2023년의 AI 개인화: 예시, 도구 및 팁

현대 비즈니스의 성공은 고객의 개인적인 필요와 관심사에 직접적으로 부합하는 개인화된 경험을 통해 고객의 참여를 유지하는 능력에 달려 있습니다. 현대 고객은 끊임없이 변화하는 선호도를 가지고 있습니다. 이러한 고객을 만족시키기 위해 브랜드는 인공 지능, 기계 학습 및 자연어 처리로 구동되는 기술인 AI 개인화로 눈을 돌리고 있습니다. 새로운 AI 기반 개인화 도구를 통해 브랜드는 고객 만족도와 참여를 높이고 충성도를 높이고 궁극적으로 판매를 촉진하는 방법을 적극적으로 모색하고 있습니다.

이 기사에서는 AI 기반 개인화 및 초개인화에 대해 논의합니다. 기업이 다양한 산업에서 AI 개인화를 사용하는 몇 가지 놀라운 방법을 강조하겠습니다. ‌또한 비즈니스가 개인화 게임의 수준을 높이는 데 사용할 수 있는 몇 가지 도구와 팁을 살펴보겠습니다.

AI 개인화란?

AI 개인화는 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 AI 기술을 사용하여 특정 제품 또는 서비스의 사용자를 위해 선별되고 개인화된 경험을 생성하는 것을 말합니다. 브랜드는 개인화를 사용하여 더 나은 고객 경험과 만족을 목표로 하며, 그 대가로 참여, 고객 만족도 및 전환율을 높입니다.

AI 개인화는 기계 학습 기능을 활용하여 대량의 데이터를 수집하고 분석하며 인사이트를 생성합니다. 알고리즘은 이 데이터를 사용하여 패턴과 행동을 설정하고 고객 선호도와 관심사를 예측할 수 있습니다. 사용할 수 있는 일부 데이터에는 탐색 데이터, 상호 작용, 리뷰 및 피드백이 포함됩니다. 이 데이터를 사용하여 기계 학습 도구는 다양한 사용자 기본 설정에 해당하는 다양한 프로필을 구축할 수 있습니다.

통찰력을 바탕으로 기업은 마케팅 메시지, 콘텐츠, 제품 제공 및 권장 사항을 사용자 지정하여 각 고객의 고유한 요구 사항에 호소할 수 있습니다. AI 개인화는 전자 상거래, 소셜 미디어, 엔터테인먼트, 소셜 미디어 및 기술을 포함한 다양한 산업에서 사용됩니다.

AI 개인화의 7가지 인상적인 애플리케이션 및 사례

AI 기반 개인화는 다양한 산업 분야에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 이 섹션에서는 브랜드가 초개인화 AI와 브라우징, 구매 이력, 지리적 위치, 온라인 행동, 인구 통계 데이터 등의 데이터를 사용하여 개인에게 고유한 경험을 생성하는 방법을 살펴봅니다.

1. 제품 추천

전자상거래 시장은 현재 전 세계적으로 2,600만 개 이상의 전자상거래 사이트가 있는 것으로 추정되는 매우 경쟁적인 시장입니다 . 이렇게 포화된 시장에서 기업이 살아남으려면 추천 시스템이 필요한 고객을 끌어들이는 고유한 제품 제공을 맞춤화해야 합니다.

전자 상거래의 AI 개인화는 AI가 전체 산업을 어떻게 혁신했는지 보여주는 완벽한 예입니다. AI 기반 개인화의 출현으로 브랜드는 과거에 성공적이었던 전통적인 규칙 기반 추천 시스템에서 벗어나고 있습니다. 전통적인 추천 시스템은 융통성이 없으며 시간이 지나도 고객 선호도가 변하지 않는다고 가정합니다 . 또한 데이터 및 복잡한 관계를 처리하는 능력이 제한적입니다.

최신 기계 학습 기능을 사용하여 브랜드는 이제 다양한 데이터 포인트를 분석하고 특정 사용자가 구매할 가능성이 있는 제품을 추천할 수 있습니다. 예를 들어 브랜드는 평가 및 리뷰, 참여, 구매 내역, 유사한 고객, 인구 통계 데이터 또는 계절적 추세를 기반으로 제품을 추천할 수 있습니다.

