Cosa è l’iperpersonalizzazione dell’AI? Vantaggi, studi di caso e preoccupazioni etiche

L'iperpersonalizzazione dell'AI è la personalizzazione estrema dell'intelligenza artificiale. Include i benefici, gli studi di caso e le preoccupazioni etiche.

Da decenni, i marketer stanno cercando le migliori strategie per creare campagne di marketing efficaci e stare al passo con le preferenze in continua evoluzione dei consumatori. L’iperpersonalizzazione basata sull’IA è una recente aggiunta all’arsenale di un marketer.

Le strategie di marketing tradizionali si basano sulla segmentazione generale dei consumatori, che è vantaggiosa per raggiungere gruppi più ampi. Ma questo approccio non è ottimale per comprendere le esigenze individuali.

I marketer hanno anche sperimentato con successo tecniche di personalizzazione basate sui dati storici dei consumatori. Una stima suggerisce che entro il 2026 il fatturato mondiale generato dal software di personalizzazione e ottimizzazione dell’esperienza del cliente supererà i 11,6 miliardi di dollari.

Ma questo non è sufficiente.

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Le esigenze dei consumatori moderni sono in costante evoluzione. Si aspettano che i brand comprendano i loro desideri e bisogni, che li anticipino e li superino. Pertanto, è necessario un approccio più preciso adattato alle esigenze individuali.

Oggi, i marketer possono utilizzare tecniche basate sui dati e sull’IA e sull’apprendimento automatico per portare le loro strategie di marketing al livello successivo, attraverso l’iperpersonalizzazione. Discutiamone in dettaglio.

Cosa è l’iperpersonalizzazione basata sull’IA?

L’iperpersonalizzazione basata sull’IA o l’iperpersonalizzazione alimentata dall’IA è una forma avanzata di strategia di marketing personalizzato che utilizza dati in tempo reale e mappe del percorso individuali insieme all’IA, all’analisi dei big data e all’automazione per fornire contenuti, prodotti o servizi altamente contestualizzati e personalizzati agli utenti giusti al momento giusto attraverso i canali giusti.

I dati dei clienti in tempo reale sono fondamentali nell’iperpersonalizzazione in quanto l’IA utilizza queste informazioni per apprendere i comportamenti, prevedere le azioni degli utenti e soddisfare le loro esigenze e preferenze. Questo è anche un differenziatore critico tra l’iperpersonalizzazione e la personalizzazione: la profondità e il tempismo dei dati utilizzati.

Mentre la personalizzazione utilizza dati storici come la cronologia degli acquisti dei clienti, l’iperpersonalizzazione utilizza dati in tempo reale estratti lungo il percorso del cliente per apprendere il loro comportamento e le loro esigenze. Ad esempio, un percorso del cliente alimentato dall’iperpersonalizzazione si rivolgerebbe a ciascun cliente con pubblicità personalizzate, pagine di destinazione uniche, raccomandazioni di prodotti su misura e prezzi dinamici o promozioni basati sui dati geografici, le visite precedenti, le abitudini di navigazione e la cronologia degli acquisti.

La Meccanica dell’Iperpersonalizzazione basata sull’IA

L’iperpersonalizzazione utilizzando l’IA parte dalla raccolta dei dati e si conclude con esperienze utente altamente personalizzate. Diamo una breve panoramica dei passaggi rilevanti.

1. Raccolta dei dati

Non c’è IA senza dati. In questo passaggio, i dati dei clienti vengono raccolti da varie fonti come:

• Modelli di navigazione
• Cronologia delle transazioni
• Dispositivo preferito
• Attività sui social media
• Dati geografici
• Demografia
• Clienti con preferenze simili
• Basi dati dei clienti esistenti
• Dispositivi IoT e altro

2. Analisi dei dati

Gli algoritmi di IA e di apprendimento automatico analizzano i dati raccolti per identificare modelli e tendenze. A seconda del problema, l’analisi dei dati dei clienti può essere:

• Descrittiva (cosa sta succedendo?)
• Diagnostica (perché è successo?)
• Predittiva (cosa potrebbe succedere in futuro?)
• Prescrittiva (cosa dovremmo fare al riguardo?)

Questo passaggio è significativo in quanto estrae informazioni azionabili dai dati grezzi e aiuta a comprendere ciascun cliente.

3. Previsione e Raccomandazione

In base all’analisi dei dati, i modelli di IA e di apprendimento automatico possono prevedere il comportamento del cliente. Ciò potrebbe comportare l’anticipazione degli interessi o delle obiezioni di un cliente, consentendo alle aziende di servire le preferenze specifiche del cliente in modo proattivo e offrire contenuti, offerte ed esperienze personalizzate in tempo reale. Ad esempio, Starbucks genera 400.000 varianti di e-mail iperpersonalizzate ogni settimana tramite il suo motore di personalizzazione in tempo reale, mirando alle preferenze individuali dei clienti.

Vantaggi dell’iperpersonalizzazione alimentata dall’IA

Miglioramento dell’esperienza del cliente (CX) e dell’interazione con il cliente (CE)

Quando i clienti vedono contenuti/prodotti/servizi adattati alle loro esigenze, si crea un’esperienza intima e si migliora la soddisfazione del cliente. Secondo la ricerca di McKinsey, il 71% dei clienti si aspetta un’esperienza personalizzata e il 76% si sente deluso quando non la ottiene.

