Bạn có nên chia sẻ thông tin chi tiết về khách hàng do AI điều khiển với khách hàng của mình không?

0 273

AI đã và đang giúp các công ty hiểu khách hàng của họ hơn. Và nhiều giả thuyết cho rằng AI sẽ sớm hiểu chúng ta hơn chính chúng ta. Trong thời đại mà dữ liệu đã trở thành hàng hóa, nhưng thông tin chi tiết và lợi nhuận từ dữ liệu là tài sản khá độc quyền của một số công ty công nghệ khổng lồ, còn cách nào tốt hơn để khai thác lòng tin và lòng trung thành của người tiêu dùng hơn là cung cấp cho mọi người những thông tin chi tiết có giá trị có thể biến họ thành không chỉ thành những khách hàng thông minh hơn và tốt hơn, nhưng cũng là những con người tự nhận thức hơn? Xét cho cùng, nếu các lựa chọn của chúng ta với tư cách là người tiêu dùng ngày càng dựa trên dữ liệu nhiều hơn, nhưng dữ liệu đó không thực sự làm tăng sự tinh tế hoặc hợp lý của người tiêu dùng, thì đó là một cơ hội lớn bị bỏ lỡ. Chúng ta phải dân chủ hóa kiến ​​thức mà các thuật toán mang lại cho chúng ta, ít nhất là bằng cách đảm bảo rằng các công ty phải chia sẻ những hiểu biết cá nhân mà họ thu thập được với chúng ta. Điều quan trọng là các thương hiệu sẽ nâng cao uy tín đạo đức và độ tin cậy nếu họ chia sẻ những hiểu biết của mình với người tiêu dùng; thuyết phục họ rằng không có xung đột giữa việc hiểu rõ về họ và giúp họ hiểu rõ về bản thân, khi được thực hiện một cách có đạo đức và minh bạch.

Tự hiểu biết là nền tảng của bản sắc con người. Không có nó, chúng ta sẽ không thể xây dựng một câu chuyện hợp lý về con người chúng ta, điều này sẽ khiến trải nghiệm cuộc sống và tương tác của chúng ta với người khác trở nên hỗn loạn, phi lý và không thể chịu đựng được. Chưa hết, hiểu biết về bản thân là một kỹ năng khó thành thạo, với nghiên cứu cho thấy chỉ có 10-15% mọi người tự nhận thức được. Trên thực tế, nếu có một phát hiện nhất quán trong lịch sử tâm lý học, thì đó là sự tự lừa dối phổ biến hơn nhiều so với sự hiểu biết về bản thân.

Nhập AI (trí tuệ nhân tạo). Mặc dù về bản chất vẫn là một cỗ máy dự đoán, vì về cơ bản nó bao gồm các thuật toán có khả năng (a) tìm các mẫu trong bộ dữ liệu lớn và (b) tự đào tạo để trở nên “thông minh hơn” (tăng độ chính xác trong dự đoán), có những lý do rõ ràng để mong đợi AI để cũng cải thiện khả năng của chúng tôi để hiểu mọi thứ, bao gồm cả chính chúng ta.

Giả định này đặc biệt phù hợp trong tiếp thị người tiêu dùng, một lĩnh vực mà AI đã đi tiên phong trong việc cá nhân hóa thuật toán, bao gồm các cú hích có mục tiêu để không chỉ dự đoán mà còn ảnh hưởng đến hành vi của con người. Nếu điều này nghe có vẻ quá kỹ thuật hoặc trừu tượng, đây là một số ví dụ đơn giản hàng ngày mà bạn chắc chắn đã quen thuộc:

  • Netflix đề xuất các bộ phim dựa trên những gì bạn (và những người khác giống như bạn) đã xem trước đây
  • Amazon đề xuất các sản phẩm (ví dụ: mỹ phẩm, giày thể thao, sách, v.v.) dựa trên những gì bạn (và những người khác như bạn) đã mua trước đó
  • Spotify đề xuất các bài hát dựa trên những gì bạn (và những người khác như bạn) đã nghe trước đây
  • Có lẽ nổi tiếng nhất là công cụ tìm kiếm của Google đoán những gì chúng tôi có thể đang tìm kiếm (dựa trên những gì người khác đã tìm kiếm, đặc biệt là khi họ chia sẻ một số tính năng nhất định với chúng tôi)
  • Ví dụ được thảo luận rộng rãi (và ấn tượng) nhất hiện nay: ChatGPT có khả năng so sánh các câu hỏi của chúng tôi với cơ sở dữ liệu ngôn ngữ lớn để diễn giải và tạo ra thông tin chúng tôi cần

