Apa itu hiper-personalisasi?

Hiper-personalisasi menggunakan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI),  AI generatif, machine learning (ML), dan analisis data waktu nyata untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang sangat individual. Ini lebih dalam daripada personalisasi tradisional, yang dapat melibatkan penyebutan nama pelanggan atau merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pembelian mereka. Hiper-personalisasi menggunakan lebih banyak titik data yang lebih terperinci seperti perilaku penjelajahan, lokasi, preferensi, dan bahkan faktor kontekstual seperti cuaca atau waktu. Rincian ini memungkinkan bisnis untuk memberikan pengalaman yang sangat relevan dan individual yang terasa unik bagi setiap pelanggan dan dapat menumbuhkan rasa keterkaitan dan kepercayaan. 

Hiper-personalisasi semakin lazim di seluruh industri seperti industri retail, hiburan, layanan kesehatan, dan perbankan. AI digunakan untuk menyesuaikan pesan, rekomendasi produk, dan layanan untuk pengguna individu. Teknik ini, yang dikenal sebagai personalisasi AI, memungkinkan bisnis untuk membuat interaksi yang sangat disesuaikan yang meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan interaksi pelanggan. 

Platform streaming seperti Netflix atau Spotify, misalnya, menggunakan mesin rekomendasi berbasis AI untuk menyarankan konten yang didasarkan pada kebiasaan menonton atau mendengarkan pengguna. Demikian pula, situs web e-commerce mempersonalisasi saran produk berdasarkan riwayat penelusuran dan preferensi pembeli. Teknik-teknik ini disambut baik. Menurut sebuah studi oleh IBM Institute for Business Value, 3 dari 5 konsumen ingin menggunakan aplikasi AI saat mereka berbelanja.¹ Sebuah studi McKinsey juga menemukan bahwa 71% konsumen mengharapkan perusahaan untuk memberikan konten yang dipersonalisasi. Dari pelanggan tersebut, 67% mengatakan bahwa mereka merasa frustrasi ketika interaksi mereka dengan bisnis tidak disesuaikan dengan kebutuhan mereka.²

Menerapkan hiper-personalisasi membutuhkan infrastruktur data yang kuat dan komitmen terhadap privasi data. Perusahaan harus menangani kumpulan data dan informasi pelanggan yang sensitif secara bertanggung jawab, dengan mematuhi peraturan perlindungan data yang relevan untuk menjaga kepercayaan dan kepatuhan. 

Konsumen saat ini dibanjiri dengan pilihan. Hiper-personalisasi mewakili evolusi yang signifikan dalam strategi interaksi pelanggan, bergerak melampaui kampanye pemasaran digital generik untuk memberikan pengalaman yang dipilih yang selaras dengan preferensi individu. Seiring perkembangan teknologi, bisnis yang secara efektif menerapkan hiper-personalisasi cenderung mendapatkan keunggulan kompetitif dengan memberikan nilai yang beresonansi secara unik dengan setiap pelanggan.

Konsumen mengharapkan interaksi yang disesuaikan dengan preferensi, perilaku, dan kebutuhan mereka yang unik, bukan pendekatan yang bersifat satu untuk semua. Hiper-personalisasi memenuhi permintaan ini sambil mendorong strategi retensi pelanggan yang lebih kuat. Keuntungan dari pemasaran personalisasi sangat nyata: menurut McKinsey, hal ini dapat mengurangi biaya akuisisi pelanggan sebanyak 50%, meningkatkan pendapatan sebanyak 5-15% dan meningkatkan ROI pemasaran sebanyak 10-30%.³

Ketika pelanggan merasa dipahami dan dihargai, mereka lebih mungkin untuk terlibat dengan sebuah merek, melakukan pembelian berulang, dan mengembangkan loyalitas yang langgeng. Hubungan emosional ini meningkatkan kepuasan pelanggan dan membedakan bisnis di pasar yang kompetitif, menarik pelanggan ke merek yang memprioritaskan kebutuhan dan preferensi masing-masing.

Hiper-personalisasi juga mendukung inovasi. Pengumpulan data dan analisis pelanggan memungkinkan bisnis untuk mendapatkan insight lebih dalam tentang tren dan perilaku pelanggan yang muncul. Kegiatan ini selaras dengan inisiatif transformasi digital yang lebih luas, di mana bisnis menggunakan teknologi untuk menyempurnakan strategi mereka, mengembangkan produk baru, dan mengantisipasi kebutuhan pelanggan. 

