人工智能

什么是人工智能超个性化？优势、案例研究和道德问题

发布时间

10个月前

2023 年 7 月 2 日

哈兹卡·萨吉德

几十年来，营销人员一直在研究最佳策略，以创建有效的营销活动，以满足不断变化的消费者偏好。人工智能超个性化是营销人员的最新武器。

传统的营销策略依赖于广泛的消费者细分，这有利于接触更大的群体。但这种方法对于理解个人需求来说并不是最佳的。

营销人员还成功地尝试了基于历史消费者数据的个性化技术。据估计，客户体验个性化和优化软件产生的全球收入将超过11.6亿美元通过2026。

但这还不够。

现代消费者的需求不断变化。他们希望品牌能够了解他们的需求，预测并超越他们。因此，需要针对个人需求采取更精确的方法。

如今，营销人员可以使用人工智能和基于机器学习的数据驱动技术，通过超个性化将他们的营销策略提升到一个新的水平。我们来详细讨论一下。

什么是人工智能超个性化？

人工智能超个性化或人工智能驱动的超个性化是个性化营销策略的一种高级形式，它使用实时数据和个人旅程地图以及人工智能、大数据分析和自动化，向正确的人提供高度情境化和定制的内容、产品或服务用户在正确的时间通过正确的渠道。

实时客户数据是超个性化不可或缺的一部分，因为人工智能使用这些信息来学习行为、预测用户行为并满足他们的需求和偏好。这也是超个性化和个性化之间的一个关键区别——所使用数据的深度和时间。

个性化使用客户的购买历史等历史数据，而超个性化则使用在整个客户旅程中提取的实时数据来了解他们的行为和需求。例如，由超个性化支持的客户旅程将针对每个客户提供定制广告、独特的登陆页面、量身定制的产品推荐以及基于地理数据、过去的访问、浏览习惯和购买历史的动态定价或促销。

人工智能超个性化的机制

使用人工智能的超个性化从数据收集开始，到高度定制的用户体验结束。让我们简要概述一下相关步骤。

1。数据采集

没有数据就没有人工智能。在此步骤中，将从各种来源收集客户数据，例如：

浏览模式
交易记录
首选设备
社交媒体活动
地理数据
人口统计
具有相似偏好的客户
现有客户数据库
物联网设备等

2。数据分析

人工智能和机器学习算法分析收集的数据以识别模式和趋势。根据问题的不同，客户数据分析可以是：

描述性的（发生了什么事？）
诊断（为什么会发生？）
预测性（未来会发生什么？）
规定性（我们应该做什么？）

此步骤非常重要，因为它从原始数据中提取可操作的见解并有助于了解每个客户。

3. 预测与推荐

基于数据分析，人工智能和机器学习模型可以预测客户的行为。这可能涉及预测客户的兴趣或潜在的反对意见，使企业能够主动满足客户的特定偏好并提供实时个性化内容、优惠和体验。以星巴克为例生成 400,000 种超个性化电子邮件变体每周通过其实时个性化引擎，针对个人客户的喜好。

人工智能驱动的超个性化的优势

增强的客户体验 (CX) 和客户参与度 (CE)

当客户看到根据他们的需求量身定制的内容/产品/服务时，就会创造出亲密的体验并提高客户满意度。根据麦肯锡研究，71% 的客户期望获得个性化体验，76% 的客户在未能获得个性化体验时感到失望。

因此，超个性化消除了通用体验，取而代之的是每个客户感觉个性化和独特的互动，从而提高了参与度。参与度的提高增加了转化的可能性，并保证了长期的客户忠诚度。

增加销售和收入

更相关的购物或内容体验意味着客户更有可能找到他们喜欢并购买的产品或内容，从而直接提高销售额和收入。一个巨大的 97% 的营销人员表示，个性化工作对业务成果产生了积极影响。执行良好的个性化策略可以提供 5-8 倍投资回报率关于营销支出。因此，通过使客户旅程更加亲密，超个性化可以提高转化率并增加平均订单价值。

使用人工智能实现超个性化的著名案例研究

案例一：电商行业（亚马逊）

亚马逊是电子商务行业超个性化的一个典型例子。 2022年亚马逊销售额达到469.8亿美元，比 22 年增长 2021%。该公司使用先进的基于AI的推荐引擎分析个人客户数据，包括；

过去的购买
客户人口统计
搜索查询
购物车中的商品
已签出但未单击的项目
平均消费金额

亚马逊分析这些数据来创建个性化的产品推荐，并向每位购物者发送高度情境化的电子邮件。因此，他们的推荐引擎产生了健康的 35％转换率基于个性化。

案例研究 2：娱乐业（Netflix）

Netflix 通过超个性化彻底改变了娱乐业。 Netflix 前产品创新副总裁说在一次采访中说：

“如果这个小岛上的一名成员表达了对动漫的兴趣，那么我们就可以将该人映射到全球动漫社区。我们知道哪些电影和电视节目最适合该社区的人们。”

据报道，个性化推荐拯救了 Netflix 超过$ 1十亿每年。该公司使用人工智能来分析大量客户数据点，包括：

查看历史
对不同节目或电影的评分
用户观看特定内容的时间

通过分析大量高度情境化的数据，Netflix 根据用户的偏好推荐超个性化的内容。因此， 80% Netflix 的内容观看时长来自推荐系统，20% 来自搜索。这增强了客户体验和参与度，并降低了客户流失率。

人工智能超个性化的担忧和伦理影响

虽然超个性化的好处是巨大的，但也存在一些重要的问题和问题道德影响考虑：

隐私问题

用户可能会因为他们的每次点击、购买或交互都被跟踪和分析而感到不舒服，即使跟踪的目的是改善用户体验。 2021 年 XNUMX 月，Netflix 面临 $190,000 由韩国个人信息保护委员会 (PIPC) 实施。据报道，Netflix 非法收集用户个人信息，违反了《个人信息保护法》(PIPA)。