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8 ejemplos de personalización de IA en todas las industrias

El objetivo de los equipos de marketing en las empresas de productos y servicios es entregar el producto adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado.

La personalización adapta los productos y servicios a las necesidades específicas de los usuarios individuales y, utilizando el poder del big data y los algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones pueden crear perfiles detallados de cada individuo y personalizar automáticamente las ofertas para esos individuos.

Es a través de esta combinación de inteligencia artificial y marketing de contenido que las organizaciones han logrado una visión aún más profunda de sus clientes potenciales y usuarios actuales a través de la hiperpersonalización.

Hiperpersonalización

A través de la hiperpersonalización, las organizaciones pueden construir un perfil único de usuarios y clientes individuales y hacer que ese perfil aprenda y se adapte con el tiempo en función del comportamiento.

La hiperpersonalización utiliza la información del cliente para proporcionar contenido, productos y servicios personalizados que coincidan con las preferencias de los clientes. Los datos utilizados incluyen datos de perfil, ubicación del usuario, historial de navegación y decisiones de compra.

La personalización basada en inteligencia artificial tiene como objetivo brindar experiencias óptimas a los clientes en tiempo real, dirigidas específicamente a las necesidades de esas personas en lugar de agruparlas en categorías más amplias.

La personalización depende de la capacidad de realizar ofertas que se ajusten a los cambios en el comportamiento y las preferencias del consumidor. También debe poder responder a los requisitos de la organización y otras influencias externas.

Casos de uso comunes para la hiperpersonalización habilitada por IA

La personalización de IA ayuda a las organizaciones a aumentar el compromiso, mejorar la lealtad de los clientes, aumentar las ventas y comprender mejor a sus clientes. Si bien algunos casos de uso son específicos de la industria, como la atención médica y el tratamiento personalizados, otros casos de uso se pueden aplicar de manera más amplia.

  1. Contenido personalizado – Las marcas ahora comprenden que no todos los usuarios son iguales y que el contenido no es un enfoque único para todos. Para resolver este problema, las organizaciones deben adaptar su contenido al individuo. Por ejemplo, si el cliente está utilizando tecnología móvil, las marcas pueden impulsar automáticamente contenido y ofertas personalizados según la ubicación del cliente.

Además, algunas empresas como Starbucks y McDonalds buscan personalizar la experiencia del usuario en el punto de compra. En 2019, McDonalds anunció que estaba trabajando para personalizar los tableros de menú en los drive-through para los clientes. Con el poder del aprendizaje automático, los tableros de menú digitales en el drive-through pueden tener en cuenta factores que pueden influir en las decisiones de pedido de los comensales y cambiar dinámicamente el menú en consecuencia. Por ejemplo, en un clima más frío, el menú puede incluir café o té caliente.

Thread, una empresa de moda con sede en el Reino Unido, está aplicando aún más esta idea. La empresa utiliza IA para proporcionar recomendaciones de ropa personalizadas para cada cliente. Los clientes responden cuestionarios de estilo para brindar a la empresa datos sobre su estilo y la empresa puede regresar con recomendaciones personalizadas basadas en los gustos y disgustos de ese cliente específico.

  1. Mensajería personalizada – Al crear perfiles más personalizados, las empresas ahora pueden proporcionar mensajes más personalizados y dirigidos a sus usuarios y clientes. Por ejemplo, si mi banco sabe que me voy a mudar, pueden proporcionarme mensajes específicos sobre las tasas y las ofertas hipotecarias. O, si una empresa de mejoras para el hogar sabe que compré una casa recientemente, puede usar datos personalizados del cliente para adaptar el contenido del correo electrónico a la persona, lo que genera una mayor probabilidad de conversión que enviarme mensajes más generales.
  2. Orientación de anuncios personalizada – El aprendizaje automático está ayudando a las empresas a colocar anuncios mejores y más dirigidos en función de una variedad de factores casi en tiempo real. Estos factores incluyen la demografía, el historial de compras y el comportamiento y pueden ayudar a hacer coincidir las solicitudes de publicidad con la audiencia adecuada en el momento adecuado a escala. Sin la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, esto es casi imposible.
  3. Recomendación de producto – Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, las empresas pueden pasar de los sistemas de recomendación basados ​​en reglas a sistemas más inteligentes. Al observar los puntos de datos, como qué productos agregó un cliente a su carrito o compras anteriores, las marcas pueden sugerir recomendaciones de productos relacionados o relevantes en tiempo real. Amazon recientemente puso a la venta su sistema de recomendación basado en ML para ayudar a las empresas de todos los tamaños a crear experiencias de usuario personalizadas en tiempo real a escala. Este servicio, denominado Amazon Personalize, facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones capaces de ofrecer una amplia gama de experiencias de personalización, incluidas recomendaciones de productos específicos, reclasificación de productos personalizados y marketing directo personalizado.
  4. Sitios web personalizados – Las empresas que dirigen tráfico a su sitio web comprenden que no todos los usuarios se benefician del mismo contenido. Los sitios que utilizan big data y aprendizaje automático pueden cambiar el contenido del sitio web según el visitante que esté en el sitio. Teniendo en cuenta una variedad de puntos de datos, incluidos los datos de compra y otros comportamientos en vivo o pasados ​​en el sitio, pueden cambiar dinámicamente el contenido que se muestra en la pantalla.

