人工智能(AI)正在徹底改變營銷人員和面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，數據科學正在幫助改寫業務動態，因為它可以精確地個性化客戶旅程，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%的美國營銷人員報告說，個性化帶來了可衡量的改善，44%的消費者表示，在公司的個性化購物體驗后，他們會成為回頭客。更重要的是，使用個性化人工智能體驗時，企業的銷售額平均增長了20%。

事實上，客戶個性化并不僅限于向客戶銷售產品或服務。它必須超越。高度個性化的客戶服務可以幫助品牌超越客戶的期望，從而獲得更高的凈推薦分數(NPS)。這將有助于減少客戶流失和增加銷售/交叉銷售機會。為了使個性化有效，它需要系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。

人工智能如何提供幫助

個性化人工智能可以幫助企業改善客戶體驗，增加銷售和收入，并改善他們的營銷工作。我們建議您將人工智能和數據科學部署到個性化方面的四個主要舉措:

（1）客戶登錄

通過算法的幫助，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

通過使用動態決策策略，使用所有客戶數據為(潛在的)客戶找到最佳的下一步行動，您可以提高客戶的滿意度，從而帶來更高的轉化率和收入。

（3）產品/服務的交叉銷售和追加銷售

通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

基于在預定義的時間間隔內動態計算退出客戶的百分比，并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系。

部署個性化人工智能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化率-高達20%。
• 更高的營銷投資回報率-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%。
• 改善客戶體驗和品牌體驗。

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

受益于個性化人工智能的行業

雖然個性化人工智能可以有益于廣泛的行業，包括電子商務、消費品和工業品制造、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，制造商和零售商可以直接與消費者互動，并使用人工智能來了解客戶需求，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，個性化人工智能可用于提供個性化服務，例如提供根據客戶需求量身定制的信息或幫助。在金融行業，個性化AI可用于提供個性化的財務建議和建議，例如通過分析客戶的財務歷史，并提供投資或儲蓄選項的建議。

開始人工智能之旅

開始個性化人工智能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。

獲取數據以構建機器學習模型意味著將數據集中并激活。集中數據將有助于以高質量的方式將所有數據集中到一個位置，例如CDP。激活數據意味著對機器學習模型的輸出采取行動，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:

?確定公司希望通過個性化人工智能實現的具體目標。這可以包括諸如改善客戶體驗、增加銷售和收入或改進營銷工作等目標。

?收集并激活公司客戶的數據。這可能包括他們的偏好、行為和興趣的數據。這些數據可用于訓練個性化人工智能，并為個人客戶提供個性化體驗。

?選擇并實施適合公司需求和目標的個性化人工智能平臺。具體的平臺或工具將取決于公司的需求和目標，而將個性化人工智能與公司現有的系統和流程集成，如客戶關系管理(CRM)系統或營銷自動化工具將是成功的關鍵。

?監控和評估個性化人工智能的性能，以確保其實現預期的目標和目的。這可能涉及跟蹤關鍵指標，如客戶滿意度或銷售收入，并根據需要進行調整，以提高個性化人工智能的性能。

讓不可能成為可能

總的來說，在營銷、銷售和客戶服務中使用人工智能和機器學習的真正好處是使不可能成為可能。在復雜環境中更快地計算最佳結果，檢測模式，優化人眼看不見的顆粒行為。個性化人工智能是當今任何企業的游戲規則改變者和競爭必需品。