AI 內容個人化:參與度和保留率的關鍵

如今,似乎每個品牌都在努力尋找脫穎而出的方法。企業需要利用一切優勢來吸引顧客的注意並讓他們再次光顧。

這就是人工智慧內容個人化作為真正的遊戲規則改變者的作用,利用人工智慧創造高度個人化的內容體驗。

這培養了令人垂涎的“個人風格”,與消費者產生深刻的共鳴,並且可以應用於客戶旅程中的多個接觸點。

從製作完美的電子郵件主旨到策劃產品推薦,本文將探討人工智慧內容個人化的效果如何,以及實現這一目標的技術。

目錄:
是什麼讓人工智慧內容個人化如此強大?
個人化內容如何改變客戶體驗
人工智慧內容個人化對您的利潤的影響
AI個人化的應用與例子
1. 產品推薦
2. 內容個人化
3. 動態定價
4. 個人化溝通
5. 有針對性的廣告
6.人工智慧驅動的聊天機器人
利用人工智慧個性化您的內容
常見問題:AI 內容個人化
結論
是什麼讓人工智慧內容個人化如此強大?
回想一下您上次感受到某個品牌真誠地看待是什麼時候。

這是一封有用的電子郵件,突出顯示了您實際使用的產品嗎?

或者是一家公司用貼心的信息來紀念您的生日?

這些個人化的客戶體驗可能是客戶感覺自己只是另一個數字與感覺被重視和理解之間的區別。

當然這會轉化為品牌忠誠度和企業更高的收入

研究表明,人工智慧驅動的個人化現已被 92% 的企業使用,四分之三的企業領導者將個人化視為其成功的關鍵因素。

隨著超過 2600 萬個電子商務網站爭奪客戶的注意力,人工智慧內容個人化不再只是「可有可無」。這是脫穎而出並確保客戶忠誠度的關鍵。

個人化內容如何改變客戶體驗
當客戶收到通用的行銷資料而不是個人化的內容體驗時,他們更有可能將業務轉移到其他地方。

71% 的消費者希望企業為他們提供個人化體驗。另外77% 的人願意在獲得適合他們需求的服務和內容時願意花更多的錢。

儘管如此,企業在採用和實施自己的人工智慧 菲律賓 WhatsApp 號碼數據 驅動的內容個人化方面仍然面臨障礙。

但對於那些擁抱人工智慧內容個人化的人來說,潛力是巨大的。

人工智慧內容個人化並不意味著僅僅替換電子郵件中的名字;它的意義遠不止於此。

透過收集客戶數據,企業可以識別模式、分析行為並建立複雜的客戶檔案。這些有價值的數據可用於預測未來的行動和回應。

以下是人工智慧驅動的個人化所提供的更詳細的細分:

AI內容個人化

透過部署人工智慧個人化發現的數據點,品牌可以將典型的行銷互動轉變為提高轉換率的客戶旅程。

人工智慧內容個人化對您的利潤的影響

菲律賓 WhatsApp 號碼數據

客戶顯然對人工智慧內容個人化反應正面。那麼,這種正面的客戶情緒如何直接使您的業務受益?

大幅提高轉換率:根據收集的資料集提出更準確的產品和內容推薦,您的銷售機會呈指數級增長。您以直觀的方式直接迎合個別客戶的行為,從而提高客戶保留率並提高品牌知名度。
簡化客戶支援:繁瑣的常見問題解答和令人沮喪的模糊答案的日子已經一去不復返了。透過在您的企業中實施人工智慧驅動的聊天機器人,您可以讓客戶在一天中的任何時間自行找到解決方案。人工智慧個人化使支援變得主動、即時且更有效率。 AI 聊天機器 利用這種策略讓他們的品牌看起來很花俏或 人已經回答了70% 的常見問題相關問題。
將您的目標廣告提升到新的高度:您已經知道,超過一半的客戶期望提供個人化的優惠。但透過機器學習驅動的動態創意將您的廣告提升到新的高度。想像一下,顯示的廣告會根據客戶人口統計、先前的網站訪問情況或他們在線上購物車中停留的商品而變化。通用行銷活動的時代已經結束。
創建非常成功的電子郵件行銷活動:如果電子郵件反映了消費者的偏好或過去的購買行為,則更有可能吸引讀者的注意。不僅如此,具有個人化主題標題的電子郵件被開啟的可能性增加了 26%。簡而言之,打造量身訂製的客戶旅程可以鼓勵互動並促進更深層的品牌參與。
雖然人工智慧內容個人化的潛力巨大,但如果您想獲得回報,就必須做好它。任何涉足這一領域的企業都需要非常清楚地了解一件事:道德是不容談判的。

大約 64% 的人工智慧決策者擔心濫用生成式人工智慧會導致組織失誤,因此正確遵守道德規範將定義人工智慧個人化的未來。

AI個人化的應用與例子
人工智慧驅動的個人化或超個人化利用人工智慧為使用者提供個人化體驗。透過利用機器學習演算法和即時數據,品牌為客戶創造高度相關且引人入勝的體驗。

以下是人工智慧個性化的六種令人

印象深刻的應用,其中包括來自領先品牌的範例。

1. 產品推薦
人工智慧驅動的電子商務個人化分析用戶數據,例如瀏覽歷史記錄、過去的購買情況和人口統計數據,以產生量身定制的產品推薦。對於希望增強客戶體驗和促進銷售的企業來說,這項技術將改變遊戲規則。

例如,亞馬遜的推薦引擎透過推薦符合個人用戶偏好的產品來推動其收入的很大一部分。

2. 內容個人化
流行的音樂串流平台 Spotify 透過根據用戶收聽歷史和 細胞數據 偏好來策劃播放清單來個性化內容。這種程度的個人化增強了用戶體驗並培養了忠實的用戶群。人工智慧演算法分析大量數據,以提供符合個人品味的內容。

Netflix 是人工智慧內容個人化的另一個完美例子。

回想一下您上次瀏覽 Netflix 是什麼時候。 您可能看到了大量您喜歡的電影推薦,對吧?這就是 Netflix 的人工智慧在幕後默默工作。

Netflix 利用 AI 為您提供個人化體驗。他們使用您的觀看歷史記錄來創建您喜歡的圖片。

喜歡有關烹飪的紀錄片嗎? Netflix 可能會向您展示更多與食物相關的內容。

最近喜歡犯罪節目嗎?您將收到同一類型的更新。

Netflix 也使用人工智慧來選擇最吸引你的影像。您可能會看到您最喜歡的演員的照片來吸引您的注意力,即使他們不是主角。這一切都是為了向您提供最具吸引力的選擇。

Netflix 知道,個人化體驗可以吸引觀眾並回味更多。

 

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