Что такое гиперперсонализация на основе ИИ: преимущества, кейсы и этические проблемы

На протяжении десятилетий маркетологи исследовали лучшие стратегии создания эффективных маркетинговых кампаний, чтобы идти в ногу с постоянно меняющимися предпочтениями потребителей. Гиперперсонализация на основе ИИ является недавним дополнением к арсеналу маркетолога.

Традиционные маркетинговые стратегии полагаются на широкую сегментацию потребителей, которая полезна для охвата более крупных групп. Однако этот подход является субоптимальным для понимания индивидуальных потребностей.

Маркетологи также успешно экспериментировали с персонализацией на основе исторических данных о потребителях. Оценка показывает, что мировые доходы от программного обеспечения для персонализации и оптимизации опыта потребителей превысят 11,6 миллиарда долларов к 2026 году.

Но этого недостаточно.

Потребности современных потребителей постоянно эволюционируют. Они ожидают, что бренды будут понимать их желания и потребности, предвидеть и превышать их. Следовательно, требуется более точный подход, адаптированный к индивидуальным потребностям.

Сегодня маркетологи могут использовать ИИ и методы, основанные на данных, для того, чтобы взять свои маркетинговые стратегии на новый уровень – с помощью гиперперсонализации. Давайте обсудим это подробнее.

Что такое гиперперсонализация на основе ИИ?

Гиперперсонализация на основе ИИ или гиперперсонализация, основанная на ИИ, является продвинутой формой персонализированной маркетинговой стратегии, которая использует данные в реальном времени и индивидуальные карты путешествия, а также ИИ, большие данные и автоматизацию для доставки высококонтекстуализированного и адаптированного контента, продуктов или услуг правильным пользователям в правильное время через правильные каналы.

Данные потребителей в реальном времени являются важными в гиперперсонализации, поскольку ИИ использует эту информацию для изучения поведения, предсказания действий пользователей и удовлетворения их потребностей и предпочтений. Это также является критическим различием между гиперперсонализацией и персонализацией – глубиной и временем использования данных.

Хотя персонализация использует исторические данные, такие как история покупок клиентов, гиперперсонализация использует данные в реальном времени, извлеченные на протяжении всего пути клиента, для изучения его поведения и потребностей. Например, путь клиента, управляемый гиперперсонализацией, будет нацеливаться на каждого клиента с помощью индивидуальной рекламы, уникальных страниц приземления, адаптированных рекомендаций продуктов и динамических цен или промоакций на основе его географических данных, предыдущих посещений, привычек просмотра и истории покупок.

Механика гиперперсонализации на основе ИИ

Гиперперсонализация с помощью ИИ начинается с сбора данных и заканчивается высокоадаптированными пользовательскими опытами. Давайте получим краткий обзор соответствующих шагов.

1. Сбор данных

Нет ИИ без данных. На этом шаге собираются данные клиентов из различных источников, таких как:

• Привычки просмотра
• История транзакций
• Предпочитаемое устройство
• Активность в социальных сетях
• Географические данные
• Демографические данные
• Клиенты с похожими предпочтениями
• Существующие базы данных клиентов
• Устройства IoT и многое другое

2. Анализ данных

Алгоритмы ИИ и МО анализируют собранные данные для выявления закономерностей и тенденций. В зависимости от проблемы анализ данных клиентов может быть:

• Описательным (что происходит?)
• Диагностическим (почему это произошло?)
• Прогностическим (что может произойти в будущем?)
• Прескриптивным (что мы должны сделать с этим?)

Этот шаг является значимым, поскольку он извлекает действенные идеи из сырых данных и помогает понять каждого клиента.

3. Предсказание и рекомендация

На основе анализа данных модели ИИ и МО могут предсказать поведение клиента. Это может включать предвидение интересов клиента или потенциальных возражений, что позволяет бизнесу обслуживать конкретные предпочтения клиента проактивно и доставлять контент, предложения и опыт в реальном времени. Например, Starbucks генерирует 400 000 вариантов гиперперсонализированных электронных писем каждую неделю через свою систему персонализации в реальном времени, нацеливаясь на индивидуальные предпочтения клиентов.

Преимущества гиперперсонализации на основе ИИ

Улучшенный опыт клиента (CX) и вовлеченность клиента (CE)

Когда клиенты видят контент/продукты/услуги, адаптированные к их потребностям, это создает интимный опыт и повышает удовлетворенность клиентов. Согласно исследованию McKinsey, 71% клиентов ожидают персонализированного опыта, и 76% чувствуют разочарование, когда они не получают его.

