Hüperpersonalisatsioon

Hüperpersonalisatsioon (inglise keeles "hyper-personalization") on on kaasaegne turundusstrateegia, mille eesmärk on pakkuda iga kliendi jaoks kohandatud tooteid, teenuseid või sisu, kasutades reaalajas andmeid ja tehisintellekti. See võimaldab ettevõtetel analüüsida klientide käitumist, eelistusi ja konteksti, et teha personaalseid soovitusi, kohandada sõnumeid ning täiustada kliendikogemust eri kanalites.Hüperpersonalisatsioon aitab suurendada kliendirahulolu ja lojaalsust, kuid tekitab ka väljakutseid andmekaitses, privaatsuses ning eetilises otsustamises.
Põhimõisted.
Personalisatsioon- protsess, mille käigus kohandatakse toodet, teenust või sisu vastavalt kasutaja eelistustele või varasemale käitumisele. Hüperpersonalisatsioon viib selle sammu edasi, kasutades reaalajas andmeid ja tehisintellekti.Reaalaja andmed- andmed, mis kogutakse ja analüüsitakse koheselt, võimaldades süsteemidel reageerida kasutaja tegevusele või kontekstile viivitamatult (näiteks asukoht, kellaaeg, hetke sirvimine).
Suurandmed- väga mahukad ja mitmekesised andmekogumid, mida kasutatakse analüüsiks ja mustrite leidmiseks. Hüperpersonalisatsioon tugineb sageli suurandmete analüüsile, et tuvastada kliendikäitumise seaduspärasusi.
Tehisintellekt (Ai)- arvutisüsteemide võime õppida, analüüsida ja teha otsuseid sarnaselt inimese mõtlemisele. Tehisintellekti kasutatakse hüperpersonalisatsioonis soovituste tegemiseks ja automaatsete otsuste langetamiseks.
Masinõpe- tehisintellekti haru, kus algoritmid õpivad andmetest ja parendavad oma prognoose ilma otsese programmeerimiseta. Näiteks kasutatakse masinõpet ostusoovituste, sisu valiku või kliendikäitumise ennustamiseks.
Klienditeekond- järjestikuste kokkupuudete kogum, mille kaudu klient puutub kokku ettevõtte toodete ja teenustega. Hüperpersonalisatsioon võimaldab kohandada iga sammu klienditeekonnal individuaalselt.
Omakanaliturundus- strateegia, kus klienti kõnetatakse ühtse sõnumiga eri kanalites (nt veeb, mobiilirakendus, e-post, sotsiaalmeedia). Hüperpersonalisatsioon lisab sellele isikupärastamise reaalsel ajahetkel.
Kontekstuaalne turundus- turundustegevus, mis võtab arvesse kasutaja hetkeolukorda, näiteks seadme tüüpi, asukohta, ilmaolusid või ajavööndit. Seda kasutatakse sageli hüperpersonalisatsiooni osana.
Privaatsus ja andmekaitse- põhimõtted ja seadused, mis reguleerivad isikuandmete kogumist ja kasutamist. Hüperpersonalisatsioon peab arvestama andmekaitse määrustega, nagu Euroopa Liidu üldine andmekaitse määrus (GDPR).
Sirvimiskäitumine- veebikasutaja tegevused, nagu lehtede külastamine, otsingute tegemine ja linkidele klikkimine, mida analüüsitakse personaalse sisu ja soovituste pakkumiseks.
Ajalugu.
Hüperpersonalisatsiooni juured ulatuvad tagasi personaliseeritud turunduse arengusse 1990. ja 2000. aastatel. See oli aeg, mil e-kaubandus ja andmebaaside haldus võimaldasid ettevõtetel koguda põhiteavet klientide kohta.
Esialgsed turundusstrateegiad kasutasid segmentatsiooni, kuid tehnoloogia arenguga suurenes andmete täpsus ja maht, võimaldades üha individuaalsemaid lahendusi. 
2010. aastatel muutusid tehisintellekti ja suurandmete rakendused turunduses laialdaselt kättesaadavaks, võimaldades ettevõtetel kohandada turundussõnumeid ja kliendikogemust reaalajas, kasutades arvutiprogramme, mis õpivad klientide käitumisest ja eelistustest ning arvestades nende asukohta, seadme tüüpi, aega ja tegevusi veebis või rakenduses.
Rakendused turunduses.
Hüperpersonalisatsiooni kasutatakse laialdaselt e-kaubanduses, e-posti turunduses, mobiilirakendustes ja sotsiaalmeedias.
