2023 年的 AI 個性化：示例、工具和技巧

現代企業的成功取決於他們是否有能力讓客戶參與到直接滿足他​​們個人需求和興趣的個性化體驗中。 現代客戶的偏好不斷變化。 為了滿足這些客戶，品牌正在轉向 AI 個性化，這是一種由人工智能、機器學習和自然語言處理提供支持的技術。 借助新的人工智能個性化工具，品牌正在積極探索如何提高客戶滿意度和參與度、提高忠誠度並最終推動銷售。

在本文中，我們討論了人工智能驅動的個性化和超個性化的主題。 我們將重點介紹企業在不同行業中使用 AI 個性化的一些非凡方式。 ‌此外，我們還將探索企業可以用來提升個性化遊戲水平的一些工具和技巧。

什麼是人工智能個性化？

AI 個性化是指使用機器學習和深度學習等 AI 技術為特定產品或服務的用戶創建精心策劃的個性化體驗。 使用個性化，品牌旨在提供更好的客戶體驗和滿意度，從而提高參與度、客戶滿意度和轉化率。

AI 個性化利用機器學習的能力來攝取大量數據，對其進行分析並產生見解。 使用這些數據，算法可以建立模式和行為，並預測客戶的偏好和興趣。 您可以使用的一些數據包括瀏覽數據、交互、評論和反饋。 有了這些數據，機器學習工具可以構建與不同用戶偏好相對應的不同配置文件。

基於這些洞察，企業可以定制他們的營銷信息、內容、產品供應和推薦，以滿足每個客戶的獨特需求。 人工智能個性化用於不同行業，包括電子商務、社交媒體、娛樂、社交媒體和技術。

AI 個性化的 7 個令人印象深刻的應用和示例

人工智能驅動的個性化在不同行業有無數的應用。 在本節中，我們將探討品牌如何使用超個性化人工智能和來自瀏覽、購買歷史、地理位置、在線行為、人口統計數據等的數據來創造個人獨特的體驗。

一、產品推薦

電子商務市場競爭激烈，據估計目前全球有超過2600 萬個電子商務網站。 任何企業要想在如此飽和的市場中生存，就必須定制獨特的產品來吸引客戶，這就是推薦系統的用武之地。

電子商務中的人工智能個性化是人工智能如何徹底改變整個行業的一個完美例子。 隨著人工智能個性化的出現，品牌正在擺脫過去成功的基於規則的傳統推薦系統。 傳統的推薦系統是不靈活的，並且假設客戶的偏好隨時間保持不變。 他們處理數據和復雜關係的能力也有限。

使用現代機器學習功能，品牌現在可以分析各種數據點並推薦特定用戶可能購買的產品。 例如，品牌可以根據評級和評論、參與度、購買歷史、類似客戶、人口統計數據或季節性趨勢來推薦產品。

許多知名品牌已經在電子商務中採用了人工智能個性化。 例如，美國跨國電子商務平台亞馬遜利用基於機器學習的推薦系統 Amazon Personalize，通過根據用戶的喜好向用戶推薦產品來減少廢棄的購物車。

2. 廣告定位中的 AI 個性化

客戶經常在網絡瀏覽器和 Facebook 等社交媒體平台上受到數以千計的廣告的轟炸。 有時，這些廣告變得煩人和令人毛骨悚然，促使用戶尋找避免在他們的平台上看到它們的方法。 然而，研究表明，向用戶展示符合他們興趣的廣告更有可能促使他們採取行動。

使用人工智能，品牌可以分析客戶數據，例如購買歷史、社交媒體活動、位置、人口統計數據和其他詳細信息，以創建個性化廣告。 個性化的廣告活動更有可能引起您的受眾的共鳴，從而提高參與度和轉化率。 品牌可以用來製作更有針對性的廣告的其他指標包括社交帖子、評論、點贊和分享。

