Çfarë është hiperpersonalizimi i AI? Avantazhet, Studimet e Rasteve dhe Shqetësimet Etike

Për dekada, tregtarët kanë hulumtuar strategjitë më të mira për të krijuar fushata marketingu efektive për të vazhduar me preferencat gjithnjë në zhvillim të konsumatorëve. Hiperpersonalizimi i AI është një shtesë e fundit në arsenalin e një tregtari.

Strategjitë tradicionale të marketingut mbështeten në segmentimin e gjerë të konsumatorëve që është i dobishëm për të arritur grupe më të mëdha. Por kjo qasje është nën-optimale për të kuptuar nevojat individuale.

Tregtarët gjithashtu kanë eksperimentuar me sukses me teknikat e personalizimit të bazuara në të dhënat historike të konsumatorit. Një vlerësim sugjeron se të ardhurat mbarëbotërore të krijuara nga softueri i personalizimit dhe optimizimit të përvojës së klientit do të jenë tejkalojnë 11.6 miliardë dollarë nga 2026.

Por kjo nuk mjafton.

Nevojat e konsumatorëve modernë po evoluojnë vazhdimisht. Ata presin që markat të kuptojnë dëshirat dhe nevojat e tyre - t'i parashikojnë dhe tejkalojnë ato. Prandaj, kërkohet një qasje më e saktë e përshtatur për nevojat individuale.

Sot, tregtarët mund të përdorin teknika të bazuara në AI dhe ML të bazuara në të dhëna për të çuar strategjitë e tyre të marketingut në nivelin tjetër - përmes hiperpersonalizimit. Le ta diskutojmë në detaje.

Çfarë është hiperpersonalizimi i AI?

Hiperpersonalizimi i AI ose hiperpersonalizimi i fuqizuar nga AI është një formë e avancuar e strategjisë së marketingut të personalizuar që përdor të dhëna në kohë reale dhe harta individuale të udhëtimit së bashku me AI, analitikë të të dhënave të mëdha dhe automatizimin për të ofruar përmbajtje, produkte ose shërbime shumë të kontekstualizuara dhe të përshtatura në të djathtë. përdoruesit në kohën e duhur përmes kanaleve të duhura.

Të dhënat e klientëve në kohë reale janë integrale në hiperpersonalizimin pasi AI përdor këtë informacion për të mësuar sjelljet, për të parashikuar veprimet e përdoruesve dhe për të përmbushur nevojat dhe preferencat e tyre. Ky është gjithashtu një diferencues kritik midis hiperpersonalizimit dhe personalizimit - thellësia dhe koha e të dhënave të përdorura.

Ndërsa personalizimi përdor të dhëna historike siç është historia e blerjeve të klientëve, hiperpersonalizimi përdor të dhëna në kohë reale të nxjerra gjatë udhëtimit të klientit për të mësuar sjelljen dhe nevojat e tyre. Për shembull, një udhëtim klienti i mundësuar nga hiperpersonalizimi do të synonte çdo klient me reklama të personalizuara, faqe unike uljeje, rekomandime të përshtatura për produkte dhe çmime ose promovime dinamike bazuar në të dhënat e tyre gjeografike, vizitat e kaluara, zakonet e shfletimit dhe historikun e blerjeve.

Mekanika e hiperpersonalizimit të AI

Hiperpersonalizimi duke përdorur AI fillon nga mbledhja e të dhënave dhe përfundon në përvoja shumë të përshtatura të përdoruesit. Le të kemi një përmbledhje të shkurtër të hapave përkatës.

