Sebuah survei oleh Deloitte mengungkapkan bahwa sebanyak 79 persen orang siap membagikan data mereka jika mereka melihat nilai yang jelas dalam melakukannya. Namun, orang juga perlu tahu bahwa privasi data mereka dianggap serius. Bagi perusahaan yang berada di ujung tombak personalisasi dalam teknologi dan pemasaran, ini berarti meyakinkan pelanggan bahwa data mereka akan disimpan dengan aman dan digunakan secara transparan dan untuk keuntungan mereka sendiri.
Sementara personalisasi dan privasi mungkin tampak berlawanan secara diametris, bisnis dapat mencapai keduanya dan berhasil. Kita dapat membandingkan dilema privasi versus personalisasi dengan mitos legendaris dari Homer’s Odyssey, Scylla, dan Charybdis. Kedua monster laut ini menghadirkan pilihan berbahaya bagi pahlawan kita Odysseus, yang perlu secara kreatif menavigasi rute di antara keduanya. Dengan cara yang sama, bisnis harus hati-hati bermanuver antara kebutuhan akan privasi dan permintaan yang semakin mendalam untuk layanan yang disesuaikan.
Solusi baru perlu dipimpin oleh ilmu data dan seperangkat aturan data minimalis yang dapat membangun personalisasi tanpa melanggar batasan privasi apa pun saat mengumpulkan informasi pribadi dari pengguna. Namun, perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah mengakibatkan ledakan personalisasi dan analitik prediktif pada skala yang tidak terduga. Dengan AI membuat keputusan, konsumen dapat memperoleh manfaat dari pengalaman yang lebih dipersonalisasi, tetapi hal ini dapat menimbulkan biaya yang besar dalam hal privasi.
Mengubah tantangan personalisasi menjadi peluang
Personalisasi yang diskalakan bergantung pada pengumpulan dan pengaktifan semua data pelanggan yang tersedia, yang hingga saat ini relatif bebas dilakukan oleh perusahaan. Namun, dengan Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) UE, apa yang dianggap sebagai izin untuk penggunaan data menjadi lebih kompleks dan tanpa kompromi. Banyak yang melihat GDPR sebagai pembatasan pemrosesan data pribadi dan rintangan untuk menciptakan pengalaman yang mulus dan dipersonalisasi bagi prospek yang interaksinya dengan merek terus-menerus terganggu oleh pop-up dan pesan izin yang berulang.
Namun, orang dalam industri melihatnya sebaliknya. Mereka percaya bahwa penekanan kuat pada perlindungan privasi data dapat membuat personalisasi menjadi antirapuh, memungkinkannya berkembang terlepas dari batasannya. GDPR dan peraturan privasi lainnya sama sekali tidak melarang pengumpulan dan penggunaan data. Sebaliknya, mereka memastikan bahwa informasi pribadi diperoleh secara sah dan hanya digunakan dengan persetujuan pemiliknya. Artinya, konsumen tahu bahwa kami menganggap serius data mereka dan, seperti disebutkan di atas, 79 persen orang siap membagikan data mereka jika mereka melihat nilai yang jelas dalam melakukannya.
Pada akhirnya, adalah kewajiban organisasi di berbagai vertikal untuk bertindak secara etis dan memastikan bahwa dalam pertempuran privasi vs personalisasi, mereka tahu cara menavigasi perairan berbahaya ini. Mari kita lihat beberapa kunci vertikal dan bagaimana debat mempengaruhi mereka.
Fintech
Munculnya aplikasi berbasis data mengandalkan dan didorong oleh data dan wawasan pelanggan yang dibagikan. Misalnya bank pintar yang memimpin penggunaan gamifikasi untuk mendorong loyalitas pelanggan, membangun kepercayaan, dan meningkatkan penjualan ke lebih banyak pelanggan. Game menarik keinginan orang untuk bersenang-senang, hiburan, kesederhanaan, interaksi sosial, hadiah, dan persaingan, dan memiliki daya tarik yang kuat bagi Milenial dan Gen Z yang paham digital.
