Čo je hyperpersonalizácia AI? Výhody, prípadové štúdie a etické obavy

Po celé desaťročia marketingoví pracovníci skúmali najlepšie stratégie na vytváranie efektívnych marketingových kampaní, aby držali krok s neustále sa vyvíjajúcimi preferenciami spotrebiteľov. Hyperpersonalizácia AI je nedávnym prírastkom do arzenálu obchodníkov.

Tradičné marketingové stratégie sa spoliehajú na širokú segmentáciu spotrebiteľov, ktorá je výhodná pre oslovenie väčších skupín. Ale tento prístup nie je optimálny pre pochopenie individuálnych potrieb.

Obchodníci tiež úspešne experimentovali s personalizačnými technikami založenými na historických údajoch o spotrebiteľoch. Odhad naznačuje, že celosvetové príjmy generované softvérom na personalizáciu a optimalizáciu zákazníckej skúsenosti presiahnuť 11.6 miliárd dolárov by 2026.

Ale to nestačí.

Potreby moderných spotrebiteľov sa neustále vyvíjajú. Očakávajú, že značky pochopia ich želania a potreby – budú ich predvídať a prekonávať. Preto je potrebný presnejší prístup prispôsobený individuálnym potrebám.

Dnes môžu marketéri používať techniky založené na umelej inteligencii a ML, aby posunuli svoje marketingové stratégie na vyššiu úroveň – prostredníctvom hyperpersonalizácie. Poďme si to podrobne rozobrať.

Čo je hyperpersonalizácia AI?

Hyperpersonalizácia AI alebo hyperpersonalizácia založená na AI je pokročilá forma personalizovanej marketingovej stratégie, ktorá využíva údaje v reálnom čase a mapy jednotlivých ciest spolu s AI, analýzou veľkých dát a automatizáciou na poskytovanie vysoko kontextualizovaného a prispôsobeného obsahu, produktov alebo služieb na pravej strane. používateľov v správnom čase prostredníctvom správnych kanálov.

Údaje o zákazníkoch v reálnom čase sú neoddeliteľnou súčasťou hyperpersonalizácie, pretože AI používa tieto informácie na učenie sa správania, predpovedanie akcií používateľov a uspokojovanie ich potrieb a preferencií. Toto je tiež kritický rozdiel medzi hyperpersonalizáciou a personalizáciou – hĺbkou a načasovaním použitých údajov.

Zatiaľ čo personalizácia využíva historické údaje, ako je história nákupov zákazníkov, hyperpersonalizácia využíva dáta v reálnom čase extrahované počas cesty zákazníka, aby zistila ich správanie a potreby. Napríklad cesta zákazníka poháňaná hyperpersonalizáciou by sa zamerala na každého zákazníka pomocou vlastnej reklamy, jedinečných vstupných stránok, prispôsobených odporúčaní produktov a dynamických cien alebo propagačných akcií na základe ich geografických údajov, minulých návštev, zvykov prehliadania a histórie nákupov.

Mechanika hyperpersonalizácie AI

Hyperpersonalizácia pomocou AI začína zberom údajov a končí vysoko prispôsobenými používateľskými skúsenosťami. Urobme si stručný prehľad príslušných krokov.

1. Zber dát

Bez údajov neexistuje AI. V tomto kroku sa údaje o zákazníkoch zhromažďujú z rôznych zdrojov, ako sú:

• Vzory prehliadania
• História transakcií
• Preferované zariadenie
• Aktivita sociálnych médií
• Geografické údaje
• Demografia
• Zákazníci s podobnými preferenciami
• Existujúce databázy zákazníkov
• IoT zariadenia a ďalšie

2. Analýza dát

Algoritmy AI a ML analyzujú zozbierané údaje, aby identifikovali vzory a trendy. V závislosti od problému môže byť analýza údajov o zákazníkoch:

• Opisné (čo sa deje?)
• Diagnostika (prečo sa to stalo?)
• Prediktívne (čo sa môže stať v budúcnosti?)
• Normatívne (čo by sme s tým mali robiť?)

Tento krok je dôležitý, pretože získava praktické poznatky z nespracovaných údajov a pomáha pochopiť každého zákazníka.

3. Predpoveď a odporúčanie

Na základe analýzy dát dokážu modely AI & ML predpovedať správanie zákazníka. Mohlo by to zahŕňať predvídanie zákazníkových záujmov alebo potenciálnych námietok, čo by firmám umožnilo proaktívne slúžiť špecifickým preferenciám zákazníka a poskytovať personalizovaný obsah, ponuky a skúsenosti v reálnom čase. Napríklad Starbucks generuje 400,000 XNUMX variantov hyperpersonalizovaných e-mailov každý týždeň prostredníctvom svojho nástroja na personalizáciu v reálnom čase so zameraním na preferencie individuálnych zákazníkov.

Výhody hyperpersonalizácie poháňanej AI

Vylepšená zákaznícka skúsenosť (CX) & Customer Engagement (CE)

Keď zákazníci vidia obsah/produkty/služby prispôsobené ich potrebám, vytvára to intímny zážitok a zvyšuje spokojnosť zákazníkov. Podľa McKinseyho výskum, 71 % zákazníkov očakáva personalizovaný zážitok a 76 % sa cíti sklamaných, keď ho nedostanú.

