Sa isang lalong mapagkumpitensya at consumer-centric na merkado, ang pag-personalize ay naging isang mahalagang tool para sa pagkuha at pagpapanatili ng mga customer. Sa sitwasyong ito, ang mga kumpanya tulad ng Netflix at Spotify ay naging mga pandaigdigang benchmark, gamit ang artificial intelligence (AI) upang mag-alok ng natatangi at personalized na mga karanasan sa milyun-milyong user.
Ang pag-personalize ay mahalaga sa tagumpay ng mga platform na ito. Binabago nito ang karanasan ng user mula pasibo hanggang aktibo, na lumilikha ng mas malalim na koneksyon sa nilalamang inaalok. ng data mula sa Outgrow na 90% ng mga consumer ang mas gusto ang mga brand na nag-aalok ng mga personalized na karanasan at 40% na mas malamang na tumingin ng mga inirerekomendang item batay sa impormasyong ibinahagi sa brand.
Malamang na nanood ka ng mga pelikula o serye sa Netflix dahil nasa tab na "Dahil nagustuhan mo..." o "Sa tingin namin ay magugustuhan mo ito." Sa Netflix, higit sa 80% ng mga palabas na pinapanood ay natuklasan sa pamamagitan ng personalized na sistema ng rekomendasyon nito. Hindi lamang nito pinapataas ang pakikipag-ugnayan ngunit makabuluhang binabawasan din ang mga rate ng pagkansela ng subscription.
Para sa Spotify, higit pa sa pagmumungkahi ng musika ang pag-personalize. Ang platform, isang pioneer sa paglikha ng mga natatanging karanasan sa mga playlist tulad ng "Discover Weekly" at "Release Radar," ay ginawang mahalaga ang mga listahang ito para sa pagtuklas ng mga bagong artist at pagpapanatiling nakatuon ang mga user, na nakakaakit ng milyun-milyong tagapakinig. Nakatulong ang personalization na ito sa Spotify na maabot ang mahigit 205 milyong premium na subscriber noong 2023.
"Ang personalized na diskarte na ito ay hindi lamang nagpapabuti sa kasiyahan ng customer, ngunit nag-o-optimize din sa paggamit ng mga mapagkukunan ng platform, na nagdidirekta sa mga gumagamit sa nilalaman na mas malamang na makaakit sa kanila," pagsusuri ni Kenneth Corrêa, dalubhasa sa data at pagbabago at propesor ng MBA sa Fundação Getúlio Vargas (FGV).
Epekto sa pagpapanatili ng user
Ang pag-personalize at mga rekomendasyon ay may direktang epekto sa pagpapanatili ng user. Tinatantya ng Netflix na ang sistema ng rekomendasyon nito ay nakakatipid ng higit sa $1 bilyon bawat taon sa mga gastos sa pagpapanatili ng customer. Ang Spotify, kasama ang mga personalized na feature nito, ay naghihikayat ng regular na paggamit at binabawasan ang paglipat sa mga kakumpitensyang serbisyo.
"Ang personalization ay lumilikha ng isang pakiramdam ng karagdagang halaga at isang pangmatagalang relasyon sa mga gumagamit, na ginagawang mas mahalaga ang serbisyo at mahirap palitan," sabi ni Kenneth Corrêa.
Ano ang maituturo ng mga entertainment giant na ito sa iba pang kumpanya tungkol sa pag-personalize at rekomendasyon?
Mga aralin sa pag-personalize at rekomendasyon gamit ang AI.
Aralin 1: Ang malalim na pag-unawa sa iyong mga customer at paggamit ng mga insight na iyon upang lumikha ng mga personalized na karanasan ay maaaring maging isang malakas na kalamangan sa kompetisyon, anuman ang industriya.
Aralin 2: Ang epektibong pag-personalize ay higit pa sa pagrerekomenda ng mga produkto. Ito ay tungkol sa paglikha ng isang holistic na karanasan na patuloy na umaangkop sa mga kagustuhan at pag-uugali ng user, gamit ang data mula sa iba't ibang pinagmulan upang gumawa ng mga desisyon sa lahat ng antas ng negosyo.
Aralin 3: Ang pagsasama-sama ng iba't ibang mga diskarte sa AI ay maaaring lumikha ng isang mas matatag at tumpak na sistema ng rekomendasyon, na may kakayahang maunawaan ang mga banayad na nuances sa mga kagustuhan ng user.
Aralin 4: Ang pamumuhunan sa pag-personalize ay hindi lamang tungkol sa pagpapabuti ng karanasan ng user sa maikling panahon, ngunit tungkol sa pagbuo ng pangmatagalang relasyon na ginagawang mas mahalaga at mahirap palitan ang serbisyo.
Aralin 5 : Bagama't makapangyarihan, ang mga sistema ng rekomendasyong batay sa AI ay nangangailangan ng patuloy na pagsubaybay, pagsasaayos, at mga pagsasaalang-alang sa etika upang maging tunay na epektibo at maaasahan.
Aralin 6: Ang pagkolekta ng data ay dapat na higit pa sa nakikita. Ito ay ang kumbinasyon ng detalyadong data sa gawi ng user na may pagsusuri sa konteksto na nagbibigay-daan sa iyong lumikha ng tunay na personalized na mga karanasan at magbigay ng kaalaman sa mga madiskarteng desisyon sa negosyo.
Aralin 7: Maaaring gamitin ang machine learning hindi lamang para pag-aralan ang data ng user, ngunit para din sa malalim na pag-unawa sa produkto o serbisyo mismo, kaya lumilikha ng mas sopistikadong antas ng pag-personalize.
Aralin 8: Kapag nagpapatupad ng mga AI system para sa pag-personalize, mahalagang isaalang-alang hindi lamang ang teknikal na pagiging epektibo, kundi pati na rin ang mas malawak na etikal at panlipunang implikasyon ng iyong mga teknolohiya.
Aralin 9: Ang pag-personalize, kapag mahusay na ipinatupad, ay lumilikha ng isang magandang siklo ng pag-unawa sa customer at pagpapabuti ng serbisyo, na humahantong sa higit na kasiyahan at katapatan ng customer.
Maaaring ilapat ng mga kumpanya sa iba't ibang sektor ang mahahalagang aral na ito upang lumikha ng mas malalim at mas pangmatagalang koneksyon sa kanilang mga customer. "Sa pamamagitan ng pamumuhunan sa pag-personalize at mga rekomendasyon, gamit ang AI sa etikal at epektibong paraan, posible na baguhin ang karanasan ng user at makamit ang isang makabuluhang competitive na kalamangan," sabi ni Corrêa.
Ayon sa eksperto, ang pag-personalize ay hindi lamang isang dumadaan na trend, ngunit isang makapangyarihang diskarte na, kapag mahusay na ipinatupad, ay maaaring humantong sa higit na kasiyahan ng customer, mas mahusay na pagpapanatili, at patuloy na paglago. "Ang hinaharap ay pag-aari ng mga kumpanyang alam kung paano i-personalize ang kanilang mga alok at karanasan, na lumilikha ng tunay at makabuluhang halaga para sa bawat customer," pagtatapos niya.
