2023 年的 AI 个性化：示例、工具和技巧

现代企业的成功取决于他们是否有能力让客户参与到直接满足他们个人需求和兴趣的个性化体验中。 现代客户的偏好不断变化。 为了满足这些客户，品牌正在转向 AI 个性化，这是一种由人工智能、机器学习和自然语言处理提供支持的技术。 借助新的人工智能个性化工具，品牌正在积极探索如何提高客户满意度和参与度、提高忠诚度并最终推动销售。

在本文中，我们讨论了人工智能驱动的个性化和超个性化的主题。 我们将重点介绍企业在不同行业中使用 AI 个性化的一些非凡方式。 ‌此外，我们还将探索企业可以用来提升个性化游戏水平的一些工具和技巧。

什么是人工智能个性化？

AI 个性化是指使用机器学习和深度学习等 AI 技术为特定产品或服务的用户创建精心策划的个性化体验。 使用个性化，品牌旨在提供更好的客户体验和满意度，从而提高参与度、客户满意度和转化率。

AI 个性化利用机器学习的能力来摄取大量数据，对其进行分析并产生见解。 使用这些数据，算法可以建立模式和行为，并预测客户的偏好和兴趣。 您可以使用的一些数据包括浏览数据、交互、评论和反馈。 有了这些数据，机器学习工具可以构建与不同用户偏好相对应的不同配置文件。

基于这些洞察，企业可以定制他们的营销信息、内容、产品供应和推荐，以满足每个客户的独特需求。 人工智能个性化用于不同行业，包括电子商务、社交媒体、娱乐、社交媒体和技术。

AI 个性化的 7 个令人印象深刻的应用和示例

人工智能驱动的个性化在不同行业有无数的应用。 在本节中，我们将探讨品牌如何使用超个性化人工智能和来自浏览、购买历史、地理位置、在线行为、人口统计数据等的数据来创造个人独特的体验。

一、产品推荐

电子商务市场竞争激烈，据估计目前全球有超过2600 万个电子商务网站。 任何企业要想在如此饱和的市场中生存，就必须定制独特的产品来吸引客户，这就是推荐系统的用武之地。

电子商务中的人工智能个性化是人工智能如何彻底改变整个行业的一个完美例子。 随着人工智能个性化的出现，品牌正在摆脱过去成功的基于规则的传统推荐系统。 传统的推荐系统是不灵活的，并且假设客户的偏好随时间保持不变。 他们处理数据和复杂关系的能力也有限。

使用现代机器学习功能，品牌现在可以分析各种数据点并推荐特定用户可能购买的产品。 例如，品牌可以根据评级和评论、参与度、购买历史、类似客户、人口统计数据或季节性趋势来推荐产品。

许多知名品牌已经在电子商务中采用了人工智能个性化。 例如，美国跨国电子商务平台亚马逊利用基于机器学习的推荐系统 Amazon Personalize，通过根据用户的喜好向用户推荐产品来减少废弃的购物车。

2. 广告定位中的 AI 个性化

客户经常在网络浏览器和 Facebook 等社交媒体平台上受到数以千计的广告的轰炸。 有时，这些广告变得烦人和令人毛骨悚然，促使用户寻找避免在他们的平台上看到它们的方法。 然而，研究表明，向用户展示符合他们兴趣的广告更有可能促使他们采取行动。

使用人工智能，品牌可以分析客户数据，例如购买历史、社交媒体活动、位置、人口统计数据和其他详细信息，以创建个性化广告。 个性化的广告活动更有可能引起您的受众的共鸣，从而提高参与度和转化率。 品牌可以用来制作更有针对性的广告的其他指标包括社交帖子、评论、点赞和分享。

