Personalizzazione AI nel 2023: esempi, strumenti e suggerimenti

Il successo delle aziende moderne dipende dalla loro capacità di mantenere i clienti coinvolti con esperienze personalizzate che parlano direttamente ai loro bisogni e interessi individuali. Il cliente moderno ha preferenze in continua evoluzione. Per soddisfare questi clienti, i marchi si rivolgono alla personalizzazione AI, una tecnologia basata su intelligenza artificiale, apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale. Con i nuovi strumenti di personalizzazione basati sull'intelligenza artificiale, i marchi stanno esplorando attivamente come aumentare la soddisfazione e il coinvolgimento dei clienti, aumentare la fedeltà e, in ultima analisi, incrementare le vendite.

In questo articolo, discutiamo l'argomento della personalizzazione e dell'iper-personalizzazione basate sull'intelligenza artificiale. Evidenzieremo alcuni modi straordinari in cui le aziende utilizzano la personalizzazione dell'IA in diversi settori. ‌Inoltre, esploreremo alcuni degli strumenti e dei suggerimenti che le aziende possono utilizzare per migliorare il loro gioco di personalizzazione.

Che cos'è la personalizzazione AI?

La personalizzazione dell'intelligenza artificiale si riferisce all'utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e il deep learning per creare esperienze curate e personalizzate per gli utenti di un determinato prodotto o servizio. Utilizzando la personalizzazione, i marchi mirano a una migliore esperienza e soddisfazione del cliente , che in cambio aumenta il coinvolgimento, la soddisfazione del cliente e i tassi di conversione.

La personalizzazione AI sfrutta la capacità del machine learning di acquisire grandi quantità di dati, analizzarli e produrre insight. Utilizzando questi dati, gli algoritmi possono stabilire modelli e comportamenti e fare previsioni sulle preferenze e gli interessi dei clienti. Alcuni dei dati che puoi utilizzare includono dati di navigazione, interazioni, recensioni e feedback. Con questi dati, gli strumenti di apprendimento automatico possono creare diversi profili che corrispondono a diverse preferenze dell'utente.

Sulla base degli approfondimenti, le aziende possono quindi personalizzare i messaggi di marketing, i contenuti, le offerte di prodotti e i consigli per soddisfare le esigenze specifiche di ciascuno dei propri clienti. La personalizzazione AI viene utilizzata in diversi settori, tra cui e-commerce, social media, intrattenimento, social media e tecnologia.

7 impressionanti applicazioni ed esempi di personalizzazione AI

La personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale ha innumerevoli applicazioni in diversi settori. In questa sezione, esploriamo il modo in cui i marchi utilizzano l'intelligenza artificiale iper-personalizzazione e i dati di navigazione, cronologie degli acquisti, posizione geografica, comportamenti online, dati demografici e così via per creare esperienze uniche per gli individui.

1. Raccomandazione del prodotto

Il mercato dell'e-commerce è altamente competitivo, con stime che affermano che attualmente ci sono oltre 26 milioni di siti di e-commerce in tutto il mondo. Affinché qualsiasi azienda possa sopravvivere in un mercato così saturo, deve personalizzare offerte di prodotti unici che attirino i clienti, ed è qui che entrano in gioco i sistemi di raccomandazione.

La personalizzazione dell'IA nell'e-commerce è un perfetto esempio di come l'IA abbia rivoluzionato un intero settore. Con l'avvento della personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale, i marchi si stanno allontanando dai tradizionali sistemi di raccomandazione basati su regole che hanno avuto successo in passato. I sistemi di raccomandazione tradizionali non sono flessibili e presuppongono che le preferenze dei clienti rimangano invariate nel tempo . Hanno anche una capacità limitata di gestire dati e relazioni complesse.

Utilizzando le moderne funzionalità di apprendimento automatico, i marchi possono ora analizzare vari punti dati e consigliare i prodotti che un determinato utente probabilmente acquisterà. Ad esempio, i marchi possono consigliare prodotti in base a valutazioni e recensioni, coinvolgimento, cronologia degli acquisti, clienti simili, dati demografici o in base alle tendenze stagionali.