Facebook 是擁有人工智能廣告定位系統的公司之一，該系統允許公司根據不同的受眾特徵定位不同的受眾。 一些可能的 Facebook 廣告定位形式包括：

• 基於位置的定位，
• 基於興趣，
• 基於行為的，
• 職稱，
• 教育程度，
• 政治觀點，
• 連接，
• 基於人口統計的定位。

例如，經常分享服裝信息的用戶更有可能對展示服裝的廣告感興趣。

Facebook 是領先的廣告定位平台，擁有超過 20 億活躍用戶和數千個數據點。 通過廣告定位，品牌可以縮小廣告受眾範圍並提高響應率。

3. AI內容個性化

大多數品牌在 SEO 和內容營銷上花費大量預算來建立忠實的受眾。 但是，如果您一直向用戶展示他們不想看到的通用內容，那麼所有這些努力和資源都可能是徒勞的。 使用 AI 內容個性化，品牌現在可以通過在用戶想看的時候向他們展示他們想看的內容來擴大覆蓋範圍。 AI 內容個性化涉及使用機器學習來分析數據並確定最能引起特定受眾共鳴的內容類型。

您可以用來個性化內容的一些數據點包括：

• 地點，
• 性別，
• 瀏覽記錄，
• 社交媒體參與，
• 應用程序使用情況，
• 用戶生成的內容，例如評論，
• 第三方資源等等。

許多品牌發現 AI 內容個性化是吸引客戶並讓他們返回其網站的好工具。 全球領先的媒體和娛樂公司 Warner Bros. Discovery 在 AI 內容個性化方面取得了成功。

使用 Amazon AI Personalize Warner Bros. Discovery 為未經身份驗證的用戶定制了電影和節目推薦。 根據其架構副總裁 Don Browning 的說法，自實施內容個性化以來，該公司的用戶參與度提高了14% ，跨品牌參與度提高了 12%。

人工智能驅動的個性化用例的另一個例子是 Spotify，這是一個數字音樂、播客和視頻平台。 Spotify 使用諸如收聽歷史、搜索查詢和用戶生成的播放列表等用戶數據來策劃適合每個用戶個人音樂品味的播放列表。

通過內容個性化，Spotify 可以讓用戶長期使用該平台，從而增加收入。

4.動態定價

動態定價是一種定價策略，涉及根據某些因素調整服務或產品的價格。 人工智能個性化可以在定價決策中發揮關鍵作用。 使用機器學習，品牌可以分析有關各個方面的大量數據，並實時做出明智的價格變化。

與依賴歷史數據的傳統動態定價不同，動態定價通過利用人工智能的力量來考慮許多參數。

動態定價算法利用的一些數據包括市場趨勢、生產成本、競爭對手價格、位置、人口統計數據和客戶購買行為。

許多行業都採用動態定價，包括航空公司、電子商務、酒店、公用事業和零售行業。

一個熟悉的使用動態定價的品牌是優步，這是一家提供移動服務的科技公司。 使用優步應用程序，乘客可以叫車並向司機支付費用以到達他們想去的地方。 當您在周五晚上叫優步時，您會發現價格與普通週二不同。

優步使用機器學習驅動的激增定價算法來確定高峰時段的定價。 該算法根據地理位置數據推薦合理的價格，並通過需求預測來更恰當地定位司機，從而提高客戶滿意度和利潤。

動態定價的另一個例子是在航空業，機票價格根據一年中的時間、航線的受歡迎程度、剩餘座位數和競爭情況而變化。 例如，在以下達美航空公司從紐約肯尼迪國際機場飛往倫敦希思羅機場的航班上，與某個星期五晚上 8:30 起飛的航班相比，晚上 9 點 30 分從肯尼迪國際機場起飛的航班價格略高。

通過基於人工智能的動態定價個性化，航空公司可以實現利潤最大化、降低客戶流失率、改善客戶體驗並保持競爭力。

5. 個性化消息和電子郵件

現代客戶更聰明、更精明，當您用毫無價值的無關信息轟炸他們時，他們很容易知道。 品牌必須個性化他們的信息，否則就有被標記為垃圾郵件的風險，並因此失去受眾和潛在的潛在客戶。

為了個性化溝通，企業需要通過評估不同的數據點來了解他們的客戶和受眾。

通過高度個性化的 AI，品牌可以通過在正確的時間向正確的受眾發送經過精心策劃和情境化的溝通，與客戶進行有意義的互動。 個性化溝通可以建立信任、加深關係並提高客戶購買您產品的意願。

在通過電子郵件進行交流時，AI 的超個性化和將客戶分析成不同的角色超越了細分。 相反，重點是提供企業可以在整個客戶旅程中應用的個性化體驗。

Spotify 是在電子郵件通信中使用個性化通信的著名品牌之一。 在年底，Spotify 會發送一份關於每個用戶收聽習慣的“總結”評論，包括他們當年聽得最多的藝術家歌曲和流派。 “Wrapped”評論是品牌如何使用 AI 個性化分析用戶數據並提供個性化溝通和體驗的完美示例。

