使用人工智慧來個性化和優化與客戶的互動

人工智慧(AI)正在徹底改變行銷人員和麵向客戶的業務領域如何與客戶互動和互動。事實上，在當今競爭激烈的世界中，資料科學正在幫助改寫業務動態，因為它可以精確地個人化客戶旅程，這在以前是不可能的。如今，每一家公司的未來都與客戶的旅程緊密相連。研究表明，88%的美國行銷人員報告說，個人化帶來了可衡量的改善，44%的消費者表示，在公司的個人化購物體驗後，他們會成為回頭客。更重要的是，使用個人化人工智慧體驗時，企業的銷售額平均成長了20%。

事實上，客戶個人化並不僅限於向客戶銷售產品或服務。它必須超越。高度個人化的客戶服務可以幫助品牌超越客戶的期望，從而獲得更高的淨推薦分數(NPS)。這將有助於減少客戶流失和增加銷售/交叉銷售機會。為了使個人化有效，它需要係統和持續的努力以及所有團隊成員的參與。要想取得成功，就必須在數據、技術和人員方面進行投資。

人工智慧如何提供幫助

個人化人工智慧可以幫助企業改善客戶體驗，增加銷售和收入，並改善他們的行銷工作。我們建議您將人工智慧和資料科學部署到個人化方面的四個主要舉措:

（1）客戶登入

透過演算法的幫助，讓客戶在初始階段就長期使用你的產品或服務，你可以提高保留率，增加推薦，降低放棄率。

（2）下一個最佳行動計算

透過使用動態決策策略，使用所有客戶資料為(潛在的)客戶找到最佳的下一步行動，您可以提升客戶的滿意度，從而帶來更高的轉換率和收入。

（3）產品/服務的交叉銷售和追加銷售

透過推薦適合用戶興趣的產品或服務，你可以增加用戶購買的可能性，從而增加收入。

（4）流失預測和預防

基於在預先定義的時間間隔內動態計算退出客戶的百分比，並部署預防策略以防止流失，您可以確保與客戶和收入的長期關係。

部署個人化人工智慧的影響可以從以下方面衡量：

• 提高整體收入和每客戶收入-高達25%。
• 更高的產品和服務轉換率-高達20%。
• 更高的行銷投資報酬率-2倍至3倍。
• 更高的客戶滿意度－提高顯著。
• 更低的流失率-高達30%。
• 改善顧客體驗和品牌體驗。

*請注意，文中提到的基準和數字是基於DAINStudios的內部研究和客戶專案。

受益於個人化人工智慧的產業

雖然個人化人工智慧可以有益於廣泛的產業，包括電子商務、消費品和工業品製造、零售、金融、醫療保健等，但具體應用將根據個人業務的需求和目標而有所不同。

例如，製造商和零售商可以直接與消費者互動，並使用人工智慧來了解客戶需求，根據他們的瀏覽和購買歷史推薦產品，從而提高整體購物籃價值。

在醫療保健行業，個人化人工智慧可用於提供個人化服務，例如提供根據客戶需求量身定制的資訊或協助。在金融業，個人化AI可用於提供個人化的財務建議和建議，例如透過分析客戶的財務歷史，並提供投資或儲蓄選項的建議。

開始人工智慧之旅

開始個人化人工智慧之旅意味著讓業務做好數據驅動的準備。雖然以下所有步驟都很重要，但如果沒有數據，這些步驟都行不通。

取得資料以建立機器學習模型意味著將資料集中並啟動。集中資料將有助於以高品質的方式將所有資料集中到一個位置，例如CDP。啟動資料意味著對機器學習模型的產出採取行動，為客戶和業務獲得真實、有形的價值。還有一些業務需要關注的活動:

?確定公司希望透過個人化人工智慧實現的具體目標。這可以包括諸如改善客戶體驗、增加銷售和收入或改善行銷工作等目標。

?收集並啟動公司客戶的資料。這可能包括他們的偏好、行為和興趣的數據。這些數據可用於訓練個人化人工智慧，並為個人客戶提供個人化體驗。

?選擇並實施適合公司需求和目標的個人化人工智慧平台。具體的平台或工具將取決於公司的需求和目標，而將個人化人工智慧與公司現有的系統和流程集成，如客戶關係管理(CRM)系統或行銷自動化工具將是成功的關鍵。

?監控和評估個人化人工智慧的效能，以確保其實現預期的目標和目的。這可能涉及追蹤關鍵指標，如客戶滿意度或銷售收入，並根據需要進行調整，以提高個人化人工智慧的效能。

讓不可能成為可能

總的來說，在行銷、銷售和客戶服務中使用人工智慧和機器學習的真正好處是使不可能成為可能。在複雜環境中更快計算最佳結果，偵測模式，優化人眼看不見的顆粒行為。個人化人工智慧是當今任何企業的遊戲規則改變者和競爭必需品。

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