4種方法可以使用ai來挖掘和吸引客戶
ai打亂了零售行業，這是件好事。消費者行為越來越多地被
aicmo
更容易通過**消費者需求並進行實時**來提供高度個性化的體驗。人工智慧驅動的營銷正在幫助營銷人員滿足日益增長的客戶期望。借助人工智慧，即使是中小型零售商也能夠提供卓越的一對一客戶體驗，如亞馬遜，沃爾瑪和諾德斯特龍。
要在旅途中的任何接觸點以正確的方式吸引客戶，請考慮這四種技術。
尋找開箱即用的可能性。
給他們一些他們甚至沒有想到的東西。相關且有用的目標通訊可以創造持久的客戶忠誠度以及轉化率的上公升。客戶生命週期是非線性的。贏得他們最有效的方法之一就是在客戶旅程的正確階段觸控他們。例如，瀏覽過但沒有購買任何東西的購物者會喜歡根據自己的行為獲得具有個性化推薦的電子郵件。
現在，產品推薦並不是什麼新鮮事，但推薦引擎並不像現在這樣早。這些量身定製的產品建議採用深度學習和先進的機器學習框架，考慮產品資料以及獨特的使用者行為和偏好。像亞馬遜和netflix這樣的公司已經成為使用強大的機器學習演算法創造開箱即用體驗的先鋒，以取悅他們的購物者，從而將其轉化為客戶和忠實的購物者。
2.
通過接觸點對映您的客戶旅程。
在從第一次接觸到最終銷售的整個客戶旅程中，ai有助於提供健康的客戶體驗。例如，**客戶生命週期價值的傳統方法完全基於客戶的歷史資料。但由機器智慧型驅動的cltv模型考慮了很多用例，以便做出更好的**，包括購買行為。例如，他們最近多頻繁地購買了購買的貨幣價值，並很快推斷他們未來的行為。
確定客戶旅程中的關鍵步驟。
始終如一。這都是關於即時個性化。營銷人員充斥著大量的資料，幾乎沒有可操作的見解。但是，資料本身不會引導你到任何地方。通過人工智慧，營銷人員可以獲得深入而強大的洞察力，以確定客戶旅程中的關鍵時刻，從而自動將正確的資訊傳送給正確渠道上的正確人員，使客戶最有可能進行轉換。
例如，當客戶準備下一次購買時，智慧型驅動智慧型可以確定客戶旅程中的哪一步產生最大的影響。所有這些**都是基於大量過去的資料和機器學習魔法自動實時製作的。
4.
通過聊天機械人改變客戶體驗。
大多數客戶旅程溝通在某些時候是有缺陷的。大多數營銷人員針對特定的細分市場，而不是一對一的個性化。這導致向細分市場中的所有客戶傳送相同的營銷傳播。
利用人工智慧識別客戶需求是「人性化」客戶體驗的關鍵。 chatbots是ai供電的虛擬助理。它們是零售商通過主動和互動來改變客戶體驗的最重要的例子。現代的聊天機械人不再讓客戶感到罐頭訊息和延遲響應;他們以資料驅動來實時幫助客戶。
注：本文部分內容根據nandinirathi在entrepreneur**的文章編譯而成。
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