สิ่งที่เป็นไฮเปอร์पर์สันไลเซชัน AI: ข้อดี, กรณีศึกษา และข้อกังวลด้านจริยธรรม

ในหลายทศวรรษที่ผ่านมา ผู้ทำการตลาดได้ทำการวิจัยกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้สามารถตามทันความชอบของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน AI เป็นส่วนเสริมล่าสุดในกล่องเครื่องมือของผู้ทำการตลาด

กลยุทธ์การตลาดแบบดั้งเดิมอาศัยการแบ่งส่วนผู้บริโภคในวงกว้าง ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการเข้าถึงกลุ่มที่ใหญ่กว่า แต่วิธีการนี้ไม่เหมาะสมสำหรับการทำความเข้าใจความต้องการของแต่ละบุคคล

ผู้ทำการตลาดได้ทดลองใช้เทคนิคการปรับให้เหมาะสมตามข้อมูลของผู้บริโภคในอดีตแล้ว และมีการประมาณการว่ารายได้ทั่วโลกที่เกิดจากซอฟต์แวร์ปรับให้เหมาะสมและเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้าจะ เกิน 11.6 พันล้านดอลลาร์ ภายในปี 2026

แต่นี่ยังไม่เพียงพอ

ความต้องการของผู้บริโภคในยุคปัจจุบันเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ พวกเขาต้องการให้แบรนด์เข้าใจความต้องการและความปรารถนาของพวกเขา – คาดการณ์และทำมากกว่าที่พวกเขาคาดหวัง ดังนั้นจึงต้องการแนวทางที่แม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งปรับให้เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละบุคคล

ปัจจุบัน ผู้ทำการตลาดสามารถใช้เทคนิคข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML เพื่อนำกลยุทธ์การตลาดไปสู่ระดับที่สูงกว่า – ผ่านไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน มาทำความเข้าใจกันอย่างละเอียด

สิ่งที่เป็นไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน AI

ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน AI หรือไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นรูปแบบที่ทันสมัยของกลยุทธ์การตลาดที่ปรับให้เหมาะสม ซึ่งใช้ข้อมูลในเวลาจริงและแผนที่การเดินทางของแต่ละบุคคลพร้อมกับ AI การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และการทำงานอัตโนมัติเพื่อนำเสนอเนื้อหา สินค้า หรือบริการที่มีบริบทสูงและปรับให้เหมาะสมกับผู้ใช้แต่ละคนในเวลาที่เหมาะสมผ่านช่องทางที่เหมาะสม

ข้อมูลลูกค้าในเวลาจริงเป็นสิ่งสำคัญในไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน เนื่องจาก AI ใช้ข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้พฤติกรรม คาดการณ์การกระทำของผู้ใช้ และตอบสนองความต้องการและความชอบส่วนบุคคล นี่คือสิ่งที่แตกต่างระหว่างไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันและปรับให้เหมาะสม – ความลึกและเวลาในการใช้ข้อมูล

ในขณะที่การปรับให้เหมาะสมใช้ข้อมูลในอดีต เช่น ประวัติการซื้อของลูกค้า ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันใช้ข้อมูลในเวลาจริงที่ถูกดึงออกมาตลอดการเดินทางของลูกค้าเพื่อเรียนรู้พฤติกรรมและความต้องการ ตัวอย่างเช่น การเดินทางของลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วยไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันจะกำหนดเป้าหมายให้กับลูกค้าแต่ละคนด้วยโฆษณาที่ปรับให้เหมาะสม หน้าลงจอดที่ไม่เหมือนใคร การแนะนำสินค้าที่ปรับให้เหมาะสม และการกำหนดราคาที่ปรับให้เหมาะสมหรือส่งเสริมการขายตามข้อมูลทางภูมิศาสตร์ การเยี่ยมชมในอดีต พฤติกรรมในการท่องเว็บ และประวัติการซื้อ

กลไกของไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน AI

ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันโดยใช้ AI เริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลและสิ้นสุดด้วยประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ปรับให้เหมาะสม มาทำความเข้าใจกับขั้นตอนเหล่านี้

1. การรวบรวมข้อมูล

ไม่มี AI ถ้าไม่มีข้อมูล ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลของลูกค้าจะถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น