Mặc dù việc áp dụng rộng rãi các nền tảng này cung cấp bằng chứng thuyết phục về giá trị của AI đối với người tiêu dùng, nhưng các công cụ AI của chúng không giúp ích nhiều cho việc cải thiện kiến ​​thức của chúng ta. Điều này tạo ra hai vấn đề. Đầu tiên, mặc dù các lựa chọn của chúng ta có thể trở nên dựa trên dữ liệu nhiều hơn, nhưng chúng không làm tăng sự tinh tế hoặc hợp lý của người tiêu dùng — một cơ hội bị bỏ lỡ, đặc biệt là khi nguồn cung sản phẩm ngày càng tăng và sự tinh vi. Thứ hai, khi các thuật toán LÀM làm việc, họ có thể bị coi là “đáng sợ”: làm sao họ biết tôi muốn gì ngay cả khi tôi không biết, và họ biết những điều gì khác về tôi?

Có lẽ quan trọng hơn, để tránh viễn cảnh lạc hậu như Yuval Harari và những người khác đã dự đoán rằng AI sẽ sớm hiểu chúng ta hơn chính chúng ta biết chính mình, chúng ta phải dân chủ hóa kiến ​​thức mà các thuật toán có được, ít nhất là bằng cách đảm bảo rằng các công ty phải chia sẻ thông tin cá nhân. thông tin chi tiết mà họ đã thu thập được với chúng tôi. Hãy xem ChatGPT sẽ nâng cao kiến ​​thức về nhân loại như thế nào sau những tương tác gần đây với hàng triệu người tiêu dùng (thu hút người dùng với tốc độ nhanh hơn so với TikTok và Instagram), mà không thực sự nâng cao kiến ​​thức của chúng ta.

Vì vậy, đây là một ý tưởng về cách AI của người tiêu dùng và cá nhân hóa thuật toán dựa trên học máy và tiếp thị kỹ thuật số có thể phát triển trong tương lai gần: bằng cách giúp chúng tôi hiểu chúng tôi là ai và lựa chọn của chúng tôi thực sự nói gì về chúng tôi. Lưu ý rằng cơ sở khoa học cho điều này đã được thiết lập tốt và có trước thời đại AI gần đây (mà tôi nhấn mạnh trong cuốn sách mới nhất của mình, Tôi, Con người: Trí tuệ nhân tạo, Tự động hóa và Nhiệm vụ giành lại những gì khiến chúng ta trở nên độc đáo). Dưới đây là một vài phát hiện đáng được xem xét:

Ngay cả những lựa chọn tầm thường nhất của chúng ta, bao gồm quần áo, chữ ký email và sở thích ăn uống, cũng tiết lộ những khía cạnh cốt lõi trong danh tính của chúng ta.

Các nhà tiếp thị đã biết điều này trong nhiều năm, đó là lý do tại sao sự lựa chọn thực sự giữa Pepsi và Coke, Nike và Adidas, Mac và PC, không dựa trên các lý do chức năng hoặc lý trí, mà dựa trên sự đồng nhất với thương hiệu, điều này dựa trên cách giải thích của chúng ta về cá tính của thương hiệu đó. Bạn nghĩ một thương hiệu càng giống với tính cách của bạn, thì bạn càng “phù hợp” với nó và bị nó thu hút. Điều quan trọng là, sự tương đồng được nhận thức của bạn với một thương hiệu có thể hoàn toàn mang tính chủ quan hoặc mong muốn (ví dụ: mọi người thích máy Mac không phải vì chúng hay ho và sáng tạo mà vì họ thích được nhìn nhận như vậy và mọi người thích Pepsi hơn Coke chứ không phải vì chúng là đối lập và nổi loạn, nhưng bởi vì họ muốn trở thành… và vân vân). Bằng những cách này, thương hiệu và sản phẩm giúp chúng ta đạt được “con người lý tưởng”, nâng cao hình ảnh của chúng ta về bản thân.

Khi đó, cơ hội cho AI sẽ là giúp chúng ta nhận thức được sự liên kết (và khoảng cách) giữa cách chúng ta muốn được nhìn nhận và lựa chọn thương hiệu và sản phẩm truyền đạt điều gì về chúng ta: Ví dụ: “người tiêu dùng mua X hoặc xem Y có xu hướng có giá trị X hoặc tính cách Y. Trên thực tế, như Nathalie Nahai lập luận trong cuốn sách mới nhất của mình, kinh doanh bất thườngngười tiêu dùng cực kỳ cam kết điều chỉnh lựa chọn của họ dựa trên danh tiếng của các thương hiệu, bao gồm cả định hướng đạo đức và chính trị của họ.

