2023'te AI Kişiselleştirme: Örnekler, Araçlar ve İpuçları

Modern işletmelerin başarısı, doğrudan bireysel ihtiyaç ve ilgi alanlarına hitap eden kişiselleştirilmiş deneyimlerle müşterileri meşgul etme becerilerine bağlıdır. Modern müşterinin sürekli değişen tercihleri ​​vardır. Markalar, bu müşterileri memnun etmek için yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeden güç alan bir teknoloji olan yapay zeka kişiselleştirmeye yöneliyor. Yapay zeka destekli yeni kişiselleştirme araçlarıyla markalar, müşteri memnuniyetini ve bağlılığını nasıl artıracaklarını, sadakati nasıl artıracaklarını ve nihayetinde satışları nasıl artıracaklarını aktif olarak araştırıyor.

Bu makalede, yapay zeka destekli kişiselleştirme ve hiper kişiselleştirme konusunu tartışıyoruz. İşletmelerin yapay zeka kişiselleştirmeyi farklı sektörlerde kullandığı bazı dikkate değer yolları vurgulayacağız. ‌Ayrıca, işletmelerin kişiselleştirme oyunlarını yükseltmek için kullanabilecekleri bazı araçları ve ipuçlarını keşfedeceğiz.

AI kişiselleştirme nedir?

Yapay zeka kişiselleştirme, belirli bir ürün veya hizmetin kullanıcıları için seçilmiş ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak üzere makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yapay zeka teknolojilerinin kullanılması anlamına gelir. Kişiselleştirmeyi kullanan markalar, daha iyi bir müşteri deneyimi ve memnuniyetini hedefler ve bu da bağlılığı, müşteri memnuniyetini ve dönüşüm oranlarını artırır.

Yapay zeka kişiselleştirme, büyük miktarda veriyi almak, analiz etmek ve içgörüler üretmek için makine öğreniminin yeteneğinden yararlanır. Algoritmalar bu verileri kullanarak kalıplar ve davranışlar oluşturabilir ve müşteri tercihleri ​​ve ilgi alanları hakkında tahminler yapabilir. Kullanabileceğiniz bazı veriler, tarama verilerini, etkileşimleri, incelemeleri ve geri bildirimleri içerir. Bu verilerle makine öğrenimi araçları, farklı kullanıcı tercihlerine karşılık gelen farklı profiller oluşturabilir.

İçgörülere dayalı olarak, işletmeler daha sonra pazarlama mesajlarını, içeriklerini, ürün tekliflerini ve önerilerini müşterilerinin her birinin benzersiz ihtiyaçlarına hitap edecek şekilde özelleştirebilir . AI kişiselleştirme, e-ticaret, sosyal medya, eğlence, sosyal medya ve teknoloji dahil olmak üzere farklı sektörlerde kullanılmaktadır.

7 etkileyici uygulama ve AI kişiselleştirme örnekleri

Yapay zeka destekli kişiselleştirme, farklı sektörlerde sayısız uygulamaya sahiptir. Bu bölümde, markaların bireylere özgü deneyimler oluşturmak için hiper kişiselleştirme yapay zekasını ve göz atma, satın alma geçmişleri, coğrafi konum, çevrimiçi davranışlar, demografik veriler vb. verileri nasıl kullandığını keşfediyoruz.

1. Ürün tavsiyesi

E-Ticaret pazarı, şu anda tüm dünyada 26 milyondan fazla e-Ticaret sitesi olduğunu belirten tahminlerle oldukça rekabetçi . Herhangi bir işletmenin bu kadar doymuş bir pazarda ayakta kalabilmesi için, müşterileri cezbeden benzersiz ürün teklifleri hazırlaması gerekir ki tavsiye sistemlerinin devreye girdiği yer burasıdır.

E-ticarette yapay zeka kişiselleştirme, yapay zekanın tüm bir endüstride nasıl devrim yarattığının mükemmel bir örneğidir. Yapay zeka destekli kişiselleştirmenin ortaya çıkmasıyla birlikte markalar, geçmişte başarılı olan geleneksel kural tabanlı öneri sistemlerinden uzaklaşıyor. Geleneksel öneri sistemleri esnek değildir ve müşteri tercihlerinin zaman içinde değişmeden kaldığını varsayar . Ayrıca, verileri ve karmaşık ilişkileri işleme konusunda sınırlı yetenekleri vardır.

