通過AI個性化您的客戶體驗的5種方法

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在建立客戶關係方面，沒有什麼能與個性化接近。Epsilon的研究表明，十分之八的消費者更有可能從提供個性化體驗的品牌中購買。難怪個性化是當今許多公司機構的首要任務。

然而，為了使個性化成為可能，公司必須篩選一堆數據。僅憑優步就已經收集了超過100PB的客戶數據，這對於人類分析師來說並非及時處理。這就是為什麼它和其他人轉向機器學習等AI技術的原因。

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通過使用機器分析客戶購物的方式，時間和內容，公司可以逐個人地預測客戶的需求。這是以下幾點關鍵：

1.個性化數字體驗。

在ML上升之前，A / B測試是一個手動過程，需要數小時才能提供實際的見解。但是，AI模型可以使用在線行為信號來確定實時提供的最佳體驗。而且，由於人工智慧系統變得更加智能，因為更多的數據被輸入其中，他們實際上可以更好地預測結果。

例如，金融服務公司滙豐（HSBC）最近在其移動應用程序主頁上測試了人工智慧驅動的動態內容與靜態內容。在產品頁面的點擊率方面，個性化結果大大優於靜態同行。

2.優化電子郵件。

我們生活在注意力經濟中。與以往一樣，營銷人員正在爭奪消費者的心理空間。沒有哪個地方比電子郵件收件箱更明顯。一般的辦公室工作人員每天收到121封電子郵件，每封電子郵件都經過精心設計，可以打開和點擊。

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為了競爭，營銷人員正在轉向人工智慧來分析電子郵件參與數據，預測開放率並最大限度地減少客戶流失。維珍假期是一個通過個性化電子郵件打出公園的品牌。通過個性化其消息傳遞，旅遊公司將其電子郵件的開放率提高了70％，點擊率提高了65％。因此，Virgin Holidays的收入增加了49％，即約1730萬英鎊。

3. 讓廣告更有效。

不久前，廣告是一種賭注方式。廣告牌，電視，廣播和平面廣告是最適合所有人，迫使營銷人員預測什麼會與最廣泛的觀眾產生共鳴。今天，數字媒體和人工智慧的結合使廣告成為一門科學。到2020年，eMarketer預測超過86％的數字顯示廣告將以編程方式購買。換句話說，其中近十分之九將很快適合每個觀眾。

要了解公司為什麼急於推出程序化廣告，請考慮Missing People如何使用它們來最大限度地提高預算。在收到1000萬英鎊的捐款後，Missing People使用了程序化廣告在其受眾成員的社交媒體供稿中製作針對特定位置的上訴。在此過程中，它將響應率從50％提高到70％。

4. 擴大客戶群。

人工智慧可以幫助品牌更好地與客戶建立聯繫，但也可以幫助他們識別新客戶。該過程稱為建模，涉及比較現有客戶的人口統計和心理特徵，以預測哪些其他消費者最有可能轉換。另一方面，人工智慧可以圍繞受眾抑製做出明智的建議，通過鼓勵他們跳過他們不太可能贏得的消費者來節省品牌資金。

使用基於人工智慧的數據管理平台，Princess Cruises採用類似的建模來識別高價值的客戶群。通過考慮先前巡洋艦的興趣和經驗，Princess Cruises幫助其營銷人員發現了主要的消費者目標。

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5.定製購物體驗。

亞馬遜針對消費者開始期待定製的在線購物體驗。大約35％的電子商務巨頭的收入與其推薦引擎有關。Gartner預測，到2020年，數字公司將利用人工智慧預測客戶意圖，將利潤提高15％。

但AI可以做的不僅僅是建議類似的產品。英國時裝零售商Asos通過分析購物者保留哪些商品以及他們返回哪些商品來幫助購物者選擇他們的完美尺寸。Asos的Fit Assistant由Fit Analytics提供支持，它使用機器學習每月製作2.5億個大小推薦，超過20種語言，超過17000個品牌。

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AI可能是一系列技術，但它是更加人性化的客戶體驗的關鍵。個性化建立在大數據的基礎上，這些都是不可能手工分析的。相反，相信人工智慧。您和您的客戶不會失望。

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