Mondhatnánk azt is, hogy a modern technológia egy újabb korszakot nyitott a média és a marketing korában, ez azonban eléggé elcsépelt megállapítás lenne, mindösszesen a digitális marketing evolúciójának a következő állomásához érkeztünk.

Az adatvezérelt hiperperszonalizáció egy olyan megoldás, ami lehetővé teszi, hogy a korábbinál még jobb, még pontosabb célzási lehetőségekkel érjük el a felhasználókat. Természetesen, ahogy minden újdonság, evolúciós lépcső, ez is alapvető kérdéseket vet fel, mint például a biztonság. Hazánkban és Európában, ahol a GDPR és más szabályozások szigorú keretet szabnak, különösen fontos megérteni, hogy milyen kötelezettségeink vannak, ha használunk ilyen eszközöket/megoldásokat. A hiperperszonalizáció nem pusztán egy technológiai újítás, hatással van a minket körülvevő társadalom szövetére is, ezért fontos, hogy felelősen használjuk.

MEGFELELŐ ÜZENET A MEGFELELŐ HELYRE

Ez a megoldás azért is fontos, mert túl tudunk lépni az eddigi kontextuális vagy demográfiai jellemzőkön alapuló célzáson. Többféle adatforrás kombinálásával létrehozhatunk olyan szegmentálást, amire eddig nem volt lehetőségünk. A rendszer nem csupán demográfiai adatokat használ fel, hanem viselkedési mintákat, egyéb információkat (földrajzi helyzet, eszköz típusa, operációs rendszer típusa, verzió száma, látogatás időpontja), sőt prediktív modellekkel jövőbeli szükségleteket is igyekszik előre jelezni. A legtöbb kampányban tömegkommunikációs eszközöket használunk, viszont ezzel a technológiával akár személyre is szabhatjuk az üzenetet is, nem csak a célzást.

Egy régi marketingprobléma megoldását kínálja a hiperperszonalizáció. Megfelelő csatornán, megfelelő kreatívformátummal és megfelelő üzenettel érhetjük el a felhasználókat.

Ez azt is jelenti, hogy egy kampány kétszer-háromszor hatékonyabb lehet, legyen szó akár átkattintási arányról, akár átlagos kattintási költségekről. Vagyis a piaci standard 0,15-0,2 százalékról felmehetünk a 0,5 százalékos tartomány fölé, ha hagyományos online hirdetésekről beszélünk. Amennyiben rich mediát használunk és/vagy prémiumelhelyezést, még az 1 százalék sem elérhetetlen. Arról nem is beszélve, hogy a konverziós számok ilyen esetben sokkal magasabbak lehetnek, mint egy átlagos kampányban. Ezen eszközöket mindig egy komplex kampány részeként kell használni, hogy igazán eredményesek legyenek. Amennyiben önmagában használjuk, az eredmény közel sem lesz ennyire látványos.

A rendszerek gépi tanulás segítségével dolgoznak. Amikor egy felhasználó belép egy weboldalra, a rendszer a másodperc törtrésze alatt feldolgozza a maximálisan rendelkezésére álló adatot. Ez a különböző hozzájárulási lépcsőknek megfelelően lehet: historikus viselkedési adat, kontextuális, érdeklődési és egyéb hirdetési rendszerekből származó információ.

Egy kereskedelmi lánc, például összekötheti a weboldalböngészést, a mobil app használatot és a fizikai boltlátogatásokat egyetlen személyre szabott fogyasztói útban. Például a vásárló besétál a Lidlbe, ahova telefonos navigációval jutott el, és amennyiben nem kapcsolta ki a helymeghatározást, valamint van Lidl-app a telefonján (aminek megadott minden engedélyt), akkor a hirdető össze tudja kapcsolni a különböző böngészéseit a fizikai boltlátogatással.

A legújabb technológiák közül ígéretes a kontextuális AI, amely környezeti változókat (időjárás, helyi események, társadalmi trendek) is beépít a személyre szabásba.

MARKETINGMIXOPTIMALIZÁCIÓ ÉS HIPERPERSZONALIZÁCIÓ

Az előrejelzési lehetőségek talán még ennél is jelentősebbek. A modern rendszerek nem csupán reagálnak a felhasználói viselkedésre, hanem igyekeznek megjósolni azt, ezzel segítve a döntéshozókat. (Minél több felhasználóról van adata a rendszernek, annál előbb ismeri fel a felhasználói mintákat. Például: ki milyen termékeket keres, mikor, milyen termékeknél magasabb a reklamáció aránya. Milyen termékek után mit keresnek? Milyen átlagos idővel lesz vásárlás, vagy hagyja el a platformot az ügyfél? Olyan viselkedési mintákat ismernek fel, amiket hosszú statisztikai elemzéssel sem biztos, hogy mindig tudnának azonosítani. Ezen modellek révén a vállalatok képesek felismerni a releváns, leendő ügyfeleket, előre jelezni a következő lépésüket.)

A marketingmix-optimalizáció terén a hiperperszonalizáció lehetővé teszi a csatornaattribúciós modellek finomhangolását. Pontosan láthatjuk, hogy minden egyes kommunikációs pont milyen eredményt hoz, ami elősegíti a költségallokációt és a kampánytervezést. Hazánkban és Európában mindez különösen értékes, mivel a fogyasztók maguk egyeznek bele abba, hogy milyen szinten használhatjuk fel az adataikat. Vagyis ez az üzleti környezet lehetőséget teremt azoknak a márkáknak, amelyek átláthatóan és etikusan használják ezeket az adatokat és eszközöket.