Markalar, modern makine öğrenimi yeteneklerini kullanarak artık çeşitli veri noktalarını analiz edebiliyor ve belirli bir kullanıcının muhtemelen satın alacağı ürünleri önerebiliyor. Örneğin, markalar derecelendirme ve incelemelere, etkileşime, satın alma geçmişine, benzer müşterilere, demografik verilere veya sezonluk trendlere göre ürün önerebilir.

Pek çok önemli marka, e-ticarette yapay zeka kişiselleştirmeyi zaten benimsedi. Örneğin, bir Amerikan çokuluslu e-ticaret platformu olan Amazon, kullanıcılara tercihlerine göre ürünler önererek terk edilen alışveriş sepetlerini azaltmak için makine öğrenimi tabanlı bir öneri sistemi olan Amazon Personalize'dan yararlanır.

2. Reklam hedeflemede AI kişiselleştirme

Müşteriler genellikle web tarayıcılarında ve Facebook gibi sosyal medya platformlarında binlerce reklamla bombardımana tutulur. Bazen bu reklamlar sinir bozucu ve ürkütücü hale gelerek kullanıcıları platformlarında görmemek için yollar aramaya itiyor. Ancak araştırmalar, kullanıcılara ilgi alanlarına uygun reklamlar göstermenin onları harekete geçirme olasılığının daha yüksek olduğunu gösteriyor.

Markalar, AI kullanarak kişiselleştirilmiş reklamlar oluşturmak için satın alma geçmişi, sosyal medya etkinliği, konum, demografik veriler ve diğer ayrıntılar gibi müşteri verilerini analiz edebilir . Kişiselleştirilmiş bir reklam kampanyasının hedef kitlenizde yankı uyandırması, katılımı ve dönüşüm oranlarını artırması daha olasıdır. Markaların daha hedefli reklamlar oluşturmak için kullanabileceği diğer ölçütler arasında sosyal gönderiler, yorumlar, beğeniler ve paylaşımlar bulunur.

Facebook, şirketlerin özelliklerine göre farklı kitleleri hedeflemesine olanak tanıyan yapay zeka destekli bir reklam hedefleme sistemine sahip şirketlerden biridir. Facebook reklamlarıyla olası hedefleme biçimlerinden bazıları şunlardır:

• konum tabanlı hedefleme,
• faize dayalı,
• davranış temelli,
• iş unvanı,
• Eğitim Seviyesi,
• Politik Görüşler,
• bağlantılar,
• demografiye dayalı hedefleme.

Örneğin, giyim hakkında sürekli bilgi paylaşan bir kullanıcının, giysi gösteren reklamlarla ilgilenme olasılığı daha yüksektir.

Facebook, 2 milyardan fazla aktif kullanıcı ve binlerce veri noktasıyla lider reklam hedefleme platformudur. Reklam hedefleme ile markalar, reklam kitlesini daraltabilir ve yanıt oranlarını artırabilir.

3. AI içeriği kişiselleştirme

Çoğu marka, sadık bir kitle oluşturmak için SEO ve içerik pazarlamasına büyük bir bütçe harcıyor. Ancak, kullanıcılarınıza görmek istemedikleri genel içeriği göstermeye devam ederseniz, tüm bu çabalar ve kaynaklar boşuna olabilir. AI içerik kişiselleştirmeyi kullanan markalar artık kullanıcılara görmek istedikleri içeriği görmek istediklerinde göstererek erişimi artırabilir. Yapay zeka içeriği kişiselleştirme, verileri analiz etmek ve belirli bir kitlede en iyi yankı uyandıran içerik türünü belirlemek için makine öğreniminin kullanılmasını içerir.

İçeriği kişiselleştirmek için yararlanabileceğiniz bazı veri noktaları şunları içerir:

• konum,
• cinsiyet,
• arama geçmişi,
• sosyal medya etkileşimleri,
• uygulama kullanımı,
• incelemeler gibi kullanıcı tarafından oluşturulan içerikler,
• üçüncü taraf kaynaklar ve daha fazlası.

