Hyperpersonalisatie en de impact van AI op de moderne retail

In een tijd waarin de verwachtingen van consumenten ten aanzien van personalisatie toenemen, zijn AI en hyperpersonalisatie heel belangrijk geworden voor moderne retail. 

In dit artikel onderzoek ik hoe AI de teugels in handen neemt en hyperpersonalisatie mogelijk maakt en de klantervaring binnen retailmedia verandert. Met AI kunnen merken door enorme hoeveelheden klantgegevens heen spitten, patronen herkennen en inzichten vergaren om echt gepersonaliseerde ervaringen te creëren. In dit artikel geef ik voorbeelden van hoe AI wordt ingezet in verschillende vormen van hyperpersonalisatie: van aanbevelings-engines en dynamische advertenties tot prijsoptimalisatie, ondersteund door echte voorbeelden uit de praktijk.

Automatische productaanbevelingen

Automatische productaanbevelingen zijn tegenwoordig een actueel onderwerp. AI-algoritmen duiken in ons browsegedrag en onze aankoopgeschiedenis om gepersonaliseerde aanbevelingen te geven, wat de kans vergroot dat we iets kopen. Amazon is waarschijnlijk de meest bekende speler als het gaat om deze gepersonaliseerde aanbevelingen. Ze maken gebruik van AI om ons browsegedrag, eerdere aankopen, zoekgeschiedenis en zelfs de tijd die we aan bepaalde producten besteden, te analyseren. Wist je dat ongeveer 35 procent van de totale omzet van Amazon te danken is aan hun aanbevelingssystemen? Dit laat echt zien hoe krachtig gepersonaliseerde aanbevelingen kunnen zijn voor het verhogen van zowel de verkoop als de klanttevredenheid. Maar ook populaire streamingdiensten zoals Netflix en Spotify gebruiken gedetailleerde gegevens over ons gebruikersgedrag (zoals de films die we bekijken, de muziek die we luisteren en onze zoekopdrachten) om op maat gemaakte aanbevelingen te doen.

De lessen van Netflix en Spotify – Het is van groot belang dat bedrijven de volledige klantreis begrijpen en relevante data aanwenden voor het creëren van een klantgericht product of dienst. Netflix en Spotify baseren hun aanbevelingen niet alleen op wat je al hebt bekeken of geluisterd, maar ook op trends binnen groepen gebruikers met vergelijkbare voorkeuren (collaborative filtering). Voor Netflix geldt dat maar liefst 75 procen van de content die gebruikers kijken, voortkomt uit aanbevelingen van het systeem. Dit zorgt niet alleen voor meer kijkbetrokkenheid, maar ook een groei in het aantal abonnementen. Bij Spotify wordt net als bij Netflix AI ingezet om muziek aanbevelingen zoals de “Discover Weekly” en “Release Radar” afspeellijsten te maken. Tot wel 40 procent van alle gebruikers luistert naar deze gepersonaliseerde aanbevelingen, wat het platform helpt om gebruikers langer vast te houden en nieuwe abonnees te werven.

De toepassing in retailmedia – Retailers en merken in Nederland kunnen dezelfde strategieën toepassen als Netflix en Spotify: ze kunnen productaanbevelingen niet alleen afstemmen op individuele gebruikers, maar ook soortgelijke gebruikers identificeren op basis van demografische gegevens, aankoopgeschiedenis of interesses. Interessant is het feit dat Netflix coverfoto’s en thumbnails van series en films aanpast naar aanleiding van de voorkeuren en het kijkgedrag van een individuele gebruiker. Dit verhoogt de kans dat iemand op een film klikt en deze actie daadwerkelijk onderneemt.
Dit principe kan goed worden vertaald naar retail: stel je voor dat productfoto’s op een webshop dynamisch worden aangepast naar aanleiding van klantvoorkeuren. Een klant die vaak sportkleding koopt, zou bijvoorbeeld eerder modellen in actie zien, terwijl een klant die zich richt op fashion de focus krijgt op stijlvolle productpresentaties. Dit soort dynamische visuele personalisatie kan een krachtige impact hebben op de klantbeleving en conversie. Een mooi voorbeeld uit de praktijk is The North Face, de producent van outdoor kleding, schoenen en aanverwante apparatuur. Het bedrijf maakt gebruik van AI om gepersonaliseerde productaanbevelingen op zijn website te geven. Klanten beantwoorden een aantal vragen over hun voorkeuren en geplande activiteiten, waarna de AI de meest relevante producten aanbeveelt.

