Met AI van ruwe data naar (hyper)persoonlijke ervaringen

Traditionele personalisatie, zoals een voornaam in een e-mail, is niet meer voldoende. Het doel van hyperpersonalisatie is om een zeer gepersonaliseerde (online) ervaring te bieden, die zo goed mogelijk aansluit op de unieke, individuele behoeften en wensen van de klant. In plaats van alleen basisgegevens, zoals demografie of eerdere aankoopgeschiedenis, gebruikt hyperpersonalisatie AI om dieper in te gaan op gedragingen, voorkeuren en interacties in real-time. Hierdoor kan de klantervaring verbeterd worden en kan er een sterke band worden opgebouwd tussen je merk en je klant.   

De toepassingen van hyperpersonalisatie en AI: 

1. Data-analyse in real-time: AI kan enorme hoeveelheden gegevens verwerken, zoals browsereigenschappen, aankoopgeschiedenis, zoekgedrag, interacties met advertenties enzovoort. Deze data kunnen geanalyseerd worden om gerichte en gepersonaliseerde marketingcampagnes op te zetten. Zo kunnen klanten effectiever en persoonlijker bereikt worden. Daarnaast genereer je door middel van AI real-time inzichten die merken kunnen helpen om campagnes dynamisch aan te passen.
2. Personalisatie van content en aanbevelingen: Dit is bijvoorbeeld te zien in platforms zoals Netflix en Spotify, die AI gebruiken om te voorspellen welke films, shows of muziek een gebruiker waarschijnlijk leuk vindt. Dit kan verder worden verfijnd met hyperpersonalisatie, waarbij niet alleen de algemene voorkeuren worden geanalyseerd, maar ook subtiele voorkeuren zoals kijkduur of de manier waarop een gebruiker met het platform omgaat. 
3. Dynamische klantinteracties: Dankzij AI kunnen interacties op websites, apps of andere digitale platforms gepersonaliseerd worden, zodat de ervaring van de gebruiker verandert naargelang hun gedrag. Bijvoorbeeld: AI kan automatisch de website aanpassen op basis van eerdere bezoeken of zelfs communiceren via chatbots die de toon en inhoud aanpassen aan de persoon met wie ze praten. 
4. Optimalisatie van campagnes: Marketeers gebruiken AI om advertenties te targeten op het juiste moment, op het juiste platform, met de juiste boodschap, op basis van gedrags- en voorkeurspatronen van de gebruiker. Dit kan zich uitbreiden naar e-mailmarketing, waar de inhoud van de e-mails specifiek wordt afgestemd op de voorkeuren van de ontvanger. 
5. Sentimentanalyse: AI kan ook sentimentanalyse toepassen, waarbij het de emoties en gevoelens van klanten detecteert uit tekst (bijvoorbeeld in reviews, social mediaberichten of klantfeedback) en zo de ervaring verder kan afstemmen op de emotionele toestand van de klant. 

Voorbeelden van hyperpersonalisatie

De bonuskaart van Albert Heijn  

Er zijn al veel organisaties die gebruik maken van hyperpersonalisatie. Kijk bijvoorbeeld naar het bonusprogramma van de Albert Heijn. Als je online boodschappen doet of in de winkel jouw bonuskaart scant, weet Albert Heijn welke producten je koopt. Vervolgens gebruikt Albert Heijn AI om op basis van die data voor elke klant gepersonaliseerde aanbiedingen in de zogeheten bonus box te genereren. 

AI en hyperpersonalisatie gericht op ondernemers bij ING 

Ook ING gebruikt AI voor hyperpersonalisatie. Met AI analyseert de bank haar klantgegevens, zoals uitgavenpatronen en financiële doelen. Op basis daarvan identificeert ING bijvoorbeeld ondernemers die regelmatig contant geld storten. Zij krijgen dan een aanbod om efficiënter en veiliger geld te storten via ‘verpakt storten’, een service waarbij de ondernemer het geld in gesloten zakken aan de bank aanbiedt in plaats van los in de automaat. Deze personalisatie zorgt ervoor dat klanten meer gebruik maken van de services die ING hen aanbiedt. 

Hoe werkt dat dan op verschillende gebieden? 

