Az egyre versenyképesebb és fogyasztóközpontú piacon a testreszabás elengedhetetlen eszközzé vált az ügyfelek megnyeréséhez és megtartásához. Ebben a forgatókönyvben az olyan cégek, mint a Netflix és a Spotify, globális referenciákká váltak, mesterséges intelligenciát (AI) használva, hogy egyedi és személyre szabott élményeket kínáljanak több millió felhasználó számára.
A testreszabás kritikus volt e platformok sikere szempontjából. A felhasználói élményt passzívról aktívra alakítja, mélyebb kapcsolatot teremtve a kínált tartalommal. Adatok Az Outgrow felfedi, hogy a fogyasztók 90%-je olyan márkákat részesít előnyben, amelyek személyre szabott élményt kínálnak, és nagyobb valószínűséggel nézik meg az ajánlott termékeket a márkával megosztott információk alapján.
Valószínűleg azért néztél Netflix-filmeket vagy sorozatokat, mert a “Mert tetszett...” lapon vagy “Szerintünk tetszeni fog”. A Netflixen több mint 80% asszisztált programokat fedeznek fel egyéni ajánlási rendszerükön keresztül. Ez nemcsak növeli az elkötelezettséget, hanem jelentősen csökkenti a leiratkozási arányt is.
A Spotify esetében a testreszabás túlmutat a dalok egyszerű javaslatán. A platform, amely úttörő volt a “Felfedezett hét” lejátszási listákkal és “News Radar”-val, ezek a listák elengedhetetlenné tették ezeket a listákat az új előadók felfedezéséhez és a felhasználók elköteleződéséhez, hallgatók millióinak vonzásához. Ez a testreszabás segített a Spotifynak több mint 205 millió prémium előfizetőt elérni 2023-ra.
“Ez a személyre szabott megközelítés nemcsak javítja az ügyfelek elégedettségét, hanem optimalizálja a platform erőforrásainak felhasználását is, és olyan tartalomra irányítja a felhasználókat, amelyek a legvalószínűbbek, hogy tetszeni fognak” – elemzi az adat- és innovációs specialistát, valamint a Fundação Getúlio Vargas (FGV), Kenneth Corrêa MBA professzorát.
Hatás a felhasználói megtartásra
A személyre szabás és az ajánlások közvetlen hatással vannak a felhasználók megtartására. A Netflix becslése szerint ajánlási rendszere több mint 1 milliárd USD-t takarít meg évente az ügyfelek megőrzési költségein. A Spotify egyedi funkcióival ösztönzi a rendszeres használatot és csökkenti a versengő szolgáltatásokra való átállást.
“A személyre szabás hozzáadott érték érzését és hosszú távú kapcsolatot teremt a felhasználókkal, így a szolgáltatás egyre értékesebbé és nehezen helyettesíthetővé teszi” – mondja Kenneth Corrêa.
Mit taníthatnak ezek a szórakoztató óriások más cégeknek a testreszabásról és az ajánlásokról?
Tanulságok a testreszabásról és az AI használatával történő ajánlásról
1. lecke: Ha mélyen ismeri ügyfeleit, és ezeket a betekintéseket személyre szabott élmények létrehozására használja fel, az erőteljes versenyelőnyt jelenthet, függetlenül attól, hogy melyik szektorban működnek.
2. lecke: A hatékony testreszabás túlmutat a termékek egyszerű ajánlásán. Arról van szó, hogy holisztikus élményt teremtsünk, amely folyamatosan alkalmazkodik a felhasználói preferenciákhoz és viselkedésekhez, és különböző forrásokból származó adatokat használ fel a döntések meghozatalához az üzlet minden szintjén.
3. lecke: A különböző mesterséges intelligencia technikák kombinációja sokkal robusztusabb és pontosabb ajánlási rendszert hozhat létre, amely képes megérteni a felhasználók preferenciáinak finom árnyalatait.
4. lecke: A testreszabásba való befektetés nem csupán a felhasználói élmény rövid távú javítását jelenti, hanem egy hosszú távú kapcsolat kialakítását is, amely a szolgáltatást egyre értékesebbé és nehezebben cserélhetővé teszi.
5. lecke: Bár a hatékony, mesterséges intelligencia-alapú ajánlási rendszerek folyamatos felügyeletet, kiigazítást és etikai megfontolásokat igényelnek, hogy valóban hatékonyak és megbízhatóak legyenek.
6. lecke: Az adatgyűjtésnek túl kell lépnie a nyilvánvaló dolgokon. A felhasználói viselkedésre vonatkozó részletes adatok és a kontextuális elemzés kombinációja valóban személyre szabott élményeket és stratégiai üzleti döntéseket tesz lehetővé.
7. lecke: A gépi tanulás nemcsak a felhasználói adatok elemzésére használható, hanem a kínált termék vagy szolgáltatás mélyreható megértésére is, így a személyre szabottság sokkal kifinomultabb szintjét teremtve.
8. lecke: A testreszabási rendszeres mesterséges intelligencia rendszerek bevezetésekor kulcsfontosságú, hogy ne csak a műszaki hatékonyságot vegyük figyelembe, hanem technológiáik tágabb etikai és társadalmi vonatkozásait is.
9. lecke: A személyre szabás, ha jól alkalmazzák, az ügyfelek megértésének és a szolgáltatások fejlesztésének erényes ciklusát hozza létre, ami nagyobb ügyfél-elégedettséghez és lojalitáshoz vezet.
A szektorok minden részéről érkező cégek alkalmazhatják ezeket az értékes tanulságokat, hogy mélyebb, hosszabb ideig tartó kapcsolatokat alakítsanak ki ügyfeleikkel. “A személyre szabásba és ajánlásba való befektetéssel, a mesterséges intelligencia etikus és hatékony felhasználásával, átalakítható a felhasználói élmény, és jelentős versenykülönbséget érhetünk el” – mondja Corrêa.
A szakértő számára a személyre szabás nem csupán egy múló trend, hanem egy hatékony stratégia, amely jól végrehajtva nagyobb ügyfél-elégedettséget, jobb megtartást és tartós növekedést eredményezhet. “A jövő azokhoz a cégekhez tartozik, amelyek tudják, hogyan lehet személyre szabni ajánlataikat, és valódi és értelmes értéket teremteni minden vásárló számára” – összegzi.
