发布日期:2024 年 8 月 5 日
撰稿人:Molly Hayes、Amanda Downie
AI 技术的最新进展(例如生成式 AI)可以近乎实时地生成个性化的体验,因此增强了营销实践。这些进步正在开启全渠道极致个性化时代 – 跨平台、定制、无缝的客户体验,可立即响应客户行为。
随着 AI 驱动的个性化变得更加细致和强大,客户开始期待这些量身定制的体验。IBM 商业价值研究所最近发布的一份报告发现,五分之三的客户希望在购物时使用 AI 应用程序。麦肯锡咨询公司的数据显示,71% 的客户希望公司提供个性化内容。这些客户中有 67% 表示,当他们与企业的互动不符合他们的需求时,他们会感到沮丧。1事实证明,个性化也能够推动业务增长。同一份报告还发现,与发展缓慢的组织相比,发展迅速的组织从个性化服务中获得的收入要高出 40%。
在当今的环境中,AI 个性化已经广泛应用于各行各业,以便大规模创建相关的产品推荐和适合情境的体验。无论目标用户是单个在线购物者、企业对企业 (B2B) 组织的采购专家还是接收个性化沟通的员工,这些策略都将适用。
AI 个性化的一些特定于行业的应用包括:
电子商务:在电子商务领域,AI 可以根据浏览和购买历史记录显示推荐内容,并根据用户的特定偏好和需求推荐产品。它还可以为消费者生成定制电子邮件或其他消息,以推动个性化的营销活动。
娱乐:流式传输服务上的自定义内容建议通常由 AI 个性化提供支持。这些推荐引擎会显示根据个人偏好量身定制的播放列表、电影或其他内容。
培训和教育:无论是在工作场所还是其他地方,自适应学习系统都能提供量身定制的教育内容和资源。它们利用 AI 提供个性化的反馈和进度跟踪。
金融:AI 个性化可根据用户的目标和更广泛的市场条件来提供定制的财务咨询服务和投资建议。
营销:AI 个性化推动了多种营销策略,包括针对特定客户群体的定制电子邮件营销活动或在线广告。
了解当前的客户环境以及 Data Fabric 在了解现代消费者方面发挥的作用。
立即注册:大规模个性化
从浏览在线市场到接收有关产品或服务的跟进消息,AI 工具都可以在客户之旅中的每个接触点与消费者互动。
AI 个性化的有效部署可极大地影响收入。IBM 商业价值研究院对数百位领先 CEO 进行的调查发现,优先考虑客户体验 (CX) 的组织的收入增长率是其同行的三倍。其中 86% 的领导者认为个性化是其 CX 营销活动的重要组成部分。
AI 个性化的一些主要优势包括:
定制的体验会对客户满意度和忠诚度产生积极的影响、提供符合情境的数字体验,并可能与品牌建立积极的关系。
内容个性化会向用户提供他们最可能需要的信息,以使用户在更长的时间内保持互动。
相关建议可提高购买可能性,从而增加销售量。
借助 AI,各个组织可以利用自动化创建大量营销活动、产品推荐或客户服务体验,从而释放资源并部署到其他方面。一些研究表明,一项个性化计划可以将客户获取成本降低多达 50%。2
通过根据客户偏好提供个性化体验,可以提供显著的竞争优势。有些品牌(例如向客户提供精选商品的订阅公司)的基本业务模式严重依赖 AI 个性化。
随着 AI 个性化显示组织的用户的相关精细数据,这项技术可以用来深入了解当前和未来的客户行为,因此能够做出更明智的决策。借助用户的相关详细数据,企业还可以收集最有价值的客户的宝贵信息,因此可以进行智能迭代并快速行动。
AI 驱动的个性化通常采用机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和生成 AI 的某种组合。一般来说,该过程通过收集有关用户行为、偏好和互动的客户数据以及位置、时间和使用的设备等背景数据来进行。这种数据收集通常涉及将组织数据与第三方数据集合并。
随后,AI 算法会分析这些数据,以确定用户行为的模式和趋势。通常,AI 还会根据相似的特征和行为将用户分组,这一过程称为受众细分。通过分析这些细分市场和用户行为,AI 随后会推荐符合用户偏好和统计学特征的产品、服务或内容。它还可以根据不同用户的独特资料向他们显示网站或应用程序上的特定内容。
随着时间的推移,AI 会不断向用户“学习”,进一步优化其个性化流程,不断调整以完善其建议和响应。
AI 个性化可提供具体的建议并根据个人的偏好和需求提供独特的内容,以增强用户互动。AI 个性化的一些关键应用包括:
预测性个性化使用 AI 以在用户明确表达其需求和偏好之前预测这些内容。通过分析历史数据,AI 可预测用户后续可能会对哪些产品或内容感兴趣,从而增强整体用户体验。例如,Starbucks 启动了一个由机器学习算法提供支持的预测性个性化计划;该计划可根据应用程序用户的购买历史记录向其提供特定的饮品。根据一天中的时间或天气来预测消费者会订购哪些商品的功能也已集成到该品牌的库存管理系统中。
全渠道个性化或无渠道个性化可确保在所有客户接触点(包括网站、移动应用程序、社交媒体和店内购买)提供一致的个性化体验。AI 可以整合来自多个渠道的数据,以创建无缝、内聚的用户体验之旅:例如,美容零售商 Sephora 提供配套应用程序以帮助消费者找到商品,从而有效地实施了他们的全渠道个性化战略。此应用程序统一了数据点,例如以前的购买和在店内柜台试用的品牌。
个性化工作正在改变企业与客户和员工互动的方式,但可扩展并成功的活动往往会首先建立一个强大的数据基础并定期审核内部实践。
用来部署 AI 个性化的一些常见最佳实践包括:
有效、敏捷的 AI 系统建立在强大的数据基础之上。要捕获和清理这些数据(包括内部数据和第三方信息),通常需要投入大量的资金。
这可能还意味着需要雇用工程师并获得托管 AI 系统所需的计算能力。
即使当今的消费者渴望个性化,普通用户仍然担心数据隐私问题。有效的 AI 个性化程序努力为消费者提供他们可以使用的信息,而不会无谓地挖掘消费者可能不愿意分享的个人数据。
良好的数据治理还要求组织实施稳健的安全协议,以防止数据泄露。
利用 AI 对用户体验个性化时,通常需要进行清晰的沟通,以便向用户告知他们的数据是如何被使用的。
对于使用和管理数据的明确期望也可以确保利用不同的数据对 AI 模型进行训练,以防止偏见和歧视。
当组织仔细审核用来训练和调整个性化 AI 系统的模型时,通常能够取得更好的结果。通过选择非常适合业务案例和个性化任务的 AI 模型,品牌可以改善产品的表现。成功的模型通常也会定期更新,并根据新数据进行重新训练,以提高准确性。
成功的营销活动通常会在训练 AI 系统之前制定重大计划。创建路线图,以使个性化策略与整体业务目标保持一致,这样有助于确保最终产品推动增长和提高盈利能力。
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1 正确或错误的个性化所造成的影响正在成倍增加(ibm.com 外部链接),麦肯锡,2021 年 11 月 12 日。
2 什么是个性化?(ibm.com 外部链接),McKinsey,2023 年 5 月 30 日。