• รูปแบบการเข้าชม
• ประวัติการทำธุรกรรม
• อุปกรณ์ที่ชอบ
• กิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย
• ข้อมูลทางภูมิศาสตร์
• ข้อมูลประชากร
• ลูกค้าที่มีความชอบที่คล้ายคลึงกัน
• ฐานข้อมูลลูกค้าเดิม
• อุปกรณ์ IoT และอื่นๆ

2. การวิเคราะห์ข้อมูล

อัลกอริทึม AI และ ML วิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้ม ขึ้นอยู่กับปัญหา การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าสามารถเป็นได้

• อธิบาย (เกิดอะไรขึ้น?)
• วินิจฉัย (เกิดอะไรขึ้น?)
• คาดการณ์ (อะไรที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต?)
• สั่งการ (เราควรทำอะไรเกี่ยวกับมัน?)

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้จากข้อมูลดิบและช่วยให้เข้าใจลูกค้าแต่ละคน

3. การคาดการณ์และการแนะนำ

ตามการวิเคราะห์ข้อมูล AI และ ML สามารถคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ความสนใจหรือการคัดค้านที่อาจเกิดขึ้น ทำให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความชอบเฉพาะบุคคลได้อย่าง积极และนำเสนอเนื้อหา ส่งเสริมการขาย และประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะสมในเวลาจริง ตัวอย่างเช่น Starbucks (SBUX ) สร้างอีเมลที่ปรับให้เหมาะสม 400,000 รูปแบบ ทุกสัปดาห์ผ่านเครื่องมือปรับให้เหมาะสมในเวลาจริง ซึ่งมุ่งเป้าไปที่ความชอบเฉพาะบุคคลของลูกค้าแต่ละคน

ข้อดีของไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น (CX) และการมีส่วนร่วมของลูกค้า (CE)

เมื่อลูกค้าเห็นเนื้อหา/สินค้า/บริการที่ปรับให้เหมาะสมกับความต้องการ พวกเขาจะได้รับประสบการณ์ที่ใกล้ชิดและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ตามการวิจัยของ McKinsey 71% ของลูกค้าคาดหวังประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะสม และ 76% รู้สึกผิดหวังเมื่อไม่ได้รับ

ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันจึงกำจัดประสบการณ์ทั่วไปและแทนที่ด้วยปฏิสัมพันธ์ที่รู้สึกถึงความเป็นส่วนตัวและไม่เหมือนใครสำหรับลูกค้าแต่ละคน ทำให้เกิดการมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้น ระดับการมีส่วนร่วมที่สูงขึ้นนี้เพิ่มโอกาสในการเปลี่ยนเป็นลูกค้าและรับประกันความภักดีของลูกค้าในระยะยาว

การเพิ่มยอดขายและรายได้

ประสบการณ์การช็อปปิ้งหรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นหมายความว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะพบสินค้าหรือเนื้อหาที่พวกเขารักและซื้อ ซึ่งจะช่วยเพิ่มยอดขายและรายได้โดยตรง 97% ของผู้ทำการตลาดรายงานว่าความพยายามในการปรับให้เหมาะสมส่งผลกระทบเชิงบวกต่อผลลัพธ์ของธุรกิจ และกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมที่ดำเนินการได้ดีสามารถให้ผลตอบแทนการลงทุน 5-8 เท่า ของการลงทุนในการตลาด ดังนั้นโดยการทำให้การเดินทางของลูกค้ามีความใกล้ชิดมากขึ้น ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันจะปรับปรุงอัตราการแปลงและเพิ่มค่าเฉลี่ยของคำสั่งซื้อ

กรณีศึกษาเด่นของไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันโดยใช้ AI

กรณีศึกษา 1: อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ (Amazon)

Amazon (AMZN ) เป็นตัวอย่างที่ดีของไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ในปี 2022 ยอดขายของ Amazon สูงถึง 469.8 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเพิ่มขึ้น 22% จากปี 2021 บริษัทใช้เครื่องมือแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแต่ละราย รวมถึง;

• ประวัติการซื้อ
• ข้อมูลประชากรของลูกค้า
• คำค้นหา
• สินค้าในรถเข็นช็อปปิ้ง
• สินค้าที่ดูแต่ไม่ได้คลิก
• จำนวนเงินเฉลี่ยที่ใช้จ่าย