Birçok marka, AI içerik kişiselleştirmeyi, müşterilerin ilgisini çekmek ve sitelerine geri dönmelerini sağlamak için harika bir araç olarak görüyor. Önde gelen bir küresel medya ve eğlence şirketi olan Warner Bros. Discovery, yapay zeka içerik kişiselleştirmesiyle başarılı oldu.

Amazon AI Personalize'ı kullanma Warner Bros. Discovery, kimliği doğrulanmamış kullanıcılar için film ve şov önerilerini özelleştirdi. Mimarlıktan Sorumlu Başkan Yardımcısı Don Browning'e göre şirket, içerik kişiselleştirmeyi uygulamaya koyduğundan bu yana kullanıcı etkileşiminde %14 ve markalar arası etkileşimde %12 artış gördü.

Yapay zeka destekli kişiselleştirme kullanım durumunun başka bir örneği, bir dijital müzik, podcast ve video platformu olan Spotify'dır. Spotify, her kullanıcının bireysel müzik zevkine uygun çalma listelerini düzenlemek için dinleme geçmişi, arama sorguları ve kullanıcı tarafından oluşturulan çalma listeleri gibi kullanıcı verilerini kullanır.

Spotify, içerik kişiselleştirme yoluyla kullanıcıları platformda uzun süre meşgul tutabilir ve gelirleri artırabilir.

4. Dinamik fiyatlandırma

Dinamik fiyatlandırma, bir hizmetin veya ürünün fiyatının belirli faktörlere göre ayarlanmasını içeren bir fiyatlandırma stratejisidir. AI kişiselleştirme, fiyatlandırma kararlarının alınmasında çok önemli bir rol oynayabilir. Markalar, makine öğrenimini kullanarak çeşitli yönler hakkında büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve gerçek zamanlı olarak bilinçli fiyat değişiklikleri yapabilir.

Geçmiş verilere dayanan geleneksel dinamik fiyatlandırmanın aksine dinamik fiyatlandırma, yapay zekanın gücünden yararlanarak birçok parametreyi dikkate alır.

Dinamik fiyatlandırma algoritmaları tarafından kullanılan bazı veriler arasında pazar eğilimleri, üretim maliyetleri, rakip fiyatları, konum, demografik veriler ve müşteri satın alma davranışları yer alır.

Havayolu, e-ticaret, konaklama, hizmet ve perakende sektörleri dahil olmak üzere dinamik fiyatlandırmanın tipik olduğu birçok sektör vardır.

Dinamik fiyatlandırmayı kullanan tanıdık bir marka, mobilite hizmetleri sunan bir teknoloji şirketi olan Uber'dir. Yolcular, Uber uygulamasını kullanarak bir araca binebilir ve istedikleri yere ulaşmak için sürücülere ücret ödeyebilir. Cuma akşamı bir Uber yolculuğu talebinde bulunduğunuzda, fiyatların sıradan bir Salı günüyle aynı olmadığını fark edeceksiniz.

Uber, yoğun saatlerde fiyatlandırmayı belirlemek için makine öğrenimi destekli bir dalgalanma fiyatlandırma algoritması kullanır. Algoritma, sürücüleri daha uygun bir şekilde konumlandırmak için coğrafi konum verilerine ve talep tahminine dayalı olarak makul fiyatlar önerir, müşteri memnuniyetini ve kârını artırır.

Dinamik fiyatlandırmanın bir başka örneği, bilet fiyatlarının yılın zamanına, rotanın popülerliğine, kalan koltuk sayısına ve rekabete bağlı olarak değiştiği havayolu endüstrisindedir. Örneğin aşağıdaki Delta Airlines uçuşlarında, JFK in Newyork - London Heathrow uçuşlarında, JFK'den 21:30'da kalkan uçuşların fiyatları, belirli bir Cuma günü 20:30'da kalkan uçuşlara göre biraz daha yüksektir.

Dinamik fiyatlandırmada yapay zeka destekli kişiselleştirme sayesinde havayolları karı maksimize edebilir, kayıp oranını azaltabilir, müşteri deneyimini iyileştirebilir ve rekabet gücünü koruyabilir.

5. Kişiselleştirilmiş mesajlaşma ve e-postalar

Modern müşteriler daha akıllı ve anlayışlıdır ve onları hiçbir değer katmayan alakasız mesajlarla bombardımana tuttuğunuzu kolayca anlayabilir. Markalar, mesajlarını kişiselleştirmeli yoksa ‌spam olarak etiketlenme ve bunun sonucunda bir hedef kitle ve potansiyel potansiyel müşteriler olarak etiketlenme riskini almalı .

