品牌利用AI和ML吸引客户互动的4种方式
随着客户购买趋势的变化、预算的缩减以及广泛的经济因素变得日益复杂，品牌面临着前进和发展的巨大压力。
为此，许多公司正在转向人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等知名技术的新兴应用，以提高公司的敏捷性、竞争力和响应能力。
这些技术提供了强大的买家洞察，使公司能够更好地了解客户何时购买、购买什么以及何时参与。
德勤调查显示，79%的受访者全面部署了三种或更多人工智能技术，同比增长15%。随着人工智能和机器学习技术变得越来越普遍，主流服务越来越受欢迎，并成为许多企业领导者的概念证明，每个人似乎都想要更多。为了加速人工智能和机器学习的采用，五分之三的企业打算在 2023 年底之前增加数字化转型的支出。当然，仅仅在最新的技术趋势上投入资金并不能保证企业的成功。
关键在于利用数据这一公司最丰富、最有价值的资源，直接增强影响企业层面核心 KPI 的人工智能和机器学习解决方案。这些系统可以帮助公司实现两个基本目标：通过提高效率来增加营收并降低总体成本。
以下是领导者如何利用该技术的战略应用来保持敏捷性并创建引人注目的客户互动，并在 2024 年及以后产生影响。
#1 收集正确的数据并在同意的情况下收集
许多公司对其收集的客户数据的数量、速度和复杂性感到不知所措。他们无法将这些原始数据转换为可操作的面向客户的交互。
一项针对 CIO 和高级 IT 领导者的调查发现，近四分之三的受访者表示，他们在数据管理方面遇到了困难，而且大多数公司正在丢弃他们收到的绝大多数（高达 90%）的数据。
有效的人工智能和机器学习实施取决于准确、可操作和及时的客户数据，因此公司必须关闭信息的消防水带，而不是在正确的时间收集正确的信息以做出正确的决策。
品牌可以利用多个数据源来获取此信息，包括：
来自信用卡和其他金融服务的交易数据
客户从调查、研究和其他以买家为中心的来源收集的数据
来自产品和其他促销机会的忠诚度数据
具体来说，重点是激励客户提供 20% 的数据，从而提供 80% 的价值。
最有能力接收最高价值数据的品牌将在收集数据之前获得客户的同意，利用透明的数据收集实践来寻求支持并建立信任。
通过这种方法建立客户信任的结果可以一直影响到利润。84% 的消费者表示，他们更有可能与具有透明数据实践和政策的品牌分享信息，77% 的消费者表示这会影响他们的购买，50% 的消费者表示他们会从透明品牌购买更多产品。
创新品牌传达的信息很简单：在收集数据之前获得个人的明确同意。用户应该能够轻松选择加入或退出。毫无疑问，一些消费者会选择退出，但那些留下来的消费者，如果得到适当的培育，就会成为稳固品牌的支柱。
#2 编制“客户单一视图”
编制“客户单一视图”意味着根据公司收集的所有数据和交互，全面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来实现，这些基础设施允许企业存储、跟踪和分析来自各种来源（例如销售、营销和客户服务）的客户数据。
这种专注于价值交换的努力必须收集信息来完成 80/20 指导原则，该原则依赖于渐进式分析来提供跨所有接触点的单一客户视图。
#3 创建实时交互
实时互动可以提供将潜在客户转化为销售所需的信息、见解和促销，从而推动人们进行购买。
虽然客户期望实时、超个性化的互动，但许多人预计品牌将无法提供这种服务。一份行业报告发现，44% 的 Z 世代购物者和 43% 的千禧一代“花费了比预期更多的精力来完成互动”。
2023 年及以后，时间是一种宝贵的货币。公司可以通过部署人工智能和机器学习解决方案来支持实时交互管理系统，从而促进情感联系、识别潜在痛点并优化购买旅程，从而提高转化率。
许多品牌继续依靠静态内容来吸引买家。人工智能和机器学习解决方案让品牌超越这一点，大规模提供实时、个性化的互动。
#4：为客户创造超个性化体验
麦肯锡公司的一份报告发现，71% 的消费者希望品牌能够提供个性化体验，而大多数消费者会因为品牌未能提供个性化体验而感到失望。
客户数据是个性化客户体验的关键，但许多品牌被浩如烟海的信息淹没，使得庞大的数据量和信息蔓延成为进步的障碍。
人工智能正在理解这些信息，并利用它来生成有针对性的广告内容，从而大规模地实现个性化体验。
营销、商务、分析和数据以及推销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工作向潜在客户和现有客户展示有针对性的内容。
人工智能正在将品牌营销从向消费者呈现看似吸引人的内容的内容存储库转移到可以实时使用分析、个人资料信息和细分数据来创建以客户为中心的生成内容以转化购买者的环境。
以零售广告为例，人工智能允许广告商以我们五年前只能梦想的方式以外科手术般的精确度呈现广告内容。
真正的数据驱动
利用人工智能和机器学习对于品牌在数字优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”并创建实时交互来增加收入并降低成本。
然而，值得注意的是，仅仅投资这些技术是不够的。关键是利用数据这一公司最宝贵的资源，直接影响企业层面的核心KPI。随着人工智能和机器学习的采用不断增加，实施这些战略的公司将处于有利位置，保持敏捷性并在竞争中保持领先地位。