Facebook 是拥有人工智能广告定位系统的公司之一，该系统允许公司根据不同的受众特征定位不同的受众。 一些可能的 Facebook 广告定位形式包括：

• 基于位置的定位，
• 基于兴趣，
• 基于行为的，
• 职称，
• 教育程度，
• 政治观点，
• 连接，
• 基于人口统计的定位。

例如，经常分享服装信息的用户更有可能对展示服装的广告感兴趣。

Facebook 是领先的广告定位平台，拥有超过 20 亿活跃用户和数千个数据点。 通过广告定位，品牌可以缩小广告受众范围并提高响应率。

3. AI内容个性化

大多数品牌在 SEO 和内容营销上花费大量预算来建立忠实的受众。 但是，如果您一直向用户展示他们不想看到的通用内容，那么所有这些努力和资源都可能是徒劳的。 使用 AI 内容个性化，品牌现在可以通过在用户想看的时候向他们展示他们想看的内容来扩大覆盖面。 AI 内容个性化涉及使用机器学习来分析数据并确定最能引起特定受众共鸣的内容类型。

您可以用来个性化内容的一些数据点包括：

• 地点，
• 性别，
• 浏览记录，
• 社交媒体参与，
• 应用程序使用情况，
• 用户生成的内容，例如评论，
• 第三方资源等等。

许多品牌发现 AI 内容个性化是吸引客户并让他们返回其网站的好工具。 全球领先的媒体和娱乐公司 Warner Bros. Discovery 在 AI 内容个性化方面取得了成功。

使用 Amazon AI Personalize Warner Bros. Discovery 为未经身份验证的用户定制了电影和节目推荐。 根据其架构副总裁 Don Browning 的说法，自实施内容个性化以来，该公司的用户参与度提高了14% ，跨品牌参与度提高了 12%。

人工智能驱动的个性化用例的另一个例子是 Spotify，这是一个数字音乐、播客和视频平台。 Spotify 使用诸如收听历史、搜索查询和用户生成的播放列表等用户数据来策划适合每个用户个人音乐品味的播放列表。

通过内容个性化，Spotify 可以让用户长期使用该平台，从而增加收入。

4.动态定价

动态定价是一种定价策略，涉及根据某些因素调整服务或产品的价格。 人工智能个性化可以在定价决策中发挥关键作用。 使用机器学习，品牌可以分析有关各个方面的大量数据，并实时做出明智的价格变化。

与依赖历史数据的传统动态定价不同，动态定价通过利用人工智能的力量来考虑许多参数。

动态定价算法利用的一些数据包括市场趋势、生产成本、竞争对手价格、位置、人口统计数据和客户购买行为。

许多行业都采用动态定价，包括航空公司、电子商务、酒店、公用事业和零售行业。

一个熟悉的使用动态定价的品牌是优步，这是一家提供移动服务的科技公司。 使用优步应用程序，乘客可以叫车并向司机支付费用以到达他们想去的地方。 当您在周五晚上叫优步时，您会发现价格与普通周二不同。

优步使用机器学习驱动的激增定价算法来确定高峰时段的定价。 该算法根据地理位置数据推荐合理的价格，并通过需求预测来更恰当地定位司机，从而提高客户满意度和利润。

动态定价的另一个例子是在航空业，机票价格根据一年中的时间、航线的受欢迎程度、剩余座位数和竞争情况而变化。 例如，在以下达美航空公司从纽约肯尼迪国际机场飞往伦敦希思罗机场的航班上，与某个星期五晚上 8:30 起飞的航班相比，晚上 9 点 30 分从肯尼迪国际机场起飞的航班价格略高。

通过基于人工智能的动态定价个性化，航空公司可以实现利润最大化、降低客户流失率、改善客户体验并保持竞争力。

5. 个性化消息和电子邮件

现代客户更聪明、更精明，当您用毫无价值的无关信息轰炸他们时，他们很容易知道。 品牌必须个性化他们的信息，否则就有被标记为垃圾邮件的风险，并因此失去受众和潜在的潜在客户。

为了个性化沟通，企业需要通过评估不同的数据点来了解他们的客户和受众。

通过高度个性化的 AI，品牌可以通过在正确的时间向正确的受众发送经过精心策划和情境化的沟通，与客户进行有意义的互动。 个性化沟通可以建立信任、加深关系并提高客户购买您产品的意愿。

在通过电子邮件进行交流时，AI 的超个性化和将客户分析成不同的角色超越了细分。 相反，重点是提供企业可以在整个客户旅程中应用的个性化体验。

Spotify 是在电子邮件通信中使用个性化通信的著名品牌之一。 在年底，Spotify 会发送一份关于每个用户收听习惯的“总结”评论，包括他们当年听得最多的艺术家歌曲和流派。 “Wrapped”评论是品牌如何使用 AI 个性化分析用户数据并提供个性化沟通和体验的完美示例。

