Derin kişiselleştirme: Üst düzey pazara ulaşmanın anahtarı


9 Kasım’da sanal Düşük Kodlu/Kodsuz Zirvede, şirketinizin düşük kodlu/kodsuz araçlar aracılığıyla görevleri otomatikleştirmek ve daha fazla verimlilik sağlamak için uygulamaları nasıl oluşturabileceğini öğrenin. Buradan kaydolun.


Yaşlanan yetişkin tüketici nüfusu, teknoloji şirketleri için sınırsız fırsatlar sunuyor. 60 yaş ve üzeri kişi sayısı ise iki katına çıkması bekleniyor 2019’dan 2050’ye. ​​Ve ABD’de yaşlanan nüfusun birincil olması bekleniyor tüketici harcamalarının büyümesinin itici gücü önümüzdeki yıllarda, mevcut tüm ABD gelirinin %70’i 55 yaş üstü.

Yine de birçok işletme, bu yüksek potansiyelli gruba ulaşmak için mücadele ediyor ve çoğu zaman inanılmaz derecede çeşitli bir nüfusa tek beden uyan bir yaklaşım benimsiyor. Şirketim Honor Technology, öncelikle 65 yaş üstü bireylerle çalışıyor. Yaklaşık sekiz yıl önce kuruluşumuzdan bu yana, en büyük evde bakım ağı olmak için yaşlanma pazarına başarıyla girdik.

Peki, yaşlanan yetişkinlerle başarılı bir şekilde etkileşim kurmanın sırrı olarak ne bulduk? Veri kullanımı yoluyla derinlemesine kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamak.

Yaşlı piyasası hakkında bilmeniz gerekenler

Birçok şirket yaşlanan yetişkin nüfusa ulaşmaya çalıştı ve başarısız oldu. Bunun nedeni genellikle ürünler, hizmetler ve pazarlamanın üst düzey pazara dahil olmak için evrensel ve çoğu zaman aşırı basit bir yaklaşım benimseme eğiliminde olmasıdır. Yine de yaşlı yetişkinler, oradaki en heterojen ve karmaşık gruplardan biridir. 72 yaşındaki bir kişi emekli olabilir, bunaması olabilir ve yardımlı bir yaşam tesisinde kalabilir. Ancak 72 yaşındaki bir kişi daha çalışabilir, maraton koşabilir ve dünyayı dolaşabilir. Markalar, yaşlanan yetişkin nüfustaki tüm farklılıkları hesaba katmıyorsa, birçok yaşlı, “Bu ürün benim gibi biri için tasarlanmamıştır” diye düşünecektir.

Etkinlik

Düşük Kodlu/Kodsuz Zirve

9 Kasım’da sanal olarak gerçekleştirilecek Low-Code/No-Code Zirvesinde bugünün önde gelen yöneticilerine katılın. Ücretsiz geçişiniz için bugün kaydolun.

Buradan Kaydolun

Kayda değer bir diğer nüans, yaşlıların oldukça yerleşik tercihlere sahip olmalarıdır. Neyi sevdiklerini bilirler ve geçmişte kendileri için işe yarayan deneyimlerden (ve markalardan) sapmak istemezler. Kişilik gelişimi üzerine araştırma Bir kişinin tercihlerini değiştirmeye açıklığının 20’li yaşlarda arttığını ve yaşlanma boyunca istikrarlı bir şekilde azaldığını bulmuştur. Yaşlıların eğiliminde olmasına şaşmamalı şahsen alışveriş yapmayı tercih edin veya telefonla müşteri temsilcileriyle konuşmak – onların bireysel ihtiyaçlarını karşılayan malları bulmalarına ve hizmetleri belirlemelerine olanak tanır.

Yaşlı yetişkinlerin ilgisini çeken markalar için zorluğun özü şudur: Konu “kıdemli”nin nasıl göründüğüne gelince önemli bir heterojenlik olsa da, yaşlanan yetişkin nüfusun da derinden kökleşmiş tercihleri ​​vardır. Kitle segmentasyonu işe yarayabilir, ancak sürdürülebilir değildir ve ölçekte başarılı olmak için yeterince spesifik değildir. Her nasılsa, markalar her bir kıdemlinin bireysel tercihlerini hesaba katmalı ve çok çeşitli beklentileri karşılamalıdır.

Peki yaşlılarla başarı neye benziyor?

Yaşlanan yetişkin nüfusa ulaşmak için iş liderlerinin daha derin veri toplama ve yönetimine yatırım yapması ve hatta insanların motivasyonlarını ve davranış kalıplarını daha iyi anlamak için AI teknolojilerini kullanması gerekiyor. Kişiselleştirmeyi benimseyen markalar, her bir kıdemli kişiye özel öneriler, içerik, teklifler ve deneyimler sunarak çeşitli ancak çok özel bir pazara hitap etme zorluğunun üstesinden gelebilir.

Verileri ve öğrenme teknolojilerini benimseyerek daha iyi kişiselleştirme sağlanır. Bu teknolojiler, işletmelerin müşteri modellerini belirlemelerine ve nihayetinde ürün ve hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, son derece kişisel ve benzersiz deneyimler sağlamak için benzer kullanıcı profillerinden yararlanırken bir müşterinin zaman içindeki tercihlerini gözlemleyebilir.

