Що таке гіперперсоналізація штучного інтелекту? Переваги, випадки та етичні проблеми

Упродовж десятиліть маркетологи досліджували найкращі стратегії створення ефективних маркетингових кампаній, щоб відповідати постійно змінюваним уподобанням споживачів. Гіперперсоналізація штучного інтелекту є недавнім доповненням до арсеналу маркетолога.

Традиційні маркетингові стратегії спираються на широке сегментування споживачів, яке є корисним для досягнення великих груп. Однак цей підхід є субоптимальним для розуміння індивідуальних потреб.

Маркетологи також успішно експериментували з техніками персоналізації на основі історичних даних про споживачів. Оцінка свідчить, що світовий дохід, згенерований програмним забезпеченням для персоналізації та оптимізації досвіду клієнта, перевищить 11,6 мільярда доларів до 2026 року.

Але цього недостатньо.

Потрібності сучасних споживачів постійно змінюються. Вони очікують, що бренди зрозуміють їхні бажання та потреби – передбачать і перевершать їх. Отже, потрібен більш точний підхід, адаптований до індивідуальних потреб.

Сьогодні маркетологи можуть використовувати техніки, засновані на даних та штучному інтелекті, щоб підвищити свій маркетинговий рівень – завдяки гіперперсоналізації. Давайте обговоримо це докладніше.

Що таке гіперперсоналізація штучного інтелекту?

Гіперперсоналізація штучного інтелекту або гіперперсоналізація, підтримувана штучним інтелектом, є розвиненою формою персоналізованої маркетингової стратегії, яка використовує дані в режимі реального часу та індивідуальні карти шляху разом із штучним інтелектом, великими даними та автоматизацією для доставки висококонтекстуалізованого та адаптованого контенту, продуктів чи послуг правильним користувачам у правильний час через правильні канали.

Дані про клієнтів у режимі реального часу є важливими для гіперперсоналізації, оскільки штучний інтелект використовує ці дані для вивчення поведінки, передбачення дій користувачів та задоволення їхніх потреб і уподобань. Це також є критичним диференціатором між гіперперсоналізацією та персоналізацією – глибиною та часом використання даних.

Хоча персоналізація використовує історичні дані, такі як історія покупок клієнтів, гіперперсоналізація використовує дані в режимі реального часу, витягнуті впродовж шляху клієнта, щоб вивчити його поведінку та потреби. Наприклад, шлях клієнта, підтримуваний гіперперсоналізацією, буде націлюватися на кожного клієнта з індивідуальними рекламними оголошеннями, унікальними сторінками приземлення, персоналізованими рекомендаціями продуктів та динамічними цінами чи акціями на основі його географічних даних, попередніх відвідувань, звичок перегляду та історії покупок.

Механіка гіперперсоналізації штучного інтелекту

Гіперперсоналізація, підтримувана штучним інтелектом, починається з збору даних і закінчується висококонтекстуалізованими досвідами користувачів. Давайте отримаємо короткий огляд відповідних кроків.

1. Збір даних

Не існує штучного інтелекту без даних. На цьому етапі дані клієнтів збираються з різних джерел, таких як:

• Звички перегляду
• Історія транзакцій
• Вибрана пристрій
• Активність у соціальних мережах
• Географічні дані
• Демографічні дані
• Клієнти з подібними уподобаннями
• Існуючі бази даних клієнтів
• Пристрої Інтернету речей та інше

2. Аналіз даних

Алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання аналізують зібрані дані для визначення закономірностей та тенденцій. В залежності від проблеми аналіз даних клієнтів може бути:

• Описовим (що відбувається?)
• Діагностичним (чому це відбулося?)
• Прогнозним (що може відбутися в майбутньому?)
• Прескриптивним (що ми повинні зробити щодо цього?)

Цей етап є суттєвим, оскільки він витягує дієві знання з сирих даних та допомагає зрозуміти кожного клієнта.

3. Прогнозування та рекомендація

На основі аналізу даних моделі штучного інтелекту та машинного навчання можуть передбачити поведінку клієнта. Це може включати передбачення інтересів клієнта або потенційних заперечень, що дозволяє підприємствам задовольняти конкретні уподобання клієнта проактивно та доставляти персоналізований контент, пропозиції та досвід у режимі реального часу. Наприклад, Starbucks (SBUX ) генерує 400 000 варіантів гіперперсоналізованих електронних листів щотижня через свій двигун персоналізації в режимі реального часу, націлюючи індивідуальні уподобання клієнта.

Переваги гіперперсоналізації, підтримуваної штучним інтелектом

Покращений досвід клієнта (CX) та залучення клієнта (CE)

Коли клієнти бачать контент/продукти/послуги, адаптовані до їхніх потреб, це створює інтимний досвід і підвищує задоволеність клієнта. За даними дослідження McKinsey, 71% клієнтів очікують персоналізованого досвіду, а 76% відчувають розчарування, коли не отримують його.