1. Mbledhja e të dhënave

Nuk ka AI pa të dhëna. Në këtë hap, të dhënat e klientit mblidhen nga burime të ndryshme si:

• Modelet e shfletimit
• Historia e transaksioneve
• Pajisja e preferuar
• Aktiviteti i mediave sociale
• Të dhëna gjeografike
• Demografia
• Klientë me preferenca të ngjashme
• Baza e të dhënave ekzistuese të klientëve
• Pajisjet IoT dhe më shumë

2. Analiza e të dhënave

Algoritmet e AI dhe ML analizojnë të dhënat e mbledhura për të identifikuar modelet dhe tendencat. Në varësi të problemit, analiza e të dhënave të klientit mund të jetë:

• Përshkrues (çfarë po ndodh?)
• Diagnostikuese (pse ndodhi?)
• Parashikuese (çfarë mund të ndodhë në të ardhmen?)
• Përshkrimore (çfarë duhet të bëjmë për këtë?)

Ky hap është i rëndësishëm pasi nxjerr njohuri të zbatueshme nga të dhënat e papërpunuara dhe ndihmon për të kuptuar çdo klient.

3. Parashikimi & Rekomandimi

Bazuar në analizën e të dhënave, modelet AI & ML mund të parashikojnë sjelljen e klientit. Kjo mund të përfshijë parashikimin e interesave të një klienti ose kundërshtimet e mundshme, duke u mundësuar bizneseve t'u shërbejnë preferencave specifike të klientit në mënyrë proaktive dhe të ofrojnë përmbajtje, oferta dhe përvoja të personalizuara në kohë reale. Për shembull, Starbucks gjeneron 400,000 variante të emaileve të hiperpersonalizuar çdo javë nëpërmjet motorit të tij të personalizimit në kohë reale, duke synuar preferencat individuale të klientëve.

Përparësitë e hiperpersonalizimit të fuqizuar nga AI

Përvoja e përmirësuar e klientit (CX) dhe angazhimi me klientët (CE)

Kur klientët shohin përmbajtjen/produktet/shërbimet e përshtatura për nevojat e tyre, kjo krijon një përvojë intime dhe rrit kënaqësinë e klientit. Sipas Hulumtimi i McKinsey, 71% e klientëve presin një përvojë të personalizuar dhe 76% ndihen të zhgënjyer kur nuk e marrin atë.

Prandaj, hiperpersonalizimi eliminon përvojat gjenerike dhe i zëvendëson ato me ndërveprime që ndjehen të personalizuara dhe unike për çdo klient, duke çuar në rritjen e angazhimit. Niveli i rritur i angazhimit rrit gjasat e konvertimit dhe premton besnikëri afatgjatë të klientit.

Rritja e shitjeve dhe të ardhurave

Një përvojë më e rëndësishme e blerjeve ose e përmbajtjes do të thotë që klientët kanë më shumë gjasa të gjejnë produkte ose përmbajtje që i duan dhe blejnë, duke rritur drejtpërdrejt shitjet dhe të ardhurat. Një dajak 97% e tregtarëve raportojnë se përpjekjet e personalizimit ndikojnë pozitivisht në rezultatet e biznesit. Dhe një strategji personalizimi e ekzekutuar mirë mund të sjellë rezultate 5-8x ROI për shpenzimet e marketingut. Prandaj, duke e bërë udhëtimin e klientit më intim, hiperpersonalizimi përmirëson normat e konvertimit dhe rrit vlerën mesatare të porosisë.

Raste të shquara të studimeve të hiperpersonalizimit duke përdorur AI

Studimi i rastit 1: Industria e tregtisë elektronike (Amazon)

Amazon është një shembull kryesor i hiperpersonalizimit në industrinë e tregtisë elektronike. Në vitin 2022, shitjet e Amazon arriti në 469.8 miliardë dollarë, një rritje prej 22% nga viti 2021. Kompania përdor një të sofistikuar Motor rekomandimi i bazuar në AI që analizon të dhënat individuale të klientëve, duke përfshirë;

• Blerjet e kaluara
• Demografia e klientit
• Kërkimi i kërkimit
• Artikujt në shportën e blerjeve
• Artikujt që janë kontrolluar por nuk janë klikuar
• Shuma mesatare e shpenzimeve

Amazon analizon këto të dhëna për të krijuar rekomandime të personalizuara të produkteve dhe për të dërguar emaile shumë të kontekstualizuar për secilin prej blerësve të saj. Si rezultat, motori i tyre i rekomandimit gjeneron një shëndet të mirë Norma e konvertimit 35%. bazuar në personalizimin.

