Kaj je hiperpersonalizacija AI? Prednosti, študije primerov in etični pomisleki

Tržniki že desetletja raziskujejo najboljše strategije za ustvarjanje učinkovitih marketinških kampanj, da bi sledili nenehno razvijajočim se preferencam potrošnikov. Hiperpersonalizacija AI je nedavni dodatek k arzenalu tržnikov.

Tradicionalne trženjske strategije temeljijo na široki segmentaciji potrošnikov, ki je koristna za doseganje večjih skupin. Toda ta pristop ni optimalen za razumevanje individualnih potreb.

Tržniki so prav tako uspešno eksperimentirali s tehnikami personalizacije, ki temeljijo na preteklih potrošniških podatkih. Ocena kaže, da bo svetovni prihodek, ustvarjen s programsko opremo za personalizacijo in optimizacijo uporabniške izkušnje presegla 11.6 milijard dolarjev s 2026.

Toda to ni dovolj.

Potrebe sodobnih potrošnikov se nenehno spreminjajo. Od blagovnih znamk pričakujejo, da razumejo njihove želje in potrebe – jih predvidevajo in presegajo. Zato je potreben bolj natančen pristop, prilagojen individualnim potrebam.

Danes lahko tržniki uporabljajo tehnike, ki temeljijo na podatkih, ki temeljijo na AI in ML, da svoje trženjske strategije dvignejo na višjo raven – s hiperpersonalizacijo. Pogovorimo se o tem podrobno.

Kaj je hiperpersonalizacija AI?

Hiperpersonalizacija z umetno inteligenco ali hiperpersonalizacija, ki jo poganja umetna inteligenca, je napredna oblika prilagojene trženjske strategije, ki uporablja podatke v realnem času in individualne zemljevide potovanja skupaj z umetno inteligenco, analitiko velikih podatkov in avtomatizacijo za zagotavljanje zelo kontekstualizirane in prilagojene vsebine, izdelkov ali storitev na desni strani uporabnike ob pravem času prek pravih kanalov.

Podatki o strankah v realnem času so sestavni del hiperpersonalizacije, saj umetna inteligenca uporablja te informacije za učenje vedenja, predvidevanje dejanj uporabnikov ter zadovoljevanje njihovih potreb in preferenc. To je tudi ključna razlika med hiperpersonalizacijo in personalizacijo – globina in čas uporabljenih podatkov.

Medtem ko personalizacija uporablja zgodovinske podatke, kot je zgodovina nakupov strank, hiperpersonalizacija uporablja podatke v realnem času, pridobljene med celotno potjo stranke, da se nauči njihovega vedenja in potreb. Na primer, pot stranke, ki jo poganja hiperpersonalizacija, bi ciljala na vsako stranko z oglaševanjem po meri, edinstvenimi ciljnimi stranmi, prilagojenimi priporočili za izdelke in dinamičnimi cenami ali promocijami na podlagi njihovih geografskih podatkov, preteklih obiskov, brskalnih navad in zgodovine nakupov.

Mehanika hiperpersonalizacije umetne inteligence

Hiperpersonalizacija z uporabo umetne inteligence se začne z zbiranjem podatkov in konča v zelo prilagojenih uporabniških izkušnjah. Oglejmo si kratek pregled ustreznih korakov.

1. Zbiranje podatkov

Brez podatkov ni umetne inteligence. V tem koraku se podatki o strankah zbirajo iz različnih virov, kot so:

• Vzorci brskanja
• Zgodovina transakcij
• Prednostna naprava
• Dejavnost družbenih medijev
• Geografski podatki
• Demografski podatki
• Stranke s podobnimi željami
• Obstoječe baze podatkov strank
• IoT naprave in več

2. Analiza podatkov

Algoritma AI in ML analizirata zbrane podatke za prepoznavanje vzorcev in trendov. Glede na problem je lahko analiza podatkov o strankah:

• Opisno (kaj se dogaja?)
• Diagnostika (zakaj se je to zgodilo?)
• Predviden (kaj bi se lahko zgodilo v prihodnosti?)
• Predpisano (kaj naj storimo glede tega?)

Ta korak je pomemben, saj iz neobdelanih podatkov pridobi uporabne vpoglede in pomaga razumeti vsako stranko.

3. Napoved in priporočilo

Na podlagi analize podatkov lahko modeli AI & ML predvidijo vedenje stranke. To bi lahko vključevalo predvidevanje strankinih interesov ali morebitnih ugovorov, kar podjetjem omogoča, da proaktivno služijo strankinim posebnim preferencam in zagotavljajo prilagojeno vsebino, ponudbe in izkušnje v realnem času. Na primer, Starbucks ustvari 400,000 različic hiperpersonaliziranih e-poštnih sporočil vsak teden prek mehanizma za personalizacijo v realnem času, ki cilja na želje posameznih strank.

Prednosti hiperpersonalizacije, ki jo poganja AI

Izboljšana uporabniška izkušnja (CX) in vključevanje strank (CE)

Ko stranke vidijo vsebino/izdelke/storitve, prilagojene njihovim potrebam, ustvarijo intimno izkušnjo in povečajo zadovoljstvo strank. Po navedbah McKinseyjeva raziskava, 71 % strank pričakuje personalizirano izkušnjo in 76 % jih je razočaranih, ko je ne dobijo.