• Marketing: In marketing kan hyperpersonalisatie ingezet worden om content, boodschappen, tone of voice en timing te personaliseren aan de doelgroep of klanten. Door middel van AI kan bijvoorbeeld een gepersonaliseerde boodschap of een campagne op maat worden gecreëerd zoals in het voorbeeld van Albert Heijn.  
• E-commerce: Webshops kunnen AI gebruiken om producten aan te bevelen die de klant interessant vindt, niet alleen op basis van eerdere aankopen, maar ook op basis van het zoekgedrag van de klant op de website en de interactie met specifieke productpagina's. 
• Gezondheidszorg: In de gezondheidszorg kan hyperpersonalisatie met AI patiënten voorzien van op maat gemaakte medische adviezen, behandelingsopties of herinneringen op basis van hun medische geschiedenis, genetische gegevens en zelfs hun huidige gezondheidsstatus. 
• Banken en financiën: Zoals het in voorbeeld van de ING, kunnen banken AI gebruiken om hun klanten financiële producten en diensten aan te bieden die precies passen bij hun behoeften, zoals kredietaanbiedingen of spaarplannen, door hun financiële gedrag en levensomstandigheden in real-time te analyseren. 

Het inzetten van AI kent voordelen 

• Betere klantbeleving: Klanten voelen zich begrepen, wat leidt tot meer tevredenheid en loyaliteit. 
• Verhoogde conversies: Gepersonaliseerde aanbevelingen kunnen de kans op aankopen of conversies vergroten.
• Efficiëntie: AI helpt bedrijven om efficiënt en op grote schaal hypergepersonaliseerde ervaringen te bieden. 

Hyperpersonalisatie gebruikt net als big data analyse grote hoeveelheden gegevens. Bekende technologieën in big data, zoals Apache Hadoop, Presto en MongoDB die gegevens verwerken en analyseren, maken het mogelijk om zeer gepersonaliseerde marketingcampagnes in te zetten op basis van real-time inzichten.  

Maar AI kent ook nadelen en uitdagingen 

• Privacy zorgen: Omdat hyperpersonalisatie vaak afhankelijk is van het verzamelen van gedetailleerde gegevens over gebruikers, kan dit leiden tot zorgen over privacy en gegevensbeveiliging. 
• Over-personalisatie: Er is een dunne lijn tussen nuttige personalisatie en een ervaring die als te opdringerig wordt ervaren. Als AI te veel over persoonlijke gegevens voorspelt, kan dit de klant afschrikken. 
• Data-integriteit: Als de gebruikte data niet nauwkeurig is of de AI-algoritmen niet goed zijn afgesteld, kan de gepersonaliseerde ervaring onjuist zijn. 
• Ethiek: Het is belangrijk om ook naar de grenzen van AI te kijken. Met de inzet van AI voor hyperpersonalisatie is ethiek erg belangrijk. Zonder inclusiviteit en diversiteit mist hyperpersonalisatie de menselijke touch en blijft echt verbinding maken lastig. 

Kortom, Hyperpersonalisatie met AI biedt ongekende mogelijkheden om klanten op een relevante manier te bereiken. Door gebruik te maken van real-time data-analyse en dynamische interacties kun je als marketing- en communicatieadviseur gepersonaliseerde ervaringen creëren die klantloyaliteit versterken en conversies verhogen.   

Door klein te beginnen, te experimenteren en geleidelijk op te schalen, kun je data omzetten in waardevolle klantinzichten en impact maken met je marketing- en communicatiestrategie. Maar omdat hyperpersonalisatie gepaard gaat met vraagstukken zoals privacy en dataschendingen, speelt wetgeving zoals de EU AI Act een essentiële rol in het stellen van grenzen en blijft jouw persoonlijke kennis en ervaring altijd van belang om de door AI gegenereerde informatie te beoordelen.    

Let op: Eventuele persoonsgegevens die worden gebruikt voor targeting en hyperpersonalisatie zijn steeds strikter gereguleerd door de AVG-privacywetgeving en kunnen voornamelijk worden verkregen uit first party data. Dit is data die je als organisatie zelf hebt verzameld van (potentiële) klanten, bijvoorbeeld via je website, app of e-mails. Daar komt bij dat de Europese AVG-privacywet het gebruik van third party data (zoals data via Facebook of Instagram) steeds verder aan banden legt. 

Wil jij weten hoe jouw bedrijf met AI hyperpersonalisatie kan inzetten? Neem dan contact op met USG voor advies en ondersteuning! Wil je meer weten over de AI-verordening? Lees dan verder in ons artikel over AI en wetgeving.  Wil je meer weten over AI en data? Lees dan verder in ons artikel over AI en data-analyse.   

 Bronnen: ChatGPT, Exclaimer, Nxtgen, AP