这种个性化的电子邮件给用户一种包容感，鼓励他们继续使用你的产品。

6. 动态网站中的 AI 个性化

现在大多数客户都依赖在线信息来做出购买决定，企业需要有一个可靠的网站来建立品牌知名度和信誉。 AI 网站建设者，例如 10Web AI Website Builder 可以帮助您。 10Web AI Website Builder利用 AI 自动生成具有根据您的业务需求量身定制的独特内容和图像的网站。

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为了提供更好、更个性化的用户体验，网站也需要动态化。 与静态站点不同，动态站点会在每次用户交互或输入后更改内容。 通过动态网站，用户还可以进行购物、实时聊天、内容分享等静态网站无法实现的功能。

使用人工智能个性化，电子商务平台等企业可以根据数据向用户展示更多相关内容。 此数据可以包括用户过去的浏览、活动、位置和年龄等因素。

耐克是世界上最受欢迎的品牌之一，它们利用人工智能个性化向其平台的用户展示他们更有可能感兴趣的产品。例如，如果您之前购买过跑鞋，耐克更有可能向你推荐那些。

通过其网站的动态特性，耐克更有可能改善客户体验和满意度。

7. 个性化的人工智能聊天机器人

聊天机器人在过去呈指数级发展，从简单的基于规则的应用程序到提供卓越客户支持的高效支持系统。 新的聊天机器人不仅由人工智能驱动，而且能够理解客户查询并创建个性化响应。 以下是个性化在聊天机器人中的工作原理。

1. 聊天机器人使用自然语言处理来理解和解释查询并做出适当的响应。
2. 聊天机器人现在具有上下文理解能力，可以回忆过去的转换，从而提供更加个性化的体验。
3. 使用用户数据，例如过去的购买历史、偏好、过去的交互和其他相关数据，聊天机器人可以创建与个人独特特征相匹配的个人用户资料。
4. 持续学习和适应：聊天机器人在与用户互动时实时学习并相应地调整他们的偏好，从而提供更加个性化的体验。
5. 使用机器学习算法，聊天机器人可以分析大量数据并识别用户行为的趋势和模式。

通过个性化的聊天机器人，品牌可以增强客户体验、增加参与度、提供主动支持、收集有价值的数据并提供 24/7 支持。

提升 AI 个性化游戏水平的 5 个工具和技巧

1.个性化人工智能

Personalize 是一种基于 AI 的个性化工具，可让企业发现客户最感兴趣的产品。跟踪每天变化的用户兴趣对企业来说可能具有挑战性。 借助 Personalize 的 AI 引擎，您可以获得有关用户行为的实时分析。

基于这些分析，企业可以确定每个客户在任何给定时刻感兴趣的内容，从而使他们能够推广合适的产品和服务。 Personalize 还允许企业发送客户关心的动态电子邮件内容。

根据 Personalize，个性化电子邮件的点击率比非个性化电子邮件高 56.7% 。

假设您有一个现有的 CRM 或电子邮件营销平台。 在这种情况下，Personalize 允许您与现有平台集成并提供个性化营销活动所需的数据。 使用 Personalize，品牌可以获得洞察力以个性化他们的营销计划、提高活动率并增加收入。

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2.动态收益率

一种先进的一体式全渠道个性化和实验平台，使企业能够通过个性化每次用户交互来跨移动、网络、电子邮件和广告提供最佳用户体验。 无论您的企业是在电子商务、游戏、媒体、金融服务还是食品行业，Dynamic Yield 都有一个解决方案可以帮助您的企业通过个性化提升用户体验。

其主要特点包括：

• 能够将英雄横幅、号召性用语按钮、促销区域和产品列表页面等静态内容元素转换为个性化元素。
• 使用机器学习算法来大规模自动化内容个性化，以选择最适合每个用户的内容。
• 允许您通过基于规则的触发器定义基于事件的触发消息、电子邮件和推送通知的功能。
• 针对每个元素的测试和优化功能，使您能够最大限度地提高性能。
• 使用 AI 进行预测性定位以实现更深入的个性化。
• 高级定位规则构建器允许您根据位置、天气、业务规则、特征和上下文等因素定位客户。