많은 주목할만한 브랜드가 이미 전자 상거래에서 AI 개인화를 채택했습니다. 예를 들어, 미국의 다국적 전자상거래 플랫폼인 Amazon은 ML 기반 추천 시스템인 Amazon Personalize를 활용하여 사용자의 선호도에 따라 제품을 추천함으로써 장바구니 포기를 줄입니다.

2. 광고 타겟팅의 AI 개인화

고객은 종종 웹 브라우저와 Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 수천 개의 광고에 노출됩니다. 때때로 이러한 광고는 짜증나고 소름 끼치게 되어 사용자가 자신의 플랫폼에서 광고를 보지 않을 방법을 찾게 만듭니다. 그러나 연구에 따르면 사용자의 관심사와 일치하는 광고를 표시하면 사용자가 행동을 취할 가능성이 더 높습니다.

브랜드는 AI를 사용하여 구매 내역, 소셜 미디어 활동, 위치, 인구 통계 데이터 및 기타 세부 정보와 같은 고객 데이터를 분석하여 개인화된 광고를 만들 수 있습니다. 개인화된 광고 캠페인은 청중의 공감을 불러일으키고 참여율과 전환율을 높일 수 있습니다. 브랜드가 보다 타겟팅된 광고를 만들기 위해 사용할 수 있는 다른 메트릭에는 소셜 게시물, 댓글, 좋아요 및 공유가 포함됩니다.

Facebook은 기업이 특성에 따라 다양한 고객을 타겟팅할 수 있는 AI 기반 광고 타겟팅 시스템을 보유한 회사 중 하나입니다. Facebook 광고로 타겟팅할 수 있는 몇 가지 형식은 다음과 같습니다.

• 위치 기반 타겟팅,
• 관심 기반,
• 행동 기반,
• 직책,
• 교육 수준,
• 정치적 견해,
• 사이,
• 인구통계를 기반으로 한 타겟팅

예를 들어 옷에 대한 정보를 지속적으로 공유하는 사용자는 옷을 보여주는 광고에 관심을 가질 가능성이 더 큽니다.

Facebook은 20억 명 이상의 활성 사용자 와 수천 개의 데이터 포인트를 보유한 선도적인 광고 타겟팅 플랫폼입니다. 광고 타겟팅을 통해 브랜드는 광고 잠재 고객의 범위를 좁히고 응답률을 높일 수 있습니다.

3. AI 콘텐츠 개인화

대부분의 브랜드는 충성도 높은 잠재고객을 구축하기 위해 SEO 및 콘텐츠 마케팅에 많은 예산을 지출합니다. 그러나 사용자가 보고 싶지 않은 일반 콘텐츠를 계속 표시한다면 이러한 모든 노력과 리소스가 헛수고가 될 수 있습니다. AI 콘텐츠 개인화를 사용하여 브랜드는 이제 사용자가 보고 싶을 때 보고 싶은 콘텐츠를 보여줌으로써 도달 범위를 개선할 수 있습니다. AI 콘텐츠 개인화에는 기계 학습을 사용하여 데이터를 분석하고 주어진 청중에게 가장 잘 맞는 콘텐츠 유형을 결정하는 것이 포함됩니다.

콘텐츠를 개인화하는 데 활용할 수 있는 일부 데이터 포인트는 다음과 같습니다.

• 위치,
• 성별,
• 검색 기록,
• 소셜 미디어 참여,
• 앱 사용,
• 리뷰와 같은 사용자 생성 콘텐츠,
• 타사 소스 등.

많은 브랜드에서 AI 콘텐츠 개인화가 고객 참여를 유도하고 사이트를 다시 방문하게 만드는 훌륭한 도구라는 사실을 알게 되었습니다. 최고의 글로벌 미디어 및 엔터테인먼트 기업인 Warner Bros. Discovery가 AI 콘텐츠 개인화에 성공했습니다.

Amazon AI Personalize를 사용하여 Warner Bros. Discovery는 인증되지 않은 사용자를 위해 영화 및 프로그램 추천을 사용자 정의했습니다. 아키텍처 부사장인 Don Browning에 따르면 회사는 콘텐츠 개인화를 구현한 후 사용자 참여가 14% 증가하고 브랜드 간 참여가 12% 증가했습니다.

AI 기반 개인화 사용 사례의 또 다른 예는 디지털 음악, 팟캐스트 및 비디오 플랫폼인 Spotify입니다. Spotify는 청취 기록, 검색 쿼리, 사용자 생성 재생 목록과 같은 사용자 데이터를 사용하여 모든 사용자의 개별 음악 취향에 맞는 재생 목록을 선별합니다.

