Шта је АИ хиперперсонализација? Предности, студије случаја и етички проблеми

Деценијама, маркетиншки стручњаци истражују најбоље стратегије за креирање ефикасних маркетиншких кампања како би били у току са све већим преференцијама потрошача. АИ хиперперсонализација је недавни додатак арсеналу маркетиншких стручњака.

Традиционалне маркетиншке стратегије се ослањају на широку сегментацију потрошача која је корисна за досезање већих група. Али овај приступ није оптималан за разумевање индивидуалних потреба.

Маркетиншки стручњаци су такође успешно експериментисали са техникама персонализације заснованим на историјским подацима о потрошачима. Процена сугерише да ће приходи остварени софтвером за персонализацију и оптимизацију корисничког искуства широм света бити премашити 11.6 милијарди долара од КСНУМКС.

Али ово није довољно.

Потребе савремених потрошача се стално развијају. Очекују да брендови разумеју њихове жеље и потребе – да их предвиде и превазиђу. Стога је потребан прецизнији приступ прилагођен индивидуалним потребама.

Данас трговци могу да користе технике засноване на АИ и МЛ-у засноване на подацима како би своје маркетиншке стратегије подигле на следећи ниво – кроз хиперперсонализацију. Хајде да о томе детаљно разговарамо.

Шта је АИ хиперперсонализација?

Хиперперсонализација вештачке интелигенције или хиперперсонализација заснована на вештачкој интелигенцији је напредни облик персонализоване маркетиншке стратегије која користи податке у реалном времену и појединачне мапе путовања заједно са вештачком интелигенцијом, аналитиком великих података и аутоматизацијом за испоруку високо контекстуализованог и прилагођеног садржаја, производа или услуга на десној страни корисника у право време путем правих канала.

Подаци о клијентима у реалном времену су саставни део хиперперсонализације јер вештачка интелигенција користи ове информације да би научила понашања, предвидела радње корисника и задовољила њихове потребе и преференције. Ово је такође критична разлика између хиперперсонализације и персонализације – дубине и времена коришћених података.

Док персонализација користи историјске податке као што је историја куповина купаца, хиперперсонализација користи податке у реалном времену екстраховане током путовања купца да би научила њихово понашање и потребе. На пример, путовање корисника засновано на хиперперсонализацији циљало би сваког клијента са прилагођеним оглашавањем, јединственим одредишним страницама, прилагођеним препорукама производа и динамичким ценама или промоцијама на основу њихових географских података, прошлих посета, навика прегледања и историје куповине.

Механика хиперперсонализације вештачке интелигенције

Хиперперсонализација помоћу вештачке интелигенције почиње од прикупљања података и завршава се веома прилагођеним корисничким искуствима. Хајде да направимо кратак преглед релевантних корака.

КСНУМКС. Прикупљање података

Нема АИ без података. У овом кораку, подаци о клијентима се прикупљају из различитих извора као што су:

• Обрасци претраживања
• Трансакције
• Жељени уређај
• Aktivnost društvenih medija
• Географски подаци
• Демографија
• Купци са сличним преференцијама
• Постојеће базе података купаца
• ИоТ уређаји и још много тога

КСНУМКС. Анализа података

АИ и МЛ алгоритми анализирају прикупљене податке да би идентификовали обрасце и трендове. У зависности од проблема, анализа података о клијентима може бити:

• Описно (шта се дешава?)
• Дијагностика (зашто се то догодило?)
• Предиктивно (шта би се могло догодити у будућности?)
• Прескриптивно (шта треба да урадимо поводом тога?)

Овај корак је значајан јер из необрађених података извлачи корисне увиде и помаже у разумевању сваког клијента.

3. Предвиђање и препорука

На основу анализе података, АИ & МЛ модели могу предвидети понашање корисника. Ово би могло да укључи предвиђање интереса или потенцијалних примедби корисника, омогућавајући предузећима да проактивно служе специфичним преференцијама корисника и испоручују персонализовани садржај, понуде и искуства у реалном времену. На пример, Старбуцкс генерише 400,000 варијанти хиперперсонализованих имејлова сваке недеље преко свог механизма за персонализацију у реалном времену, циљајући на индивидуалне преференције купаца.

Предности хиперперсонализације са вештачком интелигенцијом

Побољшано корисничко искуство (ЦКС) и ангажовање купаца (ЦЕ)

Када купци виде садржај/производе/услуге прилагођене њиховим потребама, то ствара интимно искуство и повећава задовољство купаца. Према МцКинсеи истраживање, 71% купаца очекује персонализовано искуство, а 76% се осећа разочарано када га не добије.

