人工智能(AI)正在彻底改变营销人员和面向客户的业务领域如何与客户互动和互动。事实上，在当今竞争激烈的世界中，数据科学正在帮助改写业务动态，因为它可以精确地个性化客户旅程，这在以前是不可能的。如今，每一家公司的未来都与客户的旅程紧密相连。研究表明，88%的美国营销人员报告说，个性化带来了可衡量的改善，44%的消费者表示，在公司的个性化购物体验后，他们会成为回头客。更重要的是，使用个性化人工智能体验时，企业的销售额平均增长了20%。
事实上，客户个性化并不仅限于向客户销售产品或服务。它必须超越。高度个性化的客户服务可以帮助品牌超越客户的期望，从而获得更高的净推荐分数(NPS)。这将有助于减少客户流失和增加销售/交叉销售机会。为了使个性化有效，它需要系统和持续的努力以及所有团队成员的参与。要想取得成功，就必须在数据、技术和人员方面进行投资。
个性化人工智能可以帮助企业改善客户体验，增加销售和收入，并改善他们的营销工作。我们建议您将人工智能和数据科学部署到个性化方面的四个主要举措:
通过算法的帮助，让客户在初始阶段就长期使用你的产品或服务，你可以提高保留率，增加推荐，降低放弃率。
通过使用动态决策策略，使用所有客户数据为(潜在的)客户找到最佳的下一步行动，您可以提高客户的满意度，从而带来更高的转化率和收入。
通过推荐适合用户兴趣的产品或服务，你可以增加用户购买的可能性，从而增加收入。
基于在预定义的时间间隔内动态计算退出客户的百分比，并部署预防策略以防止流失，您可以确保与客户和收入的长期关系。
部署个性化人工智能的影响可以从以下方面衡量:
*请注意，文中提到的基准和数字是基于DAINStudios的内部研究和客户项目。
虽然个性化人工智能可以有益于广泛的行业，包括电子商务、消费品和工业品制造、零售、金融、医疗保健等，但具体应用将根据个人业务的需求和目标而有所不同。
例如，制造商和零售商可以直接与消费者互动，并使用人工智能来了解客户需求，根据他们的浏览和购买历史推荐产品，从而提高整体购物篮价值。
在医疗保健行业，个性化人工智能可用于提供个性化服务，例如提供根据客户需求量身定制的信息或帮助。在金融行业，个性化AI可用于提供个性化的财务建议和建议，例如通过分析客户的财务历史，并提供投资或储蓄选项的建议。
开始个性化人工智能之旅意味着让业务做好数据驱动的准备。虽然以下所有步骤都很重要，但如果没有数据，这些步骤都行不通。
获取数据以构建机器学习模型意味着将数据集中并激活。集中数据将有助于以高质量的方式将所有数据集中到一个位置，例如CDP。激活数据意味着对机器学习模型的输出采取行动，为客户和业务获得真实、有形的价值。还有一些业务需要关注的活动:
?确定公司希望通过个性化人工智能实现的具体目标。这可以包括诸如改善客户体验、增加销售和收入或改进营销工作等目标。
?收集并激活公司客户的数据。这可能包括他们的偏好、行为和兴趣的数据。这些数据可用于训练个性化人工智能，并为个人客户提供个性化体验。
?选择并实施适合公司需求和目标的个性化人工智能平台。具体的平台或工具将取决于公司的需求和目标，而将个性化人工智能与公司现有的系统和流程集成，如客户关系管理(CRM)系统或营销自动化工具将是成功的关键。
?监控和评估个性化人工智能的性能，以确保其实现预期的目标和目的。这可能涉及跟踪关键指标，如客户满意度或销售收入，并根据需要进行调整，以提高个性化人工智能的性能。
总的来说，在营销、销售和客户服务中使用人工智能和机器学习的真正好处是使不可能成为可能。在复杂环境中更快地计算最佳结果，检测模式，优化人眼看不见的颗粒行为。个性化人工智能是当今任何企业的游戏规则改变者和竞争必需品。
以上是使用人工智能来个性化和优化与客户的互动的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