Hiperpersonalizacija torej odpravlja generične izkušnje in jih nadomešča z interakcijami, ki se zdijo personalizirane in edinstvene za vsako stranko, kar vodi k večji angažiranosti. Povečana stopnja angažiranosti povečuje verjetnost konverzije in obljublja dolgoročno zvestobo strank.

Povečana prodaja in prihodki

Ustreznejša nakupovalna ali vsebinska izkušnja pomeni, da je večja verjetnost, da bodo stranke našle izdelke ali vsebino, ki jim je všeč, in jih kupile, kar neposredno poveča prodajo in prihodke. Ogromen 97% tržnikov poroča, da prizadevanja za personalizacijo pozitivno vplivajo na poslovne rezultate. In dobro izvedena strategija personalizacije lahko prinese rezultate 5-8x ROI o porabi za trženje. Hiperpersonalizacija torej s tem, ko naredi pot stranke bolj intimno, izboljša stopnje konverzije in poveča povprečno vrednost naročila.

Pomembne študije primerov hiperpersonalizacije z uporabo umetne inteligence

Študija primera 1: Industrija e-trgovine (Amazon)

Amazon je odličen primer hiperpersonalizacije v industriji e-trgovine. Leta 2022 je prodaja Amazona dosegel 469.8 milijarde dolarjev, kar je 22 % več kot leta 2021. Podjetje uporablja sofisticirano Mehanizem priporočil, ki temelji na AI ki analizira posamezne podatke o strankah, vključno z;

• Pretekli nakupi
• Demografija strank
• Iskalna poizvedba
• Predmeti v nakupovalnem vozičku
• Predmeti, ki so bili odjavljeni, vendar niso bili kliknjeni
• Povprečni znesek porabe

Amazon te podatke analizira, da ustvari prilagojena priporočila za izdelke in vsakemu kupcu pošlje visoko kontekstualizirana e-poštna sporočila. Posledično njihov mehanizem priporočil ustvari zdravo 35-odstotna stopnja konverzije temelji na personalizaciji.

Študija primera 2: Zabavna industrija (Netflix)

Netflix je z uporabo hiperpersonalizacije revolucioniral zabavno industrijo. Nekdanji podpredsednik produktnih inovacij pri Netflixu je navedla v intervjuju, da:

»Če en član na tem majhnem otoku izrazi zanimanje za anime, potem lahko to osebo preslikamo v globalno anime skupnost. Vemo, kateri so najboljši filmi in TV-oddaje za ljudi na svetu v tej skupnosti.«

Poročajo, da prilagojena priporočila rešujejo Netflix več kot $ 1 milijard vsako leto. Podjetje uporablja AI za analizo široke palete podatkovnih točk strank, vključno z:

• Ogled zgodovine
• Ocene za različne oddaje ali filme
• Čas dneva, ko uporabnik gleda določeno vsebino

Z analizo ogromnih količin zelo kontekstualiziranih podatkov Netflix predlaga hiperpersonalizirano vsebino glede na želje uporabnika. Kot rezultat, 80% ur gledanja vsebine na Netflixu prihaja iz sistema priporočil, medtem ko 20 % izvira iz iskanj. To izboljša uporabniško izkušnjo in sodelovanje ter zmanjša stopnjo odliva.

Pomisleki in etične posledice hiperpersonalizacije umetne inteligence

Čeprav so koristi hiperpersonalizacije izjemne, obstajajo tudi ključni pomisleki in etične posledice upoštevati:

Vprašanja glede zasebnosti

Uporabnikom je lahko neprijetno, da se vsak njihov klik, nakup ali interakcija spremlja in analizira, tudi če je namen sledenja izboljšati uporabniško izkušnjo. Septembra 2021 je Netflixu grozila kazen v višini $190,000 uvedla Komisija za varstvo osebnih podatkov (PIPC) Južne Koreje. Netflix naj bi kršil zakon o varstvu osebnih podatkov (PIPA) z nezakonitim zbiranjem osebnih podatkov uporabnikov.

Manipulacija s potrošniki

Hiperpersonalizacija bi lahko povzročila večjo manipulacijo potrošnikov. S poznavanjem individualnih preferenc in vedenj lahko podjetja v veliki meri vplivajo na sprejemanje odločitev, pri čemer se postavljajo etična vprašanja o avtonomiji in soglasju. Ko podjetja vedo, kje ste, kaj ste kupili in vaše všečke in nevšečnosti, teptajo vrvico med kul in grozljivo – z veliko možnostjo vstopa v grozljivo kraljestvo.

Skratka, hiperpersonalizacija, ki jo poganjata AI in ML, je že prinesla pomemben napredek v različne industrije. Vendar njegov potencial še ni v celoti izkoriščen. Na primer, hiperpersonalizacija bi se lahko prevedla v prilagojene medicine, z zdravljenjem in preventivnimi strategijami, prilagojenimi genetski zasnovi in ​​življenjskemu slogu posameznega bolnika. Vendar pa imajo te priložnosti tudi pomembne etične posledice in izzive, ki jih je treba obravnavati.

Za več vsebin, povezanih z umetno inteligenco, obiščite združiti.ai.