Molti marchi importanti hanno già adottato la personalizzazione AI nell'e-commerce. Ad esempio, Amazon, una piattaforma di e-commerce multinazionale americana, sfrutta Amazon Personalize, un sistema di raccomandazione basato su ML, per ridurre i carrelli abbandonati raccomandando prodotti agli utenti in base alle loro preferenze.

2. Personalizzazione AI nel targeting degli annunci

I clienti sono spesso bombardati da migliaia di annunci sui browser Web e su piattaforme di social media come Facebook. A volte questi annunci diventano fastidiosi e inquietanti, spingendo gli utenti a cercare modi per evitare di vederli sulle loro piattaforme. Tuttavia, gli studi suggeriscono che mostrare agli utenti annunci in linea con i loro interessi ha maggiori probabilità di indurli ad agire.

Utilizzando l'intelligenza artificiale, i marchi possono analizzare i dati dei clienti, come la cronologia degli acquisti, l'attività sui social media, la posizione, i dati demografici e altri dettagli per creare annunci personalizzati. È più probabile che una campagna pubblicitaria personalizzata risuoni con il tuo pubblico, aumentando il coinvolgimento e i tassi di conversione. Altre metriche che i marchi possono utilizzare per creare annunci più mirati includono post sui social, commenti, Mi piace e condivisioni.

Facebook è una delle aziende che dispone di un sistema di targeting degli annunci basato sull'intelligenza artificiale che consente alle aziende di rivolgersi a un pubblico diverso in base alle loro caratteristiche. Alcune delle possibili forme di targeting con gli annunci di Facebook includono:

• targeting basato sulla località,
• basato sugli interessi,
• basato sul comportamento,
• titolo di lavoro,
• Livello scolastico,
• visioni politiche,
• connessioni,
• targeting basato sui dati demografici.

Ad esempio, è più probabile che un utente che condivide costantemente informazioni sull'abbigliamento sia interessato agli annunci che mostrano vestiti.

Facebook è la principale piattaforma di targeting pubblicitario, con oltre 2 miliardi di utenti attivi e migliaia di punti dati. Con il targeting degli annunci, i marchi possono restringere il pubblico degli annunci e aumentare i tassi di risposta.

3. Personalizzazione dei contenuti AI

La maggior parte dei marchi spende un grosso budget in SEO e content marketing per costruire un pubblico fedele. Tuttavia, tutti questi sforzi e risorse possono essere vani se continui a mostrare ai tuoi utenti contenuti generici che non vogliono vedere. Utilizzando la personalizzazione dei contenuti AI, i marchi possono ora migliorare la copertura mostrando agli utenti i contenuti che vogliono vedere quando vogliono vederli. La personalizzazione dei contenuti basata sull'intelligenza artificiale implica l'utilizzo dell'apprendimento automatico per analizzare i dati e determinare il tipo di contenuto che risuona meglio con un determinato pubblico.

Alcuni punti dati che puoi sfruttare per personalizzare i contenuti includono:

• posizione,
• genere,
• cronologia di navigazione,
• impegni sui social media,
• utilizzo dell'app,
• contenuti generati dagli utenti come recensioni,
• fonti di terze parti e altro ancora.

Molti marchi hanno trovato nella personalizzazione dei contenuti AI un ottimo strumento per coinvolgere i clienti e invogliarli a tornare sui loro siti. Warner Bros. Discovery, una delle principali società globali di media e intrattenimento, ha avuto successo con la personalizzazione dei contenuti AI.

Utilizzo di Amazon AI Personalize Warner Bros. Discovery ha personalizzato consigli su film e spettacoli per gli utenti non autenticati. Secondo il loro vicepresidente dell'architettura, Don Browning, l'azienda ha registrato un aumento del 14% nel coinvolgimento degli utenti e un aumento del 12% nel coinvolgimento tra marchi da quando ha implementato la personalizzazione dei contenuti.

Un altro esempio di caso d'uso della personalizzazione basato sull'intelligenza artificiale è Spotify, una piattaforma di musica digitale, podcast e video. Spotify utilizza i dati degli utenti come la cronologia di ascolto, le query di ricerca e le playlist generate dagli utenti per curare le playlist che si adattano al gusto musicale individuale di ogni utente.