Hyperpersonalizácia preto eliminuje všeobecné skúsenosti a nahrádza ich interakciami, ktoré sa cítia personalizované a jedinečné pre každého zákazníka, čo vedie k zvýšenému zapojeniu. Zvýšená úroveň zapojenia zvyšuje pravdepodobnosť konverzie a sľubuje dlhodobú lojalitu zákazníkov.

Zvýšený predaj a výnosy

Relevantnejší zážitok z nakupovania alebo obsahu znamená, že zákazníci s väčšou pravdepodobnosťou nájdu produkty alebo obsah, ktorý sa im páči, a kúpia si ich, čo priamo zvyšuje predaj a výnosy. Úžasné 97% marketingových pracovníkov uvádza, že snahy o personalizáciu pozitívne ovplyvňujú obchodné výsledky. A dobre vykonaná stratégia personalizácie môže priniesť výsledky 5-8x NI na marketingové výdavky. Tým, že je cesta zákazníka intímnejšou, hyperpersonalizácia zlepšuje mieru konverzie a zvyšuje priemernú hodnotu objednávky.

Významné prípadové štúdie hyperpersonalizácie pomocou AI

Prípadová štúdia 1: Odvetvie elektronického obchodu (Amazon)

Amazon je ukážkovým príkladom hyperpersonalizácie v odvetví elektronického obchodu. V roku 2022 predaje Amazonu dosiahol 469.8 miliárd dolárov, 22% nárast oproti roku 2021. Spoločnosť využíva sofistikované Nástroj odporúčaní založený na AI ktorá analyzuje údaje o jednotlivých zákazníkoch vrátane;

• Minulé nákupy
• Demografia zákazníkov
• Vyhľadávací dopyt
• Položky v nákupnom košíku
• Položky, ktoré boli odhlásené, ale neklikli
• Priemerná výška výdavkov

Amazon analyzuje tieto údaje, aby vytvoril prispôsobené odporúčania produktov a poslal vysoko kontextové e-maily každému zo svojich nakupujúcich. Výsledkom je, že ich motor odporúčaní generuje zdravé 35% miera konverzie na základe personalizácie.

Prípadová štúdia 2: Zábavný priemysel (Netflix)

Netflix spôsobil revolúciu v zábavnom priemysle pomocou hyperpersonalizácie. Bývalý viceprezident pre inovácie produktov v Netflixe má uvedený v rozhovore, ktorý:

„Ak jeden člen na tomto malom ostrove prejaví záujem o anime, potom sme schopní zmapovať túto osobu do globálnej anime komunity. Vieme, ktoré sú najlepšie filmy a televízne programy pre ľudí na svete v tejto komunite.“

Personalizované odporúčania údajne zachraňujú Netflix viac ako $ 1 miliárd každý rok. Spoločnosť používa AI na analýzu veľkého množstva údajov o zákazníkoch vrátane:

• História prezerania
• Hodnotenia pridelené rôznym reláciám alebo filmom
• Čas dňa, keď používateľ sleduje určitý obsah

Analýzou obrovského množstva vysoko kontextualizovaných údajov Netflix navrhuje hyperpersonalizovaný obsah podľa preferencií používateľa. Ako výsledok, 80% hodín obsahu sledovaného na Netflixe pochádza zo systému odporúčaní, zatiaľ čo 20 % pochádza z vyhľadávaní. To zlepšuje zákaznícku skúsenosť a angažovanosť a znižuje mieru odchodu zákazníkov.

Obavy a etické dôsledky hyperpersonalizácie AI

Zatiaľ čo výhody hyperpersonalizácie sú obrovské, existujú aj zásadné obavy a etické dôsledky zvážiť:

Problémy s ochranou osobných údajov

Používateľom môže byť nepríjemné, že každé ich kliknutie, nákup alebo interakcia sa sleduje a analyzuje, aj keď cieľom sledovania je zlepšiť používateľskú skúsenosť. V septembri 2021 čelil Netflix pokute vo výške $190,000 uložila Komisia pre ochranu osobných údajov (PIPC) Južnej Kórey. Spoločnosť Netflix údajne porušila svoj zákon o ochrane osobných údajov (PIPA) tým, že sa zapojila do nezákonného zhromažďovania osobných údajov od používateľov.

Spotrebiteľská manipulácia

Hyperpersonalizácia by mohla viesť k zvýšenej manipulácii spotrebiteľa. So znalosťou individuálnych preferencií a správania môžu spoločnosti vo vysokej miere ovplyvňovať rozhodovanie, vyvolávajúc etické otázky o autonómii a súhlase. Keď spoločnosti vedia, kde sa nachádzate, čo ste si kúpili a čo sa vám páči a nepáči, šliapu na pevnom lane medzi chladné a strašidelné – s vysokou pravdepodobnosťou vstupu do strašidelná ríša.

Záverom možno povedať, že hyperpersonalizácia poháňaná AI a ML už priniesla značné pokroky v rôznych odvetviach. Jeho potenciál však ešte nie je plne využitý. Napríklad hyperpersonalizácia by sa mohla premietnuť do personalizovaná medicínas liečbou a preventívnymi stratégiami prispôsobenými individuálnej genetickej výbave a životnému štýlu pacienta. Tieto príležitosti však majú aj významné etické dôsledky a výzvy, ktoré treba riešiť.

Pre viac obsahu súvisiaceho s AI navštívte zjednotiť.ai.