什么是 AI 超级个性化？优势、案例研究和伦理问题

几十年来，营销人员一直在研究创建有效的营销活动来跟上不断演变的消费者偏好的最佳策略。AI 超级个性化是营销人员最近添加的工具之一。

传统的营销策略依赖于广泛的消费者细分，这对于接触更大的群体是有益的。但这种方法对于理解个体需求来说是次优的。

营销人员还成功地尝试了基于历史消费数据的个性化技术。据估计，到 2026 年，全球客户体验个性化和优化软件的收入将超过 116 亿美元。

但这还不够。

现代消费者的需求不断演变。他们希望品牌能够理解他们的需求和愿望 – 预测和超过他们。因此，需要一种更精确的方法来满足个体需求。

今天，营销人员可以使用基于 AI 和机器学习的数据驱动技术来将他们的营销策略提升到下一个水平 – 通过超级个性化。让我们详细讨论一下。

什么是 AI 超级个性化？

AI 超级个性化或 AI 驱动的超级个性化是一种高级的个性化营销策略，使用实时数据和个体旅程地图，以及 AI、大数据分析和自动化，向正确的用户在正确的时间通过正确的渠道提供高度上下文化和定制的内容、产品或服务。

实时客户数据是超级个性化的关键，因为 AI 使用这些信息来学习行为、预测用户操作并满足他们的需求和偏好。这也是超级个性化和个性化之间的关键区别 – 使用的数据的深度和时机。

虽然个性化使用历史数据，例如客户的购买历史，超级个性化使用整个客户旅程中提取的实时数据来学习他们的行为和需求。例如，一个由超级个性化驱动的客户旅程将针对每个客户提供定制的广告、独特的着陆页、定制的产品推荐和基于他们的地理数据、过去的访问、浏览习惯和购买历史的动态定价或促销。

AI 超级个性化的机制

使用 AI 的超级个性化从数据收集开始，结束于高度定制的用户体验。让我们简要概述相关步骤。

1. 数据收集

没有数据就没有 AI。在这个步骤中，客户数据从各种来源收集，例如：

• 浏览模式
• 交易历史
• 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
• 现有的客户数据库
• 物联网设备等

2. 数据分析

AI 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，客户数据分析可以是：

• 描述性（发生了什么？）
• 诊断性（为什么发生了？）
• 预测性（未来可能发生什么？）
• 规定性（我们应该怎么办？）

这个步骤很重要，因为它从原始数据中提取出可行的见解，并帮助理解每个客户。

3. 预测和推荐

基于数据分析，AI 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异议，使企业能够主动满足客户的特定偏好并提供实时个性化的内容、优惠和体验。例如，星巴克每周通过其实时个性化引擎生成 40 万个超级个性化的电子邮件，针对个别客户的偏好。

AI 驱动的超级个性化的优势

增强的客户体验（CX）和客户参与（CE）

当客户看到根据他们的需求量身定制的内容、产品或服务时，它会创造出一种亲密的体验并提高客户满意度。根据 麦肯锡研究，71% 的客户期望个性化的体验，76% 的客户在没有获得个性化体验时感到失望。

超级个性化因此消除了通用体验，并用与每个客户都独特且个性化的交互取而代之，从而增加了参与度。参与度的提高增加了转化的可能性，并承诺长期的客户忠诚度。

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的产品或内容并进行购买，从而直接提高销售和收入。据报道，97% 的营销人员报告说，个性化努力对业务结果产生了积极影响。并且，一个经过良好执行的个性化策略可以带来 5-8 倍的投资回报率。因此，通过使客户旅程更加亲密，超级个性化提高了转化率并增加了平均订单价值。

使用 AI 的超级个性化的著名案例研究

案例研究 1：电子商务行业（亚马逊）

亚马逊是电子商务行业超级个性化的典型例子。2022 年，亚马逊的销售额 达到 4698 亿美元，比 2021 年增加了 22%。该公司使用了一种复杂的 基于 AI 的推荐引擎，分析个别客户数据，包括：

• 过去的购买
• 客户人口统计
• 搜索查询
• 购物车中的商品
• 未点击但已查看的商品
• 平均支出金额

亚马逊分析这些数据以创建个性化的产品推荐，并向每个购物者发送高度上下文化的电子邮件。因此，他们的推荐引擎基于个性化产生了 35% 的转化率。

案例研究 2：娱乐行业（Netflix）

Netflix 通过其对超级个性化的使用革新了娱乐行业。Netflix 的前产品创新副总裁在 一次采访 中表示：

“如果这个小岛上的一个成员表达了对动漫的兴趣，那么我们就可以将这个人映射到全球动漫社区。我们知道哪些是为这个社区的世界上的人们提供的最佳电影和电视节目。”

据报道，个性化推荐每年为 Netflix 节省 超过 10 亿美元。该公司使用 AI 分析大量客户数据点，包括：

• 观看历史
• 给不同节目或电影的评分
• 用户观看某些内容的时间

通过分析大量高度上下文化的数据，Netflix 根据用户的偏好建议超级个性化的内容。因此，80% 的 Netflix 上观看的内容来自推荐系统，而 20% 来自搜索。这种做法提高了客户体验和参与度，并降低了流失率。

AI 超级个性化的担忧和伦理影响

虽然超级个性化的好处是巨大的，但也存在重要的担忧和 伦理影响 需要考虑：

隐私问题

用户可能会对自己的每次点击、购买或交互都被跟踪和分析感到不舒服，即使跟踪的目的是为了改善用户体验。2021 年 9 月，Netflix 因违反《个人信息保护法》而被韩国个人信息保护委员会（PIPC）罚款 19 万美元。

消费者操纵

超级个性化可能导致消费者操纵的增加。凭借对个体偏好和行为的了解，公司可以在很大程度上影响决策，引发了关于自主权和同意的伦理问题。当公司知道你的位置、购买历史和喜欢时，他们正在走一条薄冰 – 高度可能进入 令人毛骨悚然的领域。

总之，AI 和机器学习驱动的超级个性化已经为各个行业带来了显著的进步。然而，其潜力尚未被充分发挥。例如，超级个性化可以转化为 个性化医学，治疗和预防策略根据个体患者的基因构成和生活方式进行量身定制。然而，这些机会也带来了显著的伦理影响和挑战，需要解决。

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