콘텐츠 개인화를 통해 Spotify는 사용자가 오랫동안 플랫폼에 참여하도록 하여 수익을 높일 수 있습니다.

4. 동적 가격 책정

동적 가격 책정은 특정 요인에 따라 서비스 또는 제품의 가격을 조정하는 가격 책정 전략입니다. AI 개인화는 가격 결정에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 브랜드는 기계 학습을 사용하여 다양한 측면에 대한 엄청난 양의 데이터를 분석하고 실시간으로 정보에 입각한 가격 변경을 할 수 있습니다.

과거 데이터에 의존하는 기존의 동적 가격 책정과 달리 동적 가격 책정은 AI의 힘을 활용하여 많은 매개변수를 고려합니다.

동적 가격 책정 알고리즘이 활용하는 일부 데이터에는 시장 동향, 생산 비용, 경쟁사 가격, 위치, 인구 통계 데이터 및 고객 구매 행동이 포함됩니다.

항공, 전자 상거래, 접객업, 유틸리티 및 소매 산업을 포함하여 동적 가격 책정이 일반적인 많은 산업이 있습니다.

동적 가격 책정을 사용하는 친숙한 브랜드 중 하나는 모빌리티 서비스를 제공하는 기술 회사인 Uber입니다. Uber 앱을 사용하여 승객은 차량을 호출하고 운전자에게 요금을 지불하여 원하는 곳으로 이동할 수 있습니다. 금요일 저녁에 Uber 차량 서비스를 요청하면 가격이 평소 화요일과 같지 않다는 것을 알게 될 것입니다.

Uber는 머신 러닝 기반 서지 가격 책정 알고리즘을 사용하여 피크 시간 동안 가격을 결정합니다. 알고리즘은 지리적 위치 데이터를 기반으로 합리적인 가격을 추천하고 수요 예측을 통해 운전자를 보다 적절하게 배치하여 고객 만족도와 수익을 높입니다.

동적 가격 책정의 또 다른 예는 티켓 가격이 연중 시간, 경로의 인기도, 남은 좌석 수 및 경쟁에 따라 달라지는 항공 산업입니다. 예를 들어, 아래의 델타항공 뉴욕 JFK발 런던 히드로행 항공편의 경우 JFK 공항을 오후 9시 30분에 출발하는 항공편이 특정 금요일 오후 8시 30분에 출발하는 항공편보다 가격이 약간 더 높습니다.

동적 가격 책정의 AI 기반 개인화를 통해 항공사는 수익을 극대화하고 이탈률을 줄이며 고객 경험을 개선하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

5. 개인화된 메시징 및 이메일

현대 고객은 더 똑똑하고 요령이 많으며 가치를 더하지 않는 관련 없는 메시지로 고객을 공격할 때 쉽게 알 수 있습니다. 브랜드는 메시지를 개인화해야 합니다 . 그렇지 않으면 ‌스팸, 청중 및 잠재 고객으로 분류될 위험이 있습니다.

커뮤니케이션을 개인화하기 위해 기업은 다양한 데이터 포인트를 평가하여 고객과 청중을 이해해야 합니다.

초개인화 AI를 통해 브랜드는 적시에 적절한 청중에게 고도로 선별되고 상황에 맞는 커뮤니케이션을 전송하여 고객과 의미 있게 소통할 수 있습니다. 개인화된 커뮤니케이션은 신뢰를 구축하고 관계를 심화하며 고객이 귀사의 제품에 지출하려는 의지를 높입니다.

AI의 초개인화 및 고객을 다른 페르소나로 프로파일링하는 것은 이메일을 통해 통신할 때 세분화를 넘어선 것입니다. 대신 기업이 고객 여정 전체에 적용할 수 있는 개인화된 경험을 제공하는 데 중점을 둡니다.

Spotify는 이메일 커뮤니케이션에서 개인화된 커뮤니케이션을 사용하는 주목할만한 브랜드 중 하나입니다. 연말에 Spotify는 올해 가장 많이 들은 아티스트 노래 및 장르를 포함하여 모든 사용자의 청취 습관에 대한 "Wrapped" 리뷰를 보냅니다. "Wrapped" 리뷰는 브랜드가 AI 개인화를 사용하여 사용자 데이터를 분석하고 개인화된 커뮤니케이션 및 경험을 제공하는 방법을 보여주는 완벽한 예입니다.

