Ново изследване на Deloitte Digital, проведено по поръчка на Meta, разкрива критични пропасти в маркетинговата персонализация.

Докладът установява, че 80% от американските потребители например са по-склонни да правят покупки, когато брандовете предлагат персонализирани преживявания, въпреки че много организации не успяват да отговорят на тези очаквания поради разделеното управление на данните и неадекватно междуфункционално сътрудничество.

Изследването показва драматично нарастване на потребителското търсене на персонализирани преживявания. Данните сочат, че 78% от американските потребители искат персонализация, която им спестява пари. В Европейския съюз (ЕС) 73% от потребителите реагират положително на реклами с полезна информация за продукти или услуги, които възнамеряват да закупят.

Бизнес въздействие и ROI

Маркетинг експертите, които предлагат по-голяма персонализация, отчитат 16 процентни пункта увеличение на коефициентите на конверсия в сравнение с тези с ниски усилия за персонализация, посочват авторите на доклада. Това има осезаемо бизнес въздействие, когато организациите адресират потребителските притеснения и предоставят индивидуални взаимодействия.

Пазарът на изкуствения интелект се очаква да нарасне с годишен темп от 42,2% от 2020 до 2027 година, като достигне 733,7 милиарда долара до 2027 година. Този растеж на инвестициите се движи от признанието, че изкуственият интелект, машинното обучение и анализът на данни могат значително да подобрят възможностите за персонализация.

Три подхода за персонализация

Анализът на Deloitte идентифицира три различни подхода за внедряване на персонализация:

-Персонализацията, базирана на клиента, се фокусира върху доставянето на високо специфични препоръки чрез приспособяване на преживяванията към индивидуални потребителски данни и взаимодействия. Основата изисква прозрачност, сигурност на данните и поверителност за изграждане на доверие при създаването на персонализирани пътешествия.

-Персонализацията, базирана на кохорти, групира клиентите в сегменти въз основа на споделени интереси или поведения. Това позволява на марките да създават насочени съобщения за различни групи.

-Агрегираната персонализация на данни използва прозрения от големи набори от данни за идентифициране на по-широки тенденции и модели, които информират стратегии за подобряване на общото клиентско преживяване.

Технологически предизвикателства

Техническите предизвикателства за внедряване представляват значителна бариера за успешните програми за персонализация. Организациите трябва да развият своята стратегия за данни, за да включи процеси за събиране, управление и използване за цели на изкуствения интелект. Осигуряването на поверителност и сигурност на данните, включително съответствие с релевантни регулации като GDPR и CCPA, е от първостепенно значение.

Изследването подчертава, че избирането на подходящи технологични решения и планирането на интеграция на AI системи със съществуваща IT инфраструктура изискват комплексно стратегическо планиране.

Междуфункционално сътрудничество

Междуфункционалното сътрудничество се появява като критичен фактор за успех, според резултатите от изследването. Докато маркетинговите екипи често водят инициативите за персонализация, успешното внедряване и изпълнение изисква ангажираност на множество организационни групи.

Изследването идентифицира специфични роли за изпълнителните директори, оперативните екипи, маркетинговите отдели, екипите за данни и технологии, отделите за продажби и продукти, както и анализаторите на риска и специалистите по съответствие и сигурност, при създаването на ефективни програми за персонализация.

Организационна зрялост

Изследването разкрива значителни различия в организационната зрялост в областта на възможностите за персонализация. Водещите организации демонстрират изпълнително одобрение и междуфункционално сътрудничество във всички отдели, докато по-малко зрелите организации обикновено ограничават усилията за персонализация до маркетингови кампании.

Усъвършенстваната персонализация включва унифицирани 360-градусови клиентски профили, предиктивно моделиране, препоръчителни двигатели на потребителското поведение и възможности за персонализация в реално време, задвижвани от AI и технологии за машинно обучение.

