据麦肯锡公司的一份报告指出，在个性化方面表现出色的公司比其平均竞争对手的收入高出40%以上，这凸显了超个性化在推动业务成功方面的巨大影响。 
客户体验（CX）中的个性化并非新鲜事物。多年来，个性化一直是根据人们的居住地、年龄、性别或出生日期来对人进行分类。公司能够收集的属性越多，体验似乎就越“个性化”。然而，这种方法往往仅限于少数拥有实现个性化所需数据和资源的企业。而且，即使是这样，它也更侧重于推动销售，而非真正提升客户与产品、品牌或公司的互动体验。 
  
个性化与超个性化：有何不同？随着数字商务的兴起，个性化已呈现出新的形式，包括定向广告、定制优惠和以客户为中心的内容。但随着市场竞争的加剧和客户期望的演变，企业发现仅靠自己来管理这些个性化策略已变得越来越困难，更不用说有效地扩展它们了。 
如果说市场中的脱颖而出是创新的源泉，那么人工智能的进步和客户数据的丰富则催生了超个性化。  
超个性化使得在个体层面甚至实时地完全定制客户体验成为可能。已经采用这一策略的企业正在收获成果，促使其他企业纷纷效仿。事实上，42%的决策者将改善客户体验的超个性化视为其尝试人工智能的首要应用场景。 
超个性化背后的势头正在加速，但仍存在重大障碍。企业很快意识到，尽管潜在好处十分诱人，但他们还必须在人类专业知识、成本、数据集成、技术要求和隐私标准等复杂领域中进行导航。例如，72%的金融机构难以将消费者数据整合到其客户互动系统中，往往只能采用容易出错的手动流程。在银行业，只有27%的决策者表示使用人工智能来扩大和优化在线客户互动，这主要是由于高昂的成本和更广泛的组织障碍。 
那么，超个性化是客户体验领域的下一个大趋势，还是只是又一个被过度炒作的潮流？它真的能兑现承诺，更重要的是，它值得投资吗？

个性化涉及根据共享特征为特定人群定制内容、服务或产品。该组内的客户将获得相同的服务或体验。 
而超个性化则更进一步。它利用实时或近实时数据、人工智能和分析技术，为单个客户创造独特的体验。它根据客户的过去和当前行为、偏好，甚至预测的未来需求，动态调整内容、产品或服务。 
例如，一家零售或电子商务公司可能会使用个性化技术向某个年龄段的客户展示该年龄段流行的服装。这主要依赖于静态数据，如年龄和性别，并做出一些广泛的假设。为了进行超个性化，该公司将使用人工智能来分析单个客户的浏览历史、过去购买记录和实时行为（如客户是否在周一早晨浏览、是否在夏季购物，或是否从下雪的国家购买），以匹配他们偏好的颜色或当前的时尚趋势。 
以下是更多示例：

