什么是AI超个性化？优势、案例研究和道德关注
AI超个性化是指人工智能在个性化方面的应用它的优势、案例研究和道德关注
数十年来，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工具箱的最新增加。
传统的营销策略依赖于广泛的消费者细分，这对于触达更大的群体是有利的。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者数据的个性化技术。一项估计表明，到2026年，由于客户体验个性化和优化软件带来的全球收入将超过116亿美元。
但这还不够。
现代消费者的需求不断变化。他们期望品牌理解他们的需求和欲望，并能够预测并超越这些需求。因此，需要一种更精确的、针对个体需求量身定制的方法。
如今，营销人员可以利用基于人工智能和机器学习的数据驱动技术将他们的营销策略提升到一个新的水平——通过超个性化。让我们详细讨论一下。
什么是AI超个性化？
AI超个性化或AI驱动的超个性化是一种先进的个性化营销策略，它利用实时数据和个体旅程图，结合人工智能、大数据分析和自动化，通过合适的渠道，向合适的用户在合适的时间提供高度情境化和量身定制的内容、产品或服务。
实时客户数据在超个性化中起着重要作用，因为人工智能利用这些信息来学习行为、预测用户行动，并满足他们的需求和偏好。这也是超个性化与个性化之间的关键区别——使用数据的深度和时机。
个性化使用历史数据，如客户的购买历史，而超个性化使用在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，由超个性化驱动的客户旅程将根据他们的地理数据、过去的访问、浏览习惯和购买历史，针对每个客户进行定制广告、独特的落地页、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。
AI超个性化的机制
使用人工智能进行超个性化从数据收集开始，以高度量身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
没有数据就没有人工智能。在这一步中，从各种来源收集客户数据，例如：
- 浏览模式
- 交易历史
- 首选设备
- 社交媒体活动
- 地理数据
- 人口统计数据
- 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
人工智能和机器学习算法分析收集到的数据，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（正在发生什么？）
- 诊断性的（为什么会发生这种情况？）
- 预测性的（未来可能会发生什么？）
- 指导性的（我们应该对此采取什么措施？）
这一步骤非常重要，它从原始数据中提取出可操作的见解，并有助于了解每个客户。
3. 预测和推荐
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，使企业能够主动为客户提供特定偏好的内容、优惠和体验。例如，星巴克每周通过其实时个性化引擎生成40万个超个性化电子邮件变体，以满足个体客户的偏好。
AI驱动的超个性化的优势
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/服务时，它创造了一种亲密的体验，增强了客户满意度。根据麦肯锡的研究，71%的客户期望获得个性化的体验，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的体验，并替换为与每个客户感觉个性化和独特的互动，从而增加了参与度。增加的参与度增加了转化的可能性，并承诺长期客户忠诚度。
增加的销售额和收入
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爱和购买的产品或内容，直接提升销售额和收入。惊人的是，97%的营销人员报告称个性化努力对业务结果产生积极影响。而一项执行良好的个性化策略可以带来5-8倍的市场投资回报率。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。
超个性化应用AI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中超个性化的典范。2022年，亚马逊的销售额达到4698亿美元，比2021年增长了22%。该公司使用了一种复杂的基于人工智能的推荐引擎，分析个别客户数据，包括：
- 过去的购买记录
- 客户人口统计信息
- 搜索查询
- 购物车中的商品
- 已结账但未点击的商品
- 平均消费金额
亚马逊通过分析这些数据来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。因此，他们的推荐引擎基于个性化生成了健康的35%的转化率。
案例研究2：娱乐行业（Netflix）
Netflix通过超个性化在娱乐行业引起了革命。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，那么我们就能够将这个人与全球动漫社区联系起来。我们知道在那个社区里，哪些是适合世界各地人们的最好的电影和电视节目。”
据报道，个性化推荐每年为Netflix节省超过10亿美元。该公司使用人工智能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根据用户的偏好提供超个性化的内容建议。结果，Netflix上80%的内容观看时间来自推荐系统，而20%来自搜索。这提升了客户体验和参与度，并降低了流失率。
AI超个性化的关注点和伦理影响
尽管超个性化的好处巨大，但也存在重要的关注点和伦理影响：
隐私问题
用户可能对他们的每一次点击、购买或互动被跟踪和分析感到不舒服，即使跟踪是为了改善用户体验。2021年9月，Netflix面临韩国个人信息保护委员会（PIPC）处罚19万美元。据报道，Netflix违反了韩国个人信息保护法（PIPA），从用户那里非法收集个人信息。
消费者操控
超个性化可能导致消费者操控的增加。凭借对个人偏好和行为的了解，公司可以在很大程度上影响决策，引发关于自主权和同意的伦理问题。当公司知道你在哪里、你购买了什么以及你的喜好和厌恶时，它们就在一个酷和可怕之间走钢丝，高概率进入可怕的领域。
总之，由人工智能和机器学习驱动的超个性化已经为各个行业带来了显著的进展。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学，根据个体患者的基因组和生活方式来定制治疗和预防策略。然而，这些机会也带来了重大的伦理问题和挑战，必须加以解决。
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