Deze hyperpersoonlijke aanpak kan op verschillende manieren worden ingezet in retailmedia:

• Gerichte advertenties via ‘zero-party’ data – Klantvoorkeuren (zoals interesse in winterhiking en waterdichte uitrusting) kunnen worden benut voor advertentiedoelstellingen via sociale media, zoekadvertenties en display advertising. Hierdoor krijgen klanten advertenties te zien met specifiek aanbevolen producten, zoals waterdichte bergschoenen en geïsoleerde jassen, in plaats van generieke outdoor-producten.
• ‘Look-alike’ targeting voor een breder bereik – Met AI-gestuurde look-alike targeting kunnen merken nieuwe klanten bereiken die vergelijkbare interesses en koopgedrag hebben als hun bestaande klanten. Dit vergroot de kans op conversie en breidt het klantenbestand uit.
• Retailmediaplatforms voor gerichte advertenties – Grote retailers zoals Zalando, Bol en Amazon bieden merken advertentiemogelijkheden binnen hun platforms. Door gebruik te maken van AI-geanalyseerde zero-party data kun je: 1) gesponsorde producten tonen aan gebruikers met vergelijkbare voorkeuren; 2) Display-advertenties personaliseren op basis van klantgedrag; 3) Advertentiestrategieën optimaliseren om de klikratio en conversie te verhogen.

Kortom: door AI-gestuurde aanbevelingen en advertentietargeting te combineren, kunnen merken binnen retailmedia hun marketingstrategieën verfijnen en relevanter maken voor hun doelgroep.

Dynamische content

AI wordt steeds vaker ingezet om advertenties en marketingmateriaal op maat te maken voor individuele klanten. Denk bijvoorbeeld aan dynamische e-mails of advertenties die worden getoond op basis van hun voorkeuren en gedragingen. In plaats van saaie, generieke campagnes kunnen merken met behulp van AI real-time content creëren die perfect aansluit bij de specifieke interesses van een klant. Dit maakt de boodschap niet alleen relevanter, maar vergroot ook de kans op conversie en klantbetrokkenheid.

De lessen van Airbnb – Airbnb maakt gebruik van AI-gedreven technieken om gepersonaliseerde beschrijvingen en aanbevelingen voor accommodaties te genereren. Het platform past de volgorde en presentatie van accommodaties aan op basis van eerdere zoekopdrachten, boekingsgedrag en voorkeuren van elke gebruiker. Bovendien gebruikt Airbnb Natural Language Processing (NLP) om automatisch uitnodigende en aantrekkelijke beschrijvingen te creëren, gebaseerd op bestaande recensies en kenmerken van de accommodatie. Dit verhoogt de kans dat gebruikers zich aangesproken voelen en sneller een boeking maken. Een belangrijke les van Airbnb is dat dynamische content niet alleen aanbevelingen kan verbeteren, maar ook de manier waarop producten of diensten worden gepresenteerd, wat leidt tot hogere conversies en meer klanttevredenheid.

Toepassing in retailmedia – Retailers en merken kunnen, net als Airbnb, AI gebruiken om dynamische advertenties en e-mails te creëren die zich aanpassen aan het gedrag en de voorkeuren van klanten. Stel je voor: een modewinkel die AI inzet om automatisch gepersonaliseerde productafbeeldingen en stijladviezen in e-mails te tonen, gebaseerd op wat klanten eerder hebben gekocht of bekeken. Een mooi voorbeeld hiervan is de ‘Zalando Assistant’, een AI-gestuurde tool die klanten helpt om producten te ontdekken die perfect aansluiten bij hun persoonlijke voorkeuren en behoeften. Dit heeft geleid tot een indrukwekkende stijging van 23 procent in productklikken en meer dan 40 procent in producten die aan verlanglijsten zijn toegevoegd.

De data die de Zalando Assistant verzamelt over klantvoorkeuren en interacties kan direct worden gebruikt voor het personaliseren van advertenties. Dit betekent dat:

• Gepersonaliseerde gesponsorde producten – Gesponsorde producten in Zalando’s interface worden afgestemd op aanbevelingen van de Zalando Assistant. Hierdoor krijgen gebruikers producten te zien die aansluiten bij hun individuele voorkeuren en stijladvies, wat de kans op conversie vergroot.
• Dynamische display-advertenties – Display-advertenties buiten Zalando (zoals via Google of sociale media) kunnen gebruikmaken van de verzamelde gebruikersdata om klanten opnieuw te targeten met producten waarin ze eerder interesse hebben getoond. Dit verhoogt de relevantie en effectiviteit van de advertenties.
• AI-gestuurde e-mailmarketing en pushnotificaties – Gepersonaliseerde e-mails en pushnotificaties kunnen worden verrijkt met AI-gestuurde aanbevelingen, gebaseerd op interacties met de Zalando Assistant. Dit zorgt ervoor dat klanten relevante en op maat gemaakte productvoorstellen ontvangen, wat hun betrokkenheid en kans op aankoop vergroot.

