Yapay Zeka Hiperpersonalizasyonu nedir? Avantajlar, Vaka Çalışmaları ve Etik Kaygılar

Pazarlamacılar onlarca yıldır sürekli gelişen tüketici tercihlerine ayak uydurmak için etkili pazarlama kampanyaları oluşturmak için en iyi stratejileri araştırıyorlar. AI hiper kişiselleştirme, bir pazarlamacının cephaneliğine yeni eklenen bir özelliktir.

Geleneksel pazarlama stratejileri, daha büyük gruplara ulaşmak için faydalı olan geniş tüketici segmentasyonuna dayanır. Ancak bu yaklaşım, bireysel ihtiyaçları anlamak için yetersizdir.

Pazarlamacılar ayrıca geçmiş tüketici verilerine dayalı kişiselleştirme tekniklerini başarıyla denediler. Bir tahmine göre, müşteri deneyimi kişiselleştirme ve optimizasyon yazılımı tarafından oluşturulan dünya çapındaki gelir, 11.6 milyar doları aştı 2026 tarafından.

Ancak bu yeterli değil.

Modern tüketicilerin ihtiyaçları sürekli olarak gelişmektedir. Markaların isteklerini ve ihtiyaçlarını anlamalarını, tahmin etmelerini ve aşmalarını beklerler. Bu nedenle, bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmış daha kesin bir yaklaşım gereklidir.

Günümüzde pazarlamacılar, hiper kişiselleştirme yoluyla pazarlama stratejilerini bir sonraki seviyeye taşımak için yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı veriye dayalı teknikleri kullanabilir. Ayrıntılı olarak tartışalım.

Yapay Zeka Hiperpersonalizasyonu Nedir?

Yapay zeka hiper kişiselleştirme veya yapay zeka destekli hiper kişiselleştirme, gerçek zamanlı verileri ve bireysel yolculuk haritalarını yapay zeka, büyük veri analitiği ve otomasyonla birlikte kullanarak yüksek düzeyde bağlamsallaştırılmış ve uyarlanmış içerik, ürün veya hizmetleri sağa sunan gelişmiş bir kişiselleştirilmiş pazarlama stratejisi biçimidir. Kullanıcılara doğru zamanda doğru kanallar aracılığıyla

Yapay zeka bu bilgileri davranışları öğrenmek, kullanıcı eylemlerini tahmin etmek ve onların ihtiyaç ve tercihlerini karşılamak için kullandığından, gerçek zamanlı müşteri verileri hiper kişiselleştirmenin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu aynı zamanda hiper kişiselleştirme ile kişiselleştirme arasında kritik bir ayrımdır - kullanılan verilerin derinliği ve zamanlaması.

Kişiselleştirme, müşterilerin satın alma geçmişi gibi geçmiş verileri kullanırken, hiper kişiselleştirme, davranışlarını ve ihtiyaçlarını öğrenmek için müşteri yolculuğu boyunca çıkarılan gerçek zamanlı verileri kullanır. Örneğin, hiper kişiselleştirmeden güç alan bir müşteri yolculuğu, her müşteriyi özel reklamcılık, benzersiz açılış sayfaları, özel ürün önerileri ve coğrafi verilerine, geçmiş ziyaretlerine, göz atma alışkanlıklarına ve satın alma geçmişlerine dayalı dinamik fiyatlandırma veya promosyonlarla hedefleyecektir.

Yapay Zeka Aşırı Kişiselleştirme Mekaniği

Yapay zeka kullanan hiper kişiselleştirme, veri toplama ile başlar ve son derece uyarlanmış kullanıcı deneyimleriyle sona erer. İlgili adımlara kısaca göz atalım.