這種個性化的電子郵件給用戶一種包容感，鼓勵他們繼續使用你的產品。

6. 動態網站中的 AI 個性化

現在大多數客戶都依賴在線信息來做出購買決定，企業需要有一個可靠的網站來建立品牌知名度和信譽。 AI 網站建設者，例如 10Web AI Website Builder 可以幫助您。 10Web AI Website Builder利用 AI 自動生成具有根據您的業務需求量身定制的獨特內容和圖像的網站。

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為了提供更好、更個性化的用戶體驗，網站也需要動態化。 與靜態站點不同，動態站點會在每次用戶交互或輸入後更改內容。 通過動態網站，用戶還可以進行購物、實時聊天、內容分享等靜態網站無法實現的功能。

使用人工智能個性化，電子商務平台等企業可以根據數據向用戶展示更多相關內容。 此數據可以包括用戶過去的瀏覽、活動、位置和年齡等因素。

耐克是世界上最受歡迎的品牌之一，它們利用人工智能個性化向其平台的用戶展示他們更有可能感興趣的產品。例如，如果您之前購買過跑鞋，耐克更有可能向你推薦那些。

通過其網站的動態特性，耐克更有可能改善客戶體驗和滿意度。

7. 個性化的人工智能聊天機器人

聊天機器人在過去呈指數級發展，從簡單的基於規則的應用程序到提供卓越客戶支持的高效支持系統。 新的聊天機器人不僅由人工智能驅動，而且能夠理解客戶查詢並創建個性化響應。 以下是個性化在聊天機器人中的工作原理。

1. 聊天機器人使用自然語言處理來理解和解釋查詢並做出適當的響應。
2. 聊天機器人現在具有上下文理解能力，可以回憶過去的轉換，從而提供更加個性化的體驗。
3. 使用用戶數據，例如過去的購買歷史、偏好、過去的交互和其他相關數據，聊天機器人可以創建與個人獨特特徵相匹配的個人用戶資料。
4. 持續學習和適應：聊天機器人在與用戶互動時實時學習並相應地調整他們的偏好，從而提供更加個性化的體驗。
5. 使用機器學習算法，聊天機器人可以分析大量數據並識別用戶行為的趨勢和模式。

通過個性化的聊天機器人，品牌可以增強客戶體驗、增加參與度、提供主動支持、收集有價值的數據並提供 24/7 支持。

提升 AI 個性化遊戲水平的 5 個工具和技巧

1.個性化人工智能

Personalize 是一種基於 AI 的個性化工具，可讓企業發現客戶最感興趣的產品。跟踪每天變化的用戶興趣對企業來說可能具有挑戰性。 借助 Personalize 的 AI 引擎，您可以獲得有關用戶行為的實時分析。

基於這些分析，企業可以確定每個客戶在任何給定時刻感興趣的內容，從而使他們能夠推廣合適的產品和服務。 Personalize 還允許企業發送客戶關心的動態電子郵件內容。

根據 Personalize，個性化電子郵件的點擊率比非個性化電子郵件高 56.7% 。

假設您有一個現有的 CRM 或電子郵件營銷平台。 在這種情況下，Personalize 允許您與現有平台集成並提供個性化營銷活動所需的數據。 使用 Personalize，品牌可以獲得洞察力以個性化他們的營銷計劃、提高活動率並增加收入。

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2.動態收益率

一種先進的一體式全渠道個性化和實驗平台，使企業能夠通過個性化每次用戶交互來跨移動、網絡、電子郵件和廣告提供最佳用戶體驗。 無論您的企業是在電子商務、遊戲、媒體、金融服務還是食品行業，Dynamic Yield 都有一個解決方案可以幫助您的企業通過個性化提升用戶體驗。

其主要特點包括：

• 能夠將英雄橫幅、號召性用語按鈕、促銷區域和產品列表頁面等靜態內容元素轉換為個性化元素。
• 使用機器學習算法來大規模自動化內容個性化，以選擇最適合每個用戶的內容。
• 允許您通過基於規則的觸發器定義基於事件的觸發消息、電子郵件和推送通知的功能。
• 針對每個元素的測試和優化功能，使您能夠最大限度地提高性能。
• 使用 AI 進行預測性定位以實現更深入的個性化。
• 高級定位規則構建器允許您根據位置、天氣、業務規則、特徵和上下文等因素定位客戶。

