A șaptea dimensiune

Hyper-personalization (hiperpersonalizare), cunoscută şi sub numele de extreme personalization (personalizare extremă), foloseşte AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) şi tehnicile de analiză a datelor pentru a trece dincolo de personalizarea tradiţională, care folosea doar informații de bază, precum numele sau locația unui utilizator.

Această abordare oferă o înțelegere profundă a comportamentelor, preferințelor și nevoilor utilizatorilor, rezultând experiențe personalizate care stimulează implicarea și loialitatea utilizatorilor. Hiperpersonalizarea utilizează date comportamentale, pentru a crea în timp real interacţiuni relevante pentru un utilizator.

Datele, combustibilul hiperpersonalizării

Pentru a atinge acest nivel de personalizare, companiile folosesc analiza datelor, inteligența artificială (AI) și învățarea automată (Machine Learning – ML). Aceste tehnologii permit companiilor să adune şi să analizeze cantități mari de date din diverse surse, cum ar fi istoricul de navigare, achizițiile anterioare și activitatea pe rețelele sociale.

Folosind aceste date, se pot anticipa nevoile, preferințele și potențialele acțiuni viitoare ale unui utilizator cu mare acuratețe. Aceasta ar putea însemna recomandarea unui produs pe care clientul l-ar putea dori, informarea acestuia despre un eveniment de care ar putea fi interesat sau chiar oferirea de reduceri personalizate care motivează o achiziție.

Algoritmii de inteligență artificială pot reajusta datele comportamentale în mod progresiv, în funcție de fiecare interacțiune nouă, făcând campaniile de marketing din ce în ce mai inteligente pe măsură ce se desfășoară pe mai mulți clienți și canale. Utilizarea AI în hiperpersonalizare permite crearea și ajustarea profilurile clienților în timp real.

Hiperpersonalizare: beneficii și provocări

Companiile care pot oferi experiențe hiperpersonalizate se poziționează ca fiind atente și receptive, ceea ce stimulează încrederea în rândul consumatorilor. Iată câteva beneficii importante ale hiperpersonalizării:

• Experiență îmbunătățită a clienților: adaptând conținutul, recomandările și interacțiunile la preferințele și comportamentele individuale, companiile pot crea o experiență de utilizator unică și satisfăcătoare. Acest lucru poate crește implicarea clienților, loialitatea și satisfacția generală.
• Rate de conversie crescute: hiperpersonalizarea poate duce la campanii de marketing și strategii de comerț electronic mai eficiente. Arătându-le clienților mesajul potrivit la momentul potrivit, ratele de conversie se pot îmbunătăți semnificativ.
• Fidelizare sporită a clienților: prin furnizarea continuă de experiențe personalizate, companiile pot promova o relație puternică cu clienții lor. Acest lucru poate crește retenția și loialitatea clienților, rezultând mai multe achiziții repetate și o valoare mai mare pe durata de viață a clienților.
• Diferențierea competitivă: într-o piață din ce în ce mai aglomerată, hiperpersonalizarea poate oferi o modalitate pentru companii de a ieși în evidență, rezultând un brand mai atrăgător pentru clienți.

Provocările hiperpersonalizării

Găsirea echilibrului corect între personalizare și confidențialitate este esențială. Companiile trebuie să se asigure că respectă reglementările privind protecția datelor și trebuie să gestioneze datele clienților în mod responsabil.

• Confidențialitatea și securitatea datelor: în timp ce hiperpersonalizarea necesită o colectare extinsă de date, companiile trebuie să gestioneze aceste date în mod responsabil. Aceștia trebuie să respecte legile și reglementările privind confidențialitatea, cum ar fi GDPR în Europa sau CCPA în California. Nerespectarea acestui lucru poate duce la sancțiuni severe.
• Echilibrarea personalizării și a intruzivității: atingerea echilibrului corect între personalizare și a fi intruziv este o altă provocare. Prea multă personalizare îi poate face pe clienți să simtă că le este încălcată confidențialitatea, ceea ce poate dăuna relației.
• Complexitatea implementării: implementarea unei strategii de hiperpersonalizare de succes poate fi complexă și consumatoare de timp. Este nevoie de tehnologia potrivită, procese integrate de afaceri, o înțelegere aprofundată a clientului și eforturi continue pentru a menține și optimiza strategia de personalizare.