1. Veri koleksiyonu

Veri olmadan AI yoktur. Bu adımda, müşteri verileri aşağıdakiler gibi çeşitli kaynaklardan toplanır:

• Tarama kalıpları
• İşlem geçmişi
• tercih edilen cihaz
• Sosyal medya etkinliği
• Coğrafi verileri
• Demografi
• Benzer tercihlere sahip müşteriler
• Mevcut müşteri veritabanları
• IoT cihazları ve daha fazlası

2. Veri analizi

AI ve ML algoritmaları, kalıpları ve eğilimleri belirlemek için toplanan verileri analiz eder. Soruna bağlı olarak, müşteri veri analizi şu şekilde olabilir:

• Açıklayıcı (neler oluyor?)
• Teşhis (neden oldu?)
• Öngörülü (gelecekte ne olabilir?)
• Kuralcı (bu konuda ne yapmalıyız?)

Bu adım, ham verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkardığı ve her müşteriyi anlamaya yardımcı olduğu için önemlidir.

3. Tahmin ve Öneri

Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri, veri analizine dayalı olarak müşterinin davranışını tahmin edebilir. Bu, bir müşterinin ilgi alanlarını veya olası itirazlarını tahmin etmeyi, işletmelerin müşterinin belirli tercihlerine proaktif olarak hizmet vermesini ve gerçek zamanlı kişiselleştirilmiş içerik, teklifler ve deneyimler sunmasını sağlamayı içerebilir. Örneğin, Starbucks hiper kişiselleştirilmiş e-postaların 400,000 çeşidini oluşturur bireysel müşteri tercihlerini hedefleyen gerçek zamanlı kişiselleştirme motoru aracılığıyla her hafta.

Yapay Zeka Destekli Hiper Kişiselleştirmenin Avantajları

Gelişmiş Müşteri Deneyimi (CX) ve Müşteri Etkileşimi (CE)

Müşteriler, ihtiyaçlarına göre hazırlanmış içerik/ürün/hizmetleri gördüklerinde samimi bir deneyim yaratır ve müşteri memnuniyetini artırır. Buna göre McKinsey araştırması, Müşterilerin %71'i kişiselleştirilmiş bir deneyim bekliyor ve %76'sı bunu alamayınca hayal kırıklığına uğruyor.

Bu nedenle hiper kişiselleştirme, genel deneyimleri ortadan kaldırır ve bunların yerine, artan bağlılığa yol açan her bir müşteri için kişiselleştirilmiş ve benzersiz hissettiren etkileşimlerle değiştirir. Artan katılım düzeyi, dönüşüm olasılığını artırır ve uzun vadeli müşteri sadakati vaat eder.

Artan Satışlar ve Gelir

Daha ilgili bir alışveriş veya içerik deneyimi, müşterilerin sevdikleri ve satın aldıkları ürünleri veya içeriği bulma olasılıklarının daha yüksek olması anlamına gelir ve bu da satışları ve geliri doğrudan artırır. bir kuyruklu %97 Pazarlamacıların oranı, kişiselleştirme çabalarının iş sonuçlarını olumlu etkilediğini bildiriyor. Ve iyi yürütülen bir kişiselleştirme stratejisi şunları sağlayabilir: 5-8x yatırım getirisi pazarlama harcamalarında. Dolayısıyla hiper kişiselleştirme, müşteri yolculuğunu daha samimi hale getirerek dönüşüm oranlarını ve ortalama sipariş değerini artırır.

Yapay Zeka Kullanan Hiperpersonalizasyona İlişkin Öne Çıkan Vaka Çalışmaları

Örnek Olay 1: E-ticaret Sektörü (Amazon)

Amazon, e-ticaret endüstrisinde hiper kişiselleştirmenin en önemli örneğidir. 2022'de Amazon'un satışları 469.8 milyar dolara ulaştı22'e göre %2021'lik bir artış. AI tabanlı öneri motoru dahil olmak üzere bireysel müşteri verilerini analiz eden;

• Geçmiş satın alımlar
• Müşteri demografisi
• Arama sorgusu
• Alışveriş sepetindeki ürünler
• Teslim alınan ancak tıklanmayan öğeler
• Ortalama harcama tutarı

Amazon, kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturmak ve alışveriş yapanların her birine son derece bağlama uygun e-postalar göndermek için bu verileri analiz eder. Sonuç olarak, öneri motorları sağlıklı bir % 35 dönüşüm oranı kişiselleştirmeye dayalıdır.

