• hyperpersonointi
• tekoäly markkinoinnissa

Tekoäly tekee asiakaspoluista entistä paremmin personoituja yksittäisen asiakkaan tarpeisiin. Kun personointi muuttuu hyperpersonoinniksi, herää kysymys: Missä kohtaa asiakaspolun sujuvoittaminen muuttuu asiakkaan manipuloimiseksi?

Tyypillinen kahvipöytäkeskustelun aihe: Älypuhelimen omistaja ihmettelee, miten juuri sen jälkeen, kun hän on maininnut ääneen tarvitsevansa jotakin tuotetta, hänen älypuhelimensa alkaa näyttää mainoksia kyseisestä asiasta. Kokemus on usein hieman karmiva, ja herättää epäilyn salakuuntelusta. Kyseessä on esimerkki mainonnan personoinnista, ja tarkemmin hyperpersonoinnista – mainostaja tarjoaa tuotetta juuri kyseiselle henkilölle, ei hänen naapurustolleen, ikäryhmälleen tai sukupuolensa edustajille. Personoinnissa käytetään apuna ennakoivaa analytiikkaa: Tietokone laskee, milloin asiakkaalle todennäköisimmin kannattaa tarjota mitäkin mainosta. Usein mainittu anekdootti ennakoivan analytiikan käytöstä mainonnassa löytyy Charles Duhiggin kirjasta The Power of Habit. Yhdysvaltalainen kauppaketju Target alkoi lähettää teinitytölle raskauteen liittyvää mainosmateriaalia ja alennuskuponkeja. Tytön isä närkästyi tästä, pitäen mainoksia sopimattomana tyttärelleen. Isä otti yhteyttä Targetiin ja haukkui heitä sopimattomasta mainonnasta, mutta soitti myöhemmin ja pyysi anteeksi tuohtumustaan – tytär olikin ollut raskaana hänen tietämättään. Tapahtumaketjun syy oli se, että Targetin käyttämä analytiikka oli havainnut tyttären tekemiä ostoksia ja päätellyt niistä sen lisäksi että tämä on raskaana myös raskauden vaiheen. Duhiggin kirja julkaistiin 2012, minkä jälkeen tietotekniikan ja varsinkin tekoälyn kehitys on ollut huimaa.

Hyperpersonointi on äärimmäinen muoto asiakassegmentoinnista, missä asiakassegmentin koko on yksi asiakas

Molemmat esimerkit näyttävät siis miltä hyperpersonointi näyttää käytännössä, mutta mitä hyperpersonointi on? Hyperpersonointi on äärimmäinen muoto asiakassegmentoinnista, missä asiakassegmentin koko on yksi asiakas. Markkinointikoneisto käyttää erilaisia analyysi- ja tekoälytyökaluja kohdistettuna yksittäiseen asiakkaaseen, tavoitteenaan markkinoinnin tekeminen relevantiksi juuri hänen kiinnostuksenkohteilleen, arvoilleen ja käyttäen kanavia, joita juuri hän suosii. Esimerkkejä tästä mainosten lisäksi ovat tuotesuositukset, dynaaminen hinnoittelu ja tarjouskampanjat. Hyperpersonoinnin bisneslogiikka on ilmeinen: Enemmän konversiota, uskollisemmat asiakkaat ja laadukkaampaa vuorovaikutusta näiden kanssa.

Kuitenkin onko tosiaan niin, että hyperpersonointi on vain vastaamista asiakkaan sisäsyntyisiin mieltymyksiin, toisin sanoen, pelkkää huipputehokasta asiakaspalvelua? Viime vuosina on oltu huolissaan ihmisten radikalisoitumisesta sosiaalisessa mediassa. Sosiaalisen median algoritmit havaitsevat mikä käyttäjää kiinnostaa, ja tarjoavat enemmän samankaltaista sisältöä – suuremman määrän lisäksi myös suuremmalla intensiteetillä, koska saman asian toisto ei ole tehokas tapa vangita silmäpareja ruudun ääreen. Kuvitellaan, että katsot kissavideoita. Ensimmäinen kissavideo on mielestäsi söpö, ja koska algoritmi havaitsee, että pidät kissavideoista, se ehdottaa sinulle videon suosituksissa vielä söpömpää kissavideota. Klikkaat tähän videoon, ja sen suosituksissa ollaankin jo äärimmäisen söpöyden äärellä. Kukin voi kissavideoesimerkin tilalle miettiä mahdollisia muita esimerkkejä – ei ole ihme, että ajassamme puhutaan paljon radikalisoitumisesta ja erilaisista ruutuaddiktioista.

