Що таке гіперперсоналізація ШІ? Переваги, тематичні дослідження та етичні проблеми

Десятиліттями маркетологи досліджували найкращі стратегії створення ефективних маркетингових кампаній, щоб не відставати від уподобань споживачів, що постійно змінюються. Гіперперсоналізація штучного інтелекту нещодавно поповнила арсенал маркетологів.

Традиційні маркетингові стратегії спираються на широку сегментацію споживачів, що є вигідним для охоплення більших груп. Але такий підхід є неоптимальним для розуміння індивідуальних потреб.

Маркетологи також успішно експериментували з методами персоналізації на основі історичних даних споживачів. Згідно з оцінкою, світовий дохід, отриманий програмним забезпеченням для персоналізації та оптимізації взаємодії з клієнтами, буде перевищує 11.6 мільярдів доларів по 2026.

Але цього недостатньо.

Потреби сучасних споживачів постійно розвиваються. Вони очікують, що бренди розумітимуть їхні бажання та потреби – передбачатимуть і перевищуватимуть їх. Отже, потрібен більш точний підхід, пристосований до індивідуальних потреб.

Сьогодні маркетологи можуть використовувати технології штучного інтелекту та машинного навчання на основі даних, щоб вивести свої маркетингові стратегії на новий рівень – через гіперперсоналізацію. Давайте обговоримо це детально.

Що таке гіперперсоналізація ШІ?

Гіперперсоналізація штучного інтелекту або гіперперсоналізація на основі штучного інтелекту – це розширена форма персоналізованої маркетингової стратегії, яка використовує дані в реальному часі та індивідуальні карти подорожей разом із штучним інтелектом, аналітикою великих даних і автоматизацією для доставки контенту, продуктів або послуг з високою контекстуальністю та індивідуальних потреб. користувачів у потрібний час через правильні канали.

Дані клієнтів у реальному часі є невід’ємною частиною гіперперсоналізації, оскільки AI використовує цю інформацію, щоб вивчати поведінку, прогнозувати дії користувачів і задовольняти їхні потреби та вподобання. Це також критична відмінність між гіперперсоналізацією та персоналізацією – глибина та час використання даних.

У той час як персоналізація використовує історичні дані, такі як історія покупок клієнтів, гіперперсоналізація використовує дані в реальному часі, отримані протягом усього шляху клієнта, щоб дізнатися про його поведінку та потреби. Наприклад, шлях клієнта, заснований на гіперперсоналізації, буде націлений на кожного клієнта за допомогою спеціальної реклами, унікальних цільових сторінок, індивідуальних рекомендацій щодо продукту та динамічного ціноутворення чи акцій на основі їхніх географічних даних, минулих відвідувань, звичок веб-перегляду та історії покупок.

Механіка гіперперсоналізації ШІ

Гіперперсоналізація за допомогою штучного інтелекту починається зі збору даних і закінчується налаштованими користувачами. Давайте коротко розглянемо відповідні кроки.

1. Збір даних

ШІ без даних не буває. На цьому етапі дані клієнтів збираються з різних джерел, наприклад:

• Шаблони перегляду
• Історія транзакцій
• Бажаний пристрій
• Активність у соціальних медіа
• Географічні дані
• Демографічна
• Клієнти зі схожими вподобаннями
• Існуючі бази даних клієнтів
• пристрої IoT тощо

2. Аналіз даних

Алгоритми AI та ML аналізують зібрані дані, щоб виявити закономірності та тенденції. Залежно від проблеми аналіз даних клієнтів може бути:

• Описовий (що відбувається?)
• Діагностика (чому це сталося?)
• Передбачуваний (що може статися в майбутньому?)
• Наказовий (що з цим робити?)

Цей крок важливий, оскільки він витягує корисну інформацію з необроблених даних і допомагає зрозуміти кожного клієнта.

3. Прогнозування та рекомендації

На основі аналізу даних моделі AI & ML можуть передбачити поведінку клієнта. Це може включати передбачення інтересів клієнта або потенційних заперечень, що дозволяє компаніям завчасно обслуговувати конкретні вподобання клієнта та надавати в реальному часі персоналізований вміст, пропозиції та досвід. Наприклад, Starbucks створює 400,000 XNUMX варіантів гіперперсоналізованих електронних листів щотижня за допомогою механізму персоналізації в реальному часі, орієнтуючись на індивідуальні вподобання клієнтів.

Переваги гіперперсоналізації на основі AI

Покращений досвід роботи з клієнтами (CX) і залучення клієнтів (CE)

Коли клієнти бачать контент/продукти/послуги, адаптовані до їхніх потреб, це створює інтимний досвід і підвищує задоволеність клієнтів. Відповідно до Дослідження McKinsey71% клієнтів очікують персоналізованого досвіду, а 76% відчувають розчарування, коли вони його не отримують.

