AI Hyperpersonalization คืออะไร? ข้อดี กรณีศึกษา และข้อกังวลด้านจริยธรรม

เป็นเวลาหลายทศวรรษที่นักการตลาดได้ทำการวิจัยกลยุทธ์ที่ดีที่สุดเพื่อสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้ทันกับความต้องการของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา AI hyperpersonalization เป็นการเพิ่มล่าสุดในคลังแสงของนักการตลาด

กลยุทธ์การตลาดแบบดั้งเดิมอาศัยการแบ่งกลุ่มผู้บริโภคในวงกว้างซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการเข้าถึงกลุ่มที่ใหญ่ขึ้น แต่แนวทางนี้ไม่เหมาะสมสำหรับการทำความเข้าใจความต้องการของแต่ละบุคคล

นอกจากนี้ นักการตลาดยังได้ประสบความสำเร็จในการทดลองเทคนิคการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคลโดยพิจารณาจากข้อมูลในอดีตของผู้บริโภค ประมาณการชี้ให้เห็นว่ารายได้ทั่วโลกที่เกิดจากซอฟต์แวร์การปรับแต่งประสบการณ์ส่วนตัวและการปรับให้เหมาะสมของลูกค้าจะเป็นเช่นนั้น เกิน $ 11.6 พันล้าน โดย 2026

แต่แค่นี้ยังไม่พอ

ความต้องการของผู้บริโภคยุคใหม่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง พวกเขาคาดหวังให้แบรนด์ต่างๆ เข้าใจถึงความต้องการและความต้องการของพวกเขา คาดหวังและก้าวไปให้ไกลกว่านั้น ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีวิธีการที่แม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการของแต่ละบุคคล

ปัจจุบัน นักการตลาดสามารถใช้เทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้ AI และ ML เพื่อยกระดับกลยุทธ์ทางการตลาดไปอีกขั้น – ผ่านการปรับให้เป็นส่วนตัว มาคุยกันในรายละเอียด

AI Hyperpersonalization คืออะไร?

AI hyperpersonalization หรือ AI-powered hyperpersonalization เป็นรูปแบบขั้นสูงของกลยุทธ์การตลาดส่วนบุคคลที่ใช้ข้อมูลเรียลไทม์และแผนที่การเดินทางของแต่ละบุคคลพร้อมกับ AI การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และระบบอัตโนมัติเพื่อนำเสนอเนื้อหา ผลิตภัณฑ์ หรือบริการที่มีบริบทสูงและปรับแต่งให้เหมาะสมทางด้านขวา ผู้ใช้ในเวลาที่เหมาะสมผ่านช่องทางที่เหมาะสม

ข้อมูลลูกค้าแบบเรียลไทม์เป็นส่วนสำคัญในการปรับให้เป็นส่วนตัว เนื่องจาก AI ใช้ข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้พฤติกรรม ทำนายการกระทำของผู้ใช้ และตอบสนองความต้องการและความชอบของพวกเขา สิ่งนี้ยังเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการทำให้เป็นส่วนตัวมากเกินไปและการทำให้เป็นส่วนตัว – ความลึกและเวลาของข้อมูลที่ใช้

ในขณะที่การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณจะใช้ข้อมูลในอดีต เช่น ประวัติการซื้อของลูกค้า การปรับให้เป็นส่วนตัวแบบไฮเปอร์จะใช้ข้อมูลตามเวลาจริงที่รวบรวมตลอดการเดินทางของลูกค้าเพื่อเรียนรู้พฤติกรรมและความต้องการของพวกเขา จะกำหนดเป้าหมายลูกค้าแต่ละรายด้วยโฆษณาแบบกำหนดเอง หน้า Landing Page ที่ไม่ซ้ำใคร คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับคุณ และการกำหนดราคาหรือการส่งเสริมการขายแบบไดนามิกตามข้อมูลทางภูมิศาสตร์ การเข้าชมที่ผ่านมา พฤติกรรมการเรียกดู และประวัติการซื้อ

กลไกของ AI Hyperpersonalization

Hyperpersonalization โดยใช้ AI เริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลและจบลงด้วยประสบการณ์ผู้ใช้ที่ปรับแต่งได้สูง มาดูภาพรวมคร่าวๆ ของขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกัน

1 การเก็บรวบรวมข้อมูล

ไม่มี AI ที่ไม่มีข้อมูล ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลลูกค้าจะถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น:

• รูปแบบการเรียกดู
• ประวัติการทำรายการ
• อุปกรณ์ที่ต้องการ
• กิจกรรมโซเชียลมีเดีย
• ข้อมูลทางภูมิศาสตร์
• ประชากร
• ลูกค้าที่มีความชอบเหมือนกัน
• ฐานข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่
• อุปกรณ์ IoT และอื่นๆ

2 การวิเคราะห์ข้อมูล

อัลกอริธึม AI และ ML วิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้ม การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าสามารถ:

• อธิบาย (เกิดอะไรขึ้น?)
• การวินิจฉัย (ทำไมมันถึงเกิดขึ้น?)
• ทำนาย (อะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต?)
• Prescriptive (เราควรทำอย่างไรกับมัน?)

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นการดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากข้อมูลดิบและช่วยให้เข้าใจลูกค้าแต่ละราย

3. การทำนาย & คำแนะนำ

จากการวิเคราะห์ข้อมูล โมเดล AI & ML สามารถทำนายพฤติกรรมของลูกค้าได้ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการคาดคะเนความสนใจของลูกค้าหรือการคัดค้านที่อาจเกิดขึ้น ทำให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการเฉพาะของลูกค้าในเชิงรุกและส่งมอบเนื้อหา ข้อเสนอ และประสบการณ์ส่วนบุคคลตามเวลาจริง ตัวอย่างเช่นสตาร์บัคส์ สร้าง 400,000 รูปแบบของอีเมลที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ในแต่ละสัปดาห์ผ่านเอ็นจิ้นการปรับให้เป็นส่วนตัวตามเวลาจริง โดยกำหนดเป้าหมายตามความต้องการของลูกค้าแต่ละราย

ข้อดีของ Hyperpersonalization ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า (CX) และการมีส่วนร่วมของลูกค้า (CE)

เมื่อลูกค้าเห็นเนื้อหา/ผลิตภัณฑ์/บริการที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของพวกเขา จะสร้างประสบการณ์ที่ใกล้ชิดและเพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้า ตาม การวิจัยของ McKinseyลูกค้า 71% คาดหวังประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว และ 76% รู้สึกผิดหวังเมื่อไม่ได้รับ

Hyperpersonalization จึงขจัดประสบการณ์ทั่วไปและแทนที่ด้วยการโต้ตอบที่ให้ความรู้สึกเป็นส่วนตัวและไม่เหมือนใครสำหรับลูกค้าแต่ละราย ซึ่งนำไปสู่การมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้น ระดับการมีส่วนร่วมที่เพิ่มสูงขึ้นจะเพิ่มโอกาสของ Conversion และรับประกันความภักดีของลูกค้าในระยะยาว

เพิ่มยอดขายและรายได้

ประสบการณ์การช็อปปิ้งหรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นหมายความว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะค้นหาผลิตภัณฑ์หรือเนื้อหาที่พวกเขาชื่นชอบและซื้อ ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายและรายได้โดยตรง มหึมา 97% ของนักการตลาดรายงานว่าความพยายามในการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคลส่งผลดีต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ และกลยุทธ์ส่วนบุคคลที่ดำเนินการอย่างดีสามารถส่งมอบได้ ผลตอบแทนการลงทุน 5-8x ในการใช้จ่ายด้านการตลาด ดังนั้น ด้วยการทำให้การเดินทางของลูกค้ามีความใกล้ชิดมากขึ้น การทำให้เป็นส่วนตัวมากเกินไปจึงช่วยเพิ่มอัตราการแปลงและเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย

กรณีศึกษาที่โดดเด่นของการทำ Hyperpersonalization โดยใช้ AI

กรณีศึกษาที่ 1: อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ (Amazon)

Amazon เป็นตัวอย่างที่สำคัญของการทำให้เป็นส่วนตัวสูงในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ในปี 2022 ยอดขายของ Amazon สูงถึง 469.8 พันล้านดอลลาร์เพิ่มขึ้น 22% จากปี 2021 บริษัทใช้ระบบที่ซับซ้อน เครื่องมือแนะนำตาม AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้ารายบุคคล ได้แก่

• การซื้อที่ผ่านมา
• ข้อมูลประชากรลูกค้า
• การค้นหา
• รายการในตะกร้าสินค้า
• รายการที่เช็คเอาท์แล้วแต่ไม่ได้คลิก
• ยอดใช้จ่ายเฉลี่ย

Amazon วิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลและส่งอีเมลที่มีบริบทสูงไปยังผู้ซื้อแต่ละราย เป็นผลให้เครื่องมือแนะนำของพวกเขาสร้างสุขภาพที่ดี 35% อัตรา Conversion ขึ้นอยู่กับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

