什么是 AI 超个人化？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以跟上不断演变的消费者偏好的最佳策略。AI 超个人化是营销人员最近添加的工具。

传统的营销策略依赖于广泛的消费者细分，这对接触更大的群体有益。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 – 预测和超越他们。因此，需要一个更精确的方法来满足个体的需求。

今天，营销人员可以使用 AI 和 ML 基于数据的技术来将他们的营销策略提升到下一个水平 – 通过超个人化。让我们详细讨论一下。

什么是 AI 超个人化？

AI 超个人化或 AI 驱动的超个人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。

实时客户数据在超个人化中至关重要，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。这也是超个人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），但超个人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，一个由超个人化驱动的客户旅程将针对每个客户进行定制广告、唯一的着陆页、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 超个人化的机制

使用 AI 的超个人化从数据收集开始，到高度定制的用户体验结束。让我们简要概述相关步骤。

1. 数据收集

没有数据就没有 AI。在这一步中，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
• 具有类似偏好的客户
• 现有的客户数据库
• IoT 设备等

2. 数据分析

AI 和 ML 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（为什么会发生？）
• 预测性（未来可能会发生什么？）
• 规定性（我们应该如何处理它？）

这一步骤很重要，因为它从原始数据中提取可行的见解并帮助理解每个客户。

3. 预测和推荐

根据数据分析，AI 和 ML 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，允许企业主动服务于客户的特定偏好并提供实时的个性化内容、优惠和体验。例如，Starbucks 每周通过其实时个性化引擎生成 40 万个超个人化的电子邮件，针对个别客户的偏好。

AI 驱动的超个人化的优势

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/服务时，它会创造出一种亲密的体验并增强客户满意度。根据 麦肯锡研究，71% 的客户希望获得个性化的体验，76% 的客户在没有获得个性化体验时感到失望。

超个人化因此消除了通用的体验，并用与每个客户独特且个性化的互动取代，导致参与度增加。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。而且，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，超个人化提高了转化率并增加了平均订单价值。

使用 AI 的超个人化的著名案例研究

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个人化的典型例子。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
• 查看但未点击的商品
• 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 通过其超个人化的使用革新了娱乐行业。Netflix 曾任产品创新副总裁在 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。我们知道哪些是世界上这个社区中最好的电影和电视节目。”

据报道，个性化推荐每年为 Netflix 节省了 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
• 对不同节目或电影的评分
• 观看某些内容的时间

通过分析大量上下文化的数据，Netflix 根据用户的偏好建议超个人化的内容。因此，80% 的 Netflix 上观看的内容来自推荐系统，而 20% 来自搜索。这提高了客户体验和参与度，并降低了流失率。

超个人化的顾虑和伦理影响

虽然超个人化的益处是巨大的，但也存在重要的顾虑和 伦理影响：

隐私问题

用户可能会感到不舒服，因为他们的每次点击、购买或交互都被跟踪和分析，即使跟踪是为了改善用户体验。2021 年 9 月，Netflix 面临着 19 万美元的罚款，由韩国的个人信息保护委员会（PIPC）施加。据报道，Netflix 违反了其个人信息保护法（PIPA），通过非法收集用户的个人信息。

消费者操纵

超个人化可能会导致消费者操纵增加。拥有个体偏好和行为的知识，公司可以在很大程度上影响决策，提出了关于自主权和同意的伦理问题。当公司知道你的位置、你购买了什么以及你的喜欢和不喜欢时，他们正在走一条很细的线之间 酷和令人毛骨悚然 – 有很高的几率进入 令人毛骨悚然的领域。

总之，超个人化，由 AI 和 ML 驱动，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，超个人化可以转化为 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量身定制。然而，这些机会也带来了重要的伦理影响和挑战，必须解决这些问题。

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