Ce este hiperpersonalizarea AI? Avantajele, studii de caz și implicații etice

De decenii, marketerii au cercetat cele mai bune strategii pentru a crea campanii de marketing eficiente pentru a ține pasul cu preferințele consumatorilor în schimbare. Hiperpersonalizarea AI este o adăugire recentă la arsenalul unui marketer.

Strategiile de marketing tradiționale se bazează pe segmentarea consumatorilor pe scară largă, ceea ce este benefic pentru a ajunge la grupuri mai mari. Dar această abordare este suboptimă pentru înțelegerea nevoilor individuale.

Marketerii au experimentat cu succes și tehnici de personalizare bazate pe datele istorice ale consumatorilor. O estimare sugerează că veniturile globale generate de software-ul de personalizare și optimizare a experienței clienților vor depăși 11,6 miliarde de dolari până în 2026.

Dar acest lucru nu este suficient.

Nevoile consumatorilor moderni sunt în schimbare constantă. Ei așteaptă ca brandurile să înțeleagă dorințele și nevoile lor, să le anticipeze și să le depășească. Prin urmare, o abordare mai precisă, adaptată nevoilor individuale, este necesară.

Astăzi, marketerii pot utiliza tehnici de marketing bazate pe date și inteligență artificială pentru a-și lua strategiile de marketing la următorul nivel – prin hiperpersonalizare. Să discutăm despre aceasta în detaliu.

Ce este hiperpersonalizarea AI?

Hiperpersonalizarea AI sau hiperpersonalizarea bazată pe inteligență artificială este o formă avansată de strategie de marketing personalizat care utilizează date în timp real și hărți de călătorie individuală, împreună cu analiza datelor mari, inteligență artificială și automatizare, pentru a oferi conținut, produse sau servicii foarte contextualizate și personalizate utilizatorilor potriviți, la momentul potrivit, prin canalele potrivite.

Datele clienților în timp real sunt esențiale în hiperpersonalizare, deoarece inteligența artificială utilizează aceste informații pentru a învăța comportamente, a prevedea acțiunile utilizatorilor și a răspunde nevoilor și preferințelor lor. Acesta este și un factor de diferențiere critic între hiperpersonalizare și personalizare – adâncimea și momentul datelor utilizate.

În timp ce personalizarea utilizează date istorice, cum ar fi istoricul de cumpărături al clienților, hiperpersonalizarea utilizează date în timp real extrase pe tot parcursul călătoriei clienților pentru a învăța comportamentul și nevoile lor. De exemplu, o călătorie a clienților bazată pe hiperpersonalizare ar viza fiecare client cu reclame personalizate, pagini de aterizare unice, recomandări de produse personalizate și prețuri sau promoții dinamice, în funcție de datele geografice, vizitele anterioare, obiceiurile de navigare și istoricul de cumpărături.

Mecanica hiperpersonalizării AI

Hiperpersonalizarea utilizând inteligența artificială începe de la colectarea datelor și se termină cu experiențe utilizator foarte personalizate. Să obținem o scurtă prezentare a pașilor relevanți.

1. Colectarea datelor

Nu există inteligență artificială fără date. În acest pas, datele clienților sunt colectate din diverse surse, cum ar fi:

• Modele de navigare
• Istoric de tranzacții
• Dispozitiv preferat
• Activitate pe rețelele sociale
• Date geografice
• Demografie
• Clienți cu preferințe similare
• Baze de date existente ale clienților
• Dispozitive IoT și multe altele

2. Analiza datelor

Algoritmii de inteligență artificială și de învățare automată analizează datele colectate pentru a identifica modele și tendințe. În funcție de problema abordată, analiza datelor clienților poate fi:

• Descriptivă (ce se întâmplă?)
• Diagnostică (de ce s-a întâmplat?)
• Predictivă (ce s-ar putea întâmpla în viitor?)
• Prescriptivă (ce ar trebui să facem despre asta?)

Acest pas este semnificativ, deoarece extrage informații actionabile din datele brute și ajută la înțelegerea fiecărui client.

3. Prevedere și recomandare

Pe baza analizei datelor, modelele de inteligență artificială și de învățare automată pot prevedea comportamentul clienților. Acest lucru poate implica anticiparea intereselor unui client sau a obiecțiilor potențiale, permițând companiilor să servească preferințele specifice ale clienților în mod proactiv și să ofere conținut, oferte și experiențe personalizate în timp real. De exemplu, Starbucks (SBUX ) generează 400.000 de variante de e-mailuri hiperpersonalizate în fiecare săptămână prin intermediul motorului său de personalizare în timp real, care vizează preferințele individuale ale clienților.

Avantajele hiperpersonalizării bazate pe inteligență artificială

Experiență îmbunătățită a clienților (CX) și implicare a clienților (CE)

Când clienții văd conținutul/produsele/serviciile personalizate în funcție de nevoile lor, aceasta creează o experiență intimă și îmbunătățește satisfacția clienților. Conform cercetărilor McKinsey, 71% dintre clienți așteaptă o experiență personalizată, iar 76% se simt dezamăgiți când nu o primesc.

