“品牌利用人工智能和机器学习实现引人注目的客户互动的四种方法”
Four methods for brands to achieve engaging customer interactions using AI and machine learning.
品牌正面临巨大压力，随着客户购买趋势的变化、预算的缩减以及复杂的经济因素的增加，品牌不得不不断进步和发展。
作为回应，许多公司开始利用人工智能（AI）和机器学习（ML）等众所周知的技术的新兴应用，使自己的公司更具敏捷性、竞争力和响应能力。
这些技术提供了强大的买家洞察力，让公司更好地了解客户何时进行购买、购买什么以及何时进行互动。
根据德勤（Deloitte）的一项调查，79%的受访者已完全部署了三个或更多的AI技术，同比增长15%。随着AI和ML技术越来越广泛地成为主流服务并为许多业务领导者验证概念，似乎每个人都想要更多。为了加速AI和ML的采用，三分之二的企业计划在2023年底之前增加数字化转型的支出。当然，简单地将资金投入到最新的技术趋势并不能保证业务的成功。
关键在于利用数据，公司最丰富和最有价值的资源，直接增强对企业级核心关键绩效指标（KPI）产生影响的AI和ML解决方案。这些系统可以帮助公司实现两个基本目标：增加营收和通过实现新的效率降低总成本。
以下是领导者如何利用这项技术的战略应用，以保持敏捷并在2024年及以后创建有影响力的客户互动。
#1 收集正确的数据并获得同意
许多公司对收集到的客户数据的数量、速度和复杂性感到不知所措。他们无法将这些原始数据转化为可行的客户互动。
一项针对CIO和高级IT领导者的调查发现，将近三分之二的受访者表示他们在数据管理方面存在困难，大多数公司扔掉了他们收到的绝大部分数据，高达90%。
有效的AI和ML实施是建立在准确、可行且及时的客户数据的基础上的，因此公司必须关闭信息的源头，而不是在正确的时间收集正确的信息以支持正确的决策。
品牌可以利用多个数据源来获取这些信息，包括：
- 来自信用卡和其他金融服务的交易数据
- 来自调查、研究和其他以买家为中心的数据来源的客户收集数据
- 来自产品提供和其他促销机会的忠诚度数据
具体而言，重点是激励客户提供提供价值80%的数据的20%。
能够获得最高价值数据的品牌将在收集数据之前获得客户的同意，并利用透明的数据收集实践来寻求支持并建立信任。
通过采用这种方法建立客户信任的结果可以直接影响到最终的利润。84%的消费者表示他们更愿意与具有透明数据实践和政策的品牌共享信息，77%的消费者表示这会影响他们的购买决策，50%的消费者表示他们会从具有透明度的品牌购买更多商品。
对于创新品牌来说，信息很简单：在收集数据之前，先获得个人的明确同意。用户应该能够轻松地选择加入或退出。某些消费者可能会选择退出，但那些留下来并得到适当培养的消费者将成为可靠品牌的支柱。
#2 编制“客户的单一视图”
编制“客户的单一视图”意味着根据公司对客户收集的所有数据和互动，完全准确地了解客户的需求、偏好和行为。
这可以通过多平台基础设施实现，该基础设施可以让企业存储、跟踪和分析来自销售、营销和客户服务等各种来源的客户数据。
这样的努力必须聚焦于价值交换，必须收集信息以完成80/20的指导原则，依靠渐进的个人资料化来提供跨所有接触点的单一客户视图。
#3 创建实时互动
实时互动可以通过提供信息、洞察力和促销活动来推动人们进行购买，从而将潜在客户转化为销售。
虽然客户期望实时、超个性化的互动，但许多人预计品牌无法提供。一份行业报告发现，44%的Z世代购物者和43%的千禧一代“在完成一次互动时比预期付出了更多的努力”。
在2023年及以后，时间是一种宝贵的货币。公司可以通过部署AI和ML解决方案来增加转化率，以推动实时互动管理系统，建立情感连接，识别潜在痛点，并优化购买过程。
许多品牌继续依赖静态内容来吸引购买者。人工智能（AI）和机器学习（ML）的解决方案让品牌能够突破这一局限，以规模化的方式提供实时、个性化的互动。
#4：为客户创建超个性化体验
麦肯锡公司的一份报告发现，71%的消费者希望品牌提供个性化的体验，而当品牌未能实现时，大多数消费者感到失望。
客户数据是个性化客户体验的关键，但许多品牌对于大量信息感到不知所措，使得庞大的数据量和信息扩散成为进展的障碍。
人工智能正在理解这些信息，并使用它来生成针对性的广告内容，以实现规模化的个性化体验。
营销、商务、分析和数据以及商品销售可以以不同的方式使用人工智能，通过灯箱、促销链接、特别优惠和折扣以及平台引导努力向潜在客户和客户展示针对性内容。
人工智能正在将品牌营销从呈现可能吸引消费者的内容的内容库转变为一个环境，其中分析、个人资料信息和分割数据可以实时使用，创造以客户为中心、具有生成力的内容，从而实现买家转化。
以零售广告为例，人工智能使广告商能够以精确的方式呈现广告内容，这是五年前我们只能幻想的。
真正的数据驱动
利用人工智能和机器学习在数字化为先的世界中保持相关性、保持竞争力并创造引人注目的客户互动变得越来越重要。企业可以通过收集正确的数据、编制“客户的单一视图”并创建实时互动来提高销售收入和降低成本。
然而，重要的是要注意，仅仅投资这些技术是不够的。关键是使用数据，这是公司最宝贵的资源，直接影响企业层面的核心关键绩效指标（KPI）。随着人工智能和机器学习的采用不断上升，实施这些战略的公司将能够保持敏捷，并保持领先地位。
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