AI 个性化

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。

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：

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：

• 个性化产品推荐

• 人工智能驱动的聊天机器人

• 智能内容

• 广告定向

• 动态定价

• 预测性个性化

AI 可以分析用户数据，包括浏览历史记录、社交媒体互动、购买模式和偏好，以推荐符合个人品味的产品。这项技术广泛应用于亚马逊和网飞等电子商务平台，通过展示最相关的商品帮助提高销售额和改善客户体验。AI 在整个客户之旅中掌握的数据（例如在一年中的特定时间购买或查看的商品）越多，它的推荐就越精细、准确。

人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理通过“阅读”和理解用户的询问，然后提供量身定制的响应，从而以对话语言提供个性化互动。这些聊天机器人可以处理客户服务，提供产品推荐，协助排除故障，创造更高效、更个性化的用户体验。这些聊天机器人还能全天候收集有关客户购买模式和参与习惯的宝贵洞察分析，从而提高效率。

内容个性化是指根据用户的兴趣和行为，使用 AI 向其提供量身定制的电子邮件、文章、产品描述、视频、短信或其他媒体内容。通过内容个性化，组织可提供高质量且引人入胜的资产，而此类资产可引起目标受众的共鸣，同时节省时间和资源。

AI 可以分析用户数据以投放最有可能让特定的个人产生兴趣的广告，从而增强有针对性的广告的投放效果。这样就提高了营销活动的有效性，并向正确的受众传达正确的信息以减少广告活动中的浪费。

动态定价是一种 AI 驱动式战略，它可根据需求、供应、消费者行为和市场条件等各种因素实时调整价格。动态定价虽然历来最常被酒店与旅游组织使用，但如今也已在各个行业中广泛使用，以便优化定价以实现收入最大化，并在非高峰期为消费者提供更低的费率。

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。

生成式 AI 以及 AI 技术的其他进步深深地影响了个性化在商业环境和业务领域的实践和部署。AI 技术越来越有能力为个别用户创建特定的内容或者预测客户的需求。AI 个性化领域取得的一些最新进展包括：

• 极致个性化
• 全渠道个性化
• 内容创建
• 人才转型

极致个性化利用实时数据和 AI 提供高度定制的体验，以推动个性化实践。通过细分将客户分组，这一过程使组织能够直接与个别消费者对话。这可能包括实时产品推荐、响应用户导航的动态网站内容以及根据用户交互进行调整的个性化营销活动。通过深入了解个别消费者以及他们与企业互动的方式，各个组织能够在恰当的时间通过正确的渠道提供与情境相关的信息。

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。

生成式 AI 可以根据用户偏好和行为创建营销文案、文章甚至创意资产。这使品牌能够高效地制作大量相关内容，并根据个人喜好制作比以往更多的内容。例如，生成式 AI 可以根据一天中的时间或应用程序用户与特定商店的距离，为个人客户制作特定的广告。

虽然许多 AI 个性化用例适用于外部营销，但类似的策略也可在内部部署。AI 驱动的人力资源个性化可为特定用户量身定制培训计划、职业发展计划和员工参与度策略，从而帮助识别和培养人才。这可确保员工获得适当的支持和成长机会，从而提高员工留任率和工作满意度。虚拟代理和虚拟助手还为员工提供与其日常职责相关的个性化沟通，从而减少错误，提高效率。

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：