Что такое гиперперсонализация ИИ? Преимущества, тематические исследования и этические проблемы

В течение десятилетий маркетологи исследовали лучшие стратегии для создания эффективных маркетинговых кампаний, чтобы не отставать от постоянно меняющихся потребительских предпочтений. Гиперперсонализация ИИ — недавнее дополнение к арсеналу маркетологов.

Традиционные маркетинговые стратегии основаны на широкой сегментации потребителей, что выгодно для охвата более крупных групп. Но этот подход не оптимален для понимания индивидуальных потребностей.

Маркетологи также успешно экспериментировали с методами персонализации, основанными на исторических данных о потребителях. По оценкам, мировой доход, полученный от программного обеспечения для персонализации и оптимизации клиентского опыта, увеличится. превысить 11.6 миллиардов долларов по 2026.

Но этого недостаточно.

Потребности современных потребителей постоянно меняются. Они ожидают, что бренды поймут их желания и потребности, предвосхищают и превышают их. Следовательно, требуется более точный подход с учетом индивидуальных потребностей.

Сегодня маркетологи могут использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы вывести свои маркетинговые стратегии на новый уровень — за счет гиперперсонализации. Давайте обсудим это подробно.

Что такое гиперперсонализация ИИ?

Гиперперсонализация ИИ или гиперперсонализация на основе ИИ — это усовершенствованная форма персонализированной маркетинговой стратегии, в которой используются данные в реальном времени и индивидуальные карты маршрутов, а также ИИ, анализ больших данных и автоматизация для доставки высококонтекстуализированного и адаптированного контента, продуктов или услуг. пользователей в нужное время по нужным каналам.

Данные о клиентах в режиме реального времени являются неотъемлемой частью гиперперсонализации, поскольку ИИ использует эту информацию для изучения поведения, прогнозирования действий пользователей и удовлетворения их потребностей и предпочтений. Это также важное различие между гиперперсонализацией и персонализацией — глубина и время использования данных.

В то время как персонализация использует исторические данные, такие как история покупок клиентов, гиперперсонализация использует данные в реальном времени, извлекаемые на протяжении всего пути клиента, чтобы изучить их поведение и потребности. Например, путь клиента, основанный на гиперперсонализации, будет нацелен на каждого клиента с индивидуальной рекламой, уникальными целевыми страницами, индивидуальными рекомендациями по продуктам и динамическим ценообразованием или рекламными акциями на основе их географических данных, прошлых посещений, привычек просмотра и истории покупок.

Механика гиперперсонализации ИИ

Гиперперсонализация с использованием ИИ начинается со сбора данных и заканчивается тщательно подобранным пользовательским опытом. Давайте кратко рассмотрим соответствующие шаги.

1. Сбор информации

Нет ИИ без данных. На этом этапе данные о клиентах собираются из различных источников, таких как:

• Шаблоны просмотра
• История транзакций
• Предпочтительное устройство
• Активность в социальных сетях
• Географические данные
• Демографическая
• Клиенты со схожими предпочтениями
• Существующие базы клиентов
• IoT-устройства и многое другое

2. Анализ данных

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

• Описательный (что происходит?)
• Диагностика (почему это произошло?)
• Предсказание (что может произойти в будущем?)
• Предписывающий (что с этим делать?)

Этот шаг имеет большое значение, поскольку он извлекает ценную информацию из необработанных данных и помогает понять каждого клиента.

3. Прогноз и рекомендация

На основе анализа данных модели AI и ML могут прогнозировать поведение клиентов. Это может включать в себя предвидение интересов или потенциальных возражений клиента, позволяя компаниям заранее обслуживать конкретные предпочтения клиента и предоставлять персонализированный контент, предложения и опыт в режиме реального времени. Например, Старбакс генерирует 400,000 XNUMX вариантов гиперперсонализированных электронных писем каждую неделю с помощью механизма персонализации в режиме реального времени, ориентируясь на индивидуальные предпочтения клиентов.

Преимущества гиперперсонализации на базе ИИ

Повышение качества обслуживания клиентов (CX) и взаимодействие с клиентами (CE)

Когда клиенты видят контент/продукты/услуги, адаптированные к их потребностям, это создает интимный опыт и повышает удовлетворенность клиентов. В соответствии с Исследования McKinsey, 71 % клиентов ожидают персонализированного обслуживания, а 76 % разочаровываются, когда его не получают.

