9 Pelajaran yang bisa dipelajari dari Netflix dan Spotify tentang Kecerdasan Buatan dan personalisasi

Dalam pasar yang semakin kompetitif dan berpusat pada konsumen, personalisasi telah menjadi alat penting untuk memenangkan dan mempertahankan pelanggan. Dalam skenario ini, perusahaan seperti Netflix dan Spotify telah menjadi referensi global, menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk menawarkan pengalaman unik dan personal kepada jutaan pengguna.

Personalisasi sangat penting bagi keberhasilan platform ini, mengubah pengalaman pengguna dari pasif menjadi aktif, menciptakan hubungan yang lebih dalam dengan konten yang ditawarkan. Data outgrow mengungkapkan bahwa 90% konsumen lebih memilih merek yang menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi dan 40% lebih cenderung melihat item yang direkomendasikan berdasarkan informasi yang dibagikan dengan merek.

Anda mungkin telah menonton film atau serial Netflix karena mereka berada di tab “Karena Anda menyukai..” atau “Kami pikir Anda akan menyukai ini”. Di Netflix, lebih dari 80% acara yang ditonton ditemukan melalui sistem rekomendasi khusus.Ini tidak hanya meningkatkan keterlibatan, tetapi juga secara signifikan mengurangi tingkat berhenti berlangganan.

Bagi Spotify, personalisasi lebih dari sekadar menyarankan platform music.The, pelopor dalam menciptakan pengalaman unik dengan daftar putar “Discoveries of the” Week dan “Radar of News”, membuat daftar ini penting untuk menemukan artis baru dan membuat pengguna tetap terlibat, menarik jutaan pendengar.Personalisasi ini membantu Spotify menjangkau lebih dari 205 juta pelanggan premium pada tahun 2023.

“Pendekatan yang dipersonalisasi ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi juga mengoptimalkan penggunaan sumber daya platform, mengarahkan pengguna ke konten yang paling mungkin untuk menyenangkan”, menganalisis data dan pakar inovasi dan profesor MBA di Getulio Vargas Foundation (FGV), Kenneth Correa.

Dampak terhadap retensi pengguna

Personalisasi dan rekomendasi memiliki dampak langsung pada retensi pengguna. Netflix memperkirakan bahwa sistem rekomendasinya menghemat lebih dari US$ 1 miliar per tahun dalam biaya retensi pelanggan.Spotify, dengan fitur khusus, mendorong penggunaan reguler dan mengurangi migrasi ke layanan pesaing.

“Personalisasi menciptakan rasa nilai tambah dan hubungan jangka panjang dengan pengguna, membuat layanan semakin berharga dan sulit untuk diganti”, kata Kenneth Correa.

Apa yang bisa diajarkan raksasa hiburan ini kepada perusahaan lain tentang personalisasi dan rekomendasi?

Pelajaran tentang personalisasi dan rekomendasi menggunakan AI

Pelajaran 1: Mengetahui pelanggan Anda secara mendalam dan menggunakan wawasan ini untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi dapat menjadi pembeda kompetitif yang kuat, terlepas dari industrinya.

Pelajaran 2: Personalisasi yang efektif lebih dari sekadar merekomendasikan produk, menciptakan pengalaman holistik yang terus beradaptasi dengan preferensi dan perilaku pengguna, menggunakan data dari berbagai sumber untuk membuat keputusan di semua tingkat bisnis.

Pelajaran 3: Menggabungkan teknik AI yang berbeda dapat menciptakan sistem rekomendasi yang jauh lebih kuat dan akurat, yang mampu memahami nuansa halus dalam preferensi pengguna.

Pelajaran 4: Berinvestasi dalam personalisasi bukan hanya tentang meningkatkan pengalaman pengguna dalam jangka pendek, tetapi tentang membangun hubungan jangka panjang yang membuat layanan semakin berharga dan sulit untuk diganti.

Pelajaran 5: Meskipun kuat, sistem rekomendasi berbasis AI memerlukan pemantauan berkelanjutan, penyetelan, dan pertimbangan etis agar benar-benar efektif dan dapat diandalkan.

Pelajaran 6: Pengumpulan data harus melampaui yang jelas.Ini adalah kombinasi data terperinci tentang perilaku pengguna dengan analisis kontekstual yang memungkinkan Anda untuk menciptakan pengalaman yang benar-benar dipersonalisasi dan menginformasikan keputusan bisnis strategis.

Pelajaran 7: Machine learning dapat digunakan tidak hanya untuk menganalisis data pengguna, tetapi juga untuk memahami secara mendalam produk atau layanan itu sendiri yang ditawarkan, sehingga menciptakan tingkat penyesuaian yang jauh lebih canggih.

Pelajaran 8: Saat menerapkan sistem AI untuk personalisasi, penting untuk mempertimbangkan tidak hanya efektivitas teknis tetapi juga implikasi etika dan sosial yang lebih luas dari teknologi mereka.

Pelajaran 9: Personalisasi, ketika diterapkan dengan baik, menciptakan siklus pemahaman pelanggan dan peningkatan layanan yang baik, yang mengarah pada kepuasan dan loyalitas pelanggan yang lebih besar.

Perusahaan dari berbagai industri dapat menerapkan pelajaran berharga ini untuk menciptakan koneksi yang lebih dalam dan tahan lama dengan pelanggan mereka.“Dengan berinvestasi dalam personalisasi dan rekomendasi, menggunakan AI dengan cara yang etis dan efektif, adalah mungkin untuk mengubah pengalaman pengguna dan mencapai keunggulan kompetitif yang signifikan”, kata Correa.

Personalisasi bukan hanya tren yang lewat, tetapi strategi yang kuat yang, ketika diterapkan dengan baik, dapat mengarah pada kepuasan pelanggan yang lebih besar, retensi yang lebih baik, dan pertumbuhan yang berkelanjutan.“O masa depan adalah milik perusahaan yang tahu cara mempersonalisasi penawaran dan pengalaman mereka, menciptakan nilai nyata dan bermakna untuk setiap dan setiap” pelanggan.