Decenijama unazad, marketinški stručnjaci istražuju najbolje strategije za stvaranje efikasnih marketinških kampanja kako bi pratili stalne promene potrošačkih preferencija. AI hiperpersonalizacija je nedavni dodatak marketinškom arsenalu.
Tradicionelne marketinške strategije oslanjaju se na široku segmentaciju potrošača koja je korisna za dosezanje većih grupa. Međutim, ovaj pristup nije optimalan za razumevanje individualnih potreba.
Marketinški stručnjaci su takođe uspešno eksperimentisali sa personalizacijom zasnovanom na istorijskim podacima potrošača. Procena sugeriše da će ukupan prihod od softvera za personalizaciju i optimizaciju korisničkog iskustva širom sveta premašiti 11,6 milijardi dolara do 2026. godine.
Ali to nije dovoljno.
Potrebe savremenih potrošača se konstantno menjaju. Oni očekuju da brendovi razumeju njihove želje i potrebe – da ih predvide i prevaziđu. Zbog toga je potrebno preciznije pristupiti individualnim potrebama.
Danas, marketinški stručnjaci mogu koristiti AI i ML bazirane tehnike zasnovane na podacima da bi svoje marketinške strategije podigli na viši nivo – kroz hiperpersonalizaciju. Razmotrimo to detaljnije.
Šta je AI hiperpersonalizacija?
AI hiperpersonalizacija ili AI-om podržana hiperpersonalizacija je napredna forma personalizovane marketinške strategije koja koristi podatke u realnom vremenu, individualne mape putovanja, AI, analitiku velikih podataka i automatizaciju kako bi isporučila visoko kontekstualizovani i prilagođeni sadržaj, proizvode ili usluge pravim korisnicima u pravo vreme putem pravih kanala.
Podaci o kupcima u realnom vremenu su ključni u hiperpersonalizaciji, jer AI koristi ove informacije da bi naučio ponašanje, predvideo korisničke akcije i zadovoljio njihove potrebe i preference. Ovo je takođe ključna razlika između hiperpersonalizacije i personalizacije – dubina i vreme korišćenih podataka.
Dok personalizacija koristi istorijske podatke kao što su istorija kupovine korisnika, hiperpersonalizacija koristi podatke u realnom vremenu koje je izvukao tokom putovanja korisnika da bi naučila njihovo ponašanje i potrebe. Na primer, putovanje korisnika pokrenuto hiperpersonalizacijom ciljalo bi svakog korisnika sa prilagođenim oglašavanjem, jedinstvenim stranicama za sletanje, prilagođenim preporukama proizvoda i dinamičkom cenom ili promocijama zasnovanim na njihovim geografskim podacima, prethodnim posetama, navikama pretraživanja i istoriji kupovine.
Mehanizam AI hiperpersonalizacije
Hiperpersonalizacija pomoću AI-a počinje prikupljanjem podataka i završava se visoko prilagođenim korisničkim iskustvima. Evo kratkog pregleda relevantnih koraka.
1. Prikupljanje podataka
Nema AI-a bez podataka. U ovom koraku se prikupljaju podaci o kupcima iz različitih izvora kao što su:
*Šablonski obrasci pretraživanja
*Istorija transakcija
*Preferirani uređaj
*Aktivnost na društvenim mrežama
*Geografski podaci
*Demografski podaci
*Kupci sa sličnim preferencama
*Postojeće baze podataka o kupcima
*IoT uređaji i drugo
2. Analiza podataka
AI i ML algoritmi analiziraju prikupljene podatke kako bi identifikovali obrasce i trendove. Zavisno od problema, analiza podataka o kupcima može biti:
*Deskriptivna (šta se dešava?)
*Dijagnostička (zašto se to desilo?)
*Prediktivna (šta bi moglo da se desi u budućnosti?)
*Preventivna (šta treba da uradimo u vezi s tim?)
Ova faza je važna jer izvlači korisne uvide iz sirovih podataka i pomaže u razumevanju svakog kupca.
3. Predviđanje i preporuka
Na osnovu analize podataka, AI i ML modeli mogu predvideti ponašanje kupca. To može uključivati anticipiranje interesovanja ili potencijalnih prigovora kupca, omogućavajući poslovnim subjektima da proaktivno pruže usluge i personalizovani sadržaj, ponude i iskustva u realnom vremenu prema specifičnim preferencama kupca. Na primer, Starbucks svake nedelje generiše 400.000 varijanti hiperpersonalizovanih emailova putem svog sistema za personalizaciju u realnom vremenu, ciljajući individualne preferencije kupaca.
Prednosti AI-om omogućene hiperpersonalizacije
Poboljšano iskustvo korisnika (CX) i angažovanje korisnika (CE)
Kada korisnici vide sadržaj/proizvode/usluge prilagođene njihovim potrebama, stvara se intimno iskustvo i povećava zadovoljstvo korisnika. Prema istraživanju McKinsey-a, 71% korisnika očekuje personalizovano iskustvo, a 76% se oseća razočarano kada to ne dobije.