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3.智能化

Intellimize 是一種人工智能工具，可幫助公司從傳統方法轉向新的動態個性化和高級優化功能。 使用 Intellimize 編輯器，您可以輕鬆地創建和試驗網站，以個性化和測試網站的各種元素。

您還可以使用 Intellimize 在整個網站和特定頁面上設置優化目標。 營銷人員可以使用這些目標來推動與業務目標一致的有價值的頁面級參與。 使用 Intellimize CRO，營銷人員可以更快速地進行假設和運行測試，即使他們進行大規模個性化也是如此。

新的 Intellimize 測試方法使營銷人員能夠自信地測試他們的想法。 與 A/B 測試和多變量測試等過時的方法不同，新方法使營銷人員能夠同時開始和停止測試，而不會影響結果。 Intellimize 還使品牌能夠更快地了解其受眾，從而為已知和未知的訪客創造更好的體驗。

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4.土坯目標

Adobe Target 是領先的自動化個性化平台，使品牌能夠提供引人入勝的個性化用戶體驗。 Adobe Sensei 是 Adob​​e 領先的人工智能和機器學習技術，為 Adob​​e Target 提供支持。 Adobe Target 的一些顯著功能包括

• 一鍵式個性化：這利用人工智能的力量來分析有關用戶的每一點數據，並為他們每個人提供個性化的體驗。
• 能夠在客戶與您的品牌聯繫的任何地方運行 A/B、多變量和多臂強盜測試。 例如，通過 A/B 測試，您可以測試整個體驗，包括圖像和 UI，以找到最佳體驗。 通過多變量測試，您可以同時測試多個元素以找到提供最佳體驗的元素。
• 單頁應用程序優化允許您在單頁應用程序中個性化用戶體驗。
• 移動優化使您能夠在移動設備上創造獨特的體驗。

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5.貨幣化

Monetate 是領先的一體式個性化平台，使品牌能夠個性化用戶的數字體驗。 借助 Monetate，品牌現在可以準確預測用戶的意圖和需求，並在每次點擊時提供個性化體驗。 該平台的自動化和用戶友好特性保證了營銷人員不會將所有寶貴的時間都花在創建客戶檔案上。

其他主要功能包括：

• 一對一個性化使用機器學習的力量來分析上下文和行為數據。 Monetate 允許您在客戶旅程中實時提供個性化體驗。
• 細分和定位功能允許企業識別用戶組以發送特定消息以提供最佳體驗。
• 使用考慮關鍵字、業務規則等的工具為您的用戶提供個性化的搜索和運輸體驗。
• 關於您的受眾的實時分析提供了洞察力，使您能夠了解您的客戶行為。
• 商品友好且直觀的儀表板使品牌能夠提供精確的產品推薦。

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提升 AI 個性化遊戲水平的技巧

1. 收集盡可能多的數據：沒有數據，幾乎不可能了解您的用戶。因此，企業應從社交媒體、瀏覽、行為等不同來源收集數據。整理這些數據後，對其進行分析以深入了解客戶的偏好。
2. 持續測試和優化：個性化不是一次性的過程。這是一個持續的過程，需要測試和調整。 使用我們討論過的一些工具提供的 A/B 測試等方法，您可以衡量策略的影響並相應地進行調整。
3. 利用機器學習工具：機器學習工具可以分析大量數據並自動執行某些流程，例如個性化測試。
4. 傾聽客戶反饋：在使用數據來了解客戶在鍵入個性化方面的需求時，它不應替代客戶反饋。您還可以使用客戶反饋來個性化用戶體驗和需求。
5. 使用預測分析來分析數據並預測客戶需求。使用過去的趨勢和行為，您可以確保您隨時準備滿足新的客戶需求。

結論

個性化是一種強大的技術，企業可以利用它來實現增長。 然而，人工智能徹底改變了個性化以及企業與客戶互動的方式。 借助 AI 個性化的力量，企業現在可以提供高度個性化的體驗、提高客戶滿意度並推動收入增長。 從個性化消息、內容、廣告、推薦和 AI 支持的聊天機器人，AI 應用程序與日俱增。 然而，在實施人工智能個性化之前，企業需要有一個明確的目標，並意識到任何道德影響。

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