Vad är AI Hyperpersonalisering? Fördelar, Fallstudier och Etiska Bekymmer

Under flera decennier har marknadsförare forskat i de bästa strategierna för att skapa effektiva marknadsföringskampanjer som håller jämna steg med de ständigt föränderliga konsumentpreferenserna. AI-hyperpersonalisering är ett nytt tillskott till marknadsförarens arsenal.

Traditionella marknadsföringsstrategier bygger på bred konsumentsegmentering som är fördelaktig för att nå större grupper. Men denna strategi är underoptimal för att förstå individuella behov.

Marknadsförare har också lyckats experimentera med personaliseringstekniker baserade på historiska konsumentdata. En uppskattning tyder på att den globala omsättningen från programvara för kundupplevelsepersonalisering och optimering kommer att överstiga 11,6 miljarder dollar år 2026.

Men detta räcker inte.

Modernas konsumenters behov förändras ständigt. De förväntar sig att varumärkena ska förstå deras önskemål och behov – förutse och överträffa dem. Därför krävs en mer exakt strategi anpassad till individuella behov.

Idag kan marknadsförare använda AI- och ML-baserade datastyrda tekniker för att ta sina marknadsföringsstrategier till nästa nivå – genom hyperpersonalisering. Låt oss diskutera det i detalj.

Vad är AI Hyperpersonalisering?

AI-hyperpersonalisering eller AI-driven hyperpersonalisering är en avancerad form av personanpassad marknadsföringsstrategi som använder realtidsdata och individuella resplaner tillsammans med AI, stordataanalys och automatisering för att leverera högt kontextualiserat och anpassat innehåll, produkter eller tjänster till rätt användare vid rätt tidpunkt genom rätt kanaler.

Realtidskunddata är avgörande för hyperpersonalisering eftersom AI använder denna information för att lära sig beteenden, förutsäga användaråtgärder och tillgodose deras behov och preferenser. Detta är också en kritisk differentierare mellan hyperpersonalisering och personalisering – djupet och tidpunkten för de data som används.

Medan personalisering använder historiska data som kunders köphistorik, använder hyperpersonalisering realtidsdata som extraheras under kundresan för att lära sig deras beteende och behov. Till exempel skulle en kundresa som drivs av hyperpersonalisering rikta sig till varje kund med anpassad reklam, unika landningssidor, anpassade produktrekommendationer och dynamisk prissättning eller kampanjer baserat på deras geografiska data, tidigare besök, surfvanor och köphistorik.

AI Hyperpersonaliseringens Mekanik

Hyperpersonalisering med AI börjar med datainsamling och slutar med högt anpassade användarupplevelser. Låt oss få en kort översikt av de relevanta stegen.

1. Datainsamling

Det finns inget AI utan data. I detta steg samlas kunddata in från olika källor, såsom:

• Sökmönster
• Transaktionshistorik
• Föredragen enhet
• Sociala medieaktiviteter
• Geografiska data
• Demografiska data
• Kunder med liknande preferenser
• Befintliga kunddatabaser
• IoT-enheter och mer

2. Dataanalys

AI- och ML-algoritmer analyserar den insamlade datan för att identifiera mönster och trender. Beroende på problemet kan kunddataanalys vara:

• Beskrivande (vad händer?)
• Diagnostisk (varför hände det?)
• Prognostisk (vad kan hända i framtiden?)
• Rekommendationsbaserad (vad bör vi göra åt det?)

Detta steg är betydelsefullt eftersom det extraherar handlingsbara insikter från rådatan och hjälper till att förstå varje kund.

3. Förutsägelse och Rekommendation

Baserat på dataanalysen kan AI- och ML-modellerna förutsäga kundens beteende. Detta kan innefatta att förutsäga en kunds intressen eller potentiella invändningar, vilket möjliggör för företag att proaktivt tillgodose kundens specifika preferenser och leverera realtidsanpassat innehåll, erbjudanden och upplevelser. Till exempel genererar Starbucks (SBUX ) 400 000 varianter av hyperpersonaliserade e-postmeddelanden varje vecka via sin realtidspersonaliseringsmotor, som riktar sig till individuella kundpreferenser.

Fördelar med AI-driven Hyperpersonalisering

Förbättrad Kundupplevelse (CX) och Kundengagemang (CE)

När kunder ser innehåll/produkter/tjänster anpassade till deras behov, skapar det en intim upplevelse och förbättrar kundtillfredsställelse. Enligt McKinsey-forskning förväntar sig 71 % av kunderna en personanpassad upplevelse, och 76 % känner sig besvikna när de inte får det.