Con la ayuda de la IA, las empresas pueden personalizar automáticamente el contenido de su sitio web en función del usuario para proporcionar una mayor probabilidad de conversión. Por ejemplo, muchos sitios web ahora saben dónde se encuentra un usuario y pueden traducir automáticamente el sitio web al idioma común de esa ubicación, la zona horaria correcta y la moneda local. Además, si saben que soy la primera vez que utilizo el sitio, es posible que proporcionen más explicaciones sobre los versículos de sus productos o servicios. Si saben que soy un visitante habitual, pueden proporcionar imágenes de productos que he comprado anteriormente.

  1. Avatares, robots y saludadores habilitados para IA Algunas marcas están comprendiendo el valor de incorporar robots a su empresa. Hilton Hotels, por ejemplo, utiliza un conserje robot llamado Connie para hacer que las experiencias de los huéspedes sean lo más personales y agradables posible. El robot de dos pies de altura se encuentra en el vestíbulo para recibir a los invitados y responder preguntas. Al saber qué huéspedes ingresan al hotel, estos robots pueden aprender con el tiempo a brindar saludos y servicios más específicos según las preferencias personales de ese usuario.
  2. Chatbots personalizados con inteligencia artificial – El primer paso para una personalización exitosa es recopilar datos completos y precisos sobre su cliente o usuario. Desafortunadamente, los formularios de sitios web tradicionales no siempre están a la altura de la tarea. Los visitantes pueden querer compartir datos además de los campos especificados, pueden preguntarse por qué ciertos campos son obligatorios o pueden tener dificultades para encontrar toda la información necesaria para completar los formularios correctamente. Los chatbots de IA personalizados tienen la capacidad de obtener información más profunda de los usuarios.
  3. Mejor análisis del sentimiento del cliente – Los especialistas en marketing deben prestar especial atención a los elementos «micro» más pequeños del contenido para obtener las reacciones de los clientes. En todo este desorden de contenido, esto es esencial para los especialistas en marketing que buscan destacar. La IA puede ayudar a identificar mejor el verdadero sentimiento de los usuarios en lugar de generalizar entre las diferentes interacciones de los clientes. Al conocer las peculiaridades de la personalidad de los usuarios individuales, los sistemas pueden observar y saber cuándo los usuarios individuales están satisfechos en lugar de intentar adivinar basándose en rasgos de comportamiento genéricos aprendidos.

Limitaciones y frustraciones de la personalización.

Uno de los grandes desafíos del uso de la IA para la hiperpersonalización es el costo y la complejidad de configurar sistemas de personalización basados ​​en IA. La necesidad de datos, potencia de cómputo y sistemas complicados puede implicar costos significativos, dada la complejidad de la ingeniería que implica la construcción de estos sistemas. Además, estos sistemas inteligentes requieren inversión en datos, herramientas y contenido. Para optimizar y escalar los esfuerzos de personalización, las empresas deben cambiar de una estrategia de personalización manual a una basada en IA.

Además, a medida que las empresas comienzan a personalizar la mensajería y las ofertas, deben estar atentos a la oposición del usuario a las funciones de personalización. Esto ilustra el «valle inquietante» de los datos. El valle inquietante es el concepto de que a medida que los robots parecen más humanos, se vuelven más atractivos, pero solo hasta cierto punto cuando el objeto se vuelve demasiado humano, como ocurre con esa sensación de inquietud y sentimientos extraños.

También puede ocurrir este valle inquietante con los datos. Cuando las empresas y los especialistas en marketing están aplicando hiperpersonalización a los clientes, necesitan monitorear constantemente el sentimiento del cliente para asegurarse de que brinden la información suficiente para ser beneficiosos sin proporcionar demasiada información o personalización para comenzar a volverse espeluznante o hacer que el cliente se sienta incómodo al usar su producto o Servicio.

Las promesas de la hiperpersonalización son significativas, y el atractivo de hacer que los productos y servicios sean mejores y más dirigidos a su base de clientes ideal hace que el atractivo de la personalización basada en IA sea inevitable.

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