La personalizzazione iperpersonale, quindi, elimina esperienze generiche e le sostituisce con interazioni che sembrano personalizzate e uniche per ogni cliente, aumentando l’interazione. Il livello più elevato di coinvolgimento aumenta la probabilità di conversione e promette la fedeltà a lungo termine del cliente.

Aumento delle vendite e del fatturato

Un’esperienza di shopping o di contenuto più rilevante significa che i clienti sono più propensi a trovare prodotti o contenuti che amano e acquistano, aumentando direttamente le vendite e il fatturato. Un impressionante 97% dei marketer afferma che gli sforzi di personalizzazione hanno un impatto positivo sui risultati aziendali. E una strategia di personalizzazione ben eseguita può offrire un ROI di 5-8 volte la spesa di marketing. Pertanto, rendendo il percorso del cliente più intimo, la personalizzazione iperpersonale migliora i tassi di conversione e aumenta il valore medio dell’ordine.

Prominenti studi di caso sulla personalizzazione iperpersonale utilizzando l’IA

Studio di caso 1: settore dell’e-commerce (Amazon)

Amazon è un esempio lampante di personalizzazione iperpersonale nel settore dell’e-commerce. Nel 2022, le vendite di Amazon hanno raggiunto i 469,8 miliardi di dollari, un aumento del 22% rispetto al 2021. L’azienda utilizza un sofisticato motore di raccomandazione basato sull’IA che analizza i dati individuali dei clienti, tra cui:

• Acquisti passati
• Demografia dei clienti
• Query di ricerca
• Prodotti nel carrello
• Prodotti che sono stati selezionati ma non cliccati
• Importo medio di spesa

Amazon analizza questi dati per creare raccomandazioni di prodotti personalizzate e inviare email altamente contestualizzate a ciascuno dei suoi acquirenti. Di conseguenza, il loro motore di raccomandazione genera un sano tasso di conversione del 35% basato sulla personalizzazione.

Studio di caso 2: settore dell’intrattenimento (Netflix)

Netflix ha rivoluzionato l’industria dell’intrattenimento attraverso l’utilizzo della personalizzazione iperpersonale. L’ex VP dell’innovazione del prodotto di Netflix ha dichiarato in un’intervista che:

“Se un membro in questa piccola isola esprime interesse per gli anime, allora siamo in grado di mappare quella persona alla comunità globale degli anime. Sappiamo quali sono i migliori film e programmi TV per le persone nel mondo in quella comunità.”

Si dice che le raccomandazioni personalizzate risparmiano a Netflix più di 1 miliardo di dollari ogni anno. L’azienda utilizza l’IA per analizzare una vasta gamma di punti dati dei clienti, tra cui:

• Cronologia di visione
• Valutazioni date a diversi programmi o film
• Ora del giorno in cui un utente guarda determinati contenuti

Analizzando grandi quantità di dati altamente contestualizzati, Netflix suggerisce contenuti iperpersonalizzati in base alle preferenze dell’utente. Di conseguenza, l’80% delle ore di contenuto guardate su Netflix proviene dal sistema di raccomandazione, mentre il 20% proviene dalle ricerche. Ciò migliora l’esperienza e l’interazione con il cliente e riduce il tasso di abbandono.

Preoccupazioni e implicazioni etiche della personalizzazione iperpersonale basata sull’IA

Anche se i benefici della personalizzazione iperpersonale sono enormi, ci sono anche preoccupazioni cruciali e implicazioni etiche da considerare:

Problemi di privacy

Gli utenti potrebbero sentirsi a disagio sapendo che ogni loro click, acquisto o interazione viene tracciato ed analizzato, anche se il tracciamento intende migliorare l’esperienza dell’utente. Nel settembre 2021, Netflix ha ricevuto una multa di 190.000 dollari inflitta dalla Commissione per la protezione delle informazioni personali (PIPC) della Corea del Sud. Si dice che Netflix abbia violato la sua Legge sulla protezione delle informazioni personali (PIPA) raccogliendo illegalmente informazioni personali dagli utenti.

Manipolazione del consumatore

La personalizzazione iperpersonale potrebbe portare a un aumento della manipolazione dei consumatori. Con la conoscenza delle preferenze e dei comportamenti individuali, le aziende possono influenzare la presa di decisioni in misura elevata, sollevando questioni etiche sull’autonomia e il consenso. Quando le aziende sanno dove ti trovi, cosa hai acquistato, i tuoi gusti e antipatie, stanno camminando su un filo sottile tra il “figo” e il “pauroso”, con un’alta probabilità di entrare nel regno inquietante.

In conclusione, la personalizzazione iperpersonale, alimentata dall’IA e dal ML, ha già portato significativi progressi in vari settori. Tuttavia, il suo potenziale deve ancora essere pienamente realizzato. Ad esempio, la personalizzazione iperpersonale potrebbe tradursi nella medicina personalizzata, con trattamenti e strategie preventive adattate al patrimonio genetico e allo stile di vita di ciascun paziente. Tuttavia, queste opportunità comportano anche significative implicazioni etiche e sfide che devono essere affrontate.

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