Amazon วิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อสร้างคำแนะนำสินค้าที่ปรับให้เหมาะสมและส่งอีเมลที่มีบริบทสูงไปยังลูกค้าแต่ละราย ในผลลัพธ์ เครื่องมือแนะนำของพวกเขาสามารถสร้าง อัตราการแปลง 35% ตามการปรับให้เหมาะสม

กรณีศึกษา 2: อุตสาหกรรมบันเทิง (Netflix)

Netflix (NFLX ) ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมบันเทิงผ่านการใช้ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน อดีต VP ของนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ที่ Netflix ได้กล่าวใน สัมภาษณ์ ว่า:

“ถ้าสมาชิกหนึ่งบนเกาะเล็กๆ แสดงความสนใจในอนิเมะ เราก็สามารถจับคู่บุคคลนั้นกับชุมชนอนิเมะทั่วโลกได้ เรารู้ว่าภาพยนตร์และซีรีส์ที่ดีที่สุดสำหรับคนในโลกในชุมชนนั้นคืออะไร”

รายงานว่าการแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมช่วย Netflix ประหยัดเงิน มากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ทุกปี บริษัทใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก รวมถึง:

• ประวัติการดู
• การให้คะแนนสำหรับภาพยนตร์หรือซีรีส์ต่างๆ
• เวลาของวันที่ผู้ใช้ดูเนื้อหาบางอย่าง

โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีบริบทสูงจำนวนมาก Netflix แนะนำเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสมตามความชอบของผู้ใช้ ในผลลัพธ์ 80% ของชั่วโมงในการดูบน Netflix มาจากระบบแนะนำ ในขณะที่ 20% มาจากการค้นหา ซึ่งเพิ่มประสบการณ์และการมีส่วนร่วมของลูกค้า และลดอัตราการยกเลิก

ข้อกังวลและผลกระทบทางจริยธรรมของไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชัน AI

ในขณะที่มีข้อดีของไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันอย่างมาก ก็มีข้อกังวลและผลกระทบทางจริยธรรมที่สำคัญที่ต้องพิจารณา:

ประเด็นด้านความเป็นส่วนตัว

ผู้ใช้อาจไม่สบายใจที่การคลิก การซื้อ หรือการโต้ตอบทุกอย่างถูกติดตามและวิเคราะห์ แม้ว่าการติดตามจะมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ก็ตาม ในเดือนกันยายน 2021 Netflix ต้องเผชิญกับการปรับ 190,000 ดอลลาร์ ที่กำหนดโดยคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PIPC) ของเกาหลีใต้ รายงานว่า Netflix ละเมิดพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PIPA) โดยการรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลจากผู้ใช้โดยไม่ชอบด้วยกฎหมาย

การหลอกลวงผู้บริโภค

ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันอาจนำไปสู่การหลอกลวงผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้น ด้วยความเข้าใจในความชอบและพฤติกรรมส่วนบุคคล บริษัทสามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจได้ในระดับสูง ทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับความเป็นอิสระและความยินยอม เมื่อบริษัททราบว่าคุณอยู่ที่ไหน คุณซื้ออะไร และคุณชอบอะไร พวกเขากำลังเดินบนเส้นบางๆ ระหว่าง ความเยี่ยมยอดและความน่ากลัว – โดยมีโอกาสสูงที่จะเข้าสู่ ดินแดนความน่ากลัว

สรุป ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML ได้นำมาซึ่งความก้าวหน้าที่สำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ แล้ว แต่ศักยภาพของมันยังคงไม่ได้รับการตระหนักอย่างเต็มที่ ตัวอย่างเช่น ไฮเปอร์เปอร์สันไลเซชันสามารถแปลเป็น การแพทย์ที่ปรับให้เหมาะสม โดยมีการรักษาและการป้องกันที่ปรับให้เหมาะสมกับพันธุกรรมและวิถีชีวิตของแต่ละคน อย่างไรก็ตาม โอกาสเหล่านี้มีผลกระทบทางจริยธรรมและความท้าทายที่สำคัญที่ต้องได้รับการแก้ไข

สำหรับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มเติม โปรดเยี่ยมชม unite.ai