Hiperpersonalizacja doświadczeń klienta z wykorzystaniem danych

Loyalty Point
31.03.2021
Hiperpersonalizacja doświadczeń klienta z wykorzystaniem danych
Loyalty Point

Presja na wyniki finansowe, krótsze cykle wdrażanych strategii i zwiększone oczekiwania klientów wymagają wprowadzania rozwiązań opartych o najnowsze technologie w celu usprawnienia procesu zakupowego i poprawy ogólnych doświadczeń klienta. Sztuczna Inteligencja wspierana przez analitykę danych jest coraz częściej wykorzystywana przez firmy jako jedno z kluczowych działań, adresujące wyzwanie konkurencyjności. A zatem, czy wdrażanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję prowadzi do budowania silniejszych relacji konsumentów z marką?

Klienci nie opierają już swojej lojalności tylko na cenie lub produkcie. Zamiast tego pozostają lojalni wobec firm ze względu na doświadczenie, które otrzymują. Sztuczna inteligencja i machine learning zmieniają sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami. Z ich pomocą możemy personalizować usługi oraz rekomendacje produktów poprzez przetwarzanie wcześniejszych zakupów, interakcji z komunikatem, preferencji klienta i łączenia ich z szeregiem innych zgromadzonych danych, a także z analizą osób, które wybierały podobne wzorce.

Klient, który przestaje być anonimowy, jest wart dla sprzedawcy nawet 18 razy więcej niż przeciętny konsument. Możliwe jest to dzięki wysokiej personalizacji osiągniętej w oparciu o dane kontekstowe i behawioralne. Marketerzy decydują się na wykorzystanie technologii AI w celu budowania autentycznych interakcji z klientami w czasie rzeczywistym.

Mikrosegmentacja i hiperpersonalizacja

Pojęcie segmentacji ulega obecnie transformacji. Biorąc pod uwagę nowe kryteria – w szczególności dane behawioralne – firmy mogą teraz lepiej zrozumieć, jak różni mogą być obecni lub potencjalni klienci, jeśli chodzi o ich zwyczaje konsumpcyjne. AI pozwala na korzystanie z segmentacji behawioralnej na poziomie mikro. Zamiast dzielić potencjalnych klientów na sztywne segmenty, możemy definiować zachowania konsumenckie z uwzględnieniem nawet pozornie niewielkich różnic, w ramach niewielkich grup a nawet jednostek.

W ciągu ostatnich kilku lat firmom udało się zgromadzić ogromne ilości danych o klientach, a to pozwala na wysoce personalizowane podejście, np. poprzez dodawanie coraz to nowszych kryteriów opisujących klienta. Nowe techniki segmentacji koncentrują się na uzupełnianiu podstawowego zestawu danych o złożone elementy, takie jak informacje behawioralne, psychograficzne, dane pochodzące z zewnętrznych źródeł w celu zrozumienia konsumentów i przewidywania, czego chcą, zanim jeszcze zdążą wejść w bezpośrednią interakcję z produktem. Dalsze udoskonalanie prowadzi do personalizacji, gdzie każdy konsument stanowi odrębny segment.

Coraz więcej firm stosuje głęboką personalizację usług –  zaczynając od projektu produktu przez ustalanie cen po kreowanie doświadczeń konsumenckich – co wywołuje wśród konsumentów stały wzrost oczekiwań w tym kontekście. Dzięki zastosowaniom uczenia maszynowego, takim jak eksploracja mediów społecznościowych, analiza nastrojów i zapobieganie rezygnacji klientów, mamy ogromną skuteczność w przetwarzaniu dużych i nieustrukturyzowanych danych w czasie rzeczywistym, generując dokładne prognozy, które pomagają w podejmowaniu decyzji marketingowych.

Hiperpersonalizacja działań marketingowych to zaawansowane dostosowywanie w czasie rzeczywistym oferty, treści i doświadczeń klienta na poziomie indywidualnym. Odzwierciedla to zmianę w marketingu, który wcześniej był skoncentrowany na produkcie, a obecnie stał się skoncentrowany na kliencie. Dzięki mikrosegemntacji i hiperpersonalizacji można w  zautomatyzowany sposób  planować skuteczne działania komunikacyjne. Za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można generować jakościowe rekomendacje w czasie rzeczywistym, które pozwalają na lepszą detekcję trendów w pozyskiwanych danych, rekomendacje pracy z segmentami i mechanikami programu oraz ogólne wsparcie rekomendacyjne w sposobie personalizacji.

Z jednej strony sztuczna inteligencja i automatyzacja wpływają na oszczędność czasu i kosztów firmy, z drugiej zaś oferują większe korzyści dla klienta oparte na polepszaniu jego doświadczeń. Badanie Deloitte Connecting with meaning – Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI (deloitte.com) pokazuje, że dobrze wykonana hiperpersonalizacja może przynieść do 800% zwrotu z inwestycji na wydatki marketingowe. Dodatkowo, może również zwiększyć sprzedaż o co najmniej 10%.

Dzięki hiperpersonalizacji, firmy mogą wysyłać kontekstową komunikację do konkretnych osób we właściwym miejscu i czasie oraz za pośrednictwem właściwego kanału. Hiperpersonalizacja marketingu daje możliwość budowania znaczącego zaangażowania klientów, pogłębiania istniejących relacji i budowania nowych, a także poprawy doświadczenie klienta. Wdrożenie tego typu strategii nie tylko zwiększa satysfakcję klienta. Dodatkowo zwiększa lojalność wobec marki, skłonność do zakupów i ogólną skuteczność marketingu.

Wraz z rosnącą ilością danych i nowych punktów styku konsumentów z markami pojawia się szerokie pole do personalizacji usług. Jednym z narzędzi, które umożliwia efektywne wykorzystanie tego typu danych o klientach są platformy do zarządzania programami lojalnościowymi. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mają decydującą przewagę – pozwalają na działanie w czasie rzeczywistym.

Dane, analityka i sztuczna inteligencja są niezbędnymi narzędziami do opracowania hiperspersonalizowanej strategii, która pozwoli markom wyróżnić się na rynku i zyskać zaufanie klientów. Automatyzacja i optymalizacja w czasie rzeczywistym stają się sposobem działania w marketingu, a metody uczenia maszynowego są najlepszymi rozwiązaniami dostępnymi obecnie, które poza zyskiem dla firmy, polepszają także doświadczenie klienta.

© 2021 Loyalty Point sp. z o.o.