利用人工智能实现数据驱动的客户互动

近十年前， 移动 电话挑战了电子商务原有的地位，并开始着重发展移动优先购物、数据收集和建立信任等功能。技术的进步使消费者的体验比以往更加个性化，而零售商则试图通过提供一对一的客户服务来赢得竞争。

移动购物重塑零售业

以下三种方式可以帮助零售商利用人工智能的力量，转变客户体验，并带来显著的营销成效： 皮尤研究中心 数据显示，81%的美国公众认为他们对企业收集的个人数据几乎没有或完全没有控制权。eMarketer 的一项研究 表明 ，73% 的受访者认为，他们的个人经历反而让他们更容易对某个品牌产生忠诚度，并再次购买。这对零售商来说是一个挑战，因为他们既要努力适应快速变化的消费者价值观，又要确保在获得消费者同意的情况下，以合乎道德和法律的方式使用数据。

在不久的将来，数据驱动型行业将减少对cookie等数据标记的依赖，而更加注重数据隐私。例如，零售商可以利用人工智能等技术重新思考数据共享和处理方式，构建新的客户dent识别策略，并找到提供个性化零售体验的解决方案。举例来说，移动商务已成为品牌触达目标客户的重要途径。.

如今，电话号码已成为非常强大的dent标识。人们在浏览商品、结账、点击短信互动时，比起电子邮件，更愿意提供电话号码，这反映了消费者越来越倾向于接收短信而非电子邮件。这使得营销人员能够利用第一方数据和零方数据构建各自的dent数据，从而借助生成式人工智能更好地提供高度个性化的体验，并实现尽可能高的客户参与度。. 

许多零售商仍然沿用基于传统营销平台的营销策略。当需要进行定制时，团队通常会创建大量针对不同受众群体的版本信息。因此，他们需要投入大量精力撰写定制信息并创建个性化的子受众群体。这意味着我们不仅会收到千篇一律的信息，而且这些营销活动往往过时，并采用“批量群发”策略，即向大量订阅用户发送未经定制的群发信息，最终无法有效吸引目标受众。.

人工智能开启超个性化时代

AI Way 终结了以往千篇一律的客户服务模式，如今它更加注重个性化和定制化。超过三分之二（68%）的客户表示，如果品牌无法提供个性化体验，他们会考虑离开。然而，大多数客户也明确指出，如果想要保持对品牌的忠诚度，一对一的个性化服务比以往任何时候都更加重要。. 

首先，基于人工智能的数据分析能够处理消费者偏好数据，而这通常始于简单的网站访问，零售商可以借此立即识别并建立消费者画像。随着模型不断积累详细信息，生成式 人工智能 可以创造出独特的品牌调性，引导消费者沿着生命周期营销漏斗从考虑阶段过渡到购买阶段，从而实现投资回报率最大化。此外，人工智能全天候不间断地执行所有个性化相关工作，毫不犹豫地为公司各层级实现利润最大化。随着时间的推移，移动购物似乎正在成为数字市场访问量最大的趋势，并在在线订单中占据主导地位。 

为了应对移动购物者日益流行的快速变化的市场，零售商必须重新调整其系统，开发能够满足甚至超越移动需求的方法，并在消费者偏好的渠道中创造大多数消费者想要的对话式体验。. 

人工智能的出现使企业能够从被动地预测消费者的行为和偏好转变为主动地进行预测，从而深入了解每位顾客并为其量身定制个性化体验。为了跟上瞬息万变的零售业步伐，所有企业都应充分利用数字化转型，这将直接影响其业务成功和客户体验。.