Управление на данни

Практиките за управление на данни представляват друг критичен фактор, идентифициран в изследването. Организациите с ниска зрялост в персонализацията обикновено поддържат разделени данни от първа ръка с ограничени възможности за интеграция. По-усъвършенстваните системи  разполагат с единни клиентски профили, обогатени с данни от трети страни. Организациите на най-високо ниво постигат унифицирани, комплексни клиентски профили, които обхващат всички точки на контакт и взаимодействия.

Стратегическа интеграция на AI

Стратегическата интеграция на изкуствения интелект изисква внимателно разглеждане на множество фактори. Организациите трябва да гарантират, че AI инициативите се съгласуват със стратегическите цели чрез дефиниране на ясни цели. Това включва идентифициране на специфични бизнес проблеми или възможности, които AI ще адресира, като подобряване на оперативната ефективност, подобряване на клиентските преживявания или насърчаване на иновациите.

Установяването на ключови показатели за производителност и метрики за измерване на успеха и въздействието е от съществено значение за проследяване на прогреса и гарантиране, че AI усилията носят осезаема стойност.

Изграждане на потребителско доверие

В доклада се подчертава, че успешната персонализация изисква прозрачност в практиките за събиране на данни, удобни за потребителя настройки за контрол на данните и редовна комуникация относно използването на данни. Изграждането на потребителско доверие чрез ясни политики за поверителност, лесни за разбиране разрешения и редовни актуализации на практиките за данни позволява на организациите ефективно да използват клиентските прозрения, като същевременно поддържат прозрачност и зачитат предпочитанията за поверителност.

Препоръки за внедряване

За организации, които започват инициативи за персонализация, авторите на изследването препоръчват четири основни стъпки:

-Създаване на убедителен бизнес случай изисква дефиниране на ясни цели, подчертаване на конкурентните предимства, подчертаване на пазарните тенденции и предоставяне на детайлен анализ на възвръщаемостта на инвестицията.

-Анализиране на организационната зрялост включва оценка на текущите възможности в измеренията хора, процеси и технологии.

-Разработване на стратегически планове за действие трябва да очертае зависимостите на прогреса и да установи ясни пътни карти за внедряване.

-Сътрудничество с AI комитети гарантира техническа експертиза, управление на риска и стратегическо съгласуване през цялия процес на внедряване.

Готовност за генеративен AI

Докладът предлага оценка на готовността чрез въпроси в четири ключови области:

-Стратегия и управление: Наличие на стратегия и структура за управление, които гарантират, че генеративният изкуствен интелект се внедрява в съответствие с репутацията и рисковия профил на марката.

-Готовност на предприятието: Как да се подкрепи организацията през промените, необходими при интегрирането на генеративния изкуствен интелект с други технологии и бизнес процеси.

-Технологии и инструменти: Идентифициране на съвместимостта на генеративния изкуствен интелект с текущите системи и адресиране на потенциалните рискове.

-Зрялост на данните: Достъп до данни за генеративния изкуствен интелект по надежден, сигурен и организиран начин, както и мониторинг за предотвратяване на потенциално неподходящи резултати.

Заключение и перспективи

Изследването демонстрира нарастващото значение на персонализацията като конкурентна стратегия, като същевременно подчертава предизвикателствата, които организациите трябва да адресират. Тъй като потребителските очаквания продължават да се развиват и технологическите възможности напредват, брандовете, които успешно интегрират междуфункционално сътрудничество с добри практики за управление на данни, ще постигнат устойчиви предимства в ангажираността на клиентите и бизнес резултатите.

Изследването подчертава необходимостта от холистичен подход към персонализацията, който надхвърля традиционните маркетингови тактики и обхваща цялостната клиентска стратегия на организацията. Успешните организации ще бъдат тези, които могат да балансират амбициозните стратегически цели с мощта на изкуствения интелект и машинното обучение за създаване на наистина персонализирани и ценни клиентски преживявания.

Как да развиете дигиталното представяне на бизнеса си в ерата на изкуствения интелект? Как се променя потреблението и как да позиционирате продуктите и услугите си онлайн и офлайн? Елате на десетото юбилейно издание на Digital Community Day на 5 ноември 2025 г.! Вижте повече информация за събитието на сайта му!