Przyszłość personalizacji i personalizacji dzięki sztucznej inteligencji

Frank Piller z RWTH Aachen University omawia ewolucję masowej personalizacji, od prób online z lat 90. do dzisiejszej rewolucji napędzanej przez AI. „Smart Customisation” wykorzystuje AI do projektowania spersonalizowanych produktów, podczas gdy influencerzy napędzają nisze rynkowe. Generative AI umożliwia mikrosegmentację i produkty „Persona of One”, łącząc inteligentne produkty i inteligentną produkcję w celu uzyskania najwyższej personalizacji.

Jestem bardzo podekscytowany, że będę przemawiał na kolejnej edycji Personalisation Experience Conference, teraz nazywanej SmartHub Conference (6 maja w Berlinie). W swoim wystąpieniu omówię wieloaspektową naturę masowej personalizacji w erze sztucznej inteligencji. To również świetna okazja, aby zastanowić się nad moim 30-letnim doświadczeniem w tej dziedzinie, począwszy od doktoratu z końca lat 90. na temat znaczenia Internetu dla produkcji przemysłowej – wywołanego fascynacją ofertą Levi Strauss'a, czyli spersonalizowanych dżinsów za 60 USD. Obecnie masowa personalizacja przeżywa odrodzenie dzięki postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji i ma ogromny potencjał na przyszłość.

Ewolucja masowej personalizacji

Wciąż pamiętam początki masowej personalizacji w latach 90., kiedy firmy takie jak Procter & Gamble (reflect.com), Nike (Nike ID) i Adidas (Mi Adidas) próbowały tworzyć unikalne propozycje wartości online, które nie były możliwe za pośrednictwem tradycyjnych kanałów dystrybucji. Pomysł polegał na umożliwieniu konsumentom projektowania produktów online zgodnie z ich życzeniami, wykorzystując elastyczne systemy produkcji.

Od tego czasu możemy wyróżnić różne poziomy personalizacji:

• Personalizacja estetyczna: Obejmuje dostosowanie wyglądu produktu, takiego jak kolor lub projekt. Często jest to trudne, ponieważ konsumenci nie zawsze są najlepszymi projektantami. Jednak interesującym aktualnym zjawiskiem jest rola influencerów , którzy projektują produkty i sprzedają je swoim obserwatorom, jak omówię poniżej.
• Dostosowanie funkcjonalne: Ten poziom ma na celu dostosowanie funkcjonalności produktu do indywidualnych potrzeb. Jest to standard dla towarów przemysłowych. Ale również personalizowanie zastawy stołowej dla małej restauracji za pomocą zaawansowanego druku cyfrowego jest dostosowaniem funkcjonalnym, ponieważ wzmacnia markę i inspirację restauracji.
• Innowacja dla użytkownika końcowego: Polega na opracowaniu zestawów narzędzi dla konsumentów , które umożliwiają wiodącym klientom tworzenie całkowicie nowych produktów i rozszerzanie przestrzeni rozwiązań, której producent pierwotnie nie brał pod uwagę.

Rewolucja dzięki sztucznej inteligencji i wpływowi influencerów

Dziś widzę, że sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe to sposób na przeniesienie masowej personalizacji na nowy poziom. Analizując ślady danych , które konsumenci pozostawiają online, AI mogłaby w przyszłości projektować idealnie dopasowane produkty dla poszczególnych osób bez konieczności ich aktywnego uczestnictwa. Nazywamy to „inteligentną personalizacją”, gdzie algorytmy, na przykład, mogłyby lepiej wiedzieć, która wymarzona koszula lub sukienka najlepiej pasuje na podstawie profilu na Instagramie.

Połączonym, równie ekscytującym rozwojem jest nadchodzący model business-to-influencer-to-consumer . Platformy takie jak Zazzle, Lulu lub Spreadshirt umożliwiają influencerom i rynkom niszowym tworzenie własnych projektów i sprzedawanie ich społecznościom, przy wsparciu cyfrowych i wydajnych elastycznych systemów produkcyjnych. Wiedza rynkowa influencerów na ich lokalnych rynkach i niszach jest tutaj kluczem do sukcesu. Dodanie generatywnej AI mogłoby jeszcze bardziej rozszerzyć ten model, wspomagając procesy projektowania.
Ciekawy jest również pomysł wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia cyfrowych bliźniaków segmentów konsumentów , co umożliwiłoby znacznie dokładniejszą segmentację rynku. Zamiast kilku dużych segmentów mogłyby powstać setki mikrosegmentów , które różniłyby się tylko nieznacznie swoimi preferencjami. Piller widzi tutaj możliwość „Persony jednego”, gdzie na przykład producent koszul może analizować profile swoich klientów w mediach społecznościowych, aby zaprojektować idealnie dopasowaną koszulę. Uważa ten pomysł za genialny i widzi w nim wyraźne rozróżnienie od tradycyjnych badań rynku.

Inteligentne produkty i personalizacja

Ważnym obecnym trendem jest rozwój inteligentnych produktów , które umożliwiają indywidualizację poprzez sam produkt. Przykłady obejmują inteligentne aplikacje domowe , które dostosowują oświetlenie i inne funkcje do indywidualnych preferencji – prawdziwe cyfrowe rozwiązanie personalizacji.

Od kilku lat wzywam do integracji inteligentnych produktów i inteligentnej produkcji (np. zaawansowanego druku cyfrowego lub druku 3D) w holistycznej koncepcji. Dziś w większości firm (i strategii) nadal są to dwa silosy. Ale z perspektywy konsumenta osiągają to samo: dają użytkownikom to, czego chcą, w naprawdę niestandardowy sposób. To jedna z dużych niewykorzystanych możliwości w tej dziedzinie!

Wnioski: Dynamiczna przyszłość

Po 30 latach masowa personalizacja to wciąż rozwijająca się i zmieniająca się dziedzina. Generative AI to najnowszy i potencjalnie najbardziej rewolucyjny dodatek do tego rozwoju. Od „mądrzejszej personalizacji” po wspieranie osób wpływających na innych i tworzenie wysoce segmentowanych rynków oraz spersonalizowanych produktów za pomocą generative AI – przyszłość personalizacji i personalizacji jest dynamiczna i obiecująca. Współpraca między ludźmi a AI będzie odgrywać kluczową rolę w zaspokajaniu potrzeb konsumentów w coraz bardziej precyzyjny i wydajny sposób.

Z niecierpliwością czekam na dyskusję na temat tych i innych trendów na konferencji FESPA Personalisation Experience, która odbędzie się 6 maja w Berlinie!

Więcej informacji:

• Dłuższą wersję przemyśleń Franka Pillera na temat masowej personalizacji można znaleźć tutaj: https://doi.org/10.1080/08956308.2024.2350919
• W badaniu naukowym Frank Piller i jego współautorzy omawiają związek między inteligentnymi produktami a inteligentną personalizacją : https://doi.org/10.1111/jpim.12680
• W tym badaniu Frank Piller i jego współautorzy zbadali główny powód , dla którego startupy zajmujące się personalizacją odnoszą sukcesy i porażki : odpowiedni stopień koncentracji na kliencie: https://doi.org/10.1016/j.lrp.2019.05.006
• Konferencja Personalisation Experience 2025 : https://www.fespa.com/en/events/2025/personalisation-experience-2024