AIハイパーソナライゼーションとは何ですか？利点、事例、倫理的懸念

AIハイパーソナライゼーションは何か？利点、事例、倫理的懸念について簡潔に教えてください

数十年にわたり、マーケターは絶えず変化する消費者の好みに追いつくため、効果的なマーケティングキャンペーンを作成するための最良の戦略を研究してきました。AIハイパーカスタマイゼーションは、マーケターの武器庫に最近追加されたものです。

従来のマーケティング戦略は、大規模なグループに到達するために有益な広範な消費者セグメンテーションに依存しています。しかし、このアプローチは個々のニーズを理解するには最適ではありません。

マーケターはまた、歴史的な消費者データに基づいた個別化技術の実験にも成功しています。推定によると、2026年までに、顧客体験の個別化と最適化ソフトウェアによって世界中で生成される収益は116億ドルを超えるとされています。

しかし、それだけでは不十分です。

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現代の消費者のニーズは絶えず変化しています。彼らはブランドが自分たちの欲求とニーズを理解し、予測し、それらを超えることを期待しています。したがって、個々のニーズに合わせたより正確なアプローチが必要です。

今日、マーケターはAIと機械学習を基にしたデータ駆動型の技術を使用して、ハイパーカスタマイゼーションを通じてマーケティング戦略を次のレベルに引き上げることができます。詳しく説明しましょう。

AIハイパーカスタマイゼーションとは何ですか？

AIハイパーカスタマイゼーションまたはAIパワードハイパーカスタマイゼーションは、リアルタイムデータと個別のジャーニーマップを使用し、AI、ビッグデータ分析、自動化を組み合わせて、正しいタイミングで正しいチャネルを通じて正確かつターゲットに合わせたコンテンツ、製品、またはサービスを提供するための高度にコンテキスト化された個人向けマーケティング戦略の進化形です。

リアルタイムの顧客データは、AIが行動を学習し、ユーザーの行動とニーズに対応するためにこの情報を使用します。これはハイパーカスタマイゼーションと個別化の重要な違いでもあります-使用されるデータの深さとタイミングです。

個別化は顧客の購買履歴などの歴史的なデータを使用しますが、ハイパーカスタマイゼーションは顧客の旅を通じて抽出されたリアルタイムのデータを使用して、彼らの行動とニーズを学習します。たとえば、ハイパーカスタマイゼーションによってパワードされた顧客の旅は、地理的データ、過去の訪問、閲覧習慣、購買履歴に基づいて、各顧客にカスタム広告、ユニークなランディングページ、ターゲットに合わせた製品の推奨、および地理的データ、過去の訪問、閲覧習慣、購買履歴に基づいたダイナミックプライシングやプロモーションを提供します。

AIハイパーカスタマイゼーションの仕組み

AIを使用したハイパーカスタマイゼーションは、データ収集から高度にカスタマイズされたユーザーエクスペリエンスまでをカバーします。関連するステップの概要を説明しましょう。

1. データ収集

データなしではAIは存在しません。このステップでは、顧客データが以下のようなさまざまなソースから収集されます：

• ブラウジングパターン
• 取引履歴
• 優先デバイス
• ソーシャルメディアの活動
• 地理的データ
• デモグラフィックデータ
• 類似の嗜好を持つ顧客
• 既存の顧客データベース
• IoTデバイスなど

2. データ分析

AIと機械学習のアルゴリズムは、収集されたデータを分析してパターンやトレンドを特定します。問題に応じて、顧客データの分析は次のようになります：

• 記述的（何が起こっているのか？）
• 診断的（なぜそれが起こったのか？）
• 予測的（将来何が起こる可能性があるのか？）
• 指示的（それについてどうすべきか？）

このステップは重要であり、生データから実行可能なインサイトを抽出し、各顧客を理解するのに役立ちます。

3. 予測と推奨

データ分析に基づいて、AI＆MLモデルは顧客の行動を予測することができます。これには顧客の関心や潜在的な異議を予期することが含まれます。これにより、ビジネスは顧客の特定の好みに対応してリアルタイムのパーソナライズされたコンテンツ、オファー、エクスペリエンスを提供することができます。たとえば、スターバックスはリアルタイムのパーソナライゼーションエンジンを使用して、個々の顧客の嗜好に合わせて週に40万種類のハイパーカスタマイズされたメールを生成しています。

AIパワードハイパーカスタマイゼーションの利点

向上した顧客体験（CX）＆顧客エンゲージメント（CE）

顧客が自分のニーズに合わせたコンテンツ/製品/サービスを見ると、親密な体験が生まれ、顧客満足度が向上します。 McKinseyの調査によると、顧客の71％が個別化された体験を期待しており、76％がそれを受けないと失望すると感じています。

