Siêu cá nhân hóa AI là gì? Ưu điểm, Nghiên cứu điển hình và Mối quan tâm về đạo đức

Trong nhiều thập kỷ, các nhà tiếp thị đã nghiên cứu các chiến lược tốt nhất để tạo ra các chiến dịch tiếp thị hiệu quả nhằm bắt kịp sở thích của người tiêu dùng không ngừng phát triển. Siêu cá nhân hóa AI 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 rãi có lợi cho việc tiếp cận các nhóm lớn hơn. Nhưng cách tiếp cận này không tối ưu để 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 lịch sử của người tiêu dùng. Một ước tính cho thấy rằng doanh thu trên toàn thế giới được tạo ra bởi phần mềm tối ưu hóa và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng sẽ vượt quá 11.6 tỷ đô la bởi 2026.

Nhưng điều này là không đủ.

Nhu cầu của người tiêu dùng hiện đại không ngừng phát triển. Họ mong đợi các thương hiệu hiểu mong muốn và nhu cầu của họ – dự đoán và vượt qua chúng. Do đó, một cách tiếp cận chính xác hơn phù hợp với nhu cầu cá nhân là cần thiết.

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

Siêu cá nhân hóa AI là gì?

Siêu cá nhân hóa AI hoặc siêu cá nhân hóa do AI cung cấp là một hình thức tiên tiến của chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa 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 phù hợp với ngữ cảnh và phù hợp với nhu cầu của người dùng. người dùng vào đúng thời điểm thông qua đúng kênh.

Dữ liệu khách hàng theo thời gian thực không thể thiếu trong quá trình siêu cá nhân hóa vì AI sử dụng thông tin này để tìm hiểu hành vi, dự đoán hành động của người dùng và đáp ứng nhu cầu cũng như sở thích của họ. Đây cũng là điểm khác biệt quan trọng giữa siêu cá nhân hóa 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, chẳng hạn như lịch sử mua hàng của khách hàng, thì siêu cá nhân hóa sử dụng dữ liệu thời gian thực được trích xuất trong suốt hành trình của khách hàng để tìm hiểu hành vi và nhu cầu của họ. Ví dụ: hành trình của khách hàng được hỗ trợ bởi tính năng siêu cá nhân hóa sẽ nhắm mục tiêu từng khách hàng bằng quảng cáo tùy chỉnh, trang đích duy nhất, đề xuất sản phẩm phù hợp và định giá hoặc khuyến mãi động dựa trên dữ liệu địa lý, lượt truy cập trước đây, thói quen duyệt web và lịch sử mua hàng của họ.

Cơ chế của siêu cá nhân hóa AI

Quá trình siêu cá nhân hóa bằng AI bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu và kết thúc bằng trải nghiệm người dùng được điều chỉnh ở mức độ cao. Hãy xem tổng quan ngắn gọn về các bước có liên quan.

KHAI THÁC. Thu thập dữ liệu

Không có AI nếu không có dữ liệu. Ở bước này, data khách hàng được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như:

• mẫu duyệt
• Lịch sử giao dịch
• thiết bị ưa thích
• Hoạt động truyền thông xã hội
• Dữ liệu địa lý
• Nhân khẩu học
• Khách hàng có cùng sở thích
• Cơ sở dữ liệu khách hàng hiện có
• Thiết bị IoT và hơn thế nữa

KHAI THÁC. Phân tích dữ liệu

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

• Mô tả (chuyện gì đang xảy ra vậy?)
• Chẩn đoán (tại sao nó xảy ra?)
• Dự đoán (điều gì có thể xảy ra trong tương lai?)
• Quy định (chúng ta nên làm gì với nó?)

Bước này rất quan trọng vì nó trích xuất những hiểu biết có thể hành động từ dữ liệu thô và giúp hiểu từng khách hàng.

3. Dự đoán & Khuyến nghị

Dựa trên phân tích dữ liệu, các mô hình AI & 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 tiềm năng của khách hàng, cho phép doanh nghiệp phục vụ các 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, Starbuck tạo ra 400,000 biến thể của email siêu cá nhân hóa mỗi tuần thông qua công cụ cá nhân hóa thời gian thực, nhắm mục tiêu sở thích của từng khách hàng.

Ưu điểm của Siêu cá nhân hóa do AI cung cấp

Trải nghiệm khách hàng nâng cao (CX) & Tương tác với khách hàng (CE)

Khi khách hàng nhìn thấy nội dung/sản phẩm/dịch vụ phù hợp với nhu cầu của họ, điều đó sẽ tạo ra trải nghiệm thân mật và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Dựa theo Nghiên cứu của McKinsey, 71% khách hàng mong đợi trải nghiệm được cá nhân hóa và 76% cảm thấy thất vọng khi không nhận được.

