고객 경험을 위한 하이퍼 개인화 vs. 개인화

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하이퍼 개인화 vs. 개인화: 고객 경험의 하이퍼 개인화

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<%first%name%> 님은 어디에 계셨나요? 

특별하다고 느껴지시나요?

나는 그렇게 생각하지 않았다. 우리가 망칠 때 개인, 제품과 서비스의 이음새가 드러나기 시작합니다. 토큰이 잘못 배치된 이메일은 구독을 취소하게 만들지 않지만, 배너 광고, 챗봇, 제품 내 메시지와 같은 다른 매체에서 또는 시간이 지남에 따라 반복되는 경우, 청중이 덜 특별하다고 느끼게 하기 때문에 제품 제공에 해를 끼칠 수 있습니다.

청중이 원하는 것은 바로 이것입니다. 특별하고 독특하며 개인적으로 대접받고 보이고 들리며 인정받는다는 느낌입니다.

개인화는 고객 경험에 있어서 큰 진전이었습니다. 다양하고 포괄적이며 본질적으로 뚜렷한 그러나 제품에서 느끼는 것은 레벨업이 필요합니다. 요즘은 더 이상 개인화 여부가 문제가 아닙니다. 이제는 개인화 대 과잉 개인화.

모든 사람이 개인화를 하고 있는 세상에서, 고도로 개인화되고 다양한 고객 경험이 최고를 이룹니다..

하이퍼 개인화란 무엇인가요?

하이퍼 개인화는 실시간 데이터(엄청난 양), AI, 머신 러닝, 예측 분석을 사용하여 개인 수준에서 대상 고객으로부터 더 나은 정보를 얻고, 그 정보에 따라 적절하게 조치를 취하는 것입니다..

고도로 개인화하면 앱을 사용하는 사람, 직무, 요구 사항, 배경 및 선호도를 끊임없이 고려하고 이에 적응하는 탁월한 고객 경험을 만들 수 있습니다.

하이퍼 개인화의 한 예는 피트니스 추적기입니다. 데이터가 많을수록 더 개인화(하이퍼)할 수 있습니다.

자이로스코프나 압력 센서에서 경험적 데이터를 얻으면 개별 사용자가 UI 방향을 어떻게 선호하는지에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 마라톤 훈련을 막 시작한 사람과 경험이 많은 마라톤 주자에게 적합한 거리에 대한 아이디어를 제공할 수도 있습니다. 이 데이터를 얻으면 비슷한 위치에 있는 다른 사람에게 제공할 수 있습니다. 또는 누군가가 체중을 줄이거나 늘리려고 할 수도 있습니다. 신체 유형, 부상 이력 및 기타 삶의 맥락에 따라 피트니스 트래커에서 제공하는 정보가 변경됩니다. 사용자를 더 잘 이해할수록 사용자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

사용자를 더 잘 이해할수록 사용자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

지리적 위치는 하이퍼 개인화의 또 다른 예입니다. 고객의 위치에 따라 추적기가 다른 방식으로 응답할 수 있습니다. 아마도 노스캐롤라이나에서 온 주자가 휴일을 맞아 덴버를 방문할 수도 있습니다. 앱은 그들의 위치를 ​​감지하고 더 높은 고도에서 달리는 것에 대한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

경험적 데이터 위에, 사용자가 앱을 어떻게 사용하는지에 대한 일화적 증거를 제공하는 피드백 루프도 있습니다. 이것과 경험적 데이터를 결합하면 제품을 더 많이 반복할 수 있고, 따라서 더 많은 피드백 사이클을 만들 수 있습니다.

데이터가 많을수록 AI 및 머신 러닝 서비스를 더 잘 훈련할 수 있습니다. 그렇게 하면 사용자 행동을 예측할 수 있습니다. 예측 분석을 사용하면 제품이 반응적일 뿐만 아니라 사전 예방적이어서 고객이 필요하다고 생각하지도 못했던 특별한 터치를 제공합니다. 모델을 어떻게 훈련하느냐에 따라 알고리즘에 공급하는 데이터에 대한 경험을 최적화할 수 있습니다.

왜 개인화보다 과도한 개인화가 필요한가?

새로운 애플리케이션, 소프트웨어 제품 또는 서비스를 시작하기 위한 좋은 빌딩 블록은 페르소나로 시작하는 것입니다. 페르소나는 잘 조사되면 잠재 사용자가 겪을 수 있는 고통스러운 점에 대한 아이디어를 제공합니다. 이를 통해 사람들이 겪는 문제에 대한 솔루션을 제공하게 됩니다.

