Dieses Jahr wird als das Jahr in Erinnerung bleiben, in dem die künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen (ML) endlich ihren Siegeszug antraten und verbraucherorientierte Produkte lieferten, die Millionen von Menschen begeisterten. Generative KI, einschließlich DALL E und ChatGPT, zeigte, was viele Menschen bereits wussten: KI und ML werden die Art und Weise, wie wir uns verbinden und kommunizieren, verändern, insbesondere online.
Dies hat tiefgreifende Auswirkungen, insbesondere für Startups, die nach einer globalen Pandemie, die die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte kaufen, verändert haben, schnell herausfinden möchten, wie sie die Kundenbindung optimieren und verbessern können.
Während Startups eine einzigartige, disruptive Zeit durchleben, die auch Inflationsdruck, sich ändernde wirtschaftliche Unsicherheit und andere Faktoren mit sich bringt, müssen sie innovativ sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. KI und ML können dies möglicherweise Wirklichkeit werden lassen.
Im Vordergrund dieser Bemühungen steht die Hyperpersonalisierung. ZU McKinsey Die Analyse ergab, dass 71 Prozent der Verbraucher erwarten, dass Marken personalisierte Erlebnisse bieten, und drei Viertel sind frustriert, wenn sie nicht liefern. Zum Beispiel, Nur etwa die Hälfte der Einzelhändler gibt an, über digitale Tools zu verfügen um ein überzeugendes Kundenerlebnis zu bieten.
Mit dem Fortschritt der Branche können verbraucherorientierte Innovatoren durch die Integration von KI- und ML-Tools personalisierte Erfahrungen und Verbindungen stärker hervorheben, um ihre Kunden anzusprechen.
Die Daten, die am wichtigsten sind
Hyperpersonalisierung ist basierend auf Kundendaten, eine allgegenwärtige Ressource in der heutigen digitalen Umgebung. Während übermäßige oder nutzlose Kundendaten die Content-Pipelines verstopfen können, können die richtigen Informationen eine Hyperpersonalisierung in großem Maßstab vorantreiben. Dazu gehört die Bereitstellung wichtiger Informationen zu:
- Einkaufsverhalten. Wenn Marken das Kaufverhalten verstehen, können sie iterative Inhalte bereitstellen, die auf vergangenen Szenarien aufbauen, um den Umsatz anzukurbeln.
- Kaufabsicht. Während die Absicht des Käufers nur schwach mit dem Kaufverhalten korreliert, kann diese Kennzahl einen Kontext für Kundentrends und -erwartungen liefern.
- Umfragen Diese direkten Daten und Messungen der Kundenstimmung, der Produktauswirkungen und der Serviceeffektivität ermöglichen Unternehmen einen Einblick in ihre Dienstleistungen und Möglichkeiten.
- Teilnahme an digitalen Kanälen. Obwohl die Metriken der soziale Netzwerke Während Unternehmen in die Irre geführt werden können, können andere Kennzahlen für digitale Kanäle wie die aufgewendete Zeit, Ressourcen-Downloads und die Häufigkeit von Besuchen eine klare Richtung vorgeben.
Grundsätzlich konnten diese Daten bisher nicht gesammelt, aggregiert und auf das Kundenerlebnis angewendet werden, aber Fortschritte in KI und ML machen es endlich möglich.
Wie KI und ML einen Unterschied machen
Mithilfe von KI und ML können Kundendaten analysiert und Vorhersagen darüber getroffen werden, was sie als nächstes vom Markenerlebnis erwarten könnten. Durch die Einspeisung großer Datenmengen in ein ML-Modell kann dieses darauf trainiert werden, Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu erkennen, die für Menschen möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Anschließend nutzt das Modell die Muster, um Vorhersagen über das zukünftige Kundenverhalten zu treffen.
Unternehmerische Marken können diese Vorhersagen nutzen, um gezielte Marketingkampagnen, personalisierte Produktempfehlungen oder personalisierte Erlebnisse im Geschäft zu erstellen, die das Kundenerlebnis mit größerer Wahrscheinlichkeit verbessern.
Darüber hinaus können KI- und ML-Technologien ein Kundenprofil und eine einzelne Kundenansicht erstellen, um den Kunden auf der Grundlage von KI-generierten Inhalten in Echtzeit zu personalisieren.
Beispielsweise nutzt eine führende Mundpflegemarke KI-Algorithmen, um Zahnbürstentypen und andere verwandte Produkte basierend auf Zahnpastapräferenzen zu empfehlen und erweitert so ihre Reichweite auf Haushalte basierend darauf, wie Familienmitglieder Zahnpasta konsumieren.
Ebenso nutzen volumenstarke B2C-Unternehmen mit Up-Selling- und Cross-Selling-Möglichkeiten für komplexere Produkte, wie etwa Finanzinstitute, riesige Mengen an Kundendaten, um neue Kunden in großem Maßstab zu erreichen.
Best Practices zur Weiterentwicklung von KI und ML
Da die Technologie immer weiter voranschreitet, greifen Unternehmen zunehmend auf diese Tools zurück, um wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden zu gewinnen. Es ist jedoch wichtig, die Implementierung von KI und ML mit einer strategischen Denkweise und einem klaren Verständnis ihrer Fähigkeiten anzugehen. Zu den Best Practices gehören:
- Behalten Sie die Datenintegrität bei. KI-Algorithmen können ungenau sein, daher müssen Unternehmen, die diese Technologie nutzen, auf die Wahrung der Datenintegrität achten. Sie müssen die Produktion unter menschlicher Aufsicht testen und überwachen. Dies erstreckt sich auch auf generative KI-Technologien, die einige Prozesse automatisieren können, aber so viele falsche und irreführende Informationen produziert haben, dass alle Marken verpflichtet sind, Inhalte sorgfältig zu prüfen, bevor sie die Kunden erreichen.
Da sich Gründer auf einem unvorhersehbaren Markt bewegen und Verbraucher personalisiertere Erlebnisse verlangen, werden KI und ML zunehmend zu wesentlichen Werkzeugen für Innovationen. Durch die Nutzung von Daten zu Kaufverhalten, Käuferabsicht, Umfrageantworten und digitalem Engagement können Unternehmen ein umfassendes Verständnis ihrer Kunden erlangen und mithilfe von KI und ML deren Bedürfnisse und Vorlieben vorhersagen.
Aus diesem Grund ist es wichtig, dass Unternehmen der Hyperpersonalisierung Priorität einräumen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sind, indem sie diese Technologien übernehmen und die Best Practices für ihre Implementierung befolgen. Auf diese Weise werden Start-ups in der Lage sein, im Tempo des Kunden Innovationen zu entwickeln und die personalisierten Erlebnisse zu liefern, die Verbraucher Lichtjahre von der bisher verfügbaren Geschwindigkeit erwarten.