Có những mối liên hệ đáng tin cậy và có hệ thống giữa sở thích và đặc điểm tính cách của chúng ta.

Có một vài ngoại lệ đối với quy tắc này và danh sách các mối tương quan giữa đặc điểm tính cách con người và sở thích sản phẩm quá rộng để có thể tóm tắt. Nhưng hãy xem xét một vài ví dụ: sự lựa chọn âm nhạc của bạn tiết lộ mức độ hướng ngoại, tò mò và dễ kích động của bạn; sự lựa chọn phim của bạn tiết lộ mức độ thông minh, tận tâm và dễ chịu của bạn; dữ liệu Facebook của bạn tiết lộ bạn là người bảo thủ hay tự do, hòa đồng hay hướng nội, lạc quan hay bi quan; các dòng tweet của bạn tiết lộ liệu bạn có tự ái hay không, v.v. Điều quan trọng là AI có thể được sử dụng như một huấn luyện viên thời gian thực, cung cấp cho chúng ta phản hồi thường xuyên về cách các kiểu hành vi hàng ngày của chúng ta thể hiện nhu cầu, tâm trạng và động lực cơ bản. Giống như thiết bị đeo có thể chuyển các tín hiệu sinh lý thành phản hồi có thể thực hiện được về mức độ thể chất, năng lượng, cơn buồn ngủ hoặc mức độ căng thẳng của chúng ta, AI có thể phát hiện các kiểu thay đổi trong thói quen của chúng ta để cảnh báo chúng ta về sự gia tăng ảnh hưởng tiêu cực hoặc tích cực, sự tò mò hoặc hung hăng.

Thương hiệu và người tiêu dùng có mối quan tâm chung trong việc hiểu tính cách của người tiêu dùng.

Điều này tăng tốc vào những năm 1950, khi các chiến dịch tiếp thị dựa trên các nhóm tập trung và khảo sát qua điện thoại để phân khúc khách hàng “theo tâm lý” với mục đích cải thiện ưu đãi, sản phẩm và dịch vụ của họ. Với AI, chúng ta có thể nhận được phiên bản này chi tiết hơn và được cá nhân hóa hơn, được cập nhật theo thời gian thực, giúp tăng cường kết nối giữa thương hiệu và người tiêu dùng.

Một thương hiệu là một lời hứa để cung cấp. Cung cấp những gì? Những gì mọi người muốn hoặc cần. Điều này đòi hỏi các thương hiệu phải hiểu mọi người là ai. Quá trình thực hiện điều đó không đòi hỏi gì hơn ngoài những gì đã có sẵn: dữ liệu mở rộng về hành vi của người tiêu dùng và khả năng AI để chuyển dữ liệu đó thành thông tin chi tiết. Điều quan trọng là các thương hiệu sẽ nâng cao uy tín đạo đức và độ tin cậy nếu họ chia sẻ hiểu biết này với người tiêu dùng; thuyết phục họ rằng không có xung đột giữa việc hiểu rõ về họ và giúp họ hiểu rõ về bản thân, khi được thực hiện một cách có đạo đức và minh bạch.

Trong thời đại mà dữ liệu đã trở thành hàng hóa, nhưng thông tin chi tiết và lợi nhuận từ dữ liệu là tài sản khá độc quyền của một số công ty công nghệ khổng lồ, còn cách nào tốt hơn để khai thác niềm tin và lòng trung thành của người tiêu dùng hơn là cung cấp cho họ những thông tin chi tiết có giá trị có thể biến họ thành không chỉ. thành những khách hàng thông minh hơn và tốt hơn, nhưng cũng là những con người tự nhận thức hơn?

Thế giới bản tin | Vina Aspire News
Vina Aspire – Vững bảo mật, trọn niềm tin

Nguồn : https://hbr.org/2023/03/should-you-share-ai-driven-customer-insights-with-your-customers

Để lại một câu trả lời

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.

may lam kem nguyen lieu lam kem - nguyen lieu lam yogurt bột lm kem may ao thun may ba lo theo yeu cau san xuat moc khoa gia re may o thun quảng co dịch vụ bốc xếp Sản xuất đồ bộ