Таким образом, гиперперсонализация устраняет общий опыт и заменяет его взаимодействиями, которые кажутся персонализированными и уникальными для каждого клиента, что приводит к увеличению вовлеченности. Повышенный уровень вовлеченности увеличивает вероятность конверсии и обещает долгосрочную лояльность клиентов.

Увеличение продаж и доходов

Более релевантные покупки или контент означают, что клиенты с большей вероятностью найдут продукты или контент, которые им нравятся, и купят их, что напрямую повысит продажи и доходы. Колоссальный 97% маркетологов сообщают, что усилия по персонализации положительно влияют на результаты бизнеса. А хорошо реализованная стратегия персонализации может обеспечить 5-8-кратный ROI на расходы на маркетинг. Следовательно, делая путь клиента более интимным, гиперперсонализация повышает коэффициент конверсии и увеличивает среднюю стоимость заказа.

Известные примеры гиперперсонализации с использованием ИИ

Пример 1: Индустрия электронной коммерции (Amazon)

Amazon — яркий пример гиперперсонализации в индустрии электронной коммерции. В 2022 году продажи Amazon достиг $ 469.8 млрд, что на 22% больше, чем в 2021 году. Компания использует сложную Механизм рекомендаций на основе ИИ который анализирует индивидуальные данные клиентов, в том числе;

• Прошлые покупки
• Демографические данные клиентов
• Поисковый запрос
• Товары в корзине
• Элементы, которые были проверены, но не нажаты
• Средняя сумма расходов

Amazon анализирует эти данные, чтобы создавать персонализированные рекомендации по продуктам и отправлять электронные письма с учетом контекста каждому из своих покупателей. В результате их механизм рекомендаций генерирует здоровую Коэффициент конверсии 35% на основе персонализации.

Пример 2. Индустрия развлечений (Netflix)

Netflix произвел революцию в индустрии развлечений благодаря использованию гиперперсонализации. Бывший вице-президент по инновациям в Netflix заявил в интервью, что:

«Если один участник на этом крошечном острове проявляет интерес к аниме, мы можем сопоставить этого человека с мировым аниме-сообществом. Мы знаем, какие фильмы и телешоу являются лучшими для людей в этом сообществе».

Как сообщается, персональные рекомендации спасают Netflix более $ 1 млрд. каждый год. Компания использует ИИ для анализа огромного количества точек данных о клиентах, в том числе:

• Просмотр истории
• Рейтинги, присвоенные различным шоу или фильмам
• Время суток, когда пользователь просматривает определенный контент

Анализируя огромное количество данных с высокой степенью контекстуализации, Netflix предлагает гиперперсонализированный контент в соответствии с предпочтениями пользователя. Как результат, 80% часов контента, просмотренного на Netflix, приходится на систему рекомендаций, а 20% — на поиски. Это повышает качество обслуживания и вовлеченность клиентов, а также снижает уровень оттока.

Проблемы и этические последствия гиперперсонализации ИИ

В то время как преимущества гиперперсонализации огромны, есть также серьезные проблемы и проблемы. этические последствия учитывать:

Вопросы конфиденциальности

Пользователям может быть неудобно, что каждый их клик, покупка или взаимодействие отслеживается и анализируется, даже если отслеживание направлено на улучшение взаимодействия с пользователем. В сентябре 2021 года Netflix был оштрафован на $190,000 введены Комиссией по защите личной информации (PIPC) Южной Кореи. Как сообщается, Netflix нарушил свой Закон о защите личной информации (PIPA), участвуя в незаконном сборе личной информации от пользователей.

Манипуляции с потребителем

Гиперперсонализация может привести к усилению манипуляций с потребителем. Зная индивидуальные предпочтения и поведение, компании могут в значительной степени влиять на принятие решений, поднимая этические вопросы относительно автономии и согласия. Когда компании знают, где вы находитесь, что покупаете, что вам нравится и не нравится, они балансируют на грани между круто и жутко – с высоким шансом попасть в жуткое царство.

В заключение следует сказать, что гиперперсонализация на основе ИИ и машинного обучения уже принесла значительный прогресс в различные отрасли. Однако его потенциал еще не реализован в полной мере. Например, гиперперсонализация может привести к персонализированная медицина, с методами лечения и профилактическими стратегиями, адаптированными к генетическому составу и образу жизни отдельного пациента. Однако эти возможности также имеют серьезные этические последствия и проблемы, которые необходимо решать.

Для получения дополнительной информации, связанной с ИИ, посетите объединить.ай.