이러한 개인화된 이메일은 사용자에게 포괄성을 제공하여 제품을 계속 사용하도록 권장합니다.

6. 동적 웹사이트의 AI 개인화

이제 대부분의 고객이 온라인 정보에 의존하여 구매 결정을 내리기 때문에 기업은 브랜드 인지도를 높이고 신뢰를 구축할 수 있는 신뢰할 수 있는 웹사이트가 필요합니다. 10Web AI 웹사이트 빌더와 같은 AI 웹사이트 빌더가 이를 도와줄 수 있습니다. 10Web AI Website Builder는 AI를 활용하여 비즈니스 요구에 맞는 고유한 콘텐츠와 이미지로 웹사이트를 자동으로 생성합니다.

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더 좋고 더 개인화된 사용자 경험을 제공하려면 웹 사이트도 동적이어야 합니다. 정적 사이트와 달리 동적 사이트는 모든 사용자 상호 작용 또는 입력 후에 콘텐츠를 변경합니다. 정적인 사이트에서는 할 수 없는 쇼핑, 실시간 채팅, 콘텐츠 공유 등의 기능도 동적 웹사이트를 통해 할 수 있다.

AI 개인화를 사용하여 전자 상거래 플랫폼과 같은 비즈니스는 데이터를 기반으로 사용자에게 더 관련성 높은 콘텐츠를 보여줄 수 있습니다. 이 데이터에는 사용자의 과거 브라우징, 활동, 위치, 나이 등이 포함될 수 있습니다.

Nike는 AI 기반 개인화를 활용하여 플랫폼 제품의 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 제품을 보여주는 세계에서 가장 인기 있는 브랜드 중 하나입니다. 예를 들어 이전에 러닝화를 쇼핑한 적이 있다면 Nike는 당신에게 그들을 추천합니다.

웹사이트의 동적 특성을 통해 Nike는 고객 경험과 만족도를 개선할 가능성이 더 큽니다.

7. 맞춤형 AI 기반 챗봇

챗봇은 단순한 규칙 기반 애플리케이션에서 뛰어난 고객 지원을 제공하는 효율적인 지원 시스템에 이르기까지 과거에 기하급수적으로 발전했습니다. 새로운 챗봇은 AI 기반일 뿐만 아니라 고객 쿼리를 이해하고 개인화된 응답을 생성하는 기능도 갖추고 있습니다. 다음은 챗봇에서 개인화가 작동하는 방식입니다.

1. 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 쿼리를 이해 및 해석하고 적절하게 응답합니다.
2. 챗봇은 이제 상황을 이해하고 과거의 전환을 기억하여 보다 개인적인 경험을 제공할 수 있습니다.
3. 과거 구매 내역, 선호도, 과거 상호 작용 및 기타 관련 데이터 챗봇과 같은 사용자 데이터를 사용하여 개별 고유 특성과 일치하는 개별 사용자 프로필을 생성합니다.
4. 지속적인 학습 및 적응: 챗봇은 사용자와 상호 작용하면서 실시간으로 학습하고 그에 따라 선호도를 조정하여 보다 개인화된 경험을 제공합니다.
5. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 챗봇은 방대한 양의 데이터를 분석하고 사용자 행동의 추세와 패턴을 식별할 수 있습니다.

개인화된 챗봇을 통해 브랜드는 고객 경험을 향상하고, 참여를 늘리고, 능동적 지원을 제공하고, 귀중한 데이터를 수집하고, 연중무휴 지원을 제공할 수 있습니다.

AI 개인화 게임의 수준을 높이는 5가지 도구 및 팁

1. AI 개인화

Personalize는 기업이 고객이 가장 관심을 갖는 제품을 발견 할 수 있게 해주는 AI 기반 개인화 도구입니다. 매일 바뀌는 사용자 관심사를 추적하는 것은 기업에게 어려울 수 있습니다. Personalize의 AI 엔진을 사용하면 사용자 행동에 대한 실시간 분석을 얻을 수 있습니다.

이러한 분석을 기반으로 기업은 주어진 순간에 각 고객이 무엇에 관심이 있는지 파악하여 올바른 제품과 서비스를 홍보할 수 있습니다. 개인화를 통해 기업은 고객이 관심을 갖는 동적 이메일 콘텐츠를 보낼 수도 있습니다.