Mindezek a megoldások természetesen a felhasználói élményt is jelentősen javíthatják. A legjelentősebb előny talán a kognitív terhelés csökkentése lehet. A modern felhasználók napi szinten rengeteg döntést hoznak, és a túl sok választási lehetőség akár döntési bénultsághoz, vagy apátiához vezethet.

Az intelligens szűrési és ajánlási rendszerek csökkentik ezt a döntési fáradságot, miközben növelik az elégedettséget azáltal, hogy releváns hirdetéseket, termékeket kínálnak a megfelelő időben és a megfelelő helyen. Azonban a rendszereknek egyik hátránya lehet, hogy ha nem elég gyakran, vagy nem a megfelelő időben, irányban ajánlanak új opciókat. Pedig ezek az eszközök akár megnyithatnak a felhasználók előtt új dimenziókat is – legyen szó termékekről, zenéről, könyvekről, filmekről. Ez a funkció különösen fontos, mivel lehetővé teszi a niche célcsoportok megtalálását, elérését. Erre a legjobb példa talán a streaming platformoknál található. Ezek a rendszerek kellően nyitottak és nyilvánosak ahhoz, hogy mi is több információt gyűjtsünk össze. A hirdetési rendszerek és az onnan jövő adatok egy zártabb, kevésbé hozzáférhető ökoszisztéma részét képezik.

FILMAJÁNLÁS KULTURÁLIS ALAPON

Egy jó példa erre a Netflix. A streaming platform algoritmusa nemcsak a nézési szokásokat elemzi, hanem kulturális kontextust is figyelembe veszi. Német felhasználók más ajánlásokat látnak ugyanahhoz a tartalomhoz, mint a francia felhasználók, optimalizálva a helyi preferenciákra. A platform a European Works Directive compliance-t is beépítette az ajánló algoritmusba, előnyben részesítve az európai produkciókat. Természetesen nem állnak meg itt, olyan érdeklődésalapú előrejelzést használnak (2025-ben már biztosan), ami több rétegben vizsgálja a korábban megnézett, értékelt filmeket, előzeteseket. (1)

A hazai fogyasztók, felhasználók védelmét a Nemzeti Adatvédelmi és Információszabadság Hatóság látja el, amelynek honlapján akár magyar relevanciával bíró határozatokból, akár az Európai Adatvédelmi Testület (EDPB) döntéseiből informálódhatunk az adatvédelmi gyakorlatról és a GDPR alkalmazhatóságáról. Angol nyelven így elérhető ellenőrzési lista, javasolt auditálási eszköz és egyéb segítség is.

Az Európai Unió úttörő szerepet tölt be a globális szabályozási innovációban, mivel a hiperperszonalizációt is szabályozza. Az Általános Adatvédelmi Rendelet (ismertebb nevén a GDPR) nem pusztán cookie-elfogadási követelményként funkcionál, hanem paradigmaváltást hozott létre a digitális gazdaságban.

A különböző elfogadási szintek strukturálisan átformálják a hiperperszonalizáció architektúráját, megkövetelve a vállalatoktól, hogy átlátható és felhasználó-központú megközelítést alkalmazzanak.

A 2026. augusztus 2-ától hatályba lépő AI-törvény új mércét állít fel. Az átláthatósági kötelezettségek különösen fontosak a nagy léptékű ajánlási rendszerek számára, amelyeknek jelentős hatásuk van a felhasználókra. Ez magában foglalja a döntéshozatali folyamatok dokumentálását, az esetleges torzítások azonosítását és kezelését, valamint a felhasználók jogát arra, hogy megértsék és befolyásolják az őket érintő algoritmikus döntéseket. A Digitális Szolgáltatásokról szóló törvény (DSA) kockázatértékelési követelményei különösen relevánsak a nagy online platformok számára.

A „szisztematikus kockázat” fogalma kiterjed a társadalmi manipulációra is, mivel ilyen eszközök használata akár társadalmi szintű hatásokkal is járhat. Azonban a technikai komplexitás gyakran meghaladja a felügyeleti hatóságok képességeit, ami eltéréseket, különbségeket, anomáliákat teremt a jogszabályok és a gyakorlati alkalmazás között. Európában és hazánkban is azért fontos ez, mert itt ütközik össze a technológiai innováció a világ legszigorúbbnak tartott adatvédelmi szabályozásával.

Ez egyedülálló laboratóriumot teremt, ahol a digitális marketing jövője formálódhat. A jövő a felelősebb, szigorúbb adatkezelés és felhasználás irányába mutat, azonban egyik rendszer sem tökéletes és a technológiai innováció nem fog megállni a hiperperszonalizációnál.

Az okosotthonok elterjedésével a különböző háztartási eszközök segíthetnek bevásárolni akár emberi beavatkozás nélkül is már a közeljövőben. Következő lépés lehet az is, amikor az egyes biológiai jellemzőket is bevonjuk a marketingfolyamatokba, amiket a felhasználó okosórán keresztül oszt meg a különböző rendszerekkel. A magasabb fokú hiperperszonalizáció sikere persze attól is függ, hogy a felhasználó milyen adatot oszt meg magáról. Ezért azt gondolom, hogy mind hirdetői, mind ügynökségi, mind pedig médiaoldalon fontos, hogy felelősséggel használjuk fel az adatokat és ne éljünk vissza velük.

Források:

1 Érdeklődőknek javasolt cikk: https://netflixtechblog.com/fm-intent-predicting-user-session-intent-with-hierarchical-multi-task-learning-94c75e18f4b8, forrás: netflixtechblog.com)

Vissza a rovathoz