Negli ultimi decenni, i professionisti del marketing hanno cercato le migliori strategie per creare campagne di marketing efficaci che si adattino alle preferenze in continua evoluzione dei consumatori. Una delle aggiunte più recenti all’arsenale del marketer è l’iperpersonalizzazione basata sull’intelligenza artificiale.
Le strategie di marketing tradizionali si basano su una segmentazione ampia dei consumatori, che è utile per raggiungere gruppi di persone più ampi. Tuttavia, questo approccio non è ottimale per comprendere le esigenze individuali dei consumatori.
Gli esperti di marketing hanno avuto successo nel sperimentare tecniche di personalizzazione basate sui dati storici dei consumatori. Si prevede che entro il 2026, le entrate generate a livello globale da software di personalizzazione e ottimizzazione dell’esperienza del cliente supereranno gli 11,6 miliardi di dollari.
Tuttavia, ciò non basta. Le esigenze dei consumatori moderni sono in continua evoluzione e si aspettano che i brand capiscano i loro desideri e bisogni, li anticipino e li superino. Pertanto, è necessario adottare un approccio più preciso che tenga conto delle esigenze individuali.
Oggi, i professionisti del marketing possono utilizzare tecniche basate sui dati guidate dall’intelligenza artificiale (AI) e dal machine learning (ML) per portare le loro strategie di marketing al livello successivo, attraverso l’iperpersonalizzazione. Vediamo nel dettaglio di cosa si tratta.
L’iperpersonalizzazione basata sull’intelligenza artificiale è una forma avanzata di strategia di marketing personalizzata che utilizza dati in tempo reale e mappe di viaggio individuali insieme all’intelligenza artificiale, all’analisi dei big data e all’automazione. L’obiettivo è fornire contenuti, prodotti o servizi altamente contestualizzati e personalizzati agli utenti giusti, nel momento giusto e attraverso i canali giusti.
I dati dei clienti in tempo reale sono fondamentali per l’iperpersonalizzazione poiché l’intelligenza artificiale utilizza queste informazioni per apprendere i comportamenti, prevedere le azioni degli utenti e soddisfare le loro esigenze e preferenze. Questo è ciò che differenzia l’iperpersonalizzazione dalla semplice personalizzazione: la profondità e la tempestività dei dati utilizzati.
Mentre la personalizzazione si basa su dati storici come la cronologia degli acquisti dei clienti, l’iperpersonalizzazione si basa su dati in tempo reale raccolti durante il percorso del cliente per comprendere il loro comportamento e le loro esigenze. Ad esempio, un percorso del cliente alimentato dall’iperpersonalizzazione includerebbe pubblicità personalizzata, pagine di destinazione uniche, suggerimenti su prodotti personalizzati e prezzi dinamici o promozioni basate su dati geografici, visite precedenti, abitudini di navigazione e cronologia degli acquisti.
L’iperpersonalizzazione che utilizza l’intelligenza artificiale parte dalla raccolta dei dati e si conclude con esperienze utente altamente personalizzate. Vediamo brevemente i passaggi coinvolti:
Raccolta dei dati: Non può esserci intelligenza artificiale senza dati. In questa fase, i dati dei clienti vengono raccolti da varie fonti, come modelli di navigazione, cronologia delle transazioni, preferenze sui dispositivi, attività sui social media, dati geografici, informazioni demografiche, informazioni su clienti con preferenze simili, database dei clienti esistenti, dispositivi IoT e altro ancora.
Analisi dei dati: Gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning 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 accadere in futuro?) o prescrittiva (cosa dovremmo fare al riguardo?). Questo passaggio è significativo perché consente di estrarre informazioni utili dai dati grezzi e di comprendere meglio ciascun cliente.
Previsione e raccomandazione: Sulla base dell’analisi dei dati, i modelli di intelligenza artificiale e machine learning possono prevedere il comportamento del cliente. Ciò può includere l’anticipazione degli interessi o delle possibili obiezioni di un cliente, consentendo alle aziende di soddisfare in modo proattivo le preferenze specifiche del cliente e di fornire 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, rivolgendosi alle preferenze individuali dei clienti.
Quando i clienti vedono contenuti, prodotti o servizi su misura per le loro esigenze, si crea un’esperienza intima che migliora la soddisfazione del cliente. Secondo una ricerca di McKinsey, il 71% dei clienti si aspetta un’esperienza personalizzata e il 76% si sente deluso quando non la ottiene. L’iperpersonalizzazione elimina le esperienze generiche e le sostituisce con interazioni personalizzate e uniche per ciascun cliente, aumentando l’interesse e le probabilità di conversione. L’elevato coinvolgimento aumenta la probabilità di fedeltà dei clienti a lungo termine.