Personalize에 따르면 개인화된 이메일은 개인화되지 않은 이메일보다 클릭률이 56.7% 더 높습니다 .

기존 CRM 또는 이메일 마케팅 플랫폼이 있다고 가정합니다. 이 경우 Personalize를 사용하면 기존 플랫폼과 통합할 수 있으며 마케팅 캠페인을 개인화하는 데 필요한 데이터를 제공할 수 있습니다. Personalize를 사용하여 브랜드는 마케팅 계획을 개인화하고 캠페인 비율을 높이며 더 많은 수익을 창출할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

가격

가격에 대한 세부 정보를 얻으려면 웹 사이트에서 데모를 요청할 수 있습니다.

2. 동적 수율

기업이 모든 사용자 상호 작용을 개인화하여 모바일, 웹, 이메일 및 광고 전반에 걸쳐 최적의 사용자 경험을 제공할 수 있도록 하는 고급 올인원 옴니채널 개인화 및 실험 플랫폼입니다. 귀하의 비즈니스가 전자상거래, 게임, 미디어, 금융 서비스 또는 식품 산업에 관계없이 Dynamic Yield는 귀하의 비즈니스가 개인화를 통해 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 솔루션을 가지고 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 영웅 배너, 클릭 유도 문안 버튼, 프로모션 영역 및 제품 목록 페이지와 같은 정적 콘텐츠 요소를 개인화된 요소 로 변환하는 기능 .
• 모든 사용자에게 가장 적합한 것을 선택하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대규모로 자동화된 콘텐츠 개인화 .
• 규칙 기반 트리거를 통해 이벤트 기반 트리거 메시지, 이메일 및 푸시 알림을 정의할 수 있는 기능입니다.
• 모든 단일 요소에 대한 테스트 및 최적화 기능을 통해 성능을 극대화할 수 있습니다.
• 더 깊은 개인화를 위해 AI를 사용한 예측 타겟팅 .
• 고급 타겟팅 규칙 빌더를 사용하면 위치, 날씨, 비즈니스 규칙, 특성, 컨텍스트 등을 기반으로 고객을 타겟팅할 수 있습니다.

가격

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3. 지능화

Intellimize는 기업이 기존 방법에서 벗어나 새로운 동적 개인화 및 고급 최적화 기능으로 이동할 수 있도록 지원하는 AI 기반 도구입니다. Intellimize 편집기를 사용하면 웹 사이트를 쉽게 만들고 실험하여 웹 사이트의 다양한 요소를 개인화하고 테스트 할 수 있습니다.

Intellimize를 사용하여 전체 웹 사이트 및 특정 페이지에서 최적화 목표를 설정할 수도 있습니다. 마케터는 이러한 목표를 사용하여 비즈니스 목표에 부합하는 가치 있는 페이지 수준 참여를 유도할 수 있습니다. Intellimize CRO를 사용하면 마케터는 규모에 맞게 개인화하면서도 테스트를 더 빠르게 가정하고 실행할 수 있습니다.

새로운 Intellimize 테스트 접근 방식을 통해 마케팅 담당자는 자신 있게 아이디어를 테스트할 수 있습니다. A/B 테스트 및 다변량 테스트와 같은 오래된 접근 방식과 달리 새로운 접근 방식을 사용하면 마케팅 담당자가 결과에 영향을 주지 않고 동시에 테스트를 시작하고 중지할 수 있습니다. Intellimize는 또한 브랜드가 청중에 대한 인사이트를 더 빨리 얻을 수 있도록 하여 알려지거나 알려지지 않은 방문자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

가격

Intellimize 웹 사이트에서 데모를 예약하여 가격에 대한 세부 정보를 얻을 수 있습니다.

