AI Hyperpersonalization là gì? Ưu điểm, Nghiên cứu trường hợp và Vấn đề đạo đức

Trong nhiều thập kỷ, các nhà tiếp thị đã nghiên cứu các chiến lược tiếp thị hiệu quả nhất để theo kịp sự thay đổi不断 của sở thích người tiêu dùng. AI hyperpersonalization là một bổ sung gần đây cho kho vũ khí của nhà tiếp thị.

Các chiến lược tiếp thị truyền thống dựa trên phân khúc người tiêu dùng rộng lớn, có lợi cho việc tiếp cận các nhóm lớn. Nhưng cách tiếp cận này không tối ưu cho việc hiểu nhu cầu cá nhân.

Các nhà tiếp thị cũng đã thử nghiệm thành công các kỹ thuật cá nhân hóa dựa trên dữ liệu người tiêu dùng lịch sử. Một ước tính cho thấy doanh thu toàn cầu từ phần mềm cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng sẽ vượt quá 11,6 tỷ đô la vào năm 2026.

Nhưng điều này vẫn không đủ.

Nhu cầu của người tiêu dùng hiện đại不断 thay đổi. Họ mong đợi các thương hiệu hiểu nhu cầu và mong muốn của họ – dự đoán và vượt quá chúng. Do đó, một cách tiếp cận chính xác hơn, được thiết kế cho nhu cầu cá nhân, là cần thiết.

Ngày nay, các nhà tiếp thị có thể sử dụng các kỹ thuật dựa trên dữ liệu do AI và ML cung cấp để đưa chiến lược tiếp thị của họ lên tầm cao mới – thông qua hyperpersonalization. Hãy thảo luận về nó chi tiết.

AI Hyperpersonalization là gì?

AI hyperpersonalization hoặc AI-powered hyperpersonalization là một hình thức tiếp thị cá nhân hóa tiên tiến, sử dụng dữ liệu thời gian thực và bản đồ hành trình cá nhân cùng với AI, phân tích dữ liệu lớn và tự động hóa để cung cấp nội dung, sản phẩm hoặc dịch vụ được cá nhân hóa cao và phù hợp với người dùng đúng thời điểm và đúng kênh.

Dữ liệu khách hàng thời gian thực là rất quan trọng trong hyperpersonalization vì AI sử dụng thông tin này để học hành vi, dự đoán hành động của người dùng và đáp ứng nhu cầu và sở thích của họ. Đây cũng là một yếu tố phân biệt quan trọng giữa hyperpersonalization và cá nhân hóa – độ sâu và thời gian của dữ liệu được sử dụng.

Trong khi cá nhân hóa sử dụng dữ liệu lịch sử như lịch sử mua hàng của khách hàng, hyperpersonalization sử dụng dữ liệu thời gian thực được trích xuất trong suốt hành trình của khách hàng để học hành vi và nhu cầu của họ. Ví dụ, một hành trình khách hàng được cung cấp bởi hyperpersonalization sẽ nhắm vào từng khách hàng với quảng cáo tùy chỉnh, trang đích độc đáo, khuyến nghị sản phẩm được điều chỉnh và giá cả hoặc khuyến mãi động dựa trên dữ liệu địa lý, lượt truy cập trước, thói quen duyệt web và lịch sử mua hàng của họ.

Cơ chế của AI Hyperpersonalization

Hyperpersonalization sử dụng AI bắt đầu từ thu thập dữ liệu và kết thúc với trải nghiệm người dùng được tùy chỉnh cao. Hãy có một cái nhìn tổng quan về các bước liên quan.