İşletmelerin iletişimi kişiselleştirmek için farklı veri noktalarını değerlendirerek müşterilerini ve hedef kitlelerini anlamaları gerekir.

Hiper kişiselleştirme yapay zekası sayesinde markalar, doğru zamanda doğru kitleye gönderilen yüksek düzeyde seçilmiş ve bağlamsal iletişim yoluyla müşterileriyle anlamlı bir şekilde etkileşim kurabilir. Kişiselleştirilmiş iletişim güven oluşturur, ilişkileri derinleştirir ve müşterilerin ürünlerinize harcama isteğini artırır.

Yapay zekanın hipersonalizasyonu ve ‌müşterileri farklı karakterlere göre profillendirmek, e-posta yoluyla iletişim kurarken segmentasyonun ötesine geçer. Bunun yerine, işletmelerin müşteri yolculuğu boyunca uygulayabilecekleri kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaya odaklanılıyor.

Spotify, e-posta iletişiminde kişiselleştirilmiş iletişimi kullanan dikkate değer markalardan biridir. Yıl sonunda Spotify, yılın en çok dinlenen sanatçı şarkıları ve türleri de dahil olmak üzere her kullanıcının dinleme alışkanlıklarına ilişkin "Sarmalanmış" bir inceleme gönderir. "Sarmalanmış" inceleme, markaların kullanıcı verilerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş iletişim ve deneyimler sağlamak için AI kişiselleştirmeyi nasıl kullanabileceğinin mükemmel bir örneğidir.

Bu tür kişiselleştirilmiş e-postalar, kullanıcılara bir kapsayıcılık duygusu vererek, onları ürününüzü kullanmaya devam etmeye teşvik eder.

6. Dinamik web sitelerinde AI kişiselleştirme

Artık çoğu müşteri satın alma kararları vermek için çevrimiçi bilgilere güvenirken, işletmelerin marka bilinirliği oluşturmak ve güvenilirlik oluşturmak için güvenilir bir web sitesine sahip olmaları gerekir. 10Web AI Website Builder gibi AI web sitesi oluşturucuları size bu konuda yardımcı olabilir. 10Web AI Website Builder, iş ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış benzersiz içerik ve görüntülere sahip bir web sitesini otomatik olarak oluşturmak için AI'dan yararlanır.

AI ile web sitesi oluşturmaya avantajlı bir başlangıç ​​yapın

10Web AI Web Sitesi Oluşturucu ile işletmenizin ihtiyaçlarına göre 10 kat daha hızlı özel bir web sitesi oluşturun!

Ücretsiz Başlayın Kredi kartına gerek yok

Daha iyi ve daha kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlamak için web sitelerinin de dinamik olması gerekir. Statik sitelerin aksine dinamik siteler, her kullanıcı etkileşimi veya girdisinden sonra içeriği değiştirir. Dinamik web siteleri aracılığıyla kullanıcılar, alışveriş, gerçek zamanlı sohbet ve içerik paylaşımı gibi statik sitelerle elde edilemeyen işlevleri de gerçekleştirebilir.

E-Ticaret platformları gibi işletmeler, yapay zeka kişiselleştirmeyi kullanarak kullanıcılara verilere dayalı olarak daha alakalı içerik gösterebilir. Bu veriler, diğer faktörlerin yanı sıra bir kullanıcının geçmiş göz atma, etkinlik, konum ve yaşını içerebilir.

Nike, kullanıcılarına ilgi duyma olasılıklarının daha yüksek olduğu platform ürünlerini göstermek için yapay zeka destekli kişiselleştirmeden yararlanan dünyanın en popüler markaları arasında yer alıyor. bunları sana tavsiye ederim.

Web sitesinin dinamik yapısı sayesinde, Nike'ın müşteri deneyimini ve memnuniyetini iyileştirme olasılığı daha yüksektir.