E-kaubandus – tehisintellekti abil pakutakse iga külastaja jaoks sobivaid tooteid, hindu ja soovitusi, näiteks vastavalt varasematele otsingutele, asukohale või kliendi staatusele (uus või püsiklient).
E-posti turundus – võimaldab saata igale adressaadile individuaalseid sõnumeid, näiteks kampaaniaid, mis põhinevad varasematel ostudel või sirvimiskäitumisel.
Mobiilirakendused – reaalaja andmete põhjal pakutakse hetkele vastavaid teavitusi, näiteks spordirakendustes treeningu soovitusi või muusikarakendustes energilisemaid esitusloendeid.
Sotsiaalmeedia – algoritmid analüüsivad kasutaja huvisid ja suhtlusmustreid, et kohandada reklaamide ja postituste nähtavust individuaalselt.
Eelised ja väljakutsed.
Hüperpersonalisatsioon võimaldab pakkuda täpselt sihitud lahendusi, parandades kliendirahulolu ja lojaalsust. See vähendab turundusmüra, kuna sõnumid jõuavad peamiselt neile, kellele need on asjakohased. Andmepõhine lähenemine aitab optimeerida turunduseelarvet, suunates ressursid sinna, kus need annavad kõige suurema tulemuse.
Peamised väljakutsed on privaatsuse tagamine ja andmekaitse nõuete järgimine. Ettevõtted peavad selgelt põhjendama, kuidas ja miks kliendiandmeid kogutakse ning töödeldakse. Liigne sekkumine või liiga täpne isikupärastamine võib tarbijates tekitada ebamugavustunnet. Lisaks nõuab hüperpersonalisatsioon tehnoloogiliselt investeeringuid süsteemidesse, mis suudavad töödelda reaalajas andmeid ja tagada nende turvalise hoidmise.
Kriitika ja eetilised aspektid.
Eetiline arutelu keskendub tasakaalule mugavuse ja kontrolli vahel. Tarbijad ootavad, et ettevõtted mõistaksid nende vajadusi, kuid ei soovi tunda, et nende tegevust jälgitakse. Probleemiks võib olla ka läbipaistvuse puudumine, kuna kasutajad ei pruugi teada, kui palju nende kohta andmeid kogutakse või kuidas neid kasutatakse.
Lisaks võib algoritmiline otsustamine tekitada kallutatust, sest süsteemid tuginevad sageli varasematele mustritele ja võivad jätta tähelepanuta uued või erineva käitumisega kliendid. Ettevõtted peavad tagama andmete eetilise kasutamise, küsima nõusolekut ja võimaldama klientidel oma eelistusi hallata.
Näited rakendustest.
Hüperpersonalisatsiooni kasutatakse mitmes majandus- ja teenusvaldkonnas, et kohandada tooteid, teenuseid ja kasutajakogemust reaalajas vastavalt kasutaja eelistustele ja käitumisele. 
Jaekaubandus ja e-kaubandus: Platvormid analüüsivad klientide varasemaid oste, sirvimismustreid ja eelistusi, et pakkuda personaalseid toote- ja hinnasoovitusi. See võimaldab ettevõtetel optimeerida pakkumisi ja suurendada kliendirahulolu.
Meedia ja meelelahutus: Voogedastusteenused ning digitaalsed meedia-platvormid kohandavad sisu soovitusloendite ja kasutaja vaatamis- või kuulamisharjumuste põhjal, et kuvada asjakohast materjali. 
Ilutooted ja kosmeetika: Ettevõtted võivad kombineerida veebipoe ja füüsiliste poodide andmeid, et kujundada personaalseid soovitusi ja kampaaniaid, tuginedes kliendi eelistustele ja ostuajaloole.
Finantssektor: Pangad ja finantsteenuste platvormid rakendavad hüperpersonalisatsiooni kontoseisude ja tehingute analüüsimiseks ning pakuvad kohandatud teavitusi või soovitusi, suurendades teenuse efektiivsust ja kliendirahulolu.
Tervishoid ja fitness: Tervise- ja spordirakendused kasutavad individuaalseid terviseandmeid ning treening- ja toitumisajalugu, et pakkuda personaalseid soovitusi ja treeningprogramme.
Haridus: E-õppe platvormid kohandavad soovitusi õppija tugevuste ja varasemate tulemuste põhjal, toetades individuaalset õppeteekonda.