Attraverso la personalizzazione dei contenuti, Spotify può mantenere gli utenti coinvolti sulla piattaforma per lungo tempo, aumentando i ricavi.

4. Prezzi dinamici

Il prezzo dinamico è una strategia di prezzo che comporta l'adeguamento del prezzo di un servizio o prodotto in base a determinati fattori. La personalizzazione dell'IA può svolgere un ruolo cruciale nel prendere decisioni sui prezzi. Utilizzando l'apprendimento automatico, i marchi possono analizzare enormi quantità di dati su vari aspetti e apportare modifiche di prezzo informate in tempo reale.

A differenza dei prezzi dinamici tradizionali, che si basano su dati storici, i prezzi dinamici considerano molti parametri sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale.

Alcuni dei dati sfruttati dagli algoritmi di prezzo dinamico includono tendenze di mercato, costi di produzione, prezzi della concorrenza, posizione, dati demografici e comportamenti di acquisto dei clienti.

Ci sono molti settori in cui i prezzi dinamici sono tipici, inclusi i settori delle compagnie aeree, dell'e-commerce, dell'ospitalità, dei servizi pubblici e della vendita al dettaglio.

Un marchio familiare che utilizza prezzi dinamici è Uber, un'azienda tecnologica che offre servizi di mobilità. Utilizzando l'app Uber, i passeggeri possono chiamare un passaggio e pagare una tariffa agli autisti per arrivare dove vogliono. Quando richiedi una corsa Uber il venerdì sera, ti rendi conto che i prezzi non sono gli stessi di un normale martedì.

Uber utilizza un algoritmo di aumento dei prezzi basato sul machine learning per determinare i prezzi durante le ore di punta. L'algoritmo consiglia prezzi ragionevoli basati su dati di geolocalizzazione e previsioni della domanda per posizionare i conducenti in modo più appropriato, aumentando la soddisfazione del cliente e i profitti.

Un altro esempio di tariffazione dinamica è nel settore aereo, dove il prezzo dei biglietti cambia a seconda del periodo dell'anno, della popolarità della rotta, del numero di posti rimasti e della concorrenza. Ad esempio, sui voli di Delta Airlines da JFK a Newyork a Londra Heathrow, i prezzi sono leggermente più alti per i voli in partenza da JFK alle 21:30 rispetto a quelli in partenza alle 20:30 di un certo venerdì.

Attraverso la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale nei prezzi dinamici, le compagnie aeree possono massimizzare i profitti, ridurre il tasso di abbandono, migliorare l'esperienza del cliente e rimanere competitive.

5. Messaggi ed e-mail personalizzati

I clienti moderni sono più intelligenti e più esperti e possono facilmente sapere quando li stai bombardando con messaggi irrilevanti che non aggiungono alcun valore. I marchi devono personalizzare i loro messaggi o rischiano di essere etichettati come ‌spam e di conseguenza un pubblico e potenziali contatti.

Per personalizzare la comunicazione, le aziende devono comprendere i propri clienti e il proprio pubblico valutando diversi punti dati.

Attraverso l'intelligenza artificiale iper-personalizzazione, i marchi possono interagire in modo significativo con i propri clienti attraverso una comunicazione altamente curata e contestuale inviata al pubblico giusto al momento giusto . La comunicazione personalizzata crea fiducia, approfondisce le relazioni e aumenta la disponibilità dei clienti a spendere per i tuoi prodotti.

L'ipersonalizzazione dell'intelligenza artificiale e la profilazione dei clienti in diverse persone va oltre la segmentazione quando si comunica via e-mail. Invece, l'obiettivo è offrire esperienze personalizzate che le aziende possono applicare durante il percorso del cliente.

Spotify è uno dei marchi importanti che utilizza la comunicazione personalizzata nella comunicazione e-mail. Alla fine dell'anno, Spotify invia una recensione "Wrapped" delle abitudini di ascolto di ogni utente, comprese le canzoni e i generi più ascoltati dagli artisti dell'anno. La recensione "Wrapped" è un perfetto esempio di come i marchi possono utilizzare la personalizzazione dell'IA per analizzare i dati degli utenti e fornire comunicazioni ed esperienze personalizzate.