Un’esperienza di acquisto o di contenuti più pertinente significa che i clienti hanno maggiori probabilità di trovare prodotti o contenuti che amano e acquistano, aumentando direttamente le vendite e le entrate. Un’enorme percentuale del 97% dei marketer riferisce che gli sforzi di personalizzazione hanno un impatto positivo sui risultati aziendali. Inoltre, una strategia di personalizzazione ben eseguita può fornire un rendimento sugli investimenti (ROI) di 5-8 volte la spesa di marketing. Pertanto, rendendo il percorso del cliente più intimo, l’iperpersonalizzazione migliora i tassi di conversione e aumenta il valore medio dell’ordine.
Amazon è un ottimo esempio di iperpersonalizzazione nel settore dell’e-commerce. Nel 2022, le vendite di Amazon hanno raggiunto i 469,8 miliardi di dollari, registrando un aumento del 22% rispetto al 2021. L’azienda utilizza un sofisticato motore di raccomandazione basato sull’intelligenza artificiale che analizza i dati dei singoli clienti, tra cui acquisti passati, informazioni demografiche dei clienti, query di ricerca, elementi nel carrello e importo medio di spesa.
Amazon analizza questi dati per creare consigli personalizzati sui prodotti e inviare e-mail altamente contestualizzate a ciascun acquirente. Di conseguenza, il loro motore di raccomandazione genera un sano tasso di conversione del 35% basato sulla personalizzazione.
Netflix ha rivoluzionato l’industria dell’intrattenimento grazie all’uso dell’iperpersonalizzazione. L’ex vicepresidente dell’innovazione di prodotto di Netflix ha dichiarato in un’intervista: “Se un membro di una piccola isola esprime interesse per gli anime, siamo in grado di connettere quella persona alla comunità globale degli anime. Sappiamo quali sono i migliori film e programmi TV per le persone in quella comunità in tutto il mondo.”
Secondo quanto riferito, i consigli personalizzati fanno risparmiare a Netflix più di 1 miliardo di dollari ogni anno. L’azienda utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare una vasta gamma di dati dei clienti, tra cui cronologia di visualizzazione, valutazioni assegnate a spettacoli o film, e l’orario in cui un utente guarda determinati contenuti.
Analizzando grandi quantità di dati altamente contestualizzati, Netflix suggerisce contenuti iperpersonalizzati in base alle preferenze degli utenti. Di conseguenza, l’80% delle ore di contenuti guardate su Netflix proviene dal sistema di raccomandazione, mentre solo il 20% proviene dalle ricerche. Ciò migliora l’esperienza e l’interesse dei clienti e riduce il tasso di abbandono.
Nonostante i numerosi vantaggi dell’iperpersonalizzazione, ci sono anche preoccupazioni cruciali e implicazioni etiche da considerare. Gli utenti possono sentirsi a disagio sapendo che ogni loro clic, acquisto o interazione viene monitorata e analizzata, anche se il monitoraggio è finalizzato a migliorare l’esperienza dell’utente. Ad esempio, nel settembre 2021, Netflix è stata multata per 190.000 dollari dalla Commissione per la protezione delle informazioni personali (PIPC) della Corea del Sud per aver violato il suo Personal Information Protection Act (PIPA) attraverso la raccolta illegale di informazioni personali degli utenti.
L’iperpersonalizzazione potrebbe anche portare a una maggiore manipolazione dei consumatori. Con la conoscenza delle preferenze e dei comportamenti individuali, le aziende possono influenzare il processo decisionale in modo significativo, sollevando questioni etiche riguardo all’autonomia e al consenso. Quando le aziende sanno dove ti trovi, cosa hai acquistato e quali sono le tue preferenze, si trovano in una situazione delicata tra l’essere utili e il rischio di diventare invadenti, con una forte possibilità di superare tale confine.
In conclusione, l’iperpersonalizzazione, supportata da intelligenza artificiale e machine learning, ha già portato progressi significativi in vari settori. Tuttavia, il suo pieno potenziale deve ancora essere realizzato. Ad esempio, l’iperpersonalizzazione potrebbe essere applicata alla medicina personalizzata, con trattamenti e strategie preventive adattate al profilo genetico e allo stile di vita di ciascun paziente. Tuttavia, queste opportunità presentano anche importanti implicazioni etiche e sfide che devono essere affrontate.