Provocările tehnologice ale hiperpersonalizării

Implementarea hiperpersonalizării înseamnă provocări precum cele enumerate mai jos.

• Integrarea datelor: sunt colectate adesea date din mai multe surse, ceea ce poate duce la date fragmentate și izolate. Integrarea acestor date într-o imagine unică a clientului este o provocare majoră.
• Capacități de analiză a datelor: unele companii nu au capacitățile analitice avansate necesare pentru a obține informații semnificative din cantitățile mari de date pe care le colectează. Fără aceste perspective, personalizarea eficientă nu este posibilă.
• Procesare în timp real: hiperpersonalizarea necesită adesea luarea de decizii în timp real. Aceasta înseamnă că este nevoie de infrastructura pentru a procesa și analiza datele în timp real, ceea ce poate fi o provocare din punct de vedere tehnic și al consumului de resurse.
• Scalabilitate: pe măsură ce volumul de date crește, crește și cererea de sisteme pentru a analiza și a răspunde la aceste date. Companiile au nevoie de sisteme scalabile pentru a face față acestei sarcini și pentru a crește odată cu eforturile lor de personalizare.
• Expertiza AI/ML: utilizarea AI și ML pentru analiza și predicția datelor este o parte crucială a hiperpersonalizării. Doar că implementarea acestor tehnologii necesită o expertiză specializată, pe care multe companii nu o au în interior.

Hiperpersonalizarea reprezintă o oportunitate semnificativă pentru companii de a crea experiențe unice și convingătoare pentru clienții lor. Dar toate acestea vin și cu o serie de provocări în ceea ce privește strategia și tehnologia. Cu o planificare atentă și o abordare corectă, aceste provocări pot fi depășite, iar beneficiile hiperpersonalizării pot fi realizate pe deplin.

Componente esențiale pentru realizarea hiperpersonalizării

• Colectarea datelor: acesta este primul pas și poate cel mai important. Trebuie colectate detaliat date despre clienţi. Acestea pot include date demografice, istoricul tranzacțiilor, comportamentul de navigare, activitatea pe rețelele sociale, sondajele clienților, istoricul achizițiilor, istoricul navigării, istoricul căutărilor, activitatea pe rețelele sociale, analiza alegerilor și alte interacțiuni online. Aceste date sunt apoi analizate folosind AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) pentru a crea experiențe personalizate pentru fiecare utilizator.
• Analiza datelor: odată colectate datele, acestea trebuie analizate pentru a extrage informații semnificative. Acest lucru ar putea implica identificarea tendințelor, preferințelor și comportamentelor care pot ajuta la prezicerea acțiunilor viitoare.
• AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială), motorul hiperpersonalizării: AI poate analiza cantități mari de date, poate învăța din acestea și poate face predicții sau lua decizii, fără a fi programate în mod explicit pentru a îndeplini sarcina. Inteligența artificială duce personalizarea dincolo de ajustările și acțiunile reactive, permițând companiilor să prezică și să genereze conținut adaptat pentru a anticipa comportamentele și preferințele viitoare ale clienților. Aceasta include crearea de oferte promoționale personalizate, ghiduri de cumpărături personalizate sau experiențe unice pentru utilizatori. Procedând astfel, IA adaugă un alt nivel de proactivitate personalizării, sporind semnificativ implicarea clienților și ducând aspectul personalizării la noi culmi, prin adăugarea unei experiențe generative.
• Luarea deciziilor în timp real: hiperpersonalizarea necesită luarea de decizii în timp real, pe baza datelor și a informațiilor colectate. Acest lucru poate fi la fel de simplu ca oferirea unei recomandări de produs personalizate sau la fel de complex ca adaptarea dinamică a întregii experiențe de utilizator.
• Maparea călătoriei clienților: înțelegerea călătoriei clienților este esențială pentru a oferi experiențe personalizate la fiecare punct de contact. Aceasta implică identificarea diferitelor etape prin care trec clienții atunci când interacționează cu un anumit brand, de la etapa de conștientizare până la etapa de achiziție și nu numai.
• Securitate și confidențialitate: deoarece companiile au de-a face cu cantități mari de date cu caracter personal, este esențial ca aceste date să fie gestionate în mod responsabil și să fie respectate toate legile și reglementările relevante privind confidențialitatea.
• Testare și optimizare: în cele din urmă, testarea și optimizarea continuă sunt esențiale. Aceasta implică testarea regulată a eforturilor de personalizare, pentru a vedea ce funcționează și ce nu, plus efectuarea ajustărilor necesare pentru a îmbunătăți experiența clienților.