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3.智能化

Intellimize 是一种人工智能工具，可帮助公司从传统方法转向新的动态个性化和高级优化功能。 使用 Intellimize 编辑器，您可以轻松地创建和试验网站，以个性化和测试网站的各种元素。

您还可以使用 Intellimize 在整个网站和特定页面上设置优化目标。 营销人员可以使用这些目标来推动与业务目标一致的有价值的页面级参与。 使用 Intellimize CRO，营销人员可以更快速地进行假设和运行测试，即使他们进行大规模个性化也是如此。

新的 Intellimize 测试方法使营销人员能够自信地测试他们的想法。 与 A/B 测试和多变量测试等过时的方法不同，新方法使营销人员能够同时开始和停止测试，而不会影响结果。 Intellimize 还使品牌能够更快地了解其受众，从而为已知和未知的访客创造更好的体验。

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4.土坯目标

Adobe Target 是领先的自动化个性化平台，使品牌能够提供引人入胜的个性化用户体验。 Adobe Sensei 是 Adob​​e 领先的人工智能和机器学习技术，为 Adob​​e Target 提供支持。 Adobe Target 的一些显着功能包括

• 一键式个性化：这利用人工智能的力量来分析有关用户的每一点数据，并为他们每个人提供个性化的体验。
• 能够在客户与您的品牌联系的任何地方运行 A/B、多变量和多臂强盗测试。 例如，通过 A/B 测试，您可以测试整个体验，包括图像和 UI，以找到最佳体验。 通过多变量测试，您可以同时测试多个元素以找到提供最佳体验的元素。
• 单页应用程序优化允许您在单页应用程序中个性化用户体验。
• 移动优化使您能够在移动设备上创造独特的体验。

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5.货币化

Monetate 是领先的一体式个性化平台，使品牌能够个性化用户的数字体验。 借助 Monetate，品牌现在可以准确预测用户的意图和需求，并在每次点击时提供个性化体验。 该平台的自动化和用户友好特性保证了营销人员不会将所有宝贵的时间都花在创建客户档案上。

其他主要功能包括：

• 一对一个性化使用机器学习的力量来分析上下文和行为数据。 Monetate 允许您在客户旅程中实时提供个性化体验。
• 细分和定位功能允许企业识别用户组以发送特定消息以提供最佳体验。
• 使用考虑关键字、业务规则等的工具为您的用户提供个性化的搜索和运输体验。
• 关于您的受众的实时分析提供了洞察力，使您能够了解您的客户行为。
• 商品友好且直观的仪表板使品牌能够提供精确的产品推荐。

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提升 AI 个性化游戏水平的技巧

1. 收集尽可能多的数据：没有数据，几乎不可能了解您的用户。因此，企业应从社交媒体、浏览、行为等不同来源收集数据。整理这些数据后，对其进行分析以深入了解客户的偏好。
2. 持续测试和优化：个性化不是一次性的过程。这是一个持续的过程，需要测试和调整。 使用我们讨论过的一些工具提供的 A/B 测试等方法，您可以衡量策略的影响并相应地进行调整。
3. 利用机器学习工具：机器学习工具可以分析大量数据并自动执行某些流程，例如个性化测试。
4. 倾听客户反馈：在使用数据来了解客户在键入个性化方面的需求时，它不应替代客户反馈。您还可以使用客户反馈来个性化用户体验和需求。
5. 使用预测分析来分析数据并预测客户需求。使用过去的趋势和行为，您可以确保您随时准备满足新的客户需求。

结论

个性化是一种强大的技术，企业可以利用它来实现增长。 然而，人工智能彻底改变了个性化以及企业与客户互动的方式。 借助 AI 个性化的力量，企业现在可以提供高度个性化的体验、提高客户满意度并推动收入增长。 从个性化消息、内容、广告、推荐和 AI 支持的聊天机器人，AI 应用程序与日俱增。 然而，在实施人工智能个性化之前，企业需要有一个明确的目标，并意识到任何道德影响。

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