Generative AI Dan Hyper Personalisasi dalam Pemasaran Digital

Authors

  • Adiwima Zebua Institut Bisnis Komputer Indonesia
  • Agustin Gulo Institut Bisnis Komputer Indonesia
  • Mesrawati Laia Institut Bisnis Komputer Indonesia
  • Damai A. Gea Institut Bisnis Komputer Indonesia
  • Lia A. Lintang Institut Bisnis Komputer Indonesia
  • Fincerman Lahagu Institut Bisnis Komputer Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31004/joecy.v5i3.5537

Keywords:

Generative AI, hyper-personalization, pemasaran digital, konten adaptif, analitik prediktif

Abstract

Perkembangan Generative Artificial Intelligence (Generative AI) meliputi model berbasis transformer, Generative Adversarial Networks (GANs), dan Variational Autoencoders (VAEs) telah menghadirkan paradigma baru dalam lanskap pemasaran digital modern. Kemampuan teknologi ini untuk menghasilkan konten, pesan, serta pengalaman interaktif secara otomatis dan berbasis konteks memungkinkan terciptanya strategi hyper-personalization yang jauh lebih presisi dibandingkan pendekatan personalisasi konvensional. Dengan memanfaatkan data perilaku real time, jejak digital konsumen, dan analitik prediktif, Generative AI mampu mengonstruksi representasi preferensi individu secara dinamis sehingga pesan pemasaran dapat disesuaikan secara mendalam, adaptif, dan berkelanjutan. Artikel ini bertujuan untuk meninjau dan mensintesis literatur akademik serta laporan industri periode 2020–2025 guna mengidentifikasi peran strategis Generative AI dalam memperkuat praktik hyper-personalization. Analisis difokuskan pada kontribusi teknologi dalam meningkatkan kualitas customer journey, efektivitas kampanye digital, serta kinerja pemasaran secara keseluruhan. Hasil telaah menunjukkan bahwa Generative AI tidak hanya menawarkan skalabilitas tinggi dalam produksi konten dan pemodelan perilaku pelanggan, tetapi juga meningkatkan akurasi sistem rekomendasi, relevansi komunikasi pemasaran, dan tingkat customer engagement. Namun demikian, implementasi Generative AI juga menghadirkan tantangan signifikan, termasuk risiko bias algoritmik, isu privasi data, dan kebutuhan terhadap kerangka tata kelola AI yang transparan, akuntabel, dan berorientasi etika. Oleh karena itu, pemanfaatan Generative AI dalam hyper-personalization harus didukung oleh kebijakan pengelolaan data yang kuat, mekanisme audit model, serta strategi integrasi teknologi yang matang untuk memastikan penerapan yang bertanggung jawab dan berkelanjutan.

References

Bhatt, D., Sharma, A., & Patel, R. (2023). Artificial Intelligence in Advertising: Advancements, Challenges, and Opportunities. Journal of Digital Marketing, 15(2), 45–63.

Garrido-Merchán, E. C., & Hernández-Lobato, D. (2024). Are Customized Versions of Generative AI Useful? Artificial Intelligence Review, 37(5), 112–128.

Kim, J. H., Park, S., & Lee, D. (2024). ChatGPT Personalized and Humorous Recommendations in Travel Marketing. Tourism Management, 98, 104–121.

McKinsey & Company. (2025). Unlocking the Next Frontier of Personalized Marketing. McKinsey Insights Report.

Valdez Mendia, J. M. (2022). Toward Customer Hyper-Personalization Experience: An Omnichannel Data Perspective. International Journal of Marketing Studies, 14(1), 55–71.

MDPI. (2023). Generative Adversarial Networks in Business and Social Science. Applied Sciences, 13(7), 4125.

Real-Time Dynamic Ad Customization Using Generative AI. (2024). IEEE Transactions on Marketing Technology, 9(3), 67–79.

OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI Research Publications.

Downloads

Published

21-12-2025

How to Cite

Adiwima Zebua, Agustin Gulo, Mesrawati Laia, Damai A. Gea, Lia A. Lintang, & Fincerman Lahagu. (2025). Generative AI Dan Hyper Personalisasi dalam Pemasaran Digital. Journal of Innovative and Creativity (Joecy), 5(3), 14512–14518. https://doi.org/10.31004/joecy.v5i3.5537

Issue

Section

Articles