กรณีศึกษา 2: อุตสาหกรรมบันเทิง (Netflix)

Netflix ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมบันเทิงด้วยการใช้การปรับให้เป็นส่วนตัว อดีตรองประธานฝ่ายนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ของ Netflix มี ระบุ ในการให้สัมภาษณ์ว่า:

“หากสมาชิกคนใดคนหนึ่งในเกาะเล็กๆ แห่งนี้แสดงความสนใจเกี่ยวกับอะนิเมะ เราก็สามารถเชื่อมโยงบุคคลนั้นเข้ากับชุมชนอะนิเมะทั่วโลกได้ เรารู้ว่าเรื่องใดคือภาพยนตร์และรายการทีวีที่ดีที่สุดสำหรับผู้คนในโลกในชุมชนนั้น”

ตามรายงาน คำแนะนำส่วนบุคคลช่วยประหยัด Netflix มากกว่า $ 1 พันล้าน ทุกปี. บริษัทใช้ AI เพื่อวิเคราะห์จุดข้อมูลลูกค้าที่หลากหลาย รวมถึง:

• กำลังดูประวัติ
• การให้คะแนนสำหรับรายการหรือภาพยนตร์ต่างๆ
• ช่วงเวลาของวันที่ผู้ใช้ดูเนื้อหาบางอย่าง

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีบริบทสูงจำนวนมหาศาล Netflix จึงแนะนำเนื้อหาที่มีความเป็นส่วนตัวสูงตามความต้องการของผู้ใช้ ผลที่ตามมา, 80% ชั่วโมงเนื้อหาที่ดูบน Netflix มาจากระบบแนะนำ ในขณะที่ 20% มาจากการค้นหา สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสบการณ์และการมีส่วนร่วมของลูกค้าและลดอัตราการเลิกจ้าง

ข้อกังวลและผลกระทบทางจริยธรรมของ AI Hyperpersonalization

แม้ว่าประโยชน์ของการทำให้เป็นส่วนตัวมากเกินไปจะมีข้อกังวลที่สำคัญและ ผลกระทบทางจริยธรรม เพื่อพิจารณา:

ปัญหาความเป็นส่วนตัว

ผู้ใช้อาจไม่สบายใจที่ทุกการคลิก การซื้อ หรือการโต้ตอบของพวกเขาถูกติดตามและวิเคราะห์ แม้ว่าการติดตามจะตั้งใจปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ก็ตาม ในเดือนกันยายน 2021 Netflix ต้องเผชิญกับค่าปรับ $190,000 กำหนดโดยคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PIPC) ของเกาหลีใต้ ตามรายงาน Netflix ละเมิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PIPA) โดยมีส่วนร่วมในการรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลที่ผิดกฎหมายจากผู้ใช้

การจัดการผู้บริโภค

Hyperpersonalization อาจนำไปสู่การควบคุมผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้น ด้วยความรู้เกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของแต่ละบุคคล บริษัทสามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจในระดับสูง ทำให้เกิดคำถามเชิงจริยธรรมเกี่ยวกับความเป็นอิสระและความยินยอม เมื่อบริษัทต่างๆ รู้ว่าคุณอยู่ที่ไหน ซื้ออะไร และสิ่งที่คุณชอบและไม่ชอบ เย็นและน่าขนลุก – มีโอกาสเข้ารอบสูง ดินแดนที่น่าขนลุก.

กล่าวโดยสรุป การปรับให้เป็นส่วนบุคคลแบบไฮเปอร์บุคคล ซึ่งขับเคลื่อนโดย AI และ ML ได้นำความก้าวหน้าที่สำคัญมาสู่อุตสาหกรรมต่างๆ แล้ว อย่างไรก็ตาม ศักยภาพของมันยังไม่ถูกนำไปใช้อย่างเต็มที่ ตัวอย่างเช่น การทำให้เป็นส่วนตัวมากเกินไปอาจแปลเป็น ยาส่วนบุคคลด้วยวิธีการรักษาและการป้องกันที่ปรับให้เหมาะกับลักษณะทางพันธุกรรมและวิถีชีวิตของผู้ป่วยแต่ละราย อย่างไรก็ตาม โอกาสเหล่านี้ยังมีนัยสำคัญทางจริยธรรมและความท้าทายที่ต้องได้รับการแก้ไข

สำหรับเนื้อหาเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดไปที่ unite.ai.