Hiperpersonalizarea, prin urmare, elimină experiențele generice și le înlocuiește cu interacțiuni care par personalizate și unice pentru fiecare client, ceea ce duce la o implicare crescută. Nivelul ridicat de implicare crește probabilitatea de conversie și promite loialitate pe termen lung a clienților.

Creșterea vânzărilor și a veniturilor

O experiență de cumpărături sau de conținut mai relevantă înseamnă că clienții sunt mai predispuși să găsească produse sau conținut pe care le iubesc și să le cumpere, ceea ce crește direct vânzările și veniturile. Un zdrobitoare 97% dintre marketeri raportează că eforturile de personalizare au un impact pozitiv asupra rezultatelor afacerii. Și o strategie de personalizare bine executată poate oferi 5-8 ori mai mult decât investiția în marketing. Prin urmare, făcând călătoria clienților mai intimă, hiperpersonalizarea îmbunătățește ratele de conversie și crește valoarea medie a comenzilor.

Studii de caz importante ale hiperpersonalizării utilizând inteligența artificială

Studiu de caz 1: Industria de comerț electronic (Amazon)

Amazon (AMZN ) este un exemplu primar de hiperpersonalizare în industria de comerț electronic. În 2022, vânzările Amazon au ajuns la 469,8 miliarde de dolari, o creștere de 22% față de 2021. Compania utilizează un motor de recomandare bazat pe inteligență artificială care analizează datele individuale ale clienților, incluzând;

• Cumpărături anterioare
• Demografie clienți
• Căutare
• Articole din coșul de cumpărături
• Articole care au fost verificate, dar nu au fost clicuite
• Sumă medie cheltuită

Amazon analizează aceste date pentru a crea recomandări de produse personalizate și pentru a trimite e-mailuri foarte contextualizate fiecărui cumpărător. Ca rezultat, motorul lor de recomandare generează o rată de conversie de 35% bazată pe personalizare.

Studiu de caz 2: Industria divertismentului (Netflix)

Netflix (NFLX ) a revoluționat industria divertismentului prin utilizarea hiperpersonalizării. Fostul vicepreședinte al inovației de produs de la Netflix a declarat într-un interviu că:

“Dacă un membru din această insulă mică exprimă interes pentru anime, atunci putem să îl mapăm la comunitatea globală de anime. Știm care sunt cele mai bune filme și emisiuni de televiziune pentru oamenii din lume din această comunitate.”

Se raportează că recomandările personalizate economisesc Netflix mai mult de 1 miliard de dolari în fiecare an. Compania utilizează inteligența artificială pentru a analiza o gamă vastă de puncte de date ale clienților, incluzând:

• Istoric de vizualizare
• Notațiuni acordate diferitelor spectacole sau filme
• Ora din zi în care un utilizator vizualizează anumite conținuturi

Prin analizarea unor cantități uriașe de date contextualizate, Netflix sugerează conținut hiperpersonalizat în funcție de preferințele utilizatorului. Ca rezultat, 80% din orele de conținut vizualizate pe Netflix provin din sistemul de recomandare, în timp ce 20% provin din căutări. Acest lucru îmbunătățește experiența clienților și implicarea și reduce rata de abandon.

Îngrijorări și implicații etice ale hiperpersonalizării AI

În timp ce beneficiile hiperpersonalizării sunt uriașe, există și îngrijorări și implicații etice importante de luat în considerare:

Probleme de confidențialitate

Utilizatorii pot fi inconfortabili cu faptul că fiecare clic, cumpărătură sau interacțiune este urmărită și analizată, chiar dacă urmărirea are ca scop îmbunătățirea experienței utilizatorului. În septembrie 2021, Netflix a fost amendat cu 190.000 de dolari de Comisia pentru Protecția Informațiilor Personale din Coreea de Sud. Se pare că Netflix a încălcat Legea privind Protecția Informațiilor Personale, angajându-se în colectarea ilegală de informații personale de la utilizatori.

Manipularea consumatorilor

Hiperpersonalizarea poate duce la o manipulare crescută a consumatorilor. Cu cunoașterea preferințelor și comportamentelor individuale, companiile pot influența procesul de luare a deciziilor într-o măsură ridicată, ridicând întrebări etice cu privire la autonomie și consimțământ. Când companiile știu unde sunteți, ce ați cumpărat și ce vă plac, sunt pe o linie subțire între cool și înfricoșător – cu o șansă ridicată de a intra în regiunea înfricoșătoare.

În concluzie, hiperpersonalizarea, alimentată de inteligență artificială și învățare automată, a adus deja progrese semnificative în diverse industrii. Cu toate acestea, potențialul său este încă departe de a fi pe deplin realizat. De exemplu, hiperpersonalizarea poate duce la medicină personalizată, cu tratamente și strategii preventive adaptate la caracteristicile genetice și stilul de viață al unui pacient individual. Cu toate acestea, aceste oportunități au și implicații etice și provocări semnificative care trebuie abordate.

Pentru mai mult conținut legat de inteligență artificială, vizitați unite.ai.