Daarnaast heeft Zalando de Trend Spotter geïntroduceerd, een slimme AI-functie die klanten helpt om opkomende modetrends in iconische modesteden te ontdekken. Deze tool is een geweldige hulp voor ontwerpers, merken, creators en gebruikers die willen bijblijven met de nieuwste trends en stijlen die aansluiten bij de huidige smaak. De inzichten van de Trend Spotter kunnen merken zoals The North Face helpen om hun advertentiestrategie te verbeteren:

• Trendgebaseerde advertentiecampagnes – Advertenties kunnen zich snel aanpassen aan trends die populair zijn in specifieke regio’s. Stel je voor: als de Trend Spotter opmerkt dat ‘outdoor techwear’ in opkomst is in steden als Berlijn en Amsterdam, kan The North Face gerichte advertenties ontwikkelen waarin hun functionele outdoor kleding wordt gepresenteerd als trendy streetwear.
• Shoppable ads voor directe conversie – Door de nieuwste trends te verwerken in shoppable ads (interactieve advertenties waarin consumenten meteen producten kunnen kopen) wordt de afstand tussen inspiratie en aankoop verkleind. Social commerce speelt hier een belangrijke rol, omdat merken via platforms zoals Instagram, TikTok en Pinterest hun advertenties kunnen afstemmen op de trends die ze hebben geïdentificeerd.
• AI-gestuurde advertentieoptimalisatie via Zalando Marketing Services (ZMS) – Zalando Marketing Services (ZMS) kan merken zoals The North Face ondersteunen bij het optimaliseren van hun advertenties op Zalando zelf, door producten op een prominente plek te tonen zodra een bepaalde trend populair wordt.

Prijsoptimalisatie

Met behulp van AI kunnen prijzen in real-time worden aangepast, waarbij rekening wordt gehouden met verschillende klantsegmenten en de huidige marktomstandigheden. Dit biedt niet alleen op maat gemaakte prijsstrategieën, maar helpt ook om de winstgevendheid te maximaliseren.

De lessen van Allianz – Verzekeraar Allianz heeft AI geïntegreerd in zijn bedrijfsvoering om zowel prijsstrategieën als marketingcampagnes te verbeteren. Zo maakt Allianz gebruik van AI om zijn acceptatieprocessen te verfijnen, wat leidt tot nauwkeurigere risicobeoordelingen en dynamische prijsmodellen. Door uitgebreide datasets te analyseren, helpen AI-tools, zoals bijvoorbeeld AI-gestuurde risicobeoordelingtools, verzekeraars om beter om te gaan met complexe regelgeving en opkomende risico’s. Dit resulteert in snellere en nauwkeurigere besluitvorming.
Dankzij deze technologische vooruitgang kan Allianz premies in real time aanpassen op basis van individuele risicoprofielen, wat zorgt voor concurrerende en gepersonaliseerde prijzen voor zijn klanten. De integratie van AI in prijsstelling heeft ook een directe impact op de advertentiestrategieën van Allianz. Door gepersonaliseerde prijzen aan te bieden, kan Allianz zijn marketingboodschappen afstemmen op de specifieke behoeften en voorkeuren van klanten. Allianz Direct, de digitale tak van het bedrijf, richt zich bijvoorbeeld op ‘slimme shoppers’ en ‘prijszoekers’ door aantrekkelijke prijzen en een sterke online aanwezigheid te bieden. Deze aanpak heeft geleid tot een omzetgroei van vijftien procent per jaar en een kostenreductie van 30-50 procent, wat aantoont hoe effectief het combineren van AI-gestuurde prijzen met gerichte advertenties kan zijn.

Toepassing in retailmedia – De prijsoptimalisatiestrategie van Allianz, die draait op AI, biedt waardevolle inzichten die retailers kunnen toepassen in hun retailmedia-aanpak. Retailers en merken kunnen soortgelijke AI-gestuurde methodes gebruiken om hun prijs- en advertentieplannen te verbeteren. Wereldwijd maken bedrijven zoals Walmart al gebruik van AI-gedreven dynamische prijsstelling, waarbij productprijzen in real time worden aangepast op basis van vraag, concurrentieprijzen en klantgedrag. Door AI-gestuurde prijsaanpassingen te integreren in hun retailmediacampagnes, kunnen ze zorgen voor concurrerende prijzen, gepersonaliseerde marketing en een betere winstgevendheid.
Walmart heeft enkele jaren geleden een samenwerking opgezet met The Trade Desk om een demand-side platform (DSP) te ontwikkelen dat AI-inzet om zijn advertentieaanpak te verbeteren. Dit stelt merken in staat om verschillende advertentievarianten te testen en de inhoud dynamisch aan te passen op basis van gebruikersbetrokkenheid en prijsgevoeligheid. In Nederland loopt Albert Heijn voorop door AI te gebruiken om kortingen op bederfelijke producten die bijna hun houdbaarheidsdatum bereiken, dynamisch aan te passen. Deze aanpak helpt niet alleen voedselverspilling te verminderen, maar zorgt er ook voor dat promoties relevant en tijdig zijn. Bovendien gebruikt Albert Heijn AI om de supplychain te optimaliseren door de vraag naar producten te voorspellen op basis van lokale factoren, zoals het weer.

