Základem hyper-personalizace je efektivní práce s velkými objemy dat generovanými uživateli napříč digitálními kanály, které jsou skutečně zásadní. Prostřednictvím webových stránek nebo aplikací dochází často k největší interakci s klienty. Real-time analýza těchto dat umožňuje firmám reagovat okamžitě na aktuální potřeby zákazníků a poskytnout jim kontextově relevantní nabídky. Z technologického hlediska jde především o schopnost nepřetržitě analyzovat a škálovat velké objemy dat. Právě objem dat výrazně roste v důsledku vyššího počtu interakcí, zejména prostřednictvím digitálních kanálů, a dosahuje skutečně skokových hodnot. Systémy jako Kafka (Apache, Confluent) umožňují zpřístupnit v reálném čase obrovské množství eventu pomoci streamingu. Platformy jako SAS ESP a SAS CI 360 poté dokáží zpracovávat miliony datových bodů v reálném čase, což umožňuje okamžitou reakci na zákaznické chování napříč více kanály.

Stavebním kamenem, který umožní skutečnou personalizaci pro konkrétní individuální kontext je využití umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). AI systémy, například platforma SAS Viya, umožňují provádět prediktivní analýzy a vytvářet datové modely, které přesně předpovídají zákaznické potřeby. Bankovní sektor využívá AI k okamžité personalizaci nabídek finančních produktů, což přispívá ke zvýšení konverzních poměrů v prodejních kampaních. Je možné predikovat nejen konkrétní potřebu (sklon k nákupu), ale i preference jednotlivých kanálů a tonality hlasu, sentimentu, ideálního času oslovení, cenovou citlivost nebo fáze nákupního procesu.

Firmy jako Spotify zaznamenaly 30% nárůst ROI díky personalizovaným doporučením, zatímco retailové značky jako Amazon dosáhly 35% růstu prodejů využitím minulých nákupních dat pro relevantní produktové nabídky.V praxi se tedy ukazuje, že personalizované interakce nejen zvyšují prodeje, ale zároveň posilují zákaznickou loajalitu a angažovanost.

Příkladem detailního obchodního využití AI a ML v hyper-personalizaci je dynamické přizpůsobení nabídek hypoték v bankovnictví, kde systémy AI analyzují nejen finanční historii klienta, ale také jeho chování při interakcích s bankou, což umožňuje velmi přesně cílit individuální nabídky v reálném čase. Podobně retailové společnosti využívají generativní AI k automatickému vytváření personalizovaných produktových popisů a vizuálů, což vede ke zvýšení zákaznického zapojení a růstu prodejů.

Technologii ovlivňuje také generativní AI, která umožňuje auto­ma­ti­zo­va­ně vytvářet personalizovaný obsah, který odpovídá individuálním potřebám a preferencím zákazníků v reálném čase. Firmy díky tomu mohou okamžitě reagovat na aktuální chování zákazníků, opti­ma­li­zo­vat zákaznické cesty a efektivněji cílit marketingové kampaně. Gene­ra­tiv­ní AI využívá také firma Spotify, a to pro tvorbu per­so­na­li­zo­va­ných playlistů a cílených reklam, což vede k vyšší uživatelské anga­žo­va­nos­ti. Díky nasazení AI agentů lze lidský dohled minimalizovat na skutečně nezbytnou úroveň. V sektorech, jako je bankovnictví a pojišťovnictví, jsou přesnost a relevance informací klíčové.

Hyper-personalizace tak není technologickou výzvou, ale především příležitostí. Firmy, které dokážou efektivně integrovat AI, real-time datovou analytiku a pokročilou automatizaci do svých systémů, získají významnou konkurenční výhodu – a to nejen v České republice, ale i na mezinárodní úrovni. Pro organizace, které chtějí zůstat relevantní, je implementace hyper-personalizace cestou k dlouhodobému obchodnímu růstu.

Jakub Hytka Autor článku působí na pozici Head of Banking Business Consulting ve společnosti Trask.