Örneğin, iyi bilinen bir akış platformu, belirli içerik önermek için her kullanıcının tüketim alışkanlıklarını analiz eden algoritmalar kullanır. Bu da sadece kullanım zamanını arttırmakla kalmaz, aynı zamanda marka ile kişisel bağlantı duygusu yaratır.
Temel özelleştirme (kullanıcının adını bir e -postaya dahil etmek gibi), ancak benzersiz, bağlamsal ve duygusal rezonant deneyimler sunmak için verileri, yapay zekayı (AI) ve otomasyonu birleştiren çok daha sofistike bir stratejiden bahsetmiyorum. Bu sadece kimin kim olduğunu değil, ihtiyaç duyduğu şeye, ona ne zaman ihtiyacı olduğunu ve onu almayı nasıl tercih ettiğini anlamakla ilgilidir.
Hiperpersalizasyon, tüketici davranışının derin analizine dayanır: satın alma ve navigasyon geçmişinden, sosyal ağlardaki etkileşimlerine ve yaşam tarzı tercihlerine. Bu bilgilerle, sadece her birey için düşünülen mesajlar, ürünler ve hizmetler tasarlamak mümkündür.
Ve bu sadece bir verimlilik veya satış sorunu değil. Tüketicilerin kendilerini anlaşılmış hissettiren markaları ödüllendirdikleri gösterilmiştir. Müşteri Sürtünme Çalışması NTT veri faktörüne göre, tüketicilerin% 81'i verilerini daha kişiselleştirilmiş bir deneyim karşılığında paylaşmaya istekli ve% 60'ından fazlası, deneyim ihtiyaçlarına uyum sağlamazsa markayı değiştireceklerini söylüyor.
Nasıl başarılıyor?
– Akıllı Veri Yakalama: Bu, büyük miktarda bilgi biriktirmek değil, kullanıcının rızasıyla önemli veri toplamak ve deneyimlerini iyileştirmek için açık bir amaç ile ilgilidir.
– Öngörücü analiz: Yapay zeka modelleri ve makine öğrenimi kullanarak, müşteri talep etmeden önce bile çözüm sunmak için gelecekteki ihtiyaç ve davranışları tahmin etmek mümkündür.
– Senkronize çok kanallı: Hiperpersonalizasyon tüm kanallarda tutarlı olmalıdır: Web, Uygulama, Fiziksel Mağaza, Sosyal Ağlar, Çağrı Merkezleri … Müşteri, marka ile nasıl etkileşime girdiğine bakılmaksızın tanınmış hissetmelidir.
– Duygusal olarak zeki otomasyon: Süreçleri otomatikleştirmek yeterli değildir; Kullanıcının bağlamına saygı duyarak ve istila veya soğukluk hissinden kaçınmak için hassasiyet yapmak gerekir.
Temel özelleştirme (kullanıcının adını bir e -postaya dahil etmek gibi), ancak benzersiz, bağlamsal ve duygusal rezonant deneyimler sunmak için verileri, yapay zekayı (AI) ve otomasyonu birleştiren çok daha sofistike bir stratejiden bahsetmiyorum. Bu sadece kimin kim olduğunu değil, ihtiyaç duyduğu şeye, ona ne zaman ihtiyacı olduğunu ve onu almayı nasıl tercih ettiğini anlamakla ilgilidir.
Hiperpersalizasyon, tüketici davranışının derin analizine dayanır: satın alma ve navigasyon geçmişinden, sosyal ağlardaki etkileşimlerine ve yaşam tarzı tercihlerine. Bu bilgilerle, sadece her birey için düşünülen mesajlar, ürünler ve hizmetler tasarlamak mümkündür.
Ve bu sadece bir verimlilik veya satış sorunu değil. Tüketicilerin kendilerini anlaşılmış hissettiren markaları ödüllendirdikleri gösterilmiştir. Müşteri Sürtünme Çalışması NTT veri faktörüne göre, tüketicilerin% 81'i verilerini daha kişiselleştirilmiş bir deneyim karşılığında paylaşmaya istekli ve% 60'ından fazlası, deneyim ihtiyaçlarına uyum sağlamazsa markayı değiştireceklerini söylüyor.
Nasıl başarılıyor?
– Akıllı Veri Yakalama: Bu, büyük miktarda bilgi biriktirmek değil, kullanıcının rızasıyla önemli veri toplamak ve deneyimlerini iyileştirmek için açık bir amaç ile ilgilidir.
– Öngörücü analiz: Yapay zeka modelleri ve makine öğrenimi kullanarak, müşteri talep etmeden önce bile çözüm sunmak için gelecekteki ihtiyaç ve davranışları tahmin etmek mümkündür.
– Senkronize çok kanallı: Hiperpersonalizasyon tüm kanallarda tutarlı olmalıdır: Web, Uygulama, Fiziksel Mağaza, Sosyal Ağlar, Çağrı Merkezleri … Müşteri, marka ile nasıl etkileşime girdiğine bakılmaksızın tanınmış hissetmelidir.
– Duygusal olarak zeki otomasyon: Süreçleri otomatikleştirmek yeterli değildir; Kullanıcının bağlamına saygı duyarak ve istila veya soğukluk hissinden kaçınmak için hassasiyet yapmak gerekir.