Итак, гиперперсонализация (буду называть ГП ;) - это когда продукт или сервис адаптируются под каждого пользователя в режиме реального времени, учитывая все его данные: поведение, предпочтения, контекст и даже настроение! Вот бы и люди так умели) Она появилась вместе с развитием AI и Big Data, примерно с 2020-х, потому что только благодаря современным технологиям стало возможно работать с огромными массивами данных и быстро их анализировать под каждого клиента

Зачем это нужно и когда Если хотите, чтобы ваши пользователи чувствовали, что продукт реально понимает их, предлагает точечно нужные функции и рекомендации - ГП именно для вас. Это ключ к росту вовлеченности, удержанию и конверсии, особенно в сейчас когда продукты конкурируют за внимание пользователя как за самый дорогой ресурс

Как внедрять 🔺 Собираем и объединяем данные о пользователях Делаем хранилище с постоянными профилями, в которых собираем поведенческую, демографическую и контекстную информацию с разных каналов. Именно на этих данных построит свои прогнозы и рекомендации AI 🔺 Начинаем с сегментации Разбиваем аудиторию на динамические группы по интересам, поведению, стадии использования продукта и другим параметрам. Это наша база для персонализации 🔺 Настраиваем динамические сценарии В зависимости от коммуникаций и взаимодействий в разных каналах (сайт, email, push, чат-боты) с учётом real-time данных 🔺 Интегрируем AI и ML Используем для прогнозной аналитики и рекомендаций, машинное обучение нам в помощь. Наша задача предугадать потребности, предлагать следующий лучший шаг и адаптировать контент 🔺 Проводим A/B-тесты Сравниваем разные гипотезы и влияния персональных подходов на конверсии, вовлеченность и удержание 🔺 Строим контекстно-зависимый UI и динамический контент Чтобыменять интерфейс и генерить предложения в зависимости от времени суток, локации, этапа CJM 🔺 Не забываем про дашборды Ведем их в реальном времени, отслеживаем поведение и показатели персонализации

Что еще важно учесть Не забываем прообратную связь и совершенствуемся на основе данные об ответах пользователей помогают улучшать модели и делать персонализацию всё более точной. Внедряем ГПпо мере зрелости продуктаот простых сегментов переходим к индивидуальному подходу 1:1, увеличивая глубину и охват. Не забываем про прозрачность и управление согласием пользователя - объясняем, зачем требуются данные, и предлагайте альтернативы, чтобы сформировать доверие, ну или не подорвать его как минимум

Кейсы ✅Pinterest и Amazon - одни из лидеров в ГП. Pinterest предлагает стилизованные доски в зависимости от ваших вкусов, а Amazon автоматически подбирает товары на основе истории покупок и даже кликов ✅Netflix персонализирует рекомендации фильмов, что увеличивает retention и время просмотра ✅Spotify использует гиперперсонализацию для создания уникальных плейлистов и подкастов под настроение и активность пользователя

Гиперперсонализация - это не просто очередной тренд, а подход, который помогает пользователю чувствовать себя так, будто продукт создан специально для него

Что еще почитать по теме 💬Hyper-personalization: a practical UX guide 💬Hyper-personalization in B2B: How to deliver

Ciao! 💚

@alice_only #лайфхаки #персонализация