Örnek Olay 2: Eğlence Sektörü (Netflix)

Netflix, hiper kişiselleştirme kullanımıyla eğlence endüstrisinde devrim yarattı. Netflix'te ürün yeniliğinden sorumlu eski Başkan Yardımcısı, belirtilen şöyle bir röportajda:

"Bu küçücük adadaki bir üye anime ile ilgilendiğini ifade ederse, o kişiyi küresel anime topluluğuyla eşleştirebiliriz. O topluluktaki dünyadaki insanlar için en iyi filmlerin ve TV şovlarının hangileri olduğunu biliyoruz.

Bildirildiğine göre, kişiselleştirilmiş öneriler Netflix'i kurtarıyor 1 milyar dolardan fazla her yıl. Şirket, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli müşteri veri noktalarını analiz etmek için yapay zekayı kullanıyor:

• geçmişi görüntüleme
• Farklı şovlara veya filmlere verilen puanlar
• Bir kullanıcının belirli içeriği izlediği günün saati

Netflix, yüksek miktarda bağlamsallaştırılmış verileri analiz ederek, kullanıcının tercihine göre hiper kişiselleştirilmiş içerik önerir. Sonuç olarak, %80 Netflix'te izlenen içerik saatlerinin %20'si aramalardan, %XNUMX'si ise öneri sisteminden gelir. Bu, müşteri deneyimini ve katılımını geliştirir ve kayıp oranını azaltır.

Yapay Zeka Aşırı Kişiselleştirmesinin Endişeleri ve Etik Etkileri

Aşırı kişiselleştirmenin faydaları muazzam olsa da, aynı zamanda önemli kaygılar ve etik uygulamalar değerlendırmek:

Gizlilik sorunları

İzleme, kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi amaçlasa bile, kullanıcılar her tıklamalarının, satın almalarının veya etkileşimlerinin izlenip analiz edilmesinden rahatsız olabilir. Eylül 2021'de Netflix, $190,000 Güney Kore Kişisel Bilgileri Koruma Komisyonu (PIPC) tarafından uygulanan. Bildirildiğine göre Netflix, kullanıcılardan yasa dışı kişisel bilgiler toplayarak Kişisel Bilgileri Koruma Yasasını (PIPA) ihlal etti.

Tüketici Manipülasyonu

Aşırı kişiselleştirme, artan tüketici manipülasyonuna yol açabilir. Bireysel tercihler ve davranışlar hakkında bilgi sahibi olan şirketler, özerklik ve rıza ile ilgili etik soruları gündeme getirerek karar vermeyi yüksek derecede etkileyebilir. Şirketler nerede olduğunuzu, ne satın aldığınızı, beğenip beğenmediğinizi bildiklerinde, ikisi arasında ince bir ip üzerinde ilerliyorlar demektir. havalı ve ürkütücü - girme şansı yüksek ürpertici bölge.

Sonuç olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından desteklenen hiper kişiselleştirme, şimdiden çeşitli sektörlere önemli ilerlemeler getirdi. Bununla birlikte, potansiyeli henüz tam olarak gerçekleştirilmemiştir. Örneğin, aşırı kişiselleştirme şu anlama gelebilir: kişiselleştirilmiş tıp, bireysel bir hastanın genetik yapısına ve yaşam tarzına göre uyarlanmış tedaviler ve önleyici stratejilerle. Bununla birlikte, bu fırsatların aynı zamanda ele alınması gereken önemli etik çıkarımları ve zorlukları da vardır.

AI ile ilgili daha fazla içerik için şu adresi ziyaret edin: birleştirmek.ai.