Hyperpersonalisering

Hva er hyperpersonalisering?

Hyperpersonalisering refererer til praksisen med å bruke data og avanserte teknologier, som AI, maskinlæring og analyse, for å levere svært skreddersydde og individualiserte opplevelser til kunder.

I motsetning til tradisjonell personalisering, som kanskje bare tar hensyn til grunnleggende faktorer som navn eller sted, går hyperpersonalisering dypere inn i kundeatferd, preferanser, interaksjoner og kontekstuelle data.

Hyperpersonalisering bruker kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for å gå lenger enn segmentering og gjøre det mulig å skape en kundeopplevelse som er unik for den enkelte.

Med bruk av stordata, analyse, individuelle kundereisekart og personalisert innhold bidrar hyperpersonaliserte opplevelser til å tiltrekke kunder, øke fortjenesten og redusere kostnader. Løpende arbeid med å segmentere kunder bedre er nyttig, men AI er mer effektivt når det gjelder å reagere raskt på endringer i en besøkendes atferd. Ved hjelp av hyperpersonalisering kan markedsførere proaktivt tilpasse opplevelser for å skape unike kontaktpunkter som er personalisert for den enkelte besøkende.

Hyperpersonalisering har som mål å bygge varige relasjoner, fremkalle meningsfulle responser og levere unike opplevelser for å øke konverteringsrater og øke kundens livstidsverdi.

Hvordan hyperpersonalisering fungerer

Sanntidsdata kombineres med AI-behandling for å styre hvordan du leverer innhold, foreslår neste steg, responderer på hendelser, og dermed kontrollerer hvert kontaktpunkt i kundekartet ditt basert på kundedata. Selv om det ikke kan utforme strategiene dine eller erstatte multivariat testing, kan du bruke dataene til å styre hvordan du leverer opplevelser til brukerne.

Hyperpersonalisering krever at du modellerer ulik atferd og bruker algoritmer med sanntidsdata for å avgjøre når det optimale tidspunktet er for å levere en kommunikasjon, et varsel eller et tilbud. Hvert kontaktpunkt i kundekartet ditt kan dra nytte av hyperpersonalisering ved å engasjere brukerne direkte og forutse deres behov nøyaktig.

Fordeler med hyperpersonalisering

Tradisjonelle personaliseringsteknikker hjalp bedrifter med å engasjere kunder og skape målrettet innhold og opplevelser basert på historisk analyse. Hyperpersonalisering krever fortsatt CX-designere, multivariat testing og eksperimentering for å bygge kundereiser, men bruker personaliserte leveringsalgoritmer for å optimalisere hele opplevelsen.

Bedrifter som implementerer hyperpersonalisering drar nytte av:

• Reduserte hindringer i salgsreiser som skaper komplikasjoner i opplevelsen og hindrer besøkende i å bli kunder
• Forhindre at overbelastede kunder forlater handlekurver ved å bruke spesifikke algoritmer som begrenser valg basert på en besøkendes nåværende og tidligere atferd (i stedet for å stole på segmentering og automatisering alene)
• Tiltrekke og beholde nye kunder med unike budskap, kommunikasjon, tilbud og innhold som driver inntekter
• Holde tritt med kundenes forventninger etter hvert som de utvikler seg, og sikre at innholdet, kundereisen og den samlede opplevelsen samsvarer med de nyeste trendene

Beste praksis for hyperpersonalisering

Hyperpersonalisering krever at organisasjoner kontinuerlig optimaliserer kundereiser basert på sanntidsinnsamling av data. Eksperimentering med ulikt innhold og ulike opplevelser gjør det mulig å forbedre rammeverket og skape optimaliserte algoritmer, mens teknologien bak prosessen lar deg automatisere nesten hvert element i leveringsprosessen.

For å oppnå best mulig avkastning fra hyperpersonalisering bør du:

• Samle inn riktige data under hvert besøk og registrere så mye unik informasjon om besøkende som mulig
• Tilby skreddersydde tilbud basert på tidligere interaksjoner og bruke AI-algoritmer for å fortsette å optimalisere kundereisen for hvert påfølgende besøk
• Levere personalisert innhold og budskap på tvers av alle nettsteder, sosiale medier, apper og andre fremvoksende leveringsplattformer
• Teste ulike hyperpersonaliserte opplevelser og bruke denne informasjonen til å perfeksjonere innholdsdesign, leveringsmetoder, og enda viktigere, avgjøre når innholdet skal leveres

Du må bruke alle relevante data du samler inn for å hjelpe AI- og ML-modellen din med å utvikle seg sammen med kundene dine, forstå hvor friksjonspunkter oppstod slik at du kan eliminere dem over tid.