Stoga, hipersonalizacija eliminiše generička iskustva i zamenjuje ih interakcijama koje se čine personalizovane i jedinstvene za svakog korisnika, što dovodi do povećanog angažovanja. Povećan nivo angažovanja povećava verovatnoću konverzije i obećava dugoročnu lojalnost korisnika.
Povećana prodaja i prihod
Pristupačnije iskustvo kupovine ili sadržaja znači da korisnici imaju veću verovatnoću da pronađu proizvode ili sadržaj koji vole i da ih kupe, što direktno povećava prodaju i prihod. Ogromnih 97% marketara izveštava da personalizacija pozitivno utiče na poslovne rezultate, a dobro izvršena strategija personalizacije može doneti 5-8 puta više povraćaja ulaganja (ROI) u marketingu. Stoga, hipersonalizacija poboljšava stope konverzije i povećava prosečnu vrednost narudžbine tako što čini putovanje kupca intimnijim.
Poznati primeri hipersonalizacije korišćenjem veštačke inteligencije
Studija slučaja 1: E-trgovina (Amazon)
Amazon je odličan primer hipersonalizacije u industriji e-trgovine. U 2022. godini, prodaja Amazona dostigla je 469,8 milijardi dolara, što je povećanje od 22% u odnosu na 2021. godinu. Kompanija koristi sofisticirani AI temeljen sistem preporuka koji analizira individualne podatke o korisnicima, uključujući:
*Prošle kupovine
*Demografske podatke korisnika
*Pretraživanje
*Proizvode u korpi za kupovinu
*Proizvode koji su bili u korpi, ali nisu kliknuti
*Prosečan iznos potrošnje
Amazon analizira ove podatke kako bi kreirao personalizovane preporuke proizvoda i slao visoko kontekstualizovane e-mailove svakom kupcu. Kao rezultat, njihov sistem preporuka generiše zdravu konverziju od 35% na osnovu personalizacije.
Studija slučaja 2: Industrija zabave (Netflix)
Netflix je revolucionirao industriju zabave kroz upotrebu hipersonalizacije. Bivši potpredsednik za inovacije proizvoda u Netflixu je izjavio u intervjuu da:
„Ako jedan član na ovom malom ostrvu pokaže interesovanje za anime, tada smo u mogućnosti da povežemo tu osobu sa globalnom zajednicom animea. Znamo koji su najbolji filmovi i TV emisije za ljude u svetu te zajednice.“
Navodno, personalizovane preporuke štede Netflix više od 1 milijarde dolara svake godine. Kompanija koristi AI za analizu različitih tačaka podataka o korisnicima, uključujući:
*Istorija gledanja
*Ocene date različitim emisijama ili filmovima
*Vreme kada korisnik gleda određeni sadržaj
Analizom velike količine visoko kontekstualizovanih podataka, Netflix predlaže hipersonalizovan sadržaj prema korisnikovim preferencijama. Kao rezultat, 80% sati gledanja sadržaja na Netflixu dolazi iz sistema preporuka, dok 20% dolazi iz pretraga. Ovo poboljšava korisničko iskustvo i angažovanje, smanjujući stopu otkazivanja.
Brige i etičke implikacije hipersonalizacije putem veštačke inteligencije
Iako su prednosti hipersonalizacije ogromne, postoji i nekoliko ključnih briga i etičkih implikacija koje treba razmotriti:
Pitanja privatnosti
Korisnicima može biti nelagodno da se svaki njihov klik, kupovina ili interakcija prati i analizira, čak i ako praćenje ima za cilj poboljšanje korisničkog iskustva. U septembru 2021. godine, Netflix se suočio sa kaznom od 190.000 dolara koju je izrekla Komisija za zaštitu ličnih podataka (PIPC) Južne Koreje. Navodno, Netflix je prekršio Zakon o zaštiti ličnih podataka (PIPA) angažovanjem nezakonitog prikupljanja ličnih podataka od korisnika.
Manipulacija potrošačima
Hipersonalizacija može dovesti do povećane manipulacije potrošačima. Sa poznavanjem individualnih preferencija i ponašanja, kompanije mogu visoko uticati na proces donošenja odluka, postavljajući pitanja o autonomiji i pristanku. Kada kompanije znaju gde se nalazite, šta ste kupili i šta vam se sviđa, kreću se po tankoj žici između zanimljivosti i neugodnosti – sa visokom šansom da pređu u neugodno područje.
Zaključak
Hipersonalizacija, koja se oslanja na veštačku inteligenciju i mašinsko učenje, već je donela značajna unapređenja u raznim industrijama. Međutim, njen potencijal još uvek nije u potpunosti ostvaren. Na primer, hipersonalizacija bi mogla da se prevede u personalizovanu medicinu, sa tretmanima i preventivnim strategijama prilagođenim genetskom profilu i načinu života svakog pojedinačnog pacijenta. Međutim, ove prilike takođe nose značajne etičke implikacije i izazove koji se moraju adresirati.