Tali e-mail personalizzate danno agli utenti un senso di inclusività, incoraggiandoli a continuare a utilizzare il tuo prodotto.

6. Personalizzazione AI nei siti web dinamici

Con la maggior parte dei clienti che ora fa affidamento sulle informazioni online per prendere decisioni di acquisto, le aziende devono disporre di un sito Web credibile per creare consapevolezza del marchio e stabilire credibilità. I costruttori di siti Web AI come 10Web AI Website Builder possono aiutarti in questo. 10Web AI Website Builder sfrutta l'intelligenza artificiale per generare automaticamente un sito Web con contenuti e immagini unici su misura per le tue esigenze aziendali.

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Per fornire un'esperienza utente migliore e più personalizzata, anche i siti Web devono essere dinamici. A differenza dei siti statici, i siti dinamici cambiano contenuto dopo ogni interazione o input dell'utente. Attraverso siti web dinamici, gli utenti possono anche svolgere funzioni come lo shopping, la chat in tempo reale e la condivisione di contenuti, funzionalità non realizzabili tramite siti statici.

Utilizzando la personalizzazione AI, le aziende come le piattaforme di e-commerce possono mostrare agli utenti contenuti più pertinenti in base ai dati. Questi dati possono includere la navigazione passata, l'attività, la posizione e l'età di un utente, tra gli altri fattori.

Nike è uno dei marchi più famosi al mondo che sfrutta la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale per mostrare agli utenti delle proprie piattaforme i prodotti a cui è più probabile che siano interessati. Ad esempio, se in precedenza hai acquistato scarpe da corsa, è più probabile che Nike lo faccia te li consiglio.

Grazie alla natura dinamica del suo sito Web, è più probabile che Nike migliori l'esperienza e la soddisfazione del cliente.

7. Chatbot personalizzati basati sull'intelligenza artificiale

I chatbot si sono evoluti in modo esponenziale in passato, da semplici applicazioni basate su regole a sistemi di supporto efficienti che offrono un eccellente supporto ai clienti. I nuovi chatbot non sono solo basati sull'intelligenza artificiale, ma hanno anche la capacità di comprendere le domande dei clienti e creare risposte personalizzate. Ecco come funziona la personalizzazione nei chatbot.

1. I chatbot utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e interpretare le domande e rispondere in modo appropriato.
2. I chatbot ora hanno una comprensione contestuale e possono ricordare le conversioni passate fornendo un'esperienza più personale.
3. Utilizzando i dati dell'utente come la cronologia degli acquisti passati, le preferenze, le interazioni passate e altri dati rilevanti, i chatbot creano un profilo utente individuale che corrisponde alle caratteristiche uniche individuali.
4. Apprendimento e adattamento continui: i chatbot apprendono in tempo reale mentre interagiscono con gli utenti e regolano le loro preferenze di conseguenza, fornendo un'esperienza più personalizzata.
5. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, i chatbot possono analizzare enormi quantità di dati e identificare tendenze e modelli nel comportamento degli utenti.

Attraverso chatbot personalizzati, i marchi possono migliorare l'esperienza del cliente, aumentare il coinvolgimento, fornire supporto proattivo, raccogliere dati preziosi e fornire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

5 strumenti e suggerimenti per far salire di livello il tuo gioco di personalizzazione AI

1. Personalizza l'IA

Personalize è uno strumento di personalizzazione basato sull'intelligenza artificiale che consente alle aziende di scoprire i prodotti a cui i loro clienti sono maggiormente interessati. Tenere traccia degli interessi degli utenti che cambiano ogni giorno può essere difficile per le aziende. Con il motore AI di Personalize, puoi ottenere analisi in tempo reale sui comportamenti degli utenti.

Sulla base di queste analisi, le aziende possono identificare ciò a cui ogni cliente è interessato in un dato momento, consentendo loro di promuovere i prodotti e i servizi giusti. Personalizza consente inoltre alle aziende di inviare contenuti e-mail dinamici a cui i loro clienti‌ tengono.

Secondo Personalize, le e-mail personalizzate hanno una percentuale di clic superiore del 56,7% rispetto alle e-mail non personalizzate.