1. Thu thập dữ liệu

Không có AI mà không có dữ liệu. Trong bước này, dữ liệu khách hàng được thu thập từ các nguồn khác nhau như:

• Mẫu duyệt web
• Lịch sử giao dịch
• Thiết bị được ưu tiên
• Hoạt động trên mạng xã hội
• Dữ liệu địa lý
• Demographics
• Khách hàng có sở thích tương tự
• Cơ sở dữ liệu khách hàng hiện có
• Thiết bị IoT và hơn thế nữa

2. Phân tích dữ liệu

Các thuật toán AI và ML phân tích dữ liệu được thu thập để xác định mẫu và xu hướng. Tùy thuộc vào vấn đề, phân tích dữ liệu khách hàng có thể là:

• Mô tả (đang xảy ra gì?)
• Chẩn đoán (tại sao nó xảy ra?)
• Dự đoán (có thể xảy ra gì trong tương lai?)
• Giới thiệu (chúng ta nên làm gì về nó?)

Bước này rất quan trọng vì nó trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu thô và giúp hiểu từng khách hàng.

3. Dự đoán và Khuyến nghị

Dựa trên phân tích dữ liệu, các mô hình AI và ML có thể dự đoán hành vi của khách hàng. Điều này có thể liên quan đến việc dự đoán sở thích hoặc phản đối của khách hàng, cho phép doanh nghiệp phục vụ sở thích cụ thể của khách hàng một cách chủ động và cung cấp nội dung, ưu đãi và trải nghiệm được cá nhân hóa theo thời gian thực. Ví dụ, Starbucks tạo ra 400.000 biến thể của email được hyperpersonal hóa mỗi tuần thông qua động cơ cá nhân hóa thời gian thực của mình, nhắm vào sở thích của từng khách hàng.

Ưu điểm của AI Hyperpersonalization

Trải nghiệm Khách hàng (CX) và Sự tham gia của Khách hàng (CE) được Cải thiện

Khi khách hàng thấy nội dung/sản phẩm/dịch vụ được tùy chỉnh theo nhu cầu của họ, nó tạo ra một trải nghiệm thân mật và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Theo nghiên cứu của McKinsey, 71% khách hàng mong đợi một trải nghiệm được cá nhân hóa, và 76% cảm thấy thất vọng khi họ không nhận được nó.

Hyperpersonalization do đó loại bỏ các trải nghiệm chung chung và thay thế chúng bằng các tương tác cảm giác được cá nhân hóa và duy nhất cho từng khách hàng, dẫn đến sự tham gia tăng. Mức độ tham gia cao hơn làm tăng khả năng chuyển đổi và hứa hẹn sự trung thành của khách hàng lâu dài.

Doanh thu và Lợi nhuận Tăng

Một trải nghiệm mua sắm hoặc nội dung liên quan hơn có nghĩa là khách hàng có nhiều khả năng tìm thấy sản phẩm hoặc nội dung họ yêu thích và mua, trực tiếp tăng doanh thu và lợi nhuận. Một 97% nhà tiếp thị báo cáo rằng các nỗ lực cá nhân hóa có tác động tích cực đến kết quả kinh doanh. Và một chiến lược cá nhân hóa được thực hiện tốt có thể mang lại 5-8 lần ROI trên chi tiêu tiếp thị. Do đó, bằng cách làm cho hành trình của khách hàng trở nên thân mật hơn, hyperpersonalization cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và tăng giá trị đơn hàng trung bình.

Nghiên cứu trường hợp nổi bật của Hyperpersonalization Sử dụng AI

Nghiên cứu trường hợp 1: Ngành thương mại điện tử (Amazon)

Amazon là một ví dụ chính về hyperpersonalization trong ngành thương mại điện tử. Vào năm 2022, doanh thu của Amazon đạt 469,8 tỷ đô la, tăng 22% so với năm 2021. Công ty sử dụng một động cơ khuyến nghị AI tinh vi được xây dựng bằng cách sử dụng học máy phân tích dữ liệu khách hàng cá nhân, bao gồm;

• Lịch sử mua hàng trước đây
• Demographics của khách hàng
• Câu truy vấn tìm kiếm
• Các mặt hàng trong giỏ hàng
• Các mặt hàng đã được xem nhưng không nhấp
• Số tiền chi tiêu trung bình

Amazon phân tích dữ liệu này để tạo ra khuyến nghị sản phẩm được cá nhân hóa và gửi email được ngữ cảnh hóa cao đến từng người mua của mình. Kết quả là, động cơ khuyến nghị của họ tạo ra 35% tỷ lệ chuyển đổi dựa trên cá nhân hóa.