Hyperpersonalisering eliminerar därför generiska upplevelser och ersätter dem med interaktioner som känns personliga och unika för varje kund, vilket leder till ökat engagemang. Den höjda nivån av engagemang ökar sannolikheten för omvandling och lovar långsiktig kundlojalitet.

Ökad Försäljning och Omsättning

En mer relevant shopping- eller innehållsupplevelse innebär att kunder är mer benägna att hitta produkter eller innehåll som de älskar och köpa, vilket direkt ökar försäljningen och omsättningen. Hela 97 % av marknadsförare rapporterar att personaliseringsinsatser har en positiv inverkan på affärsresultaten. Och en välgenomförd personaliseringsstrategi kan leverera 5-8 gånger högre avkastning på marknadsföringsutgifter. Därför förbättrar hyperpersonaliseringen kundresan och ökar konverteringsgraden och genomsnittlig beställningsvärde.

Främsta Fallstudier av Hyperpersonalisering med AI

Fallstudie 1: E-handelsbranschen (Amazon)

Amazon (AMZN ) är ett exempel på hyperpersonalisering i e-handelsbranschen. År 2022 nådde Amazons försäljning 469,8 miljarder dollar, en ökning med 22 % jämfört med 2021. Företaget använder en avancerad AI-baserad rekommendationsmotor som analyserar individuella kunddata, inklusive:

• Tidigare köp
• Kunddemografiska data
• Sökfråga
• Artiklar i shoppingkorgen
• Artiklar som visades men inte klickades
• Genomsnittligt utgiftsbelopp

Amazon analyserar dessa data för att skapa personliga produktrekommendationer och skicka högt kontextualiserade e-postmeddelanden till var och en av sina kunder. Som ett resultat genererar deras rekommendationsmotor en hälsosam 35 % konverteringsgrad baserat på personalisering.

Fallstudie 2: Underhållningsbranschen (Netflix)

Netflix (NFLX ) har revolutionerat underhållningsbranschen genom sin användning av hyperpersonalisering. Före detta VP för produktinnovation på Netflix har uttalat sig i en intervju att:

“Om en medlem i denna lilla ö uttrycker intresse för anime, kan vi kartlägga den personen till den globala anime-gemenskapen. Vi vet vilka de bästa filmerna och TV-programmen är för människor i världen i den gemenskapen.”

Enligt rapporter sparar personliga rekommendationer Netflix mer än 1 miljard dollar varje år. Företaget använder AI för att analysera en stor mängd kunddatapunkter, inklusive:

• Tittarhistorik
• Betyg som ges till olika shower eller filmer
• Tid på dagen när en användare tittar på visst innehåll

Genom att analysera stora mängder högt kontextualiserad data föreslår Netflix hyperpersonliga innehåll enligt användarens preferenser. Som ett resultat 80 % av de innehållstimmar som tittas på Netflix kommer från rekommendationssystemet, medan 20 % kommer från sökningar. Detta förbättrar kundupplevelsen och engagemanget och minskar avhoppningsfrekvensen.

Bekymmer och Etiska Implikationer av AI Hyperpersonalisering

Medan fördelarna med hyperpersonalisering är betydande, finns det också viktiga bekymmer och etiska implikationer att överväga:

Integritetsproblem

Användare kan känna sig obekväma med att deras varje klick, köp eller interaktion spåras och analyseras, även om spårningen syftar till att förbättra användarupplevelsen. I september 2021 fick Netflix en bot på 190 000 dollar som pålagts av den sydkoreanska personuppgiftsskyddsmyndigheten (PIPC). Enligt rapporter bröt Netflix mot sin personuppgiftsskyddslag (PIPA) genom att samla in personuppgifter från användare på ett olagligt sätt.

Konsumentmanipulation

Hyperpersonalisering kan leda till ökad konsumentmanipulation. Med kunskap om individuella preferenser och beteenden kan företag påverka beslutsfattandet i hög grad, vilket väcker etiska frågor om autonomi och samtycke. När företag vet var du är, vad du har köpt och vad du gillar och inte gillar, går de på en tunn linje mellan coolt och skrämmande – med en hög chans att hamna i det skrämmande området.

Sammanfattningsvis har hyperpersonalisering, driven av AI och ML, redan medfört betydande framsteg inom olika branscher. Men dess potential är ännu inte fullt utnyttjad. Till exempel kan hyperpersonalisering översättas till personlig medicin, med behandlingar och förebyggande strategier anpassade till en enskild patients genetiska uppbyggnad och livsstil. Men dessa möjligheter har också betydande etiska implikationer och utmaningar som måste hanteras.

För mer AI-relaterat innehåll, besök unite.ai.