したがって、ハイパーオーパーソナライゼーションは一般的な体験を排除し、各顧客に個別に感じられる相互作用を提供し、エンゲージメントを高めます。高いエンゲージメントレベルは、コンバージョンの可能性を高め、長期的な顧客の忠誠心を約束します。

売上と収益の増加

より関連性のあるショッピング体験やコンテンツ体験は、顧客が好きな製品やコンテンツを見つけ、直接的に売上と収益を増やすことを意味します。驚くべきことに、マーケターの97%がパーソナライゼーションの取り組みがビジネスの結果に好影響を与えると報告しています。そして、うまく実施されたパーソナライゼーション戦略は、マーケティング費用に対して5-8倍のROIを実現することができます。したがって、顧客の旅をより親密にすることにより、ハイパーオーパーソナライゼーションはコンバージョン率を向上させ、平均注文価値を増加させます。

AIを使用したハイパーオーパーソナライゼーションの著名な事例

事例1：Eコマース業界（Amazon）

Amazonは、Eコマース業界におけるハイパーオーパーソナライゼーションの典型的な例です。2022年には、Amazonの売上は2021年から22％増の4698億ドルに達しました。同社は、個々の顧客データを分析する洗練されたAIベースの推薦エンジンを使用しています。分析されるデータには以下が含まれます。

• 過去の購入履歴
• 顧客の人口統計情報
• 検索クエリ
• ショッピングカート内のアイテム
• チェックアウトされたがクリックされなかったアイテム
• 平均支出額

Amazonはこのデータを分析し、個別のショッパーに対してパーソナライズされた製品の推薦を作成し、高度なコンテキストに基づいたメールを送信しています。その結果、彼らの推薦エンジンはパーソナライズに基づいた35％のコンバージョン率を生成しています。

事例2：エンターテイメント業界（Netflix）

Netflixは、ハイパーオーパーソナライゼーションの利用によりエンターテイメント業界を革新しました。Netflixの元製品イノベーション副社長はインタビューで次のように述べています：

「もしこの小さな島の一員がアニメに興味を持った場合、私たちはその人をグローバルなアニメコミュニティにマッピングできます。そのコミュニティで世界中の人々にとって最高の映画やテレビ番組がわかります。」

報告によれば、パーソナライズされた推薦により、Netflixは毎年10億ドル以上のコスト削減を実現しています。同社はAIを使用して、以下のさまざまな顧客データポイントを分析しています。

• 視聴履歴
• 異なる番組や映画に対する評価
• ユーザーが特定のコンテンツを視聴する時間帯

Netflixは、高度にコンテキストに基づいた大量のデータを分析することにより、ユーザーの好みに合わせたハイパーオーパーソナライズドなコンテンツを提案します。その結果、Netflixで視聴されるコンテンツの80％は推薦システムから、20％は検索から来ています。これにより、顧客の体験とエンゲージメントが向上し、離脱率が減少します。

AIハイパーオーパーソナライゼーションの懸念と倫理的な影響

ハイパーオーパーソナライゼーションの利点は非常に大きいですが、重要な懸念事項と倫理的な影響も考慮する必要があります：

プライバシーの問題

ユーザーは、自分のクリックや購入、またはインタラクションが追跡され分析されていることに不快感を抱く場合があります。2021年9月、Netflixは韓国の個人情報保護委員会（PIPC）によって190,000ドルの罰金を科されました。報告によれば、Netflixはユーザーからの個人情報の不法な収集を行っていたため、個人情報保護法（PIPA）に違反したとされています。

消費者の操作

ハイパーオーパーソナライゼーションは、消費者の操作の増加につながる可能性があります。個々の好みや行動を知ることで、企業は意思決定に高い度合いで影響を与えることができ、自律性と同意に関する倫理的な問題を引き起こす可能性があります。企業があなたの居場所や購入したもの、好き嫌いを知っている場合、彼らはクールと怖いの間を渡る綱渡りをしており、怖い領域に入る可能性が高いです。

まとめると、AIと機械学習によって支えられたハイパーオーパーソナライゼーションは、既にさまざまな産業に重要な進展をもたらしています。ただし、その潜在能力はまだ十分に実現されていません。たとえば、ハイパーオーパーソナライゼーションは個々の患者の遺伝子構成とライフスタイルに合わせた治療や予防戦略につながる個別化医療に発展する可能性があります。ただし、これらの機会には重要な倫理的な問題と課題があり、それらを解決する必要があります。

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