Supponiamo che tu abbia un CRM esistente o una piattaforma di email marketing. In tal caso, Personalize ti consente di integrarti con le piattaforme esistenti e fornisce i dati necessari per personalizzare le tue campagne di marketing. Utilizzando Personalizza, i marchi possono ottenere informazioni dettagliate per personalizzare i loro piani di marketing, aumentare i tassi delle campagne e aumentare le entrate.

Prezzi

Puoi chiedere una demo sul loro sito Web per ottenere dettagli sui prezzi.

2. Rendimento dinamico

Una piattaforma di sperimentazione e personalizzazione omnicanale avanzata all-in-one che consente alle aziende di offrire un'esperienza utente ottimale su dispositivi mobili, Web, e-mail e annunci personalizzando ogni interazione dell'utente. Indipendentemente dal fatto che la tua azienda sia nell'e-commerce, nei giochi, nei media, nei servizi finanziari o nell'industria alimentare, Dynamic Yield ha una soluzione per aiutare la tua azienda a migliorare la sua esperienza utente attraverso la personalizzazione.

Le sue caratteristiche principali includono:

• Capacità di trasformare elementi di contenuto statico come banner eroi, pulsanti di invito all'azione, aree promozionali e pagine di elenchi di prodotti in elementi personalizzati .
• Personalizzazione automatizzata dei contenuti su larga scala utilizzando algoritmi di machine learning per selezionare ciò che è meglio per ogni utente.
• Una funzione che consente di definire messaggi attivati ​​basati su eventi, e-mail e notifiche push tramite trigger basati su regole .
• Funzionalità di test e ottimizzazione su ogni singolo elemento, consentendo di massimizzare le prestazioni.
• Targeting predittivo che utilizza l'intelligenza artificiale per una personalizzazione più profonda.
• Un generatore di regole di targeting avanzato ti consente di scegliere come target i clienti in base a posizione, condizioni meteorologiche, regole aziendali, caratteristiche e contesto, tra gli altri fattori.

Prezzi

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3. Intelligenza

Intellimize è uno strumento basato sull'intelligenza artificiale che aiuta le aziende a passare dai metodi tradizionali a una nuova personalizzazione dinamica e funzionalità di ottimizzazione avanzate. Utilizzando l'editor Intellimize, puoi facilmente creare e sperimentare siti web per personalizzare e testare vari elementi del tuo sito web.

Puoi anche impostare obiettivi di ottimizzazione su tutto il tuo sito web e su pagine specifiche con Intellimize. Gli esperti di marketing possono utilizzare questi obiettivi per promuovere preziosi impegni a livello di pagina in linea con gli obiettivi di business. Utilizzando Intellimize CRO, i professionisti del marketing possono ipotizzare ed eseguire test più rapidamente, anche se personalizzano su larga scala.

Il nuovo approccio di test di Intellimize consente ai professionisti del marketing di testare le proprie idee con sicurezza. A differenza degli approcci datati, come i test A/B e i test multivariati, il nuovo approccio consente agli esperti di marketing di avviare e interrompere i test contemporaneamente senza influire sui risultati. Intellimize consente inoltre ai marchi di ottenere più rapidamente informazioni sul proprio pubblico, consentendo loro di creare esperienze migliori per i visitatori noti e sconosciuti.

Prezzi

Puoi prenotare una demo sul sito Web di Intellimize per ottenere dettagli sui prezzi.

4. Obiettivo Adobe

Adobe Target è una piattaforma di personalizzazione automatizzata leader che consente ai marchi di offrire esperienze utente coinvolgenti e personalizzate. Adobe Sensei, una delle principali tecnologie AI e ML di Adobe, alimenta Adobe Target. Alcune delle caratteristiche degne di nota di Adobe Target includono

• Personalizzazione con un clic: questo sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale per analizzare ogni bit di dati sui tuoi utenti e offrire un'esperienza personalizzata a ciascuno di loro.
• Capacità di eseguire test A/B, multivariati e multi-armati ovunque il tuo cliente si connetta con il tuo marchio. Ad esempio, con i test A/B, puoi testare l'intera esperienza, comprese le immagini e l'interfaccia utente, per trovare l'esperienza migliore. Con il test multivariato, puoi testare più elementi contemporaneamente per trovare quelli che offrono la migliore esperienza.
• L'ottimizzazione delle applicazioni a pagina singola consente di personalizzare l'esperienza utente nelle applicazioni a pagina singola.
• L'ottimizzazione mobile ti consente di creare esperienze uniche sui dispositivi mobili.