4. 어도비 타겟

Adobe Target은 브랜드가 매력적이고 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있도록 하는 선도적인 자동화된 개인화 플랫폼입니다. Adobe의 선도적인 AI 및 ML 기술인 Adobe Sensei는 Adobe Target을 지원합니다. Adobe Target의 주목할만한 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

• 원클릭 개인화: AI의 힘을 활용하여 사용자에 대한 모든 데이터를 분석하고 각 사용자에게 개인화된 경험을 제공합니다.
• 고객이 브랜드와 연결되는 모든 곳 에서 A/B, 다변량 및 다중 암 적기 테스트를 실행할 수 있습니다 . 예를 들어 A/B 테스트를 통해 이미지와 UI를 포함한 전체 경험을 테스트하여 최상의 경험을 찾을 수 있습니다. 다변량 테스트를 사용하면 여러 요소를 동시에 테스트하여 최상의 경험을 제공하는 요소를 찾을 수 있습니다.
• 단일 페이지 애플리케이션 최적화를 사용 하면 단일 페이지 애플리케이션에서 사용자 경험을 개인화할 수 있습니다.
• 모바일 최적화를 사용하면 모바일 장치에서 고유한 경험을 만들 수 있습니다.

가격

Adobe Target의 웹 사이트에서 데모를 예약하여 가격 책정에 대한 세부 정보를 얻을 수 있습니다.

5. 화폐화

Monetate는 브랜드가 사용자의 디지털 경험을 개인화할 수 있도록 하는 선도적인 올인원 개인화 플랫폼입니다. Monetate를 통해 브랜드는 이제 사용자의 의도와 요구 사항을 정확하게 예측하고 클릭할 때마다 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 플랫폼의 자동화되고 사용자 친화적인 특성은 마케터가 고객 프로필을 만드는 데 귀중한 시간을 모두 소비하지 않도록 보장합니다.

기타 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 상황 및 행동 데이터를 분석하기 위해 기계 학습의 힘을 사용하는 일대일 개인화 . Monetate를 사용하면 실시간으로 고객 여정을 통해 개별화된 경험을 제공할 수 있습니다.
• 세분화 및 타겟팅 기능을 통해 기업은 최상의 경험을 제공하기 위해 특정 메시지를 보낼 사용자 그룹을 식별할 수 있습니다.
• 키워드, 비즈니스 규칙 등을 고려하는 도구를 사용하여 사용자를 위한 개인화된 검색 및 배송 경험 .
• 청중에 대한 실시간 분석은 고객 행동을 이해할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
• 브랜드가 정확한 제품 추천을 제공할 수 있는 상품 친화적이고 직관적인 대시보드 .

가격

Monetate 웹 사이트에서 데모를 예약하여 가격 책정에 대한 세부 정보를 얻을 수 있습니다.

AI 개인화 게임의 레벨을 높이는 팁

1. 최대한 많은 데이터 수집 : 데이터가 없으면 사용자를 이해하는 것이 사실상 불가능합니다.따라서 기업은 소셜 미디어, 브라우징, 행동 등과 같은 서로 다른 소스에서 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터가 수집되면 이를 분석하여 고객의 선호도에 대한 통찰력을 얻으십시오.
2. 지속적인 테스트 및 최적화 : 개인화는 일회성 프로세스가 아닙니다.테스트와 조정이 필요한 지속적인 프로세스입니다. 우리가 논의한 일부 도구에서 제공하는 A/B 테스트와 같은 방법을 사용하여 전략의 영향을 측정하고 그에 따라 조정할 수 있습니다.
3. 기계 학습 도구 활용 : 기계 학습 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하고 개인화에 관련된 테스트와 같은 일부 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
4. 고객 피드백 듣기: 키 입력 개인화에서 고객의 요구 사항을 이해하기 위해 데이터를 사용하는 동안 고객 피드백을 대체해서는 안 됩니다.고객 피드백을 사용하여 사용자 경험과 요구 사항을 개인화할 수도 있습니다.
5. 예측 분석을 사용하여 데이터를 분석하고 고객 요구 사항을 예측합니다.과거의 추세와 행동을 사용하여 항상 새로운 고객 요구 사항을 충족할 준비가 되어 있는지 확인할 수 있습니다.

결론

개인화는 기업이 성장을 위해 활용할 수 있는 강력한 기술입니다. 그러나 AI는 개인화와 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신했습니다. AI 개인화의 힘을 사용하여 기업은 이제 초개인화된 경험을 제공하고 고객 만족도를 높이며 매출 성장을 주도할 수 있습니다. 개인화된 메시징, 콘텐츠, 광고, 추천 및 AI 기반 챗봇에서 AI 애플리케이션은 날이 갈수록 계속 성장하고 있습니다. 그러나 AI 개인화를 구현하기 전에 기업은 명확한 목표를 갖고 모든 윤리적 의미를 인식해야 합니다.

자주하는 질문

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