Untuk memastikan aturan privasi ditegakkan, banyak bank dan lembaga keuangan telah mendirikan laboratorium penelitian untuk mengembangkan algoritme dan pendekatan AI mereka sendiri untuk menyeimbangkan tantangan privasi vs personalisasi dan mengembangkan metode etis untuk mendidik dan memberi penghargaan kepada pelanggan karena menyediakan data. Gamifikasi adalah salah satunya, karena pengguna dapat membagikan perilaku dan kebiasaan mereka dengan melakukan tindakan sepele (sebenarnya game apa itu) tanpa benar-benar membagikan data mereka seperti transaksi, lokasi, atau riwayat penelusuran.
Mobilitas
Menavigasi dengan berjalan kaki atau di dalam mobil memerlukan pelacakan berbasis lokasi yang dapat dengan mudah dihubungkan ke layanan, toko, dan produk lokal. Sistem modern ‘mempelajari’ perjalanan kita, melacak tempat yang kita kunjungi, lalu ‘membuang’ data ini ke perusahaan pemasaran, yang menyediakan periklanan kontekstual.
Pendidikan
EdTech menawarkan sejumlah cara untuk berinteraksi: mengikuti tes atau kuis; membangun perpustakaan virtual; menilai tujuan karir; dan seterusnya. Sistem bertenaga AI kemudian dapat merekomendasikan mata pelajaran untuk dipelajari, buku untuk dibaca, dan cara untuk meningkatkan pendidikan dan pengembangan karir.
Misalnya, Intellias telah bekerja sama dengan penyedia pendidikan di seluruh negara bagian untuk mengembangkan ekosistem digital bagi pendidik untuk mempersonalisasi pengajaran di sekolah umum dan meningkatkan hasil siswa. AI/ML, cloud, dan data besar telah diterapkan untuk membuat personalisasi konten dan menyesuaikan pendekatan pengajaran individu berdasarkan preferensi pribadi, kualifikasi guru, dan kekuatan akademik serta kemampuan alami siswa. Fitur AI tercanggih memungkinkan penyesuaian & retensi jalur pembelajaran, pembuatan profil siswa untuk rekomendasi yang lebih baik, bot obrolan, analisis konten, dan penemuan audiens dinamis berbasis ML.
Pengecer
Tidak diragukan lagi sektor yang paling diuntungkan dari pemasaran yang dipersonalisasi. Dari WiFi gratis di dalam toko hingga pemantauan geolokasi dan belanja online, pengecer dapat melacak Anda dengan berbagai cara, menambang banyak data pribadi yang memungkinkan mereka membuat pesan dan iklan yang ditargetkan dengan cermat. Bahkan offline, teknologi masih dapat memantau ponsel Anda saat berada di mal, sementara kamera melacak ke mana Anda pergi, apa yang Anda sentuh, dan apa yang Anda beli atau kembalikan.
Menyeimbangkan Privasi vs Personalisasi
Jelas bahwa di berbagai sektor, pemasaran yang dipersonalisasi menjadi semakin canggih dan konsumen mungkin menjadi lebih terbiasa dengannya. Namun, privasi tetap menjadi perhatian utama. Oleh karena itu, peraturan di bidang ini akan terus meningkat, dengan semakin banyak kendala dan batasan yang diberlakukan pemerintah yang melarang pengumpulan data tertentu. Mungkin mengumpulkan data dari pengguna WiFi akan segera dilarang, misalnya.
Sangat penting untuk mendefinisikan dan mengembangkan metodologi untuk menemukan kumpulan aturan data minimum untuk mencapai tingkat personalisasi yang optimal. Alat pengukuran personalisasi dan kerangka kerja metodologi berdasarkan AI dan ilmu data yang dapat menilai korelasi antara personalisasi dan privasi, serta ketergantungan antara tingkat informasi yang dapat Anda peroleh dari pengguna dan jumlah personalisasi yang dapat Anda berikan kepada mereka.
Oleh karena itu, tantangan bagi semua industri ini adalah untuk terus menawarkan personalisasi sambil tetap berada di sisi kanan hukum dalam menghadapi keterbatasan yang semakin meningkat.
Kredit Gambar: Wayne Williams
Roman Pavlyuk adalah Wakil Presiden, Strategi Digital di Intellias.