超个性化可以专注于特定产品、单个客户或两者的结合。它可以整合诸如生活事件、一天中的时间、季节、收入水平、价格、库存、沟通偏好以及对以往促销活动的反应等变量。这些变量被输入到预测模型中，以评估例如客户与个性化优惠互动的可能性。通过使用各种模型，企业可以扩大这些活动。这就是美国主要零售商如何能够在一年中向数百万个家庭和购物者发送特定促销活动的数字优惠券。 
超个性化客户体验是否具有商业意义？ 
为什么超个性化显然正在成为必备品？ 
从客户期望到市场需求：从对个性化体验的欣赏开始，到如今已成为与产品本身同样重要的必需品。今天的客户不仅被动地希望品牌了解他们，而且积极地寻找并奖励那些能做到这一点的品牌：82%的客户愿意分享个人数据以换取更加量身定制的服务。 
认可和相关性现在成为关键的差异化因素。它也具有长期价值：个性化的客户体验使56%的客户成为回头客。 
投资回报率和竞争优势：在拥挤、过度饱和的市场中，超个性化正在成为卖点。超个性化的预测能力——在正确的时间向正确的客户展示正确的优惠——也可能带来更高的投资回报率。2023年，美国一家零售公司在网站流量下降的情况下，销售额仍超过了竞争对手。公司领导人将此成功归功于增强的电子商务体验，该体验允许访客可视化家居改进、估算成本，并在多个渠道间无缝购物。这一成功还得到了他们努力升级遗留系统的战略支持的进一步推动。 
大规模自动化与个性化：超个性化的讽刺之处在于，如此个性化的体验可以在如此大规模的范围内实现。将亲密性与效率相结合的能力，可能为公司带来两全其美的最佳结果。 
由人工智能驱动的自动化还可以根据客户的行为和偏好进行动态调整，并通过多个渠道提供这些调整。例如，一家职业晋升公司通过人工智能驱动的自动化，将其电子邮件活动的打开率从21%提高到30%。他们将庞大的数据集转化为高度针对性的活动，这些活动结合了特定的人口统计特征与行为——他们消费的产品和内容的类型、他们使用的设备、应用程序、网站以及他们经常光顾的企业等。自动化报告工具进一步增强了他们的努力，提供了预测性的人口统计洞察力，帮助他们将活动调整到订阅者最感兴趣的地方。 
超个性化趋势是否名副其实？ 
走向超个性化的过程就像一条包含巨大机遇和复杂挑战的双行道。它可能为企业带来显著回报，但也要求企业具备许多公司仍在努力争取的技术先进性和战略眼光。 
人工智能和技术成熟度：超个性化在很大程度上依赖于人工智能和机器学习，这需要强大且集成良好的IT基础设施。然而，许多公司发现自己陷入了升级系统以支持这些技术的复杂性的困境中。IDC的研究表明，在人工智能方面达到高度成熟的公司报告了显著的收益，客户保留率提高了27%，客户体验和满意度提高了26%。 
为AI准备的数据：超个性化的有效性完全取决于其所依赖的数据质量。低质量的数据可能导致预测不准确、加剧偏见并造成沟通不畅。 
确保数据的准确性、最新性和可供机器学习模型使用至关重要。然而，在最近对18个国家企业领导人的调查中，只有16%的品牌强烈认同他们拥有准确、全面的数据来了解客户需求。在类似的调查中，39%的企业报告在实施个性化技术方面存在困难，而61%的企业表示担心不准确的数据正在削弱其人工智能驱动的个性化工作的有效性。 
注重隐私的客户：虽然客户要求个性化，但他们也越来越关注自己与谁共享信息。2023年对11个国家和不同年龄段的消费者进行的一项调查显示，62%的人对公司如何使用他们的个人数据进行人工智能操作表示担忧，而81%的人表示他们会采取行动保护自己的数据，即使这意味着要将业务转移到其他地方。 
公司必须确保以负责任的方式管理客户数据。这种日益增强的意识在诸如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和加州的《消费者隐私法案》（CCPA）等法规中得到了体现，这些法规为数据收集、存储和使用制定了严格的标准。此外，最近通过的欧盟《人工智能法案》为人工智能的使用引入了新的要求，强调需要负责任和合乎道德的人工智能部署。公司必须在预测客户需求与避免侵犯性操作之间找到平衡。 
那么，超个性化是否名副其实？答案是肯定的，但有一些保留意见。它注定将在塑造企业与客户的互动方式方面发挥关键作用。然而，成功的关键在于考虑人为因素。在先进技术和真正的人类理解之间找到平衡点的公司，将在当今人工智能驱动的客户体验时代占据领先地位。 
今年10月10日在新加坡滨海湾金沙举行的TDCX Talks活动将深入探讨人工智能如何塑造未来客户体验。  
该活动将汇聚TDCX以及各行业的杰出人物，共同探讨人工智能如何改变企业与客户的互动方式。与会者将亲身体验这些新兴技术不仅仅是过眼云烟，而是未来几年将决定成功与否的必要战略。活动还将揭秘人工智能，分享行业领导者的成功案例，并就如何使人类与人工智能有效协同工作提供见解。 
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