Гіперперсоналізація, отже, усуває загальні досвіди та замінює їх взаємодією, яка відчувається персоналізованою та унікальною для кожного клієнта, що призводить до підвищеного залучення. Підвищений рівень залучення збільшує ймовірність конверсії та обіцяє довгострокову лояльність клієнта.

Збільшення продажів та доходу

Більше актуальний досвід покупок або контенту означає, що клієнти з більшою ймовірністю знайдуть продукти або контент, які їм подобаються, і куплять, що безпосередньо підвищує продажі та доходи. Вражаючі 97% маркетологів повідомляють, що зусилля щодо персоналізації позитивно впливають на результати бізнесу. А добре виконана стратегія персоналізації може доставити 5-8-кратну віддачу на витрати на маркетинг. Отже, роблячи шлях клієнта більш інтимним, гіперперсоналізація покращує показники конверсії та збільшує середню вартість замовлення.

Видатні випадки гіперперсоналізації, підтримуваної штучним інтелектом

Випадок 1: Індустрія електронної комерції (Amazon)

Amazon (AMZN ) є головним прикладом гіперперсоналізації в індустрії електронної комерції. У 2022 році продажі Amazon достигли 469,8 мільярда доларів, що на 22% більше, ніж у 2021 році. Компанія використовує складний двигун рекомендацій, підтримуваний штучним інтелектом, який аналізує індивідуальні дані клієнтів, включаючи;

• Минулі покупки
• Демографічні дані клієнта
• Запит пошуку
• Елементи в кошику для покупок
• Елементи, які були переглянуті, але не натиснуті
• Середня сума витрат

Amazon аналізує ці дані для створення персоналізованих рекомендацій продуктів та відправлення висококонтекстуалізованих електронних листів кожному зі своїх покупців. В результаті їхній двигун рекомендацій генерує здоровий 35%-й показник конверсії на основі персоналізації.

Випадок 2: Індустрія розваг (Netflix)

Netflix (NFLX ) революціонізував індустрію розваг завдяки використанню гіперперсоналізації. Колишній віце-президент з інновацій продукту в Netflix заявив в інтерв’ю, що:

“Якщо один член цієї маленької островної держави висловлює інтерес до аніме, то ми можемо відобразити цю людину на глобальному аніме-сообществі. Ми знаємо, які найкращі фільми та телешоу для людей у світі в цьому сообществі.”

Згідно з повідомленнями, персоналізовані рекомендації економлять Netflix більше 1 мільярда доларів щороку. Компанія використовує штучний інтелект для аналізу величезної кількості точок даних клієнтів, включаючи:

• Історію перегляду
• Оцінки, дані різним шоу чи фільмам
• Час доби, коли користувач переглядає певний контент

Аналізуючи величезну кількість висококонтекстуалізованих даних, Netflix пропонує гіперперсоналізований контент відповідно до уподобань користувача. В результаті 80% годин перегляду контенту на Netflix походять з системи рекомендацій, тоді як 20% походять з пошукових запитів. Це підвищує досвід клієнта та залучення та зменшує рівень відмов.

Обставини та етичні наслідки гіперперсоналізації штучного інтелекту

Хоча переваги гіперперсоналізації є величезними, існують також важливі обставини та етичні наслідки, які слід враховувати:

Проблеми конфіденційності

Користувачі можуть відчувати незручність, якщо їхній кожен клік, покупка чи взаємодія відстежується та аналізується, навіть якщо відстеження має на меті покращення досвіду користувача. У вересні 2021 року Netflix отримав штраф у розмірі 190 000 доларів, який наклав Комісія з захисту особистих даних (PIPC) Південної Кореї. Згідно з повідомленнями, Netflix порушила свій Закон про захист особистих даних (PIPA), займаючись незаконним збором особистих даних користувачів.

Маніпуляція споживачем

Гіперперсоналізація може привести до збільшення маніпуляції споживачем. Знання індивідуальних уподобань та поведінки може впливати на процес прийняття рішень у високій мірі, що викликає етичні питання щодо автономії та згоди. Коли компанії знають, де ви знаходитеся, що ви купили, та ваші уподобання та неприємності, вони йдуть по тонкій межі між крутим і жахливим – з високим шансом входу в жахливу область.

У висновку, гіперперсоналізація, підтримувана штучним інтелектом та машинним навчанням, вже принесла значні досягнення в різних галузях. Однак її потенціал ще не був повністю реалізований. Наприклад, гіперперсоналізація може перекладатися на персоналізовану медицину, з лікуваннями та профілактичними стратегіями, адаптованими до індивідуального генетичного складу та способу життя пацієнта. Однак ці можливості також мають суттєві етичні наслідки та виклики, які потрібно вирішити.

Для отримання більшої кількості контенту, пов’язаного зі штучним інтелектом, відвідайте unite.ai.