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，以跟上不断变化的消费者偏好。 AI 超个性化是营销人员武器库中的最新成员。
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是次优的。
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116亿美元 到 2026 年。
但这还不够。
现代消费者的需求在不断发展。他们希望品牌了解他们的需求 – 预测并超越他们。因此，需要根据个人需求制定更精确的方法。
今天，营销人员可以使用 AI 以及基于 ML 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。让我们详细讨论一下。
什么 AI 超个性化？
AI 超个性化或 AI- 驱动的超个性化是一种高级形式的个性化营销策略，它使用实时数据和个人旅程地图以及 AI、大数据分析和自动化，可在正确的时间通过正确的渠道向正确的用户提供高度情境化和量身定制的内容、产品或服务。
实时客户数据是超个性化不可或缺的一部分，因为 AI 使用此信息来学习行为、预测用户操作并满足他们的需求和偏好。这也是超个性化和个性化（所用数据的深度和时间）之间的关键区别。
个性化使用客户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，由超个性化驱动的客户旅程将根据每个客户的地理数据、过去的访问、浏览习惯和购买历史，为每个客户提供自定义广告、独特的登录页面、量身定制的产品推荐以及动态定价或促销活动。
的机制 AI 超个性化
使用 超个性化 AI 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. 数据收集
没有 AI 没有数据。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
- 具有类似偏好的客户
- 现有客户数据库
- 物联网设备等
2. 数据分析
AI 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（为什么会发生？
- 预测（未来会发生什么？
- 规定性（我们应该怎么做？
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
根据数据分析， AI 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，使企业能够主动满足客户的特定偏好，并提供实时的个性化内容、优惠和体验。例如，星巴克 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，针对个人客户的偏好。
优点 AI-驱动的超个性化
增强客户体验（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% 的费用当他们不明白时，我很失望。
因此，超个性化消除了通用体验，取而代之的是每个客户都感觉个性化和独特的交互，从而提高了参与度。参与度的提高增加了转换的可能性，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和购买的产品或内容，从而直接提高销售额和收入。一个惊人的 97% 的营销人员报告说，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 在营销支出上。因此，通过使客户旅程更加亲密，超个性化提高了转化率并增加了平均订单价值。
使用超个性化的重要案例研究 AI
案例研究 1：电子商务行业（亚马逊）
亚马逊是电子商务行业中超个性化的一个典型例子。2022年，亚马逊的销售额 达到4698亿美元，比 2021 年增长 22%。公司采用先进的 AI基于推荐引擎，可分析单个客户数据，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情境化的电子邮件。结果，他们的推荐引擎生成了一个健康的 35% 转化率 基于个性化。
案例研究 2：娱乐业 （Netflix）
Netflix通过使用超个性化彻底改变了娱乐业。Netflix 前产品创新副总裁 陈述 在一次采访中：
“如果这个小岛上的某个成员表达了对动漫的兴趣，那么我们就能够将这个人映射到全球动漫社区。我们知道哪些是最适合该社区中世界上人们的电影和电视节目。
据报道，个性化推荐拯救了Netflix 超过10亿美元 每年。公司使用 AI 分析大量客户数据点，包括：
- 查看历史记录
- 对不同节目或电影的评分
- 用户观看某些内容的时间
通过分析大量高度情境化的数据，Netflix 根据用户的偏好推荐超个性化内容。结果， 80% 在Netflix上观看的内容小时数来自推荐系统，而20%来自搜索。这增强了客户体验和参与度，并降低了流失率。
关注和道德影响 AI 超个性化
虽然超个性化的好处是巨大的，但也有一些关键的问题和道德影响需要考虑：
隐私问题
用户可能会对他们的每一次点击、购买或互动都被跟踪和分析感到不舒服，即使跟踪旨在改善用户体验。2021年9月，网飞面临罚款 $190，000 由韩国个人信息保护委员会 （PIPC） 实施。据报道，Netflix 通过非法收集用户的个人信息违反了其个人信息保护法 （PIPA）。
消费者操纵
超个性化可能导致消费者操纵的增加。通过了解个人偏好和行为，公司可以在很大程度上影响决策，引发有关自主和同意的道德问题。当公司知道你在哪里，你买了什么，以及你的好恶时，他们正在走钢丝 酷炫而令人毛骨悚然 – 很有可能进入 令人毛骨悚然的境界.
总之，超个性化，由 AI 和ML，已经为各个行业带来了重大进步。然而，其潜力尚未完全实现。例如，超个性化可以转化为 个性化医疗，根据个体患者的基因组成和生活方式量身定制治疗和预防策略。然而，这些机会也具有重要意义NT伦理影响和必须解决的挑战。
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