O que é hiperpersonalização de IA? Vantagens, estudos de caso e preocupações éticas

Durante décadas, os profissionais de marketing pesquisaram as melhores estratégias para criar campanhas de marketing eficazes para acompanhar as preferências do consumidor em constante evolução. A hiperpersonalização de IA é uma adição recente ao arsenal de um profissional de marketing.

As estratégias de marketing tradicionais dependem de uma ampla segmentação de consumidores que é benéfica para atingir grupos maiores. Mas essa abordagem não é ideal para entender as necessidades individuais.

Os profissionais de marketing também experimentaram com sucesso técnicas de personalização baseadas em dados históricos do consumidor. Uma estimativa sugere que a receita mundial gerada pelo software de personalização e otimização da experiência do cliente exceder US $ 11.6 bilhões por 2026.

Mas isto não é o suficiente.

As necessidades dos consumidores modernos estão em constante evolução. Eles esperam que as marcas entendam seus desejos e necessidades – antecipe-os e exceda-os. Portanto, é necessária uma abordagem mais precisa, adaptada às necessidades individuais.

Hoje, os profissionais de marketing podem usar técnicas orientadas por dados baseadas em IA e ML para levar suas estratégias de marketing para o próximo nível – por meio da hiperpersonalização. Vamos discuti-lo em detalhes.

O que é hiperpersonalização de IA?

A hiperpersonalização de IA ou a hiperpersonalização alimentada por IA é uma forma avançada de estratégia de marketing personalizada que usa dados em tempo real e mapas de jornada individual junto com IA, análise de big data e automação para fornecer conteúdo, produtos ou serviços altamente contextualizados e personalizados da maneira certa usuários no momento certo através dos canais certos.

Os dados do cliente em tempo real são essenciais para a hiperpersonalização, pois a IA usa essas informações para aprender comportamentos, prever ações do usuário e atender às suas necessidades e preferências. Esse também é um diferenciador crítico entre hiperpersonalização e personalização – a profundidade e o tempo dos dados usados.

Enquanto a personalização usa dados históricos, como o histórico de compras dos clientes, a hiperpersonalização usa dados em tempo real extraídos ao longo da jornada do cliente para aprender seu comportamento e necessidades. Por exemplo, uma jornada do cliente impulsionada pela hiperpersonalização visaria cada cliente com publicidade personalizada, páginas de destino exclusivas, recomendações de produtos personalizadas e preços dinâmicos ou promoções com base em seus dados geográficos, visitas anteriores, hábitos de navegação e histórico de compras.

A mecânica da hiperpersonalização da IA

A hiperpersonalização usando IA começa na coleta de dados e termina em experiências de usuário altamente personalizadas. Vamos obter uma breve visão geral das etapas relevantes.

1. Coleção de dados

Não existe IA sem dados. Nesta etapa, os dados do cliente são coletados de várias fontes, como:

• padrões de navegação
• Histórico de transações
• Dispositivo preferido
• Atividade de mídia social
• Dados geográficos
• Demografia
• Clientes com preferências semelhantes
• Bancos de dados de clientes existentes
• Dispositivos IoT e muito mais

2. Análise de dados

Os algoritmos de AI e ML analisam os dados coletados para identificar padrões e tendências. Dependendo do problema, a análise de dados do cliente pode ser:

• Descritivo (o que está acontecendo?)
• Diagnóstico (por que isso aconteceu?)
• Preditivo (o que pode acontecer no futuro?)
• Prescritivo (o que devemos fazer sobre isso?)

Essa etapa é significativa, pois extrai insights acionáveis ​​dos dados brutos e ajuda a entender cada cliente.

3. Previsão e recomendação

Com base na análise de dados, os modelos AI & ML podem prever o comportamento do cliente. Isso pode envolver a antecipação dos interesses de um cliente ou possíveis objeções, permitindo que as empresas atendam às preferências específicas do cliente de forma proativa e forneçam conteúdo, ofertas e experiências personalizadas em tempo real. Por exemplo, Starbucks gera 400,000 variantes de e-mails hiperpersonalizados todas as semanas por meio de seu mecanismo de personalização em tempo real, visando as preferências individuais do cliente.

Vantagens da hiperpersonalização com tecnologia de IA

Experiência Aprimorada do Cliente (CX) e Engajamento do Cliente (CE)

Quando os clientes veem o conteúdo/produtos/serviços adaptados às suas necessidades, isso cria uma experiência íntima e aumenta a satisfação do cliente. De acordo com Pesquisa McKinsey, 71% dos clientes esperam uma experiência personalizada e 76% ficam desapontados quando não conseguem.