7. Kişiselleştirilmiş yapay zeka destekli sohbet robotları

Chatbot'lar, basit kural tabanlı uygulamalardan mükemmel müşteri desteği sunan verimli destek sistemlerine kadar geçmişte katlanarak gelişti. Yeni sohbet robotları yalnızca yapay zeka destekli değil, aynı zamanda müşteri sorgularını anlama ve kişiselleştirilmiş yanıtlar oluşturma yeteneğine de sahip. Chatbotlarda kişiselleştirme şu şekilde çalışır.

1. Chatbot'lar, sorguları anlamak, yorumlamak ve uygun şekilde yanıt vermek için Doğal Dil İşleme'yi kullanır.
2. Chatbot'lar artık bağlamsal anlayışa sahiptir ve daha kişisel bir deneyim sağlayan geçmiş dönüşümleri hatırlayabilir.
3. Geçmiş satın alma geçmişi, tercihler, geçmiş etkileşimler ve diğer ilgili veri sohbet robotları gibi kullanıcı verilerini kullanmak, bireysel benzersiz özelliklerle eşleşen bireysel bir kullanıcı profili oluşturur.
4. Sürekli öğrenme ve uyum: Chatbot'lar, kullanıcılarla etkileşim kurdukça gerçek zamanlı olarak öğrenir ve tercihlerini buna göre ayarlayarak daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunar.
5. Sohbet robotları, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve kullanıcı davranışındaki eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir.

Markalar, kişiselleştirilmiş sohbet botları aracılığıyla müşteri deneyimini iyileştirebilir, etkileşimi artırabilir, proaktif destek sağlayabilir, değerli veriler toplayabilir ve 7/24 destek sağlayabilir.

AI kişiselleştirme oyununuzun seviyesini yükseltmek için 5 araç ve ipucu

1. AI'yı kişiselleştirin

Personalize, işletmelerin müşterilerinin en çok ilgi duyduğu ürünleri keşfetmelerini sağlayan yapay zeka destekli bir kişiselleştirme aracıdır. Her gün değişen kullanıcı ilgi alanlarını takip etmek işletmeler için zorlayıcı olabilir. Personalize'ın AI motoru ile kullanıcı davranışları hakkında gerçek zamanlı analizler elde edebilirsiniz.

İşletmeler, bu analizlere dayanarak her müşterinin herhangi bir anda neyle ilgilendiğini belirleyebilir ve doğru ürün ve hizmetleri tanıtmalarına olanak tanır. Kişiselleştir, işletmelerin müşterilerinin önemsediği dinamik e-posta içeriği göndermesine de olanak tanır.

Kişiselleştir'e göre, kişiselleştirilmiş e-postalar, kişiselleştirilmemiş e-postalara göre %56,7 daha yüksek tıklama oranına sahiptir.

Mevcut bir CRM veya e-posta pazarlama platformunuz olduğunu varsayalım. Bu durumda Kişiselleştir, mevcut platformlarla entegre olmanızı sağlar ve pazarlama kampanyalarınızı kişiselleştirmek için ihtiyacınız olan verileri sağlar. Markalar Kişiselleştir'i kullanarak pazarlama planlarını kişiselleştirmek, kampanya oranlarını artırmak ve daha fazla gelir elde etmek için içgörüler elde edebilir.

Fiyatlandırma

Fiyatlandırma hakkında ayrıntılı bilgi almak için web sitelerinde bir demo isteyebilirsiniz.

2. Dinamik Verim

İşletmelerin her kullanıcı etkileşimini kişiselleştirerek mobil, web, e-posta ve reklamlarda optimum kullanıcı deneyimi sunmasını sağlayan gelişmiş, hepsi bir arada çok kanallı kişiselleştirme ve deneme platformu. İşletmeniz ister e-ticaret, ister oyun, medya, finansal hizmetler veya gıda endüstrisinde olsun, Dynamic Yield işletmenizin kişiselleştirme yoluyla kullanıcı deneyimini yükseltmesine yardımcı olacak bir çözüme sahiptir.