그러나, 페르소나와 인구통계학적 특성만으로는 제품의 품질에 한계가 있습니다.

최근 LinkedIn에서 널리 퍼진 이 밈을 살펴보세요.

찰스 왕세자와 오지 오스본을 비교하는 통계
페르소나는 사람이 아닙니다. The Travel Vertical 제공

물론, 그들의 공통된 기본 인구 통계는 그들을 동일한 페르소나 범주로 묶을 수 있습니다. 하지만 한 사람은 Saville Row 정장의 최신 할인 정보를 알고 싶어하는 반면, 다른 한 사람은 대량으로 불꽃놀이 디스플레이를 구매할 수 있는 곳에 더 관심이 있을 수 있습니다(각자가 누구인지는 여러분이 결정하세요). 여러분은 그들에게 매우 다른 방식으로 접근할 것입니다. 개인화를 통해 개별적으로 다룰 수 있지만, 그 이상으로 찰스 왕세자가 오지 오스본이 받는 것과 동일한 콘텐츠나 메시지를 받는다고 상상할 수 있습니까?

더 이상 합성만을 위해 개발하는 것은 아닙니다.

더 깊이 파고들어 봅시다. 새로운 피트니스 추적 제품을 만들고 있을 수도 있습니다. 흠잡을 데 없이 건강한 식단과 운동 요법을 갖춘 크로스핏 코치인 페르소나 Muscle Mark로 시작합니다. 이는 초기 출시에 적합하지만 Mark는 남성이고 현재 귀하의 제품을 사용하는 여성 크로스핏 트레이너도 있습니다. 고려해야 할 비바이너리도 있으며 모두 대명사도 다릅니다. 성별 차이 외에도 모두 경제적, 사회적, 교육적 배경이 다르고 생물학적 요구 사항도 다양합니다.

고도로 개인화된 서비스를 통해 고객 경험 수준을 한 단계 높이고 규모에 맞게 독특하고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

피트니스 트래커 사용자는 건강과 움직임에 대해 더 많이 이해하고 싶어한다는 동일한 목표를 공유할 수 있지만, 이를 위해 어떻게 그리고 왜 하는지는 크게 다를 수 있습니다. 하이퍼 개인화는 동일한 제품을 원하는 다양한 유형의 사람들에게 어필할 수 있기 때문에 제품의 가치를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 모든 것은 제품이 성장함에 따라 처음에 시작했던 일반화된 페르소나에서 벗어나야 한다는 것을 의미합니다. 찰스 왕세자와 다크 록의 왕은 같은 인구 통계 기반 페르소나 버킷에 속할 수 있지만, 좋은 건강이 무엇이고 왜 추적기를 통해 건강을 유지해야 하는지에 대한 그들의 생각은 매우 다릅니다.

사용자의 요구 사항은 사람마다 매우 다르기 때문에 개인화만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.

하이퍼 개인화를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 고객 경험을 한 단계 업그레이드하세요 그리고 규모에 맞춰 독특하고 개인화된 경험을 제공합니다.

고도로 개인화된 경험을 개발하는 가장 좋은 방법

그러면 각 사용자의 고유한 요구를 동시에 충족하고 모든 사용자에게 확장 가능한 제품을 효율적으로 구축하려면 어떻게 해야 할까요?

한 가지 방법은 마이크로서비스를 사용하는 것입니다. 재사용 가능한 구성 요소. 이러한 방법을 사용하면 모든 서비스를 처음부터 구축하지 않아도 됩니다.

예를 들어, 그 피트니스 추적 앱은 여러분이 개발한 것과 동일한 칼로리 카운터를 사용할 수 있습니다. 칼로리 카운터의 핵심 기능은 모든 사용자에게 동일할 것입니다. 따라서 어디에서나 그 기반을 사용할 수 있지만, 새로운 유형의 사용자를 위해 개발해야 하는 경우 사용자의 요구에 따라 스킨을 변경하거나, 다른 API를 전달하거나, 다른 광고를 제공할 수 있습니다.

하이퍼 개인화는 다음에 적용됩니다. B2B 세상에서도 마찬가지다.

내 피트니스 추적 앱 예는 소비자 중심적이지만 이러한 사고 과정은 다음에도 적용됩니다. B2B 세계도 마찬가지입니다. 직원이나 다른 사업을 위해 빌드한다고 해서 합성을 위해 개발하는 것은 아닙니다. 그 반대입니다. 대출 승인 신청을 생각해 보세요. 대출 담당자, 인수인, 차용인을 위한 기능을 개발해야 합니다. 소규모 사업, 새 집, 자동차 등 요청할 수 있는 다양한 대출을 고려해야 합니다. 그런 다음 이러한 사용자가 있을 수 있는 다양한 맥락을 고려해야 합니다. 평가자는 오프라인 모바일을 요구할 수 있습니다. 검사자는 지리적 위치를 요구할 수 있습니다.