Perbedaan utama antara hiper-personalisasi dan personalisasi tradisional terletak pada kedalaman data yang digunakan dan tingkat personalisasi yang disediakan. Personalisasi tradisional biasanya menggunakan informasi dasar pelanggan, seperti nama, riwayat pembelian, atau demografi, untuk menciptakan pengalaman yang disesuaikan secara umum. Sebagai contoh, menyertakan nama pelanggan dalam email atau menyarankan produk berdasarkan pembelian sebelumnya menggambarkan personalisasi tradisional. Meskipun efektif sampai batas tertentu, pendekatan ini dibatasi oleh ketergantungannya pada data statis, yang mungkin tidak secara akurat menangkap kebutuhan atau preferensi pelanggan saat ini.

Hiper-personalisasi melampaui taktik tingkat permukaan ini dengan menggunakan teknologi canggih seperti AI, machine learning, dan analisis data waktu nyata. Ini menggabungkan berbagai titik data termasuk pola perilaku, aktivitas browsing, lokasi, penggunaan perangkat, dan bahkan faktor kontekstual seperti waktu atau cuaca. Kedalaman ini memungkinkan bisnis untuk menciptakan pengalaman yang sangat individual dan dinamis yang beradaptasi dengan konteks pelanggan yang terus berkembang. Sebagai contoh, platform e-commerce dapat menyarankan produk secara real time berdasarkan klik terakhir pelanggan, preferensi, dan tren terkini di antara pengguna yang sama.

Selain itu, personalisasi tradisional bersifat reaktif, berdasarkan data masa lalu. Hiper-personalisasi bersifat proaktif, menggunakan analisis prediktif untuk menawarkan pengalaman yang lebih mulus dan relevan. Ini menganalisis pola dalam data pelanggan untuk memprediksi perilaku atau preferensi masa depan. Kemampuan ini memungkinkan bisnis untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan sebelum mereka diungkapkan secara eksplisit. Tingkat kecanggihan ini membuat hiper-personalisasi menjadi efektif dalam menciptakan keterlibatan yang bermakna, mendorong konversi, dan membangun loyalitas pelanggan.

Hiper-personalisasi mengubah interaksi menjadi pengalaman yang sangat relevan dan berdasarkan konteks, sehingga meningkatkan kepuasan dan keterlibatan pelanggan. Berikut adalah beberapa contoh di mana dan bagaimana hiper-personalisasi dapat digunakan.

-Iklan
-Halaman web yang dinamis
-Mesin rekomendasi
-Layanan pelanggan omnichannel
-Chatbot yang cerdas
-Harga dan penawaran yang dinamis
-Personalisasi dalam aplikasi
-Promosi yang ditargetkan secara geografis
-Dokumen yang terisi secara otomatis
-Program loyalitas

Iklan yang sangat dipersonalisasi menggunakan data pribadi pelanggan seperti riwayat penelusuran, preferensi, atau pembelian sebelumnya untuk membuat iklan yang disesuaikan dengan minat spesifik mereka. Seorang pengguna yang mencari sepatu lari secara online, misalnya, mungkin melihat iklan Facebook untuk lini baru sepatu kets ringan dari merek favorit mereka. Sepatu akan menampilkan gaya dan warna yang mirip dengan pembelian mereka sebelumnya.

Halaman arahan dalam hiper-personalisasi disesuaikan secara dinamis berdasarkan lokasi pelanggan, riwayat penelusuran, atau preferensi untuk menampilkan konten yang paling relevan. Seorang pelancong yang sering bepergian dan tinggal di New York dan mengunjungi situs web pemesanan, misalnya, akan melihat penawaran perjalanan yang dipersonalisasi dari New York ke Paris. Rekomendasi hotel berdasarkan pemesanan mereka sebelumnya juga akan disertakan.

Mesin rekomendasi menganalisis perilaku dan preferensi pelanggan untuk menyarankan konten, produk, atau layanan yang dipersonalisasi yang sesuai dengan minat mereka. Fungsionalitas tingkat lanjut dalam mesin ini seperti pemrosesan data waktu nyata memungkinkan bisnis untuk mengadaptasi rekomendasi secara dinamis. Amazon, misalnya, mungkin menyarankan aksesori seperti headphone atau casing pelindung untuk laptop yang baru-baru ini dicari pengguna.

Layanan pelanggan omnichannel menghubungkan interaksi online dan offline untuk memberikan dukungan yang konsisten dan dipersonalisasi di berbagai titik kontak. Misalnya, menggunakan sistem pemasaran hubungan pelanggan (CRM) memastikan bahwa staf dapat mengakses riwayat penelusuran dan pembelian pelanggan, memungkinkan mereka untuk memberikan rekomendasi yang disesuaikan baik secara online maupun di dalam toko.