Temel özellikleri şunları içerir:

• Kahraman banner'ları, harekete geçirici mesajlar düğmeleri, promosyon alanları ve ürün listeleme sayfaları gibi statik içerik öğelerini kişiselleştirilmiş öğelere dönüştürebilme.
• Her kullanıcı için en iyi olanı seçmek üzere makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak ölçekte otomatik içerik kişiselleştirme .
• Kural tabanlı tetikleyiciler aracılığıyla olay tabanlı tetiklenen mesajları, e-postaları ve push bildirimlerini tanımlamanıza olanak tanıyan bir özellik.
• Performansı en üst düzeye çıkarmanıza olanak tanıyan her bir öğe üzerinde test ve optimizasyon yetenekleri .
• Daha derin kişiselleştirme için AI kullanan tahmine dayalı hedefleme .
• Gelişmiş bir hedefleme kuralı oluşturucu, müşterileri diğer faktörlerin yanı sıra konuma, hava durumuna, iş kurallarına, özelliklere ve bağlama göre hedeflemenize olanak tanır.

Fiyatlandırma

Fiyatlandırma hakkında ayrıntılı bilgi almak için web sitelerinde bir demo isteyebilirsiniz.

3. Akıllılaştırın

Intellimize, şirketlerin geleneksel yöntemlerden yeni dinamik kişiselleştirme ve gelişmiş optimizasyon yeteneklerine geçmesine yardımcı olan yapay zeka destekli bir araçtır. Intellimize editörünü kullanarak, web sitenizin çeşitli öğelerini kişiselleştirmek ve test etmek için kolayca web siteleri oluşturabilir ve bu web sitelerinde denemeler yapabilirsiniz.

Ayrıca Intellimize ile web sitenizin tamamında ve belirli sayfalarda optimizasyon hedefleri belirleyebilirsiniz. Pazarlamacılar, bu hedefleri, ‌iş hedefleriyle uyumlu, sayfa düzeyinde değerli etkileşimler sağlamak için kullanabilir. Intellimize CRO'yu kullanan pazarlamacılar, geniş ölçekte kişiselleştirseler bile testleri daha hızlı bir şekilde varsayabilir ve çalıştırabilir.

Yeni Intellimize test yaklaşımı, pazarlamacıların fikirlerini güvenle test etmelerini sağlar. A/B testi ve çok değişkenli test gibi eski yaklaşımların aksine, yeni yaklaşım pazarlamacıların sonuçları etkilemeden testi aynı anda başlatmasına ve durdurmasına olanak tanır. Intellimize ayrıca, markaların hedef kitleleri hakkında daha hızlı içgörüler elde etmelerini sağlayarak, bilinen ve bilinmeyen ziyaretçileri için daha iyi deneyimler oluşturmalarına olanak tanır.

Fiyatlandırma

Fiyatlandırma hakkında ayrıntılı bilgi almak için Intellimize web sitesinde bir demo rezervasyonu yaptırabilirsiniz.

4. Adobe Hedefi

Adobe Target, markaların ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri sunmasını sağlayan lider bir otomatikleştirilmiş kişiselleştirme platformudur. Adobe'nin önde gelen yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojisi olan Adobe Sensei, Adobe Target'a güç katar. Adobe Target'ın dikkate değer özelliklerinden bazıları şunları içerir:

• Tek tıklamayla kişiselleştirme: Bu, kullanıcılarınızla ilgili her bir veri parçasını analiz etmek ve her birine kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak için yapay zekanın gücünden yararlanır.
• Müşterinizin markanızla bağlantı kurduğu her yerde A/B, çok değişkenli ve çok kollu haydut testleri yapabilme . Örneğin, A/B testi ile en iyi deneyimi bulmak için resimler ve kullanıcı arayüzü dahil tüm deneyimi test edebilirsiniz. Çok değişkenli test ile, en iyi deneyimi sunanları bulmak için birden çok öğeyi aynı anda test edebilirsiniz.
• Tek sayfalık uygulama optimizasyonu, tek sayfalık uygulamalarda kullanıcı deneyimini kişiselleştirmenize olanak tanır.
• Mobil optimizasyon, mobil cihazlarda benzersiz deneyimler oluşturmanıza olanak tanır.

Fiyatlandırma

Fiyatlandırma hakkında ayrıntılı bilgi almak için Adobe Target'ın web sitesinde bir demo rezervasyonu yaptırabilirsiniz.

