Az egyre versenyképesebb és fogyasztóközpontúbb piacon a személyre szabás alapvető eszközzé vált az ügyfelek megszerzésében és megtartásában. Ebben a forgatókönyvben olyan vállalatok, mint a Netflix és a Spotify, globális etalonná váltak, mesterséges intelligencia (MI) segítségével egyedi és személyre szabott élményeket kínálva felhasználók millióinak.
A személyre szabás alapvető fontosságú volt ezen platformok sikerében. A felhasználói élményt passzívról aktívra alakítja át, mélyebb kapcsolatot teremtve a kínált tartalommal. adatai szerint a fogyasztók 90%-a azokat a márkákat részesíti előnyben, amelyek személyre szabott élményt kínálnak, és 40%-kal nagyobb valószínűséggel tekintik meg az ajánlott termékeket a márkával megosztott információk alapján.
Valószínűleg már néztél Netflix-filmeket vagy -sorozatokat, mert a „Mert tetszett…” vagy a „Szerintünk tetszeni fog” fülön voltak. A Netflixen a megtekintett műsorok több mint 80%-át a személyre szabott ajánlórendszerén keresztül fedezik fel. Ez nemcsak növeli az elköteleződést, hanem jelentősen csökkenti az előfizetések lemondási arányát is.
A Spotify számára a személyre szabás túlmutat a zene egyszerű ajánlásán. A platform, amely úttörő szerepet játszik az olyan egyedi élmények létrehozásában, mint a „Discover Weekly” és a „Release Radar”, ezeket a listákat elengedhetetlenné tette az új előadók felfedezéséhez és a felhasználók elköteleződésének fenntartásához, több millió hallgató vonzásához. Ez a személyre szabás segített a Spotify-nak több mint 205 millió prémium előfizetőt elérni 2023-ban.
„Ez a személyre szabott megközelítés nemcsak az ügyfelek elégedettségét javítja, hanem optimalizálja a platform erőforrásainak felhasználását is, a felhasználókat olyan tartalmakhoz irányítva, amelyek nagyobb valószínűséggel vonzzák őket” – elemzi Kenneth Corrêa, adat- és innovációs szakértő, valamint MBA professzor a Fundação Getúlio Vargas (FGV) szervezetnél.
A felhasználók megtartására gyakorolt hatás
A személyre szabás és az ajánlások közvetlen hatással vannak a felhasználók megtartására. A Netflix becslései szerint az ajánlási rendszere évente több mint 1 milliárd dollárt takarít meg az ügyfélmegtartási költségeken. A Spotify személyre szabott funkcióival ösztönzi a rendszeres használatot és csökkenti a versengő szolgáltatásokra való áttérést.
„A személyre szabás hozzáadott érték érzetét és hosszú távú kapcsolatot teremt a felhasználókkal, ami egyre értékesebbé és nehezebben helyettesíthetővé teszi a szolgáltatást” – mondja Kenneth Corrêa.
Mit taníthatnak ezek a szórakoztatóipari óriások más vállalatoknak a személyre szabásról és az ajánlásról?
Tanulságok a személyre szabásról és az ajánlásokról mesterséges intelligencia segítségével.
1. lecke: Az ügyfelek mélyreható megértése és ezeknek az információknak a felhasználása személyre szabott élmények létrehozásához erőteljes versenyelőnyt jelenthet, iparágtól függetlenül.
2. lecke: A hatékony személyre szabás túlmutat a termékek egyszerű ajánlásán. Egy holisztikus élmény megteremtéséről szól, amely folyamatosan alkalmazkodik a felhasználói preferenciákhoz és viselkedéshez, és különböző forrásokból származó adatokat használ fel a döntések meghozatalához az üzlet minden szintjén.
3. lecke: A különböző mesterséges intelligencia technikák kombinálása sokkal robusztusabb és pontosabb ajánlórendszert hozhat létre, amely képes megérteni a felhasználói preferenciák finom árnyalatait.
4. lecke: A személyre szabásba való befektetés nem csak a felhasználói élmény rövid távú javításáról szól, hanem egy hosszú távú kapcsolat kiépítéséről is, amely egyre értékesebbé és nehezebben helyettesíthetővé teszi a szolgáltatást.
5. lecke : Bár a mesterséges intelligencia alapú ajánlórendszerek hatékonyak, folyamatos felügyeletet, kiigazítást és etikai megfontolásokat igényelnek ahhoz, hogy valóban hatékonyak és megbízhatóak legyenek.
6. lecke: Az adatgyűjtésnek túl kell mutatnia a nyilvánvalón. A felhasználói viselkedésre vonatkozó részletes adatok és a kontextuális elemzés kombinációja teszi lehetővé valóban személyre szabott élmények létrehozását és a stratégiai üzleti döntések megalapozását.
7. lecke: A gépi tanulás nemcsak a felhasználói adatok elemzésére használható, hanem magának a terméknek vagy szolgáltatásnak a mélyreható megértésére is, ezáltal sokkal kifinomultabb szintű személyre szabást hozva létre.
8. lecke: A személyre szabást szolgáló mesterséges intelligencia rendszerek bevezetésekor nemcsak a technikai hatékonyságot, hanem a technológiák tágabb etikai és társadalmi vonatkozásait is figyelembe kell venni.
9. lecke: A személyre szabás, ha jól alkalmazzák, erényes ciklust hoz létre az ügyfél megértésében és a szolgáltatás javításában, ami nagyobb ügyfél-elégedettséghez és -hűséghez vezet.
A különböző ágazatokban működő vállalatok ezeket az értékes tanulságokat alkalmazhatják mélyebb és tartósabb kapcsolatok kialakítására ügyfeleikkel. „A személyre szabásba és az ajánlásokba való befektetéssel, a mesterséges intelligencia etikus és hatékony használatával átalakítható a felhasználói élmény, és jelentős versenyelőny érhető el” – állítja Corrêa.
A szakértő szerint a személyre szabás nem csupán egy múló trend, hanem egy hatékony stratégia, amely jól megvalósítva nagyobb ügyfél-elégedettséghez, jobb megtartáshoz és fenntartható növekedéshez vezethet. „A jövő azoké a vállalatoké, amelyek tudják, hogyan szabják személyre kínálatukat és élményeiket, valódi és értelmes értéket teremtve minden egyes ügyfél számára” – összegzi.