Таким чином, гіперперсоналізація усуває загальний досвід і замінює його взаємодією, яка здається персоналізованою та унікальною для кожного клієнта, що сприяє підвищенню залученості. Підвищений рівень залучення підвищує ймовірність конверсії та обіцяє довгострокову лояльність клієнтів.

Збільшення продажів і доходів

Більш релевантний досвід покупок або вмісту означає, що клієнти з більшою ймовірністю знайдуть продукти або вміст, які їм подобаються, і придбають, що напряму підвищує продажі та дохід. Величезний 97% маркетологів повідомляє, що зусилля з персоналізації позитивно впливають на результати бізнесу. І добре реалізована стратегія персоналізації може досягти успіху 5-8x ROI на маркетингові витрати. Отже, роблячи шлях клієнта більш інтимним, гіперперсоналізація покращує коефіцієнти конверсії та збільшує середню вартість замовлення.

Відомі тематичні дослідження гіперперсоналізації за допомогою ШІ

Приклад 1: Індустрія електронної комерції (Amazon)

Amazon є яскравим прикладом гіперперсоналізації в індустрії електронної комерції. У 2022 році продажі Amazon досяг 469.8 мільярда доларів, що на 22% більше, ніж у 2021 році. Компанія використовує складні Система рекомендацій на основі ШІ що аналізує індивідуальні дані клієнтів, у тому числі;

• Минулі покупки
• Демографічні показники клієнтів
• Пошуковий запит
• Товари в кошику
• Елементи, які перевірено, але не натиснуто
• Середня сума витрат

Amazon аналізує ці дані, щоб створювати персоналізовані рекомендації щодо продуктів і надсилати кожному зі своїх покупців електронні листи з чітким контекстом. У результаті їх система рекомендацій генерує здорову Коефіцієнт конверсії 35%. на основі персоналізації.

Приклад 2: Індустрія розваг (Netflix)

Netflix здійснив революцію в індустрії розваг завдяки використанню гіперперсоналізації. Колишній віце-президент з інноваційних продуктів у Netflix заявив, в інтерв'ю, що:

«Якщо один із членів цього крихітного острова висловлює інтерес до аніме, тоді ми можемо віднести цю людину до глобальної аніме-спільноти. Ми знаємо, які найкращі фільми та телевізійні шоу для людей у ​​світі в цій спільноті».

Як повідомляється, персоналізовані рекомендації рятують Netflix більше $ 1 мільярда щороку. Компанія використовує штучний інтелект для аналізу великої кількості точок даних клієнтів, зокрема:

• Історія перегляду
• Оцінки, надані різним шоу чи фільмам
• Час доби, коли користувач переглядає певний контент

Аналізуючи величезну кількість даних із високим ступенем контексту, Netflix пропонує гіперперсоналізований контент відповідно до вподобань користувача. В результаті, 80% годин перегляду контенту на Netflix отримано від системи рекомендацій, тоді як 20% припадає на результати пошуку. Це покращує взаємодію з клієнтами та залученість, а також зменшує відтік клієнтів.

Занепокоєння та етичні наслідки гіперперсоналізації ШІ

Хоча переваги гіперперсоналізації величезні, є також важливі проблеми етичні наслідки вважати:

Питання конфіденційності

Користувачам може бути незручно, що кожен їхній клік, покупка чи взаємодія відстежується та аналізується, навіть якщо відстеження має на меті покращити взаємодію з користувачем. У вересні 2021 року Netflix зіткнувся зі штрафом у розмірі $190,000 накладено Комісією із захисту персональної інформації (PIPC) Південної Кореї. Як повідомляється, Netflix порушив Закон про захист персональної інформації (PIPA), беручи участь у незаконному зборі особистої інформації користувачів.

Маніпулювання споживачами

Гіперперсоналізація може призвести до посилення маніпуляцій споживачами. Знаючи індивідуальні переваги та поведінку, компанії можуть значною мірою впливати на прийняття рішень, піднімаючи етичні питання щодо автономії та згоди. Коли компанії знають, де ви перебуваєте, що ви купили, а також ваші симпатії та антипатії, вони натягують мотузку між круто і моторошно – з високими шансами потрапити в моторошне царство.

Підсумовуючи, гіперперсоналізація на базі штучного інтелекту та машинного навчання вже принесла значні успіхи різним галузям. Однак його потенціал ще належить повністю реалізувати. Наприклад, гіперперсоналізація може перетворитися на персоналізована медицина, з лікуванням і профілактичними стратегіями, адаптованими до індивідуальних генетичних особливостей і способу життя кожного пацієнта. Однак ці можливості також мають значні етичні наслідки та проблеми, які необхідно вирішити.

Для отримання додаткової інформації, пов’язаної зі ШІ, відвідайте unite.ai.