Prezzi

Puoi prenotare una demo sul sito Web di Adobe Target per ottenere dettagli sui prezzi.

5. Monetare

Monetate è una piattaforma di personalizzazione all-in-one leader che consente ai marchi di personalizzare l'esperienza digitale degli utenti. Con Monetate, i marchi possono ora prevedere con precisione l'intento e le ‌esigenze degli utenti e fornire esperienze personalizzate ad ogni clic. La natura automatizzata e di facile utilizzo della piattaforma garantisce che i professionisti del marketing non trascorrano tutto il loro tempo prezioso nella creazione di profili dei clienti.

Altre caratteristiche chiave includono:

• Personalizzazione 1 a 1 utilizzando la potenza del machine learning per analizzare i dati contestuali e comportamentali. Monetate ti consente di fornire esperienze personalizzate attraverso il percorso del cliente in tempo reale.
• La funzionalità di segmentazione e targeting consente alle aziende di identificare gruppi di utenti a cui inviare messaggi specifici per offrire la migliore esperienza.
• Esperienza di ricerca e spedizione personalizzata per i tuoi utenti utilizzando strumenti che prendono in considerazione parole chiave, regole aziendali e altro ancora.
• L'analisi in tempo reale sul tuo pubblico fornisce approfondimenti che ti consentono di sviluppare una comprensione del comportamento dei tuoi clienti.
• Dashboard intuitive e intuitive che consentono ai marchi di fornire consigli precisi sui prodotti.

Prezzi

Puoi prenotare una demo sul sito Web di Monetate per ottenere dettagli sui prezzi.

Suggerimenti per far salire di livello il tuo gioco di personalizzazione AI

1. Raccogli quanti più dati possibile : senza dati, è praticamente impossibile comprendere i tuoi utenti.Pertanto, le aziende dovrebbero raccogliere dati da fonti disparate come social media, navigazione, comportamenti, ecc. Una volta raccolti questi dati, analizzali per ottenere informazioni sulle preferenze dei tuoi clienti.
2. Testare e ottimizzare continuamente : la personalizzazione non è un processo una tantum.È un processo continuo che richiede test e aggiustamenti. Utilizzando metodi come i test A/B forniti da alcuni degli strumenti di cui abbiamo discusso, puoi misurare l'impatto delle tue strategie e adattarti di conseguenza.
3. Sfrutta gli strumenti di apprendimento automatico : gli strumenti di apprendimento automatico possono analizzare enormi quantità di dati e automatizzare alcuni dei processi, come i test coinvolti nella personalizzazione.
4. Ascoltare il feedback dei clienti: durante l'utilizzo dei dati per comprendere le esigenze dei clienti nella personalizzazione della digitazione, non dovrebbero sostituire il feedback dei clienti.Puoi anche utilizzare il feedback dei clienti per personalizzare l'esperienza e le esigenze dell'utente.
5. Utilizza l'analisi predittiva per analizzare i dati e anticipare le esigenze dei clienti.Utilizzando le tendenze e i comportamenti del passato, puoi assicurarti di essere sempre pronto a soddisfare le nuove esigenze dei clienti.

Conclusione

La personalizzazione è una tecnica potente che le aziende possono sfruttare per la crescita. Tuttavia, l'intelligenza artificiale ha rivoluzionato la personalizzazione e il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Utilizzando il potere della personalizzazione dell'IA, le aziende possono ora offrire esperienze iper-personalizzate, aumentare la soddisfazione dei clienti e favorire la crescita dei ricavi. Dai messaggi personalizzati, ai contenuti, agli annunci, ai consigli e ai chatbot basati sull'intelligenza artificiale, le applicazioni di intelligenza artificiale continuano a crescere di giorno in giorno. Tuttavia, prima di implementare la personalizzazione dell'IA, le aziende devono avere un obiettivo chiaro ed essere consapevoli di eventuali implicazioni etiche.

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