Prosessen for hyperpersonalisering

Å skape en hyperpersonalisert opplevelse starter med å utnytte nye og eksisterende data for å lage detaljerte profiler for hver besøkende. En DXP gjør det mulig å komme raskt i gang, hjelper deg med å personalisere innhold basert på eksisterende kontaktpunkter, optimalisere segmenteringen for unike profiler og effektivisere leveringen på tvers av alle kanaler.

Dette er hovedelementene i en hyperpersonaliseringsprosess:

1. Data

   Start med å samle inn og optimalisere forbrukerdata ved å identifisere detaljer om hver enkelt kundereise. Deretter kan du lage en personaliseringsstrategi for den beste måten å bruke denne informasjonen i de hyperpersonaliserte kundereisene dine.

2. Innhold

   Deretter lager du innholdet som er spesifikt for hver enkelt kundereise du tror kan påvirke den samlede opplevelsen. Bestem leveringstype (e-post, popup-meldinger eller spesialtilbud) som mest sannsynlig vil konvertere besøkende til tilbakevendende kunder.

3. Levering

   Sørg for at du leverer konsekvente, individuelle opplevelser på tvers av alle digitale kontaktpunkter til rett tid, optimalisert for gjeldende enhet og i samsvar med kundens personlige preferanser. Analysene dine vil hjelpe deg med å optimalisere innholdsstyringssystemet (CMS) og leveringsplanene.

4. Samle

   Bring alle de andre elementene sammen ved hjelp av en DXP som automatiserer leveringsplanene i henhold til unike profiler, lar deg fortsette innholdseksperimenteringen og sette opp algoritmene for å fortsette å optimalisere alle opplevelser.

Bruksområder for hyperpersonalisering

Hyperpersonalisering er ikke helt nytt – mange organisasjoner har bevist verdien av å følge denne strategien når de utformer sine digitale kundereiser. Det som er nytt, er at systemene som gir disse nye mulighetene, ikke lenger bare er tilgjengelige for de største e-handels- og SaaS-selskapene.

Noen av organisasjonene som har dratt nytte av hyperpersonalisering inkluderer:

Airbnb

Begynte å bruke posisjonstjenester for å fylle ut en rekke skjemaer automatisk, avhengig av hvilken tjeneste den besøkende ønsket å registrere seg for på nettstedet. Når den besøkende først registrerte seg, er hver kundereise unik for den enkelte, samtidig som det holdes en komplett historikk over alle interaksjonene på nettstedet.

Reebok

Selv når noen ikke fullfører et kjøp i Reebok-butikken, vil nettstedet spore alle den besøkendes hendelser, og hvis du er registrert for å motta kommunikasjon, sende deg en personalisert e-post som anbefaler de beste produktene basert på nettleserhistorikken din. Reebok holder oversikt over hver brukers besøk, bruker algoritmer for å identifisere relaterte produkter og lager en automatisert produktliste med et unikt budskap ved hjelp av hyperpersonalisering.

Amazon

Nok en gang er Amazon en av de tidlige brukerne som bygde hele økosystemet sitt på hyperpersonalisering. Brukere får unike hjemmesider, svært nøyaktige produktanbefalinger, muligheten til å øke bestillinger med tilleggsprodukter og en sømløs betalingsopplevelse. Fra starten av fortsatte Amazon med å redusere friksjonspunkter i henhold til den enkeltes rutiner og preferanser.

Levere meningsfulle forbindelser med personalisering

De fleste CMO-er må drive lønnsomhet, innovere nye produkter og kontinuerlig forbedre opplevelser ved å ta datadrevne beslutninger. Hyperpersonalisert innhold bidrar til å nå disse målene når det leveres på nøyaktig riktig tidspunkt og utvikler seg med brukerens unike kundereise. Som verdens største eksperimenteringsselskap vet vi en ting eller to om å bruke data til å ta beslutninger og levere millioner av variasjoner av sider til besøkende.

Vil du oppdage hvordan du kan omsette hyperpersonalisering i praksis? Se hvordan Optimizely gikk fra en én-størrelse-passer-alle-strategi til å levere hyperrelevante, personaliserte 1:1-budskap ved å kombinere integrert teknologi med smart AI.