Хиперсонализација, стога, елиминише општа искуства и замењује их интеракцијама које се осећају персонализованим и јединственим за сваког клијента што доводи до повећаног ангажовања. Повећани ниво ангажовања повећава вероватноћу конверзије и обећава дугорочну лојалност купаца.

Повећана продаја и приход

Релевантније искуство куповине или садржаја значи да је већа вероватноћа да ће купци пронаћи производе или садржај који воле и купују, директно повећавајући продају и приход. Огроман 100% маркетиншки стручњаци наводе да напори на персонализацији позитивно утичу на пословне резултате. А добро спроведена стратегија персонализације може да пружи резултате 5-8к РОИ на маркетиншке трошкове. Стога, чинећи путовање корисника интимнијим, хиперперсонализација побољшава стопе конверзије и повећава просечну вредност поруџбине.

Истакнуте студије случаја хиперперсонализације помоћу вештачке интелигенције

Студија случаја 1: Индустрија е-трговине (Амазон)

Амазон је одличан пример хиперперсонализације у индустрији е-трговине. У 2022, Амазонова продаја достигла милијарду долара, повећање од 22% у односу на 2021. Компанија користи софистицирани Машина за препоруке заснована на вештачкој интелигенцији који анализира појединачне податке о клијентима, укључујући;

• Претходне куповине
• Демографија купаца
• Упит за претрагу
• Артикли у корпи за куповину
• Ставке које су одјављене, али нису кликнуте
• Просечан износ потрошње

Амазон анализира ове податке како би креирао персонализоване препоруке за производе и послао високо контекстуализоване е-поруке сваком од својих купаца. Као резултат тога, њихов мотор препорука генерише здрав 35% стопа конверзије на основу персонализације.

Студија случаја 2: Индустрија забаве (Нетфлик)

Нетфлик је направио револуцију у индустрији забаве користећи хиперперсонализацију. Бивши потпредседник за иновације производа у Нетфлик-у је изјавио у интервјуу који:

„Ако један члан на овом малом острву изрази интересовање за аниме, онда можемо да мапирамо ту особу у глобалну аниме заједницу. Знамо који су најбољи филмови и ТВ емисије за људе на свету у тој заједници.”

Наводно, персонализоване препоруке спасавају Нетфлик више од $ КСНУМКС милијарди сваке године. Компанија користи вештачку интелигенцију за анализу широког спектра података о клијентима, укључујући:

• Историја прегледа
• Оцене дате различитим емисијама или филмовима
• Доба дана када корисник гледа одређени садржај

Анализом огромних количина високо контекстуализованих података, Нетфлик предлаже хиперперсонализован садржај према жељама корисника. Као резултат, 100% од сати садржаја који се гледају на Нетфлик-у потичу из система препорука, док 20% долази из претрага. Ово побољшава корисничко искуство и ангажовање и смањује стопу одлива.

Забринутост и етичке импликације хиперперсонализације вештачке интелигенције

Иако су предности хиперперсонализације огромне, постоје и кључне бриге и етичке импликације размотрити:

Питања приватности

Корисницима може бити непријатно што се сваки њихов клик, куповина или интеракција прати и анализира, чак и ако праћење има за циљ да побољша корисничко искуство. У септембру 2021. Нетфлик се суочио са новчаном казном од $190,000 коју је наметнула Комисија за заштиту личних података (ПИПЦ) Јужне Кореје. Наводно, Нетфлик је прекршио свој Закон о заштити личних података (ПИПА) ангажовањем у незаконитом прикупљању личних података од корисника.

Манипулација потрошачима

Хиперперсонализација би могла довести до повећане манипулације потрошачима. Са познавањем индивидуалних преференција и понашања, компаније могу у великој мери утицати на доношење одлука, постављајући етичка питања о аутономији и сагласности. Када компаније знају где сте, шта сте купили и шта волите и не волите, оне газе по конопцу између кул и језиво – са великом шансом за улазак у језиво царство.

У закључку, хиперперсонализација, коју покрећу АИ и МЛ, већ је донела значајан напредак у различитим индустријама. Међутим, његов потенцијал тек треба да се у потпуности реализује. На пример, хиперперсонализација би се могла превести у персонализована медицина, са третманима и превентивним стратегијама прилагођеним генетској структури и начину живота појединачног пацијента. Међутим, ове могућности такође имају значајне етичке импликације и изазове који се морају решити.

За више садржаја у вези са вештачком интелигенцијом, посетите ујединити.аи.