Do đó, siêu cá nhân hóa loại bỏ các trải nghiệm chung chung và thay thế chúng bằng các tương tác được cá nhân hóa và duy nhất cho từng khách hàng dẫn đến tăng mức độ tương tác. Mức độ tương tác cao làm tăng khả năng chuyển đổi và hứa hẹn lòng trung thành lâu dài của khách hàng.

Tăng Doanh số & Doanh thu

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

Các nghiên cứu điển hình nổi bật về siêu cá nhân hóa bằng AI

Nghiên cứu điển hình 1: Ngành thương mại điện tử (Amazon)

Amazon là một ví dụ điển hình về siêu cá nhân hóa trong ngành thương mại điện tử. Năm 2022, doanh số bán hàng của Amazon đạt 469.8 tỷ USD, tăng 22% so với năm 2021. Công ty sử dụng một Công cụ đề xuất dựa trên AI phân tích dữ liệu khách hàng cá nhân, bao gồm;

• Các giao dịch mua trước đây
• Nhân khẩu học khách hàng
• Truy vấn tìm kiếm
• Các mặt hàng trong giỏ hàng
• Các mục đã được kiểm tra nhưng không được nhấp vào
• Số tiền chi tiêu trung bình

Amazon phân tích dữ liệu này để tạo các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa và gửi email có tính ngữ cảnh cao cho từng người mua sắm của mình. Kết quả là, công cụ đề xuất của họ tạo ra một Tỷ lệ chuyển đổi 35% dựa trên cá nhân hóa.

Nghiên cứu tình huống 2: Ngành giải trí (Netflix)

Netflix đã cách mạng hóa ngành công nghiệp giải trí thông qua việc sử dụng siêu cá nhân hóa. Cựu phó chủ tịch đổi mới sản phẩm tại Netflix đã quy định trong một cuộc phỏng vấn rằng:

“Nếu một thành viên trên hòn đảo nhỏ bé này bày tỏ sự quan tâm đến anime, thì chúng tôi có thể liên kết người đó với cộng đồng anime toàn cầu. Chúng tôi biết đâu là những bộ phim và chương trình truyền hình hay nhất dành cho mọi người trên thế giới trong cộng đồng đó.”

Được biết, các đề xuất được cá nhân hóa sẽ cứu Netflix hơn $ 1 tỷ mỗi năm. Công ty sử dụng AI để phân tích một loạt các điểm dữ liệu khách hàng, bao gồm:

• lịch sử xem
• Xếp hạng cho các chương trình hoặc phim khác nhau
• Thời gian 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 siêu cá nhân hóa theo sở thích của người dùng. Kết quả là, 80% trong số giờ nội dung được xem trên Netflix đến từ hệ thống đề xuất, trong khi 20% đến từ tìm kiếm. Điều này nâng cao trải nghiệm và sự tham gia của khách hàng và giảm tỷ lệ rời bỏ.

Mối quan tâm & ý nghĩa đạo đức của siêu cá nhân hóa AI

Mặc dù lợi ích của siêu cá nhân hóa là rất lớn, nhưng cũng có những mối quan tâm và Các hàm ý đạo đức cân nhắc:

Các vấn đề về quyền riêng tư

Người dùng có thể không thoải mái khi mỗi lần nhấp, mua hàng hoặc tương tác của họ đang được theo dõi và phân tích, ngay cả khi việc theo dõi nhằm mục đích cải thiện trải nghiệm người dùng. Vào tháng 2021 năm XNUMX, Netflix phải đối mặt với án phạt $190,000 áp đặt bởi Ủy ban bảo vệ thông tin cá nhân (PIPC) của Hàn Quốc. Được biết, Netflix đã vi phạm Đạo luật bảo vệ thông tin cá nhân (PIPA) khi tham gia vào việc thu thập thông tin cá nhân bất hợp pháp từ người dùng.

Thao túng người tiêu dùng

Cá nhân hóa quá mức có thể dẫn đến việc gia tăng thao túng người tiêu dùng. Với kiến ​​thức về sở thích và hành vi cá nhân, các công ty có thể tác động đến việc ra quyết định ở mức độ cao, đặt ra các câu hỏi đạo đức về quyền tự chủ và sự đồng ý. Khi các công ty biết bạn đang ở đâu, bạn đã mua gì, sở thích và không thích của bạn, họ đang đi trên một sợi dây giữa mát mẻ và đáng sợ - Cơ hội vào cao vương quốc đáng sợ.

Tóm lại, siêu cá nhân hóa, được hỗ trợ 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, siêu cá nhân hóa có thể chuyển thành y học cá nhân, với các phương pháp điều trị và chiến lược phòng ngừa phù hợp với cấu trúc di truyền và lối sống của từng bệnh nhân. Tuy nhiên, những cơ hội này cũng có những tác động và thách thức đạo đức quan trọng cần phải giải quyết.

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