Dit stelt de retailer in staat om zijn voorraad en marketingstrategieën aan te passen aan de verwachte klantbehoeften. Een logisch gevolg hiervan is dat de inzet van AI ook invloed heeft op de advertentieplannen van merken die via AH adverteren. Wat betreft prijsoptimalisatie zouden retailers zoals AH hun retail media platform met behulp van AI op verschillende manieren kunnen verbeteren:

• Gepersonaliseerde aanbiedingen en advertentietargeting – Retailers kunnen AI gebruiken om shopperdata te analyseren en zo hypergepersonaliseerde advertentie-ervaringen te creëren. Deze gepersonaliseerde advertenties kunnen individuele prijzen tonen, gebaseerd op eerdere aankopen. Retailmedianetwerken zoals Carrefour en Tesco gebruiken al loyaliteitsdata om gerichte advertenties met dynamische prijzen aan te bieden. Prijsgevoelige shoppers kunnen worden ingedeeld en in realtime promotionele prikkels ontvangen via programmatic advertenties. Het gebruik van AI door Albert Heijn voor gepersonaliseerde aanbevelingen en dynamische promoties legt de basis voor toekomstige AI-gestuurde gesponsorde productvermeldingen.
• AI-aangedreven advertentie-optimalisatie – AI-gestuurde advertentieplatforms zoals Criteo en The Trade Desk kunnen naadloos worden geïntegreerd met realtime prijsstrategieën. Dit stelt hen in staat om advertenties te tonen die direct inspelen op prijsverlagingen of gepersonaliseerde promoties. Dankzij deze integratie kunnen biedingen op het retail media netwerk automatisch worden aangepast aan de fluctuaties in voorraad en vraag. Bovendien is het mogelijk om verschillende advertentievariaties te testen en de content dynamisch aan te passen op basis van betrokkenheid en prijsgevoeligheid.
• Retail-abonnementsmodellen – Retailers die abonnementsdiensten aanbieden (zoals Amazon Prime of Carrefour+) kunnen AI-gestuurde gelaagde prijsmodellen gebruiken om gepersonaliseerde abonnementsprijzen te bieden op basis van koopgedrag. AI kan helpen voorspellen welke klantsegmenten waarschijnlijk zullen upgraden naar een premium niveau. Prijzen kunnen dynamisch worden aangepast voor regelmatige shoppers in vergelijking met incidentele kopers.

Kansen en uitdagingen

AI-gedreven hyperpersonalisatie biedt enorme voordelen voor zowel bedrijven als consumenten. Denk aan verbeterde klantbetrokkenheid, hogere conversieratio’s en een efficiëntere marketingaanpak. Maar er zijn ook uitdagingen, zoals privacykwesties, de complexiteit van implementatie en de hoge initiële kosten. Een eerste stap voor hyperpersonalisatie hoeft daarom niet per se AI-gestuurde personalisatie te zijn, maar kan ook beginnen met feed-based Dynamic Creative Optimization. Hierbij worden advertenties dynamisch aangepast op basis van een lijst met vooraf gedefinieerde triggers zoals weer, geografie en voorraadniveaus.

Het grote verschil is dat AI-gestuurde personalisatie zich meer richt op de individuele gebruiker en zijn of haar voorkeuren, terwijl feed-based dynamic optimalisatie zich richt op het optimaliseren van content op basis van externe variabelen, zoals product-feeds of voorraadupdates. Een voorbeeld: een supermarkt kan automatisch advertenties voor koude dranken en ijs weergeven bij warm weer, terwijl bij regenachtig weer alleen soep en warme dranken worden geadverteerd. In veel gevallen werken de twee genoemde technieken samen. Bijvoorbeeld, een gepersonaliseerde advertentiecampagne kan zowel AI gebruiken om de juiste persoon te targeten als een dynamische feed om de meest relevante producten te tonen.

De toekomst van hyperpersonalisatie ziet er veelbelovend uit, vooral door technologische vooruitgang en veranderende consumententrends. Dit betekent dat bedrijven deze strategie steeds vaker zullen omarmen. Retailers die willen slagen, moeten investeren in AI-technologie, ethische datapraktijken toepassen en hun personeel goed opleiden. Door deze elementen zorgvuldig te combineren, kunnen bedrijven niet alleen concurrerend blijven, maar ook sterke, langdurige klantrelaties opbouwen en optimaal profiteren van AI-gedreven personalisatie.

Over de auteur: Ronald Kuin is Head of retail media & e-commerce bij KINESSO.