuje te dane, aby tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów i wysyłać wysoce kontekstowe e-maile do każdego ze swoich klientów. W rezultacie ich silnik rekomendacji generuje zdrowy Współczynnik konwersji 35% w oparciu o personalizację.

Studium przypadku 2: Branża rozrywkowa (Netflix)

Netflix zrewolucjonizował branżę rozrywkową dzięki zastosowaniu hiperpersonalizacji. Były wiceprezes ds. innowacji produktowych w Netfliksie stwierdził, w wywiadzie, który:

„Jeśli jeden członek tej małej wyspy wyrazi zainteresowanie anime, będziemy w stanie przypisać tę osobę do globalnej społeczności anime. Wiemy, które filmy i programy telewizyjne są najlepsze dla ludzi na świecie w tej społeczności”.

Podobno spersonalizowane rekomendacje ratują Netflix więcej niż X XUM miliarda każdego roku. Firma wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy szerokiego zakresu punktów danych klientów, w tym:

• Przeglądanie historii
• Oceny nadawane różnym programom lub filmom
• Pora dnia, kiedy użytkownik ogląda określone treści

Analizując ogromne ilości wysoce kontekstualizowanych danych, Netflix sugeruje hiperspersonalizowane treści zgodnie z preferencjami użytkownika. W rezultacie, 80% godzin treści obejrzanych w serwisie Netflix pochodzi z systemu rekomendacji, a 20% z wyszukiwań. Poprawia to doświadczenie i zaangażowanie klientów oraz zmniejsza wskaźnik rezygnacji.

Obawy i implikacje etyczne hiperpersonalizacji AI

Chociaż korzyści wynikające z hiperpersonalizacji są ogromne, istnieją również istotne obawy i problemy implikacje etyczne rozważyć:

Prywatne problemy

Użytkownicy mogą czuć się niekomfortowo, gdy każde ich kliknięcie, zakup lub interakcja jest śledzona i analizowana, nawet jeśli śledzenie ma na celu poprawę komfortu użytkowania. We wrześniu 2021 r. Netflix został ukarany grzywną w wysokości $190,000 nałożone przez Komisję Ochrony Danych Osobowych (PIPC) Korei Południowej. Według doniesień Netflix naruszył ustawę o ochronie danych osobowych (PIPA), angażując się w nielegalne gromadzenie danych osobowych użytkowników.

Manipulacja konsumencka

Hiperpersonalizacja może prowadzić do zwiększonej manipulacji konsumentami. Znając indywidualne preferencje i zachowania, firmy mogą w dużym stopniu wpływać na podejmowanie decyzji, rodząc pytania etyczne dotyczące autonomii i zgody. Kiedy firmy wiedzą, gdzie jesteś, co kupiłeś oraz co lubisz, a czego nie, stąpają po linie między fajne i przerażające – z dużą szansą na wejście do przerażająca kraina.

Podsumowując, hiperpersonalizacja oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym przyniosła już znaczny postęp w różnych branżach. Jednak jego potencjał nie został jeszcze w pełni wykorzystany. Na przykład hiperpersonalizacja może przełożyć się na spersonalizowana medycyna, z terapiami i strategiami zapobiegawczymi dostosowanymi do struktury genetycznej i stylu życia konkretnego pacjenta. Możliwości te mają jednak również istotne implikacje etyczne i wyzwania, którym należy stawić czoła.

Więcej treści związanych ze sztuczną inteligencją znajdziesz na stronie zjednoczyć.ai.