Nghiên cứu trường hợp 2: Ngành giải trí (Netflix)

Netflix đã cách mạng hóa ngành giải trí thông qua việc sử dụng hyperpersonalization. Cựu Phó Chủ tịch phụ trách đổi mới sản phẩm tại Netflix đã nói trong một cuộc phỏng vấn rằng:

“Nếu một thành viên trong hòn đảo nhỏ này thể hiện sự quan tâm đến anime, thì chúng tôi có thể ánh xạ người đó đến cộng đồng anime toàn cầu. Chúng tôi biết những bộ phim và chương trình truyền hình nào là tốt nhất cho những người trong cộng đồng đó.”

Theo báo cáo, các khuyến nghị được cá nhân hóa giúp Netflix tiết kiệm hơn 1 tỷ đô la mỗi năm. Công ty sử dụng AI để phân tích một loạt các điểm dữ liệu khách hàng, bao gồm:

• Lịch sử xem
• Đánh giá cho các chương trình hoặc bộ phim khác nhau
• Giờ trong ngày khi người dùng xem nội dung nhất định

Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu được ngữ cảnh hóa cao, Netflix đề xuất nội dung được hyperpersonal hóa theo sở thích của người dùng. Kết quả là, 80% giờ xem nội dung trên Netflix đến từ hệ thống khuyến nghị, trong khi 20% đến từ tìm kiếm. Điều này tăng cường trải nghiệm khách hàng và sự tham gia, đồng thời giảm tỷ lệ rời bỏ.

Vấn đề và Hệ lụy Đạo đức của AI Hyperpersonalization

Mặc dù lợi ích của hyperpersonalization là rất lớn, nhưng cũng có những vấn đề và hệ lụy đạo đức quan trọng cần xem xét:

Vấn đề về Quyền riêng tư

Người dùng có thể cảm thấy không thoải mái khi mọi lần nhấp, mua hàng hoặc tương tác của họ được theo dõi và phân tích, ngay cả khi việc theo dõi nhằm cải thiện trải nghiệm người dùng. Vào tháng 9 năm 2021, Netflix phải đối mặt với một khoản tiền phạt 190.000 đô la được Ủy ban Bảo vệ Thông tin Cá nhân (PIPC) của Hàn Quốc áp dụng. Theo báo cáo, Netflix đã vi phạm Đạo luật Bảo vệ Thông tin Cá nhân (PIPA) bằng cách tham gia vào việc thu thập thông tin cá nhân của người dùng một cách bất hợp pháp.

Manipulation của Người tiêu dùng

Hyperpersonalization có thể dẫn đến sự thao túng người tiêu dùng tăng. Với kiến thức về sở thích và hành vi cá nhân, các công ty có thể ảnh hưởng đến việc ra quyết định ở mức độ cao, đặt ra các câu hỏi đạo đức về tự chủ và đồng ý. Khi các công ty biết bạn đang ở đâu, bạn đã mua gì và sở thích của bạn, họ đang đi trên dây tightrope giữa làm mát và kỳ lạ – với khả năng cao là进入 vào vùng kỳ lạ.

Tóm lại, hyperpersonalization, được cung cấp bởi AI và ML, đã mang lại những tiến bộ đáng kể cho các ngành công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, tiềm năng của nó vẫn chưa được thực hiện đầy đủ. Ví dụ, hyperpersonalization có thể dịch thành y học được cá nhân hóa, với các phương pháp điều trị và chiến lược phòng ngừa được điều chỉnh cho từng bệnh nhân dựa trên bản đồ di truyền và lối sống. Tuy nhiên, những cơ hội này cũng có những hệ lụy đạo đức và thách thức đáng kể mà phải được giải quyết.

Để biết thêm nội dung liên quan đến AI, hãy truy cập unite.ai.