Reklam ve pazarlama teknolojisi, reklamları bir ürün veya hizmetten en çok keyif alacak kullanıcılara hedefleyerek kişiselleştirmeyi geniş çapta uygulayan ilk sektörlerden biriydi. Pazarlama uygulamalarının ötesinde, kişiselleştirme birçok ürün ve hizmeti düzene sokmak veya bunlara değer katmak için kullanılabilir.

Örneğin, yaşlı bir kişinin sesini tanımayı öğrenebilen, o kişinin cihaza ne kadar sürede yanıt verdiğini gözlemleyebilen ve en sık sorulan soruları hatırlayabilen bir sesli yardımcı cihazı düşünün. Zamanla, ses cihazı o yaşlının alışkanlıklarına uyum sağlayabilir – yalnızca seslerine yanıt verir, yanıt vermeleri için gereken süreyi dinler ve sorulmadan yanıtlar verir (günlük hava tahmini gibi).

Kişiselleştirmenin dozu (ve yapılmaması gerekenler)

Harika ürünler, kullanıcıların yaşamları üzerindeki etkileriyle tanımlanır ve bu, herhangi bir kişiselleştirme kullanımı için Kuzey Yıldızı olmalıdır. Kişiselleştirmenin ürününüze veya hizmetinize değer kattığını belirledikten sonra, yapay zeka destekli içgörüler oluşturmak için ihtiyaç duyacağınız veri genişliğini ve derinliğini belirleyin. Bu bilgiler asla mükemmel olmayacak, ancak ürün optimizasyonu için eyleme geçirilebilir öneriler sağlayabilir. Hızlı yineleme testi ve ayrıntılı kullanıcı araştırması, özellikle kullanıcı verilerini toplamak için yararlıdır ve ölçeklenebilir veri mimarisi, ürün ayarlamalarını bildirmek için dinamik içgörüler çıkarmaya yardımcı olabilir.

Kişiselleştirme, aynı zamanda, veri toplama ve yönetim yetenekleriniz söz konusu olduğunda, “inşa ve satın alma”nın sürekli olarak değerlendirilmesini gerektirir. Bazı markalar, müşteri bilgilerini güvence altına almak için bir müşteri veri platformu (CDP) veya veri yönetimi platformu (DMP) ile iş ortaklığı yapmayı tercih eder, ancak bu yetenekleri dışarıdan temin etmenin değeri, her kuruluşun yaşam döngüsü, endüstri ve kişiselleştirme kullanım durumu için oldukça benzersizdir. Belirli özellikleri şirket içinde oluşturmak maliyetli ve zaman alıcı olsa da, ürününüzün ve teknoloji yığınınızın temel bileşenleri üzerinde kontrol sağlamak ve hassas kullanıcı verilerini korumak buna değer olabilir.

Kesintisiz optimizasyon ve titiz insan gözetimi, doğru müşteri önerileri yapmak için içgörülerin parmaklarınızın ucunda olmasını sağlamanın merkezinde yer alır. Kabul edelim – yanlış kişiselleştirmenin alıcı tarafında olmaktan daha sinir bozucu bir şey yoktur. Hiç birisinin Amazon hesabınızı kullanmasına izin verdiniz ve ardından ilgilenmediğiniz ürünler için sonsuz hedefli öneriler aldınız mı? Kişiselleştirme çabalarınız %100 doğru değilse, %100 yanlıştır. Bu yüzden kişiselleştirmeyi doğru yapmak son derece zordur, bu yüzden anahtar, ne kadar kişisel olduğunuzu bulmaktır. Yapabilmek doğru olsun ve ne kadar değer katar.

Her şeyden önce meraklı olun ve “neden”i araştırın. Elbette kişiselleştirme tek başına değerlidir, ancak bu bilgileri bir adım daha ileri götürmek daha da faydalıdır. Yaşlılar neden tercihlerine sahipler? Aynı tercihleri ​​başka kim paylaşıyor ve başka ne gibi ortak yönleri var? Bu bilgiyi genel müşteri deneyimini geliştirmek için nasıl kullanabilirim? “Neden” hakkında eleştirel düşünmek, zaman içinde gelişmenize ve sürekli değişen bir pazarda çevik kalmanıza yardımcı olacaktır.

Kıdemli tüketicilerle etkileşim kurarak yeni zirvelere ulaşın

Birçok teknoloji şirketi, tüketici büyümesini hızlandırmak için genç nesillere yönelirken, yaşlı yetişkinlerimizi ve yakında bu demografiye girecek olanları unutmamanızı rica ediyorum. Bu hızla genişleyen gruba itiraz etmek zor olabilir, ancak iyi yapıldığında temettü olarak geri öder.

Yüksek kaliteli veriler, derin öğrenme yetenekleri ve insan uzmanlığı ile desteklenen kişiselleştirme ile işletmeler, yaşlanan yetişkin nüfustan başarıyla faydalanabilir. Bunu başardık – şimdi daha fazla kuruluşun bu zorluğu kabul etmesinin zamanı geldi.

Seth Sternberg, Honor Technology’nin CEO’su.

DataDecisionMakers

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işi yapan teknik kişiler de dahil olmak üzere uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirleri ve güncel bilgileri, en iyi uygulamaları ve veri ve veri teknolojisinin geleceğini okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’da bize katılın.

Kendi makalenize katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’dan Daha Fazlasını Okuyun


Kaynak : https://venturebeat.com/ai/deep-personalization-the-key-to-reaching-the-senior-market/

Yorum yapın