Edellä mainitut algoritmit toimivat vaikuttamalla ihmisen aivojen dopamiinin eritykseen. Dopamiini on keskushermoston välittäjäaine, joka vaikuttaa muun muassa motivaatioon – dopamiini hallinnoi ihmisen kokemusta palkinnoista. Kun koettu palkinto ylittää odotukset, dopamiinia vapautuu enemmän, mikä vahvistaa käyttäytymismallia ja syntyy takaisinkytkentäsilmukka.

Klikkaat kissavideota, kissavideo on vielä söpömpi kuin odotit, aivosi oppivat klikkaamaan kissavideoita palkinnon toivossa. Kissavideoiden lisäksi samanlaiset mekanismit ovat käytössä vähittäiskaupan asiakaskokemuksen tukemisessa: Kun asiakas saa itselleen täydellisesti räätälöityjä tuotesuosituksia, samanlainen takaisinkytkentäsilmukka alkaa muodostua. Eräät verkkokaupat jopa tarjoavat sivuillaan ponnahdusikkunassa onnenpyörää, mistä voi voittaa alennuksia – malliesimerkki dopamiinin hyödyntämisessä mainonnassa, asiakas ei voi tietää etukäteen mitä hän voittaa, ja joskus voitot ylittävät odotukset. Nämä mekanismit voivat muuttaa koetun tehostetun asiakaskokemuksen addiktiota muistuttavaksi tilaksi.

Suositukset, räätälöidyt alennukset ja muut asiakkaan huomiota tavoittelevat ja ostopäätöstä kohti johdattelevat metodit ovat esimerkkejä tuuppaamisesta, englanniksi nudge

Suositukset, räätälöidyt alennukset ja muut asiakkaan huomiota tavoittelevat ja ostopäätöstä kohti johdattelevat metodit ovat esimerkkejä tuuppaamisesta, englanniksi nudge. Käsitteellä tarkoitetaan valinta-arkkitehtuurin osaa, joka johdattaa käyttäjää haluttua johtopäätöstä kohti, kuitenkaan suoraan estämättä muita vaihtoehtoja. Vaikka tuuppaamisella ei varsinaisesti estetäkään mitään vaihtoehtoja, käsite on kiistanalainen, koska sitä on pidetty manipuloinnin muotona. Teknologiakriittiset äänet ovat esittäneet epäsuoran pakottamisen olevan teknologisten järjestelmien ominaispiirteenä – järjestelmät manipuloivat ihmisen käytöstä ehdollistamisella, kunnes ihmisen käytös hyödyttää enemmän järjestelmää kuin ihmistä itseään. Tekoälyalgoritmi voi tarjota asiakkaalle täydellisen tuotteen hänen tarpeisiinsa nähden – tai shoppailuaddiktion. Näiden kysymysten lisäksi herää kysymys determinismistä: Eliminoivatko algoritmien tekemät tarjoukset sattuman vaikutuksen? Jokainen, joka on joskus ostanut pelkän kannen perusteella kirjan tai äänilevyn, mikä on osoittautunut erinomaiseksi, voi miettiä menetetäänkö jotain, jos kaikki vastaantulevat tuotteet perustuvat aikaisempiin mieltymyksiin.

Hyperpersonointi on täällä jäädäkseen, ja siinä on paljon hyviä puolia sekä vähittäiskauppiaan että kuluttajan kannalta – ensimmäisen ei tarvitse enää painattaa massiivista määrää mainospostia, ja jälkimmäisen ei tarvitse kahlata sitä läpi löytääkseen haluamaansa. Edellä mainitut kysymykset kuitenkin herättävät huolta siitä, miten hyperpersonointi saadaan pidettyä inhimillisenä, ja juuri tähän kysymykseen palvelumuotoilulla on tuhannen taalan paikka tarjota vastauksia ihmislähtöisyytensä ansiosta. Jos tekoälyä hyödyntävät asiakaspolut räätälöidään yhdessä sidosryhmien kanssa käyttäjiä kuunnellen, on suurempi mahdollisuus, että algoritmi tuuppaa asiakasta kohti asiakkaan ja kauppiaan yhteistä tavoitetta – onnistunutta ostopäätöstä ja asiakaskokemusta.

Lähteet:

• Duhigg, C. (2012). The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business. Random House.
• Lyytinen, V. (2025). AI in retail customer engagement: A service design thinking perspective on AI-enhanced journeys. Master’s thesis. Turku University of Applied Sciences.

Kuva:

• GPT-4o, OpenAI