A hiperpersonalização, portanto, elimina experiências genéricas e as substitui por interações que parecem personalizadas e únicas para cada cliente, levando a um maior engajamento. O nível elevado de engajamento aumenta a probabilidade de conversão e promete a fidelidade do cliente a longo prazo.

Aumento de vendas e receita

Uma experiência de compra ou conteúdo mais relevante significa que os clientes têm mais chances de encontrar produtos ou conteúdo que amam e compram, aumentando diretamente as vendas e a receita. Um enorme 97% dos profissionais de marketing relatam que os esforços de personalização impactam positivamente os resultados dos negócios. E uma estratégia de personalização bem executada pode oferecer ROI de 5 a 8x em gastos com marketing. Portanto, ao tornar a jornada do cliente mais íntima, a hiperpersonalização melhora as taxas de conversão e aumenta o valor médio do pedido.

Estudos de caso proeminentes de hiperpersonalização usando IA

Estudo de caso 1: indústria de comércio eletrônico (Amazônia)

A Amazon é um excelente exemplo de hiperpersonalização na indústria de comércio eletrônico. Em 2022, as vendas da Amazon atingiu US $ 469.8 bilhões, um aumento de 22% em relação a 2021. A empresa usa um sofisticado Mecanismo de recomendação baseado em IA que analisa dados de clientes individuais, incluindo;

• Compras anteriores
• Dados demográficos do cliente
• Consulta de pesquisa
• Itens no carrinho de compras
• Itens que foram verificados, mas não clicados
• Valor médio gasto

A Amazon analisa esses dados para criar recomendações personalizadas de produtos e enviar e-mails altamente contextualizados para cada um de seus compradores. Como resultado, seu mecanismo de recomendação gera uma boa Taxa de conversão 35% baseada na personalização.

Estudo de caso 2: indústria do entretenimento (Netflix)

A Netflix revolucionou a indústria do entretenimento com o uso da hiperpersonalização. O ex-vice-presidente de inovação de produtos da Netflix estabelecido em uma entrevista que:

“Se um membro desta pequena ilha manifestar interesse por anime, então podemos mapear essa pessoa para a comunidade global de anime. Sabemos quais são os melhores filmes e programas de TV para as pessoas do mundo naquela comunidade.”

Supostamente, recomendações personalizadas salvam a Netflix mais de US $ 1 bilhões todo ano. A empresa usa IA para analisar uma vasta gama de pontos de dados do cliente, incluindo:

• Histórico de visualização
• Classificações dadas a diferentes programas ou filmes
• Hora do dia em que um usuário assiste a determinado conteúdo

Ao analisar grandes quantidades de dados altamente contextualizados, a Netflix sugere conteúdo hiperpersonalizado de acordo com a preferência do usuário. Como resultado, 80% das horas de conteúdo assistidas na Netflix vêm do sistema de recomendação, enquanto 20% vêm de buscas. Isso melhora a experiência e o engajamento do cliente e reduz a taxa de rotatividade.

Preocupações e implicações éticas da hiperpersonalização da IA

Embora os benefícios da hiperpersonalização sejam enormes, também existem preocupações e implicações éticas considerar:

Questões de privacidade

Os usuários podem se sentir desconfortáveis ​​com o fato de que cada clique, compra ou interação está sendo rastreado e analisado, mesmo que o rastreamento pretenda melhorar a experiência do usuário. Em setembro de 2021, a Netflix foi multada em $190,000 impostas pela Comissão de Proteção de Informações Pessoais (PIPC) da Coreia do Sul. Alegadamente, a Netflix violou sua Lei de Proteção de Informações Pessoais (PIPA) ao se envolver na coleta ilegal de informações pessoais dos usuários.

Manipulação do consumidor

A hiperpersonalização pode levar ao aumento da manipulação do consumidor. Com o conhecimento das preferências e comportamentos individuais, as empresas podem influenciar a tomada de decisão em alto grau, levantando questões éticas sobre autonomia e consentimento. Quando as empresas sabem onde você está, o que você comprou e o que você gosta ou não, elas estão pisando na corda bamba entre legal e assustador – com grande chance de entrar no reino assustador.

Em conclusão, a hiperpersonalização, alimentada por IA e ML, já trouxe avanços significativos para vários setores. No entanto, seu potencial ainda não foi totalmente realizado. Por exemplo, a hiperpersonalização pode se traduzir em medicina personalizada, com tratamentos e estratégias preventivas adaptadas à composição genética e ao estilo de vida de cada paciente. No entanto, essas oportunidades também têm implicações éticas significativas e desafios que devem ser abordados.

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