5. Para Kazanın

Monetate, markaların kullanıcıların dijital deneyimini kişiselleştirmesini sağlayan, lider bir hepsi bir arada kişiselleştirme platformudur. Monetate ile markalar artık kullanıcıların amacını ve ‌ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin edebiliyor ve her tıklamada kişiselleştirilmiş deneyimler sunabiliyor. Platformun otomatik ve kullanıcı dostu doğası, pazarlamacıların tüm değerli zamanlarını müşteri profilleri oluşturmaya harcamamalarını garanti eder.

Diğer temel özellikler şunları içerir:

• Bağlamsal ve davranışsal verileri analiz etmek için makine öğreniminin gücünü kullanan 1'e 1 kişiselleştirme . Monetate, müşteri yolculuğunuz boyunca gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş deneyimler sunmanıza olanak tanır.
• Segmentasyon ve hedefleme özelliği, işletmelerin en iyi deneyimi sağlamak için belirli mesajları göndermek üzere kullanıcı gruplarını belirlemesine olanak tanır.
• Anahtar kelimeleri, iş kurallarını ve daha fazlasını dikkate alan araçları kullanarak kullanıcılarınız için kişiselleştirilmiş arama ve gönderim deneyimi .
• Kitlenizle ilgili gerçek zamanlı analizler, müşteri davranışlarınızı anlamanıza olanak tanıyan içgörüler sağlar.
• Markaların kesin ürün önerileri sunmasını sağlayan ürün dostu ve sezgisel panolar .

Fiyatlandırma

Fiyatlandırma hakkında ayrıntılı bilgi almak için Monetate'in web sitesinde bir demo rezervasyonu yaptırabilirsiniz.

AI kişiselleştirme oyununuzun seviyesini yükseltmek için ipuçları

1. Mümkün olduğu kadar çok veri toplayın : Veri olmadan, kullanıcılarınızı anlamak neredeyse imkansızdır.Bu nedenle işletmeler, sosyal medya, göz atma, davranışlar vb. farklı kaynaklardan veri toplamalıdır. Bu veriler bir kez harmanlandıktan sonra, müşterinizin tercihleri ​​hakkında bilgi edinmek için analiz edin.
2. Sürekli olarak test edin ve optimize edin : Kişiselleştirme, tek seferlik bir süreç değildir.Test ve ayarlama gerektiren sürekli bir süreçtir. Bahsettiğimiz araçlardan bazıları tarafından sağlanan A/B testi gibi yöntemleri kullanarak stratejilerinizin etkisini ölçebilir ve buna göre ayarlayabilirsiniz.
3. Makine öğrenimi araçlarından yararlanın : Makine öğrenimi araçları, çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve kişiselleştirmede yer alan testler gibi bazı süreçleri otomatikleştirebilir.
4. Müşteri geri bildirimlerini dinleyin: Anahtarlı kişiselleştirmede müşteri ihtiyaçlarını anlamak için verileri kullanırken, müşteri geri bildiriminin yerine geçmemelidir.Kullanıcı deneyimini ve ihtiyaçlarını kişiselleştirmek için müşteri geri bildirimlerini de kullanabilirsiniz.
5. Verileri analiz etmek ve müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmek içintahmine dayalı analitiği kullanın .Geçmiş trendleri ve davranışları kullanarak yeni müşteri ihtiyaçlarını karşılamaya her zaman hazır olduğunuzdan emin olabilirsiniz.

Çözüm

Kişiselleştirme, işletmelerin büyümek için kullanabileceği güçlü bir tekniktir. Ancak yapay zeka, kişiselleştirmede ve işletmelerin müşterileriyle etkileşim kurma biçiminde devrim yarattı. İşletmeler, AI kişiselleştirmenin gücünü kullanarak artık hiper kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir ve gelir artışını sağlayabilir. Kişiselleştirilmiş mesajlaşma, içerik, reklamlar, öneriler ve yapay zeka destekli sohbet robotlarından yapay zeka uygulamaları her geçen gün büyümeye devam ediyor. Bununla birlikte, yapay zeka kişiselleştirmeyi uygulamadan önce işletmelerin net bir hedefi olması ve etik sonuçların bilincinde olması gerekir.

SSS

AI ile web sitesi oluşturmaya avantajlı bir başlangıç ​​yapın

10Web AI Web Sitesi Oluşturucu ile işletmenizin ihtiyaçlarına göre 10 kat daha hızlı özel bir web sitesi oluşturun!

Ücretsiz Başlayın Kredi kartına gerek yok