影響營銷的 4 個人工智能類別：個性化客戶旅程

在這個由四部分組成的系列中，我們將探討人工智能 (AI) 的四種類別、它們如何對營銷人員及其客戶產生有意義的影響以及可能避免的情況。 第一部分（生成人工智能）在這裡，第二部分（預測分析）在這裡。

人工智能在協助品牌提供消費者日益期望的個性化客戶體驗方面具有巨大潛力。 雖然許多品牌已經開始了自己的個性化客戶旅程，但很少有品牌能夠達到聖杯，即端到端、全渠道、精心策劃和個性化的客戶旅程。

在本系列的第三篇文章中，我們將探討個性化客戶旅程、人工智能如何成為其中不可或缺的一部分，以及使之成為可能的平台和工具。

個性化客戶旅程不僅僅是營銷自動化

當我們談論個性化客戶旅程時，我們指的是超越簡單的營銷自動化，其中客戶體驗是根據個人的行為和參與/購買特定產品和服務的傾向量身定制的，為他們提供“下一個最佳行動”。 這些平台和方法利用人工智能和機器學習，將客戶置於行動的中心。

以下類型的平台通常可以實現個性化的客戶旅程：

• 客戶旅程編排(CJO)平台允許採用以客戶為中心的方法跨多個渠道映射、自動化和測量客戶旅程，讓客戶行為引導所提供的旅程。
• 實時交互管理 (RTIM)平台與 CJO 具有相似的特徵，儘管它們通常更多地受到當前溝通特定內容的業務需求的驅動。
• 下一個最佳行動或優惠平台利用人工智能驅動的傾向模型，根據客戶的偏好和其他標準（包括最近的購買和其他行為）向客戶推薦行動、產品或服務或優惠。
• 個性化圖像和視頻創造身臨其境的體驗。 通過將生成式人工智能應用程序與個性化客戶旅程相結合，品牌可以創造真正引人入勝的購買體驗。 多個平台正在採用這種方法，並且肯定會有更多平台效仿。

然而，這些平台很少在真空中工作。 除了上面提到的之外，還需要客戶數據（通常利用客戶數據平台或 CDP、CRM 和購買歷史記錄）以及可以編排和自動化的集成渠道。

換句話說，需要有一個生態系統，其中“大腦”是 CJO 或實時決策或下一個最佳行動平台，以及將客戶數據與客戶可能使用的通信渠道聯繫起來的一整套工具。 這可以是任意數量的渠道（例如，電子郵件、網站、移動應用程序、短信、社交媒體等），要真正實現全渠道，品牌必須在所有渠道上與客戶互動。

為什麼今天值得關注

品牌需要特別關注個性化客戶旅程領域的原因有很多。 以下是一些需要注意的事項以及為什麼這麼多

個性化是值得期待和讚賞的

消費者現在期望獲得個性化的內容和體驗，並且他們會獎勵為他們提供回頭客的品牌。

消費者正在轉換渠道

客戶在購買過程之前、期間和之後都會使用多種設備，適應這種行為的品牌可以通過在何時、何地以及以何種方式為他們提供他們想要的東西來贏得忠誠的客戶。

這些平台已準備好迎接黃金時段

雖然許多品牌剛剛開始使用本文前面提到的一些工具，但在許多情況下，平臺本身已經成熟並可供企業使用。

有一些很好的理由來專注於創建個性化的客戶旅程。 隨著人工智能驅動工具的複雜性和跨渠道集成能力的不斷提高，該領域將在未來幾個月內實現大幅增長。

近期潛力

對於許多品牌來說，在整個購買（和購買後）體驗中的全渠道、個性化客戶旅程在短期內可能是遙不可及的，但這並不意味著您不能通過利用一些基於人工智能的工具在這方面取得重大進展（以及一些非基於人工智能的）。

讓我們探討品牌可以採取的第一步或後續步驟的幾種方法。 請記住，個性化旅程覆蓋的渠道越多，並且涵蓋客戶的整個體驗越全面，就越有效。

要採取一些初步步驟來實現個性化客戶旅程，品牌可以執行以下操作：

• 在實施編排之前先採取一個步驟。 如果您的品牌還沒有為 CJO 或下一個最佳行動做好準備，請首先根據行為或興趣創建更自動化的水滴營銷活動。
• 融入更多的個性化內容。 即使沒有跨渠道協調，您也可以增加標准通信（賬單、更新等）中顯示的個性化消息傳遞的內容，作為良好的第一步。
• 擴大自動化客戶對話。 您還可以利用聊天機器人/對話式人工智能來加速客戶互動並提供量身定制的體驗。
• 在一個或兩個渠道上以有限的方式實施 CJO。 您可能還沒有準備好接受完整的全渠道體驗，但客戶旅程編排仍然非常有幫助，即使是在客戶體驗的一小部分。

當您以這種方式創建個性化旅程時，您可以採用有意義且漸進的方式採用人工智能來改善客戶體驗，這樣您就可以快速學習並隨著項目的擴展更廣泛地應用這些知識。

需要注意什麼

儘管人工智能這一領域可能令人興奮，但在急於構建個性化客戶旅程的過程中，有一些事情需要注意。

儘早開始考慮孤島

這些團隊可能需要共同努力來支持全渠道體驗或數據孤島、平台孤島或以上所有內容。 提供全渠道體驗需要大量協調，因此從一開始就解決這個問題。

從小處開始並迭代

雖然這是一個令人興奮的領域，但有大量的數據、團隊和平台需要連接，並且很容易嘗試做太多事情而沒有隨著時間的推移進行測試和改進。 即使您只查看幾個渠道或整個客戶旅程的一小部分，也不要在沒有嘗試從早期測試中學習的情況下開始太廣泛。 當將人工智能和機器學習模型納入您的個性化時，這一點也很重要，因為這些模型也需要時間來學習最佳方法。

不要過度規定行程

確保客戶保持控制並可以“選擇退出”旅程並進入另一旅程。 這是品牌決定他們想要發生的事情、人工智能推薦最合適的事情和客戶選擇他們想要的事情之間的平衡行為。

小心避免常見的陷阱可以確保您和您的客戶在踏上您為他們創建的個性化旅程時取得更大的成功。

通過人工智能驅動的個性化推動價值

個性化客戶旅程在當前和未來具有很大潛力，是考慮利用人工智能的一個重要領域。 雖然整合完整的個性化客戶旅程可能需要團隊、數據和平台之間進行大量協調，但為客戶帶來的結果可能非常有價值。

在本系列的下一篇也是最後一篇文章中，我們將探討人工智能影響營銷團隊及其工作的第四個領域：工作流程和任務自動化。

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