Chatbot layanan menggunakan data pelanggan untuk memberikan bantuan percakapan yang dipersonalisasi yang disesuaikan dengan preferensi dan kebutuhan individu. Chatbot bank yang mengetahui bahwa pengguna sering bertanya tentang rekening tabungan dapat secara proaktif menyarankan rekening baru yang menghasilkan bunga.

Penetapan harga dinamis melibatkan penyesuaian harga atau penawaran diskon yang dipersonalisasi berdasarkan perilaku, permintaan, atau preferensi pelanggan. Sebagai contoh, sebuah platform perjalanan dapat mengirimkan penawaran diskon khusus ke Hawaii kepada pengguna yang sering bepergian ke sana untuk mendorong pemesanan segera.  

Aplikasi dapat menyesuaikan antarmuka pengguna atau rekomendasi secara dinamis berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna. Misalnya, aplikasi pengiriman makanan menyoroti restoran vegetarian di beranda pelanggan yang rutin memesan makanan nabati.

Dengan menggunakan data lokasi, merek dapat menawarkan penawaran atau layanan yang sangat relevan kepada pelanggan berdasarkan di mana mereka berada. Sebuah jaringan kedai kopi, misalnya, bisa mengirimkan notifikasi push yang menawarkan diskon kepada pelanggan yang berada dalam jarak setengah mil dari salah satu lokasi mereka saat kesibukan di pagi hari.

Dokumen yang telah diisi sebelumnya menggunakan informasi pelanggan yang tersimpan untuk melengkapi formulir atau permohonan, sehingga menyederhanakan proses bagi pengguna. Perusahaan asuransi, misalnya, dapat mengisi permohonan perpanjangan dengan data pelanggan yang sudah ada, sehingga mereka hanya perlu mengonfirmasi atau memperbarui detail.

Program loyalitas menggunakan riwayat pembelian dan preferensi pelanggan untuk memberikan hadiah yang dipersonalisasi, pengingat, dan penawaran keterlibatan kembali. Pengecer kecantikan, misalnya, dapat melacak pembelian pelanggan dan mengirimkan email yang dipersonalisasi yang menawarkan poin loyalitas dan diskon untuk pelembap favorit mereka saat pelembap tersebut hampir habis, berdasarkan jangka waktu penggunaan rata-rata.

Dalam ekonomi yang berpusat pada pelanggan saat ini, hiper-personalisasi adalah alat yang ampuh untuk bisnis. Manfaat hiper-personalisasi meliputi:  

Pengalaman pelanggan yang lebih baik: Hiper-personalisasi memberikan pengalaman yang disesuaikan dengan preferensi dan kebutuhan individu, membuat pelanggan merasa dipahami dan dihargai. Ini mengarah pada interaksi yang lebih bermakna dan memuaskan.

Peningkatan interaksi pelanggan: Dengan menyajikan konten, penawaran, dan rekomendasi yang relevan, bisnis dapat menarik dan mempertahankan perhatian pelanggan. mengarah ke tingkat keterlibatan yang lebih tinggi.

Meningkatkan retensi dan loyalitas pelanggan: Ketika pelanggan merasa bahwa preferensi unik mereka diprioritaskan, mereka lebih mungkin untuk kembali dan membangun hubungan jangka panjang dengan merek tersebut.

Konsistensi omnichannel: Hiper-personalisasi memastikan bahwa interaksi pelanggan konsisten dan lancar di semua saluran, sehingga meningkatkan pengalaman merek secara keseluruhan.

Peningkatan pendapatan: Rekomendasi yang ditargetkan dan strategi penetapan harga dinamis yang diaktifkan oleh hiper-personalisasi dapat menyebabkan peningkatan penjualan dan nilai pesanan rata-rata yang lebih tinggi.

efisiensi operasional yang lebih baik: Otomatisasi dan insight berbasis AI mengurangi waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, membuat operasi lebih efisien.

Layanan pelanggan proaktif: Hiper-personalisasi memungkinkan bisnis untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan mengatasi potensi masalah sebelum terjadi, yang mengarah ke perjalanan pelanggan yang lebih lancar.

Peningkatan ROI pemasaran: Upaya pemasaran yang sangat dipersonalisasi lebih tepat dan bertarget, mengurangi sumber daya yang terbuang pada kampanye yang tidak relevan dan memaksimalkan laba atas investasi.

Insight pelanggan yang lebih dalam: Data yang dikumpulkan dan dianalisis untuk hiper-personalisasi memberikan insight berharga tentang perilaku pelanggan, preferensi, dan tren yang muncul, menginformasikan strategi bisnis masa depan.

Keunggulan kompetitif: Hiper-personalisasi membantu bisnis lebih menonjol dengan menawarkan pengalaman unik dan berkesan yang membedakan mereka dari pesaing.