Rasti studimor 2: Industria e argëtimit (Netflix)

Netflix ka revolucionarizuar industrinë e argëtimit përmes përdorimit të hiperpersonalizimit. Ish VP i inovacionit të produktit në Netflix ka deklaroi në një intervistë që:

“Nëse një anëtar në këtë ishull të vogël shpreh një interes për anime, atëherë ne jemi në gjendje ta vendosim atë person në komunitetin global të anime. Ne e dimë se cilët janë filmat dhe shfaqjet televizive më të mira për njerëzit në botë në atë komunitet.”

Thuhet se rekomandimet e personalizuara shpëtojnë Netflix më shumë se $ 1 miliardë çdo vit. Kompania përdor AI për të analizuar një sërë pikash të dhënash të klientëve, duke përfshirë:

• Shikimi i historisë
• Vlerësimet e dhëna për shfaqje apo filma të ndryshëm
• Koha e ditës kur një përdorues shikon përmbajtje të caktuar

Duke analizuar sasi të mëdha të dhënash shumë të kontekstualizuara, Netflix sugjeron përmbajtje të hiperpersonalizuar sipas preferencës së përdoruesit. Si rezultat, 80% e orëve të përmbajtjes së shikuar në Netflix vijnë nga sistemi i rekomandimeve, ndërsa 20% vjen nga kërkimet. Kjo rrit përvojën dhe angazhimin e klientit dhe zvogëlon shkallën e largimit.

Shqetësimet dhe implikimet etike të hiperpersonalizimit të AI

Ndërsa përfitimet e hiperpersonalizimit janë të jashtëzakonshme, ka gjithashtu shqetësime thelbësore dhe implikimet etike te konsiderosh:

Çështjet e privatësisë

Përdoruesit mund të ndjehen të pakëndshëm që çdo klikim, blerje ose ndërveprim i tyre po gjurmohet dhe analizohet, edhe nëse gjurmimi synon të përmirësojë përvojën e përdoruesit. Në shtator 2021, Netflix u përball me një gjobë prej $190,000 imponuar nga Komisioni për Mbrojtjen e Informacionit Personal (PIPC) i Koresë së Jugut. Thuhet se Netflix ka shkelur Aktin e tij të Mbrojtjes së Informacionit Personal (PIPA) duke u angazhuar në mbledhjen e paligjshme të informacionit personal nga përdoruesit.

Manipulimi i Konsumatorit

Hiperpersonalizimi mund të çojë në rritjen e manipulimit të konsumatorëve. Me njohjen e preferencave dhe sjelljeve individuale, kompanitë mund të ndikojnë në vendimmarrje në një shkallë të lartë, duke ngritur pyetje etike në lidhje me autonominë dhe pëlqimin. Kur kompanitë e dinë se ku jeni, çfarë keni blerë dhe pëlqimet dhe mospëlqimet tuaja, ato po shkelin një litar të ngushtë midis të ftohtë dhe të mërzitur – me një shans të lartë për të hyrë në mbretëri rrëqethëse.

Si përfundim, hiperpersonalizimi, i mundësuar nga AI dhe ML, ka sjellë tashmë përparime të rëndësishme në industri të ndryshme. Megjithatë, potenciali i tij ende nuk është aktualizuar plotësisht. Për shembull, hiperpersonalizimi mund të përkthehet në mjekësi të personalizuar, me trajtime dhe strategji parandaluese të përshtatura për përbërjen gjenetike dhe stilin e jetës së një pacienti individual. Megjithatë, këto mundësi kanë gjithashtu implikime dhe sfida të rëndësishme etike që duhen adresuar.

Për më shumë përmbajtje të lidhura me AI, vizitoni bashkohen.ai.