令人难以置信的统计是,您网站的访问者中有98%离开而没有购买或继续前进。这与实体店的体验形成鲜明对比,在实体店中,购物者更有可能购买商品并与品牌互动。
部分原因是商店提供了更加个性化的方法,熟练的员工可以与客户面对面并能够更好地了解他们的需求。
在在线世界中,客户可以更匿名。识别,理解和与我们最忠实和已登录的客户进行互动相对简单,但是这个问题使绝大多数我们不太了解的休闲网站访问者明白了。
应对AI当前面临的三个挑战
人工智能可以帮助消除噪音并提供品牌想要交付和消费者要求的个性化体验。
但是,成功实现这一目标意味着品牌商必须解决围绕其实施技术的透明度的三个关键问题。首先是选择。已经有大量的营销技术平台可用,并且数量一直在增长。因此,组织很难根据他们的特定需求选择合适的解决方案,特别是因为大多数组织都声称它们具有许多相同的功能和优点。
第二个问题是炒作。可以感觉到每个供应商现在都在提供AI驱动的解决方案,而实际上“ AI”对不同的人意味着不同的意思。开发基于AI的技术需要时间和资源-不能在一夜之间将其添加到产品和解决方案中。
最后,有道德。品牌显然希望实现其营销目标,但需要了解其系统的实际运行方式。他们是在以牺牲他人为代价来实现某些目标,还是通过不道德或歧视性的算法实际上损害了自己的声誉?
用实际术语解释AI个性化
那么我们如何使AI个性化“正确”呢?从本质上讲,这意味着将机器学习应用于可用的数据源,从而不断改善“人工智能”。机器学习系统的工作原理是,根据发现的模式分析数据和学习规则,然后将这些规则作为算法应用于新数据,从而不断改进其预测。平台通常会分析围绕客户行为的数据,以预测消费者的需求,从而使品牌能够提供个性化的体验和行动来满足他们的要求。
AI依赖的数据类型可以是“冷”或“热”。如果访问者已注册并登录,则冷数据基于现有的已知客户信息,例如偏好和来自系统(例如CRM)的先前订单。热门数据更多地是关于其在您网站上的实时行为–他们实际上点击了什么,他们使用的是什么设备,它们在哪里?重要的是,这些信息都是匿名收集的-没有可识别身份的人的链接,可以保护隐私并确保合规。
两种类型的数据都可以实时分析。神经网络自动找到访问者之间的相关性,以便定义通常具有非常复杂特征的目标人群。然后,可以使用此数据(例如)来分析哪些访客需要转化奖励,而哪些访客无论如何都将转化而不会收到特殊优惠。重要的是要注意,“真正的”机器学习方法将始终根据给定个人的当前特征为每个访客做出单独的决定。从这个意义上说,与诸如匪盗系统之类的更简单的策略相比,这是一大进步,后者仅依赖于全局统计结果并将其见解应用于每个人,而无需考虑每个人基础数据的特定特征。
个性化如何带来真实的结果
将访问者转变为购买者,订户或潜在客户是数字营销人员面临的主要挑战,但是通过个性化每个访问者的体验,有可能在给定的时刻实现他们的期望和需求,从而引导他们自然地走向转化。
同样,通过提供精确满足其期望的目标内容,产品和浏览体验,自然可以带来更多的参与度。通过识别准备离开网站的访问者,可以在适当的时间触发个性化的操作,以保留他们的兴趣,并希望减少流失并提高客户保留率。
实时采取行动还意味着从网站访问者中找出最佳或最合格的潜在客户,并向他们发送正确的信息,以说服他们继续前进,例如提供联系方式,进行约会或与该品牌互动。其他方法。
消费者越来越希望获得个性化的体验,提供这些体验的品牌将从更大的参与度和收入中受益。人工智能可以实现这一点,但是克服透明度方面的挑战至关重要。这意味着向供应商提出正确的问题,以确保他们的AI能够满足您企业的独特需求,以清晰易懂的方式满足ROI目标,从而保护您的客户,声誉和收入。