Bisnis dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang bermakna, relevan, dan mulus dengan menerapkan strategi ini. 

-Menggunakan AI dan machine learning
-Menggunakan analisis data waktu nyata
-Mengadopsi integrasi omnichannel
-Segmen di luar demografi
-Berinvestasi pada platform data pelanggan (CDP)
-Menggunakan pemicu perilaku
-Menggabungkan personalisasi dengan konteks
-Memprioritaskan privasi data dan keamanan
-Menguji dan mengoptimalkan terus-menerus
-Menggabungkan loop masukan

AI dan machine learning sangat penting untuk memproses data pelanggan dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola atau preferensi. Teknologi ini membantu bisnis memberikan personalisasi prediktif dengan mengantisipasi apa yang mungkin dibutuhkan atau diinginkan oleh pelanggan. Sebagai contoh, algoritma AI dapat menyarankan daftar putar musik berdasarkan kebiasaan mendengarkan pengguna atau memprediksi pembelian di masa depan berdasarkan riwayat penelusuran.

Hiper-personalisasi yang sukses bergantung pada pengambilan dan analisis data waktu nyata untuk menyesuaikan interaksi pelanggan secara dinamis. Misalnya, melacak aktivitas penelusuran pelanggan di situs web dapat memungkinkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi secara instan. Insight real-time memungkinkan bisnis untuk memenuhi kebutuhan pelanggan pada saat yang tepat, sehingga meningkatkan relevansi penawaran mereka.

Pengalaman pelanggan yang mulus di semua titik kontak—situs web, aplikasi mobile, email, toko, dan media sosial—sangat penting untuk hiper-personalisasi. Bisnis harus memastikan bahwa data pelanggan disatukan dan dapat diakses di seluruh saluran, sehingga memungkinkan interaksi yang konsisten dan personal. Misalnya, pelanggan yang menelusuri produk di aplikasi mobile mungkin menerima tawaran tindak lanjut melalui email.

Alih-alih melakukan segmentasi pelanggan hanya berdasarkan demografi, hiper-personalisasi melibatkan segmentasi berdasarkan perilaku, preferensi, dan bahkan psikografis (seperti nilai atau motivasi). Tingkat segmentasi pelanggan yang lebih dalam ini memastikan bahwa pesan dan penawaran lebih selaras dengan apa yang benar-benar penting bagi pelanggan.

CDP memusatkan data pelanggan dari berbagai sumber, memungkinkan pandangan pelanggan yang terpadu. Dengan mengkonsolidasikan data, bisnis dapat membuat profil pelanggan yang lebih akurat, yang menjadi fondasi bagi upaya hiper-personalisasi. Platform ini memastikan bahwa data yang digunakan konsisten dan dapat ditindaklanjuti di semua strategi personalisasi.

Menerapkan pemicu berdasarkan perilaku pelanggan, seperti mengirimkan kode diskon saat keranjang ditinggalkan atau merekomendasikan produk pelengkap setelah pembelian, akan meningkatkan relevansi interaksi. Pemicu perilaku memanfaatkan saat-saat ketika pelanggan paling mungkin terlibat.

Personalisasi yang sadar konteks mempertimbangkan faktor-faktor seperti waktu, lokasi, atau bahkan perangkat yang digunakan pelanggan. Sebagai contoh, aplikasi restoran dapat mempromosikan sarapan spesial di pagi hari atau merekomendasikan pilihan tempat makan terdekat berdasarkan lokasi GPS pengguna.

Karena hiper-personalisasi melibatkan pengumpulan dan penggunaan data pelanggan yang luas, bisnis harus memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data. Kebijakan yang transparan tentang penggunaan data dan langkah-langkah keamanan yang kuat akan membangun kepercayaan dengan pelanggan, yang lebih cenderung membagikan data mereka jika mereka merasa data tersebut ditangani secara bertanggung jawab.

Hiper-personalisasi bukanlah upaya satu kali. Bisnis harus terus menguji dan menyempurnakan strategi mereka dengan memantau metrik kinerja utama, seperti rasio klik-tayang atau rasio konversi. Pengujian A/B untuk berbagai pengalaman yang dipersonalisasi dapat mengungkapkan apa yang paling disukai pelanggan, membantu bisnis untuk meningkatkan pendekatan mereka dari waktu ke waktu.

Mengumpulkan masukan pelanggan sangat penting untuk menyempurnakan strategi hiper-personalisasi. Bisnis harus secara aktif meminta masukan tentang pengalaman untuk memastikan mereka memenuhi harapan pelanggan dan menyesuaikan taktik mereka sesuai dengan itu.