Гиперперсонализация, таким образом, устраняет общие trải nghiệm и заменяет их взаимодействиями, которые кажутся персонализированными и уникальными для каждого клиента, что приводит к повышению вовлеченности. Повышенный уровень вовлеченности увеличивает вероятность конверсии и обещает долгосрочную лояльность клиентов.

Увеличение продаж и дохода

Более релевантный опыт покупок или контента означает, что клиенты с большей вероятностью найдут продукты или контент, который они любят, и совершат покупку, что напрямую повышает продажи и доход. Ошеломляющие 97% маркетологов сообщают, что усилия по персонализации положительно влияют на результаты бизнеса. И хорошо выполненная стратегия персонализации может доставить 5-8-кратный ROI на расходы на маркетинг. Следовательно, делая путь клиента более интимным, гиперперсонализация улучшает коэффициенты конверсии и увеличивает среднюю стоимость заказа.

Заметные кейсы гиперперсонализации с помощью ИИ

Кейс 1: Индустрия электронной коммерции (Amazon)

Amazon является ярким примером гиперперсонализации в индустрии электронной коммерции. В 2022 году продажи Amazon достигли 469,8 миллиарда долларов, что на 22% больше, чем в 2021 году. Компания использует сложный движок рекомендаций на основе ИИ, который анализирует индивидуальные данные клиентов, включая:

• Историю покупок
• Демографические данные клиентов
• Запрос поиска
• Элементы в корзине покупок
• Элементы, которые были просмотрены, но не нажаты
• Средняя сумма расходов

Amazon анализирует эти данные для создания персонализированных рекомендаций продуктов и отправки высококонтекстуализированных электронных писем каждому из своих покупателей. В результате их движок рекомендаций генерирует здоровый 35% коэффициент конверсии на основе персонализации.

Кейс 2: Индустрия развлечений (Netflix)

Netflix революционизировала индустрию развлечений с помощью гиперперсонализации. Бывший вице-президент по инновациям продуктов в Netflix заявил в интервью, что:

“Если один член этой крошечной островной общины выражает интерес к аниме, то мы можем сопоставить этого человека с глобальным сообществом аниме. Мы знаем, какие фильмы и телешоу являются лучшими для людей в мире в этом сообществе.”

Согласно сообщениям, персонализированные рекомендации экономят Netflix более 1 миллиарда долларов каждый год. Компания использует ИИ для анализа огромного массива точек данных клиентов, включая:

• Историю просмотров
• Рейтинги, данные разным шоу или фильмам
• Время суток, когда пользователь смотрит определенный контент

Анализируя огромное количество высококонтекстуализированных данных, Netflix предлагает гиперперсонализированный контент в соответствии с предпочтениями пользователя. В результате 80% часов просмотра контента на Netflix приходится на систему рекомендаций, в то время как 20% приходится на поиски. Это улучшает опыт клиента и вовлеченность и снижает уровень отказов.

Проблемы и этические последствия гиперперсонализации на основе ИИ

Хотя преимущества гиперперсонализации являются значительными, есть также важные проблемы и этические последствия, которые необходимо учитывать:

Проблемы конфиденциальности

Пользователи могут чувствовать себя некомфортно, когда их каждый клик, покупка или взаимодействие отслеживается и анализируется, даже если отслеживание направлено на улучшение опыта пользователя. В сентябре 2021 года Netflix столкнулся с штрафом в размере 190 000 долларов, наложенным Комиссией по защите личной информации (PIPC) Южной Кореи. Согласно сообщениям, Netflix нарушил Закон о защите личной информации (PIPA), занимаясь незаконным сбором личной информации от пользователей.

Манипуляция потребителями

Гиперперсонализация может привести к увеличению манипуляции потребителями. С знанием индивидуальных предпочтений и поведения компании могут влиять на процесс принятия решений в высокой степени, что вызывает этические вопросы об автономии и согласии. Когда компании знают, где вы находитесь, что вы купили и что вам нравится, они балансируют между круто и жутко – с высокой вероятностью перехода в жуткую область.

В заключение, гиперперсонализация, основанная на ИИ и МО, уже принесла значительные достижения в различных отраслях. Однако ее потенциал еще не полностью реализован. Например, гиперперсонализация может перевестись в персонализированную медицину, с методами лечения и профилактическими стратегиями, адаптированными к генетическому составу и образу жизни отдельного пациента. Однако эти возможности также имеют значительные этические последствия и проблемы, которые необходимо решить.

Для получения дополнительного контента, связанного с ИИ, посетите unite.ai.