대출 승인 신청서 작성 마이크로서비스와 재사용 가능한 구성 요소 새로운 사용자 유형에 따라 적응, 수정, 확장할 수 있는 핵심 시스템을 구축할 수 있습니다.

여기에 또 다른 B2B 하이퍼 개인화 사례: 제조 회사의 직원들이 공장 바닥의 다른 구역에 다르게 접근할 수 있도록 하는 애플리케이션. 직원마다 다른 구역에 대한 접근 수준이 다르므로 키카드나 포브가 건물 주변에 있는 IoT 센서에 다르게 반응합니다. 직원마다 접근 수준에 따라 다른 알림을 받게 됩니다.

HR 시스템, 기계 유지관리, IT 서비스. 이 모든 것 B2B 사용 사례에는 매우 다양한 요구 사항과 직무 역할을 가진 실제 사람들이 있으므로 이를 개발할 때 이를 고려해야 합니다.

기회균등 경험

하이퍼 개인화는 차별화의 기회입니다. 10년 전만 해도 고객 경험을 설계하고 개발한다는 것은 제품을 출시하고, 사용자 테스트를 하고, 결과를 기다리는 것을 의미했습니다. 그 연구가 수행된 후의 반복은 모두 여전히 한 가지 인구통계에 기울어졌습니다. 개인화는 개발자가 고객에게 가장 좋은 것이 무엇인지 안다고 생각한다는 사실을 은폐하는 좋은 방법입니다. 사실, 고객만이 자신에게 가장 좋은 것이 무엇인지 알고 있습니다.

하이퍼 개인화를 통해 실시간으로 얻은 데이터를 사용하여 실시간으로 대응할 수 있습니다. 페르소나를 실제 사람으로 바꿀 수 있습니다.

자주 묻는 질문

  • 왜 하이퍼 개인화가 중요한가?

    하이퍼 개인화는 개별 고객에게 더 깊은 차원에서 공감을 불러일으키는 맞춤형 경험을 제공하는 데 필수적입니다. 실시간 데이터와 AI를 활용하여 특정 요구 사항을 예측하고 충족함으로써 고객 참여, 충성도 및 전환율을 크게 개선합니다. 이러한 접근 방식은 오늘날의 고객 중심 시장에서 기업에 경쟁 우위를 제공합니다.

  • 고도로 개인화된 서비스를 어떻게 구현할 수 있을까?

    하이퍼 개인화를 달성하려면 다양한 터치포인트에서 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. AI와 머신 러닝 알고리즘을 구현하여 이 데이터를 처리하고 실행 가능한 통찰력을 생성합니다. 마지막으로 이러한 통찰력을 사용하여 모든 고객 상호 작용 채널에서 매우 타겟팅된 콘텐츠, 제품 추천 및 경험을 만들고 제공합니다.

  • 소매업에서의 하이퍼 개인화란 무엇일까?

    소매업에서 하이퍼 개인화는 쇼핑 경험의 모든 측면을 개별 고객의 선호도와 행동에 맞게 조정하는 것을 포함합니다. 여기에는 개인화된 제품 추천, 맞춤형 가격 책정, 타겟 마케팅 메시지, 실시간 데이터 분석을 기반으로 한 개인화된 매장 내 경험이 포함됩니다. 각 고객에게 고유하고 관련성 있는 쇼핑 여정을 만드는 것을 목표로 합니다.

  • 하이퍼 개인화의 예는 무엇입니까?

    하이퍼 개인화의 대표적인 예는 위치 기반 데이터를 사용하여 하이퍼 개인화된 제품 추천을 제공하는 소매점입니다. 예를 들어, 고객이 있는 지역의 날씨에 따라 다른 제품 이미지나 제안을 보여줄 수 있습니다. 날씨가 맑으면 선글라스나 여름용 드레스를 강조할 수 있고, 눈이 오면 겨울용 코트나 부츠를 홍보할 수 있습니다.

  • 하이퍼 개인화는 AI에 속합니까?

    하이퍼 개인화는 AI와 긴밀하게 연관되어 있지만 전적으로 AI에 속하는 것은 아닙니다. AI와 머신 러닝은 하이퍼 개인화의 중요한 지원 요소로 필요한 데이터 처리 및 예측 기능을 제공하지만, 이 개념은 AI만을 넘어서는 전략, 고객 경험 디자인 및 데이터 수집 방법도 포함합니다.

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