Scopul hiperpersonalizării nu este să colecteze și să utilizeze cât mai multe date posibil. Este important să fie folosite acele date pentru a oferi o experiență cu adevărat personalizată, care să răspundă nevoilor și preferințelor fiecărui client.

Crearea unei vizualizări la 360 de grade a clientului prin hiperpersonalizare implică obținerea unei înțelegeri cuprinzătoare a clientului pe mai multe niveluri. Iată câteva atribute cheie de luat în considerare:

• Date demografice: informații de bază, cum ar fi vârsta, sexul, locația, venitul, ocupația etc. Acest lucru oferă o înțelegere de bază despre profilul clientului.
• Psihografie: informații despre stilul de viață, preferințele, interesele, valorile și trăsăturile de personalitate ale unui client. Toate acestea ajută companiile să își adapteze mesajele și ofertele pentru a se alinia cu stilul de viață și valorile clientului.
• Date comportamentale: acestea includ date legate de comportamentul online al clienților, cum ar fi istoricul de navigare, frecvența vizitelor, timpul petrecut pe anumite pagini, articolele adăugate în coș, cumpărăturile online abandonate, achizițiile, recenziile produselor etc. Aceste date sunt esențiale pentru înțelegere. comportamentul clientului și anticiparea acțiunilor viitoare.
• Istoricul tranzacțiilor: istoricul achizițiilor, frecvența achizițiilor, cheltuielile medii, tipurile de produse sau servicii achiziționate etc. Aceste informații pot ajuta companiile să identifice modele de cumpărare și să anticipeze nevoile viitoare.
• Date de interacțiune: acestea includ date de la fiecare punct de contact pe care un client îl are cu un brand, cum ar fi interacțiunile cu serviciul clienți, implicarea în rețelele sociale, schimburile de e-mailuri etc. Oferă o perspectivă asupra modului în care clientul interacționează cu brand-ul pe diferite canale.
• Analiza sentimentelor: analiza recenziilor clienților, a postărilor pe rețelele sociale sau a oricărui alt feedback al clienților poate oferi informații despre cum se simte un client despre o marcă sau un produs. Acest lucru poate ajuta companiile să-și îmbunătățească produsele sau serviciile și să își gestioneze reputația în mod eficient.
• Analiza predictivă: pe baza tuturor datelor de mai sus, companiile pot folosi analiza predictivă pentru a anticipa comportamentul sau nevoile viitoare ale unui client. Aceasta este o componentă cheie a hiperpersonalizării, deoarece permite companiilor să răspundă în mod proactiv nevoilor clienților lor.

Atunci când atributele unei vizualizări la 360 de grade ale clienților sunt bine gestionate și utilizate eficient, rezultatele pot fi transformatoare atât pentru companii, cât și pentru clienții lor. Iată câteva atribute ce pot rezulta din aceasta:

• Loialitatea clienților: experiențele, produsele și serviciile personalizate îi fac pe clienți să se simtă apreciați și înțeleși, ceea ce, la rândul său, stimulează loialitatea și încurajează afacerile repetate.
• Satisfacția clienților îmbunătățită: prin prezicerea și satisfacerea cu precizie a nevoilor clienților, companiile pot îmbunătăți semnificativ nivelurile de satisfacție a clienților. Clienții mulțumiți vor rămâne loiali și vor aduce alţi clienţi, vorbindu-le despre brand, amplificând reputația brand-ului.
• Rate de conversie crescute: hiperpersonalizarea poate crește ratele de conversie, oferind clienților oferte, recomandări relevante, oportune și personalizate care încurajează deciziile de cumpărare.
• Implicare sporită a clienților: prin crearea unor experiențe personalizate, companiile pot crește nivelul de implicare a clienților, ceea ce duce la timpi de sesiune mai lungi, rate de click crescute și, în general, la un client mai implicat.
• Customer Lifetime Value (CLV) – Valoarea de viață a clientului mai mare: odată cu loialitatea, satisfacția și implicarea crescute, vine un CLV mai mare. Experiențele hiperpersonalizate duc adesea la creșterea frecvenței de cumpărare și a cheltuielilor, rezultând o valoare generală mai mare pentru fiecare client pe durata de viață.
• ROI mai mare a cheltuielilor de marketing: eforturile de marketing personalizate generează, de obicei, o rentabilitate mai mare a investiției. Vizând persoana potrivită, cu mesajul potrivit, la momentul potrivit, companiile își pot optimiza cheltuielile de marketing și pot îmbunătăți eficiența campaniei.
• Reducerea uzării:hiperpersonalizarea poate ajuta la reducerea uzării clienților, făcându-i pe clienți să se simtă înțeleși și apreciați, ceea ce îi descurajează să treacă la concurenți. Această practică este critică pentru menținerea unei baze de clienți stabile și este de obicei mai rentabilă decât achiziționarea de clienți noi. Prin înțelegerea și satisfacerea proactivă a nevoilor clienților, companiile pot preveni problemele care pot determina plecarea clienților, reducând astfel uzura. În general, hiperpersonalizarea promovează relații puternice cu clienții, sporind loialitatea și minimizând ratele de abandon.

Drumul către hiperpersonalizarea eficientă este un proces continuu. Este nevoie de colectare, analiză și optimizare continuă a datelor pentru a se asigura că experiențele personalizate rămân relevante și valoroase pentru client. Cheia este de a menține clientul în centrul tuturor eforturilor, folosind informațiile derivate din date pentru a conduce la decizii și strategii adecvate.

Primul mecanism, „Interacțiuni în timp real”, răspunde direct la anumite date, de exemplu, notificând un client despre o scădere a prețului pentru un produs de care este interesat. Cheia acestei strategii este momentul, relevanța și evitarea interacțiuni prea intruzive.

Al doilea mecanism, „Comunicare inițiată de acțiune”, declanșează comunicarea bazată pe comportamentul specific al clientului, cum ar fi trimiterea unui e-mail personalizat pentru un coș de cumpărături abandonat sau reangajarea unui client inactiv cu o ofertă specială.

În cele din urmă, al treilea mecanism, „Angajamente predictive și generative”, folosește AI pentru a anticipa comportamentul viitor al clienților și pentru a crea conținut în consecință. Poate genera conținut extrem de personalizat care să răspundă nevoilor viitoare ale unui client, cum ar fi un ghid de cumpărături personalizat sau o promoție care evidențiază eforturile de sustenabilitate ale unei mărci, pentru un client care cumpără frecvent produse durabile. Aceste mecanisme oferă o experiență foarte personalizată pentru clienți, sporind implicarea clienților și sporind ratele de conversie.

Viitorul hiperpersonalizării

Pe măsură ce avansăm, probabil va creşte cererea pentru experiențe mai personalizate. Tehnologia va continua să evolueze, oferind mai multe instrumente și capacități pentru a obține hiperpersonalizare. Afacerile care pot valorifica eficient puterea hiperpersonalizării, respectând în același timp preocupările legate de confidențialitate, vor avea un avantaj competitiv.

Hiperpersonalizarea reprezintă o nouă eră în implicarea clienților. Este vorba despre înțelegerea consumatorilor la un nivel profund și oferirea de valoare fiecărui individ. „Hiper-ul” din hiperpersonalizare reflectă cu adevărat această abordare intensificată și concentrată a experiențelor individuale ale clienților. Prin valorificarea tehnologiei și a datelor, companiile pot crea o experiență hiperpersonalizată, care face ca fiecare client să se simtă unic.

Sursa informaţiilor: ZDNET.

Citeşte şi articolele:

• Instrumente (aplicaţii) AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) ce reduc volumul de muncă şi sporesc productivitatea muncii
• Viitorul IT-ului: câte ceva despre chatbot
• 7 aplicații AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) impresionante
• Ce este GPT4All și cum funcționează
• 6 directoare online cu instrumente AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) pentru a descoperi cea mai bună aplicație AI