Эксперты обсудили, как персонализация влияет на кибербезопасность

Все больше пользователей товаров и услуг ожидают от брендов персонализированного подхода, что стимулирует компании собирать все больше данных. Однако вместе с повсеместным увеличением персонализации растет и риск утечек персональных данных. Как защитить информацию? Где граница между удобством и вторжением в личную жизнь? Как измерять эффективность персонализированной рекламы? 

Эти и другие вопросы ведущая первого видеоподкаста о рекламе и маркетинге MEDIA MIX Анна Ветринская обсудила с экспертами компаний СберМаркетинг, Phishman, BI.ZONE, UniSender, билайн.

Персонализация vs гиперперсонализация

В первую очередь гости студии определили значения терминов «персонализация» и «гиперперсонализация», а также обозначили границу между ними. Таким образом, персонализация — это процесс адаптации контента, услуг или продуктов к индивидуальным предпочтениям и потребностям пользователя на основе собранной информации о нем. Например, рекомендации маршрута в приложении такси на основе его прежних поездок. Гиперперсонализация — это более глубокий уровень персонализации, который использует не только базовые данные о пользователе, но и сложные алгоритмы, машинное обучение и анализ больших данных для создания уникального опыта. Такой подход учитывает контекст, поведение в реальном времени и другие факторы для предоставления максимально релевантного контента или услуг. Иными словами, персонализация фокусируется на общих предпочтениях пользователя, тогда как гиперперсонализация учитывает множество переменных и динамически адаптируется к изменениям в поведении и контексте пользователя.

Зачем брендам персонализация

Персонализация важна для брендов, так как она улучшает клиентский опыт, предлагая релевантные продукты и услуги, увеличивает лояльность клиентов, повышает вероятность покупок и оптимизирует маркетинговые усилия, направляя их на заинтересованных пользователей. Кроме того, способствует укреплению отношений с клиентами и достижению бизнес-целей. Эксперты привели данные McKinsey, которые гласят, что применение персонализации снижает стоимость привлечения клиента на 50% и увеличивает выручку на 5–15%. При этом для быстрорастущих компаний рост выручки намного выше — до 40%. Пример — рекомендательная система Netflix, в разработку которой в 2014 году компания вложила 150 млн долларов и в результате получает прибыль в 1 млрд долларов ежегодно.

Пользователи выигрывают не меньше и от гиперперсонализированного подхода. Например, если продавец может учесть различные контекстные переменные и индивидуальные предпочтения клиента и в результате предложить релевантный товар или услугу, то покупателю не нужно тратить время на поиск, выбор и преодоление сомнений.

Как измерять эффективность персонализированной рекламы

В числе инструментов по подготовке и оценке эффективности персонализированной рекламы эксперты выделили искусственный интеллект, который помогает разрабатывать креативы для каждого сегмента пользователей, и A/B-тестирование, с помощью которого легко понять, работает и насколько хорошо работает персонализированная рекламная кампания.

Как защитить личные данные

С быстрым развитием технологий компании вынуждены постоянно совершенствовать защитные механизмы для сохранения персональных сведений о своих клиентах, поскольку разведкой данных из открытых источников (OSINT) активно пользуются злоумышленники. Тем не менее современные антифрод-решения и скрипты помогают защитить пользователей от таргетированных кибератак, мошеннических схем даже с применением синтезирования изображения и голоса клиента.

Эксперты также подчеркнули, что бесплатная информация сама по себе может стать уловкой, с помощью которой пользователь открывает доступ к своим данным. Важно быть начеку и не сообщать излишне много персональных данных там, где это не требуется, поскольку все, что единожды попало в сеть, остается там навсегда.

Будущее гиперперсонализации: экспертный прогноз

Несмотря на негативные аспекты, персонализация и гиперперсонализация продолжат свое развитие и окажут влияние на паттерны поведения клиентов, создавая более благоприятную среду для потребления. Так, например, предиктивные и суггестивные подходы помогут пользователям закрыть свои потребности еще до наступления необходимости. Затем рекламная коммуникация перейдет на уровень связи между ИИ бренда и ИИ — цифрового ассистента пользователя, что также ускорит процессы принятия решений и покупок.

Спикеры:

• Алексей Горелкин, эксперт по кибербезопасности, генеральный директор Phishman.
• Мария Романычева, руководитель группы экспертного пресейла анализа защищенности и консалтинга BI.ZONE.
• Константин Гущин, сооснователь сервиса цифрового маркетинга UniSender.
• Евгений Батяшин, директор по исследованиям и разработке СберМаркетинга.
• Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам, билайн.

Полный выпуск доступен на RUTUBE, YouTube и в «VK Видео».