隨著客戶購買趨勢的變化、預算的縮減以及廣泛的經(jīng)濟因素變得日益復雜，品牌面臨著前進和發(fā)展的巨大壓力。

為此，許多公司正在轉向人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等知名技術的新興應用，以提高公司的敏捷性、競爭力和響應能力。

這些技術提供了強大的買家洞察，使公司能夠更好地了解客戶何時購買、購買什么以及何時參與。

德勤調(diào)查顯示，79%的受訪者全面部署了三種或更多人工智能技術，同比增長15%。隨著人工智能和機器學習技術變得越來越普遍，主流服務越來越受歡迎，并成為許多企業(yè)領導者的概念證明，每個人似乎都想要更多。為了加速人工智能和機器學習的采用，五分之三的企業(yè)打算在 2023 年底之前增加數(shù)字化轉型的支出。當然，僅僅在最新的技術趨勢上投入資金并不能保證企業(yè)的成功。

關鍵在于利用數(shù)據(jù)這一公司最豐富、最有價值的資源，直接增強影響企業(yè)層面核心 KPI 的人工智能和機器學習解決方案。這些系統(tǒng)可以幫助公司實現(xiàn)兩個基本目標：通過提高效率來增加營收并降低總體成本。

以下是領導者如何利用該技術的戰(zhàn)略應用來保持敏捷性并創(chuàng)建引人注目的客戶互動，并在 2024 年及以后產(chǎn)生影響。

#1 收集正確的數(shù)據(jù)并在同意的情況下收集

許多公司對其收集的客戶數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度和復雜性感到不知所措。他們無法將這些原始數(shù)據(jù)轉換為可操作的面向客戶的交互。

一項針對 CIO 和高級 IT 領導者的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，近四分之三的受訪者表示，他們在數(shù)據(jù)管理方面遇到了困難，而且大多數(shù)公司正在丟棄他們收到的絕大多數(shù)（高達 90%）的數(shù)據(jù)。

有效的人工智能和機器學習實施取決于準確、可操作和及時的客戶數(shù)據(jù)，因此公司必須關閉信息的消防水帶，而不是在正確的時間收集正確的信息以做出正確的決策。

品牌可以利用多個數(shù)據(jù)源來獲取此信息，包括：

來自信用卡和其他金融服務的交易數(shù)據(jù)

客戶從調(diào)查、研究和其他以買家為中心的來源收集的數(shù)據(jù)

來自產(chǎn)品和其他促銷機會的忠誠度數(shù)據(jù)

具體來說，重點是激勵客戶提供 20% 的數(shù)據(jù)，從而提供 80% 的價值。

最有能力接收最高價值數(shù)據(jù)的品牌將在收集數(shù)據(jù)之前獲得客戶的同意，利用透明的數(shù)據(jù)收集實踐來尋求支持并建立信任。

通過這種方法建立客戶信任的結果可以一直影響到利潤。84% 的消費者表示，他們更有可能與具有透明數(shù)據(jù)實踐和政策的品牌分享信息，77% 的消費者表示這會影響他們的購買，50% 的消費者表示他們會從透明品牌購買更多產(chǎn)品。

創(chuàng)新品牌傳達的信息很簡單：在收集數(shù)據(jù)之前獲得個人的明確同意。用戶應該能夠輕松選擇加入或退出。毫無疑問，一些消費者會選擇退出，但那些留下來的消費者，如果得到適當?shù)呐嘤蜁蔀榉€(wěn)固品牌的支柱。

#2 編制“客戶單一視圖”

編制“客戶單一視圖”意味著根據(jù)公司收集的所有數(shù)據(jù)和交互，全面準確地了解客戶的需求、偏好和行為。

這可以通過多平臺基礎設施來實現(xiàn)，這些基礎設施允許企業(yè)存儲、跟蹤和分析來自各種來源（例如銷售、營銷和客戶服務）的客戶數(shù)據(jù)。

這種專注于價值交換的努力必須收集信息來完成 80/20 指導原則，該原則依賴于漸進式分析來提供跨所有接觸點的單一客戶視圖。

#3 創(chuàng)建實時交互

實時互動可以提供將潛在客戶轉化為銷售所需的信息、見解和促銷，從而推動人們進行購買。

雖然客戶期望實時、超個性化的互動，但許多人預計品牌將無法提供這種服務。一份行業(yè)報告發(fā)現(xiàn)，44% 的 Z 世代購物者和 43% 的千禧一代“花費了比預期更多的精力來完成互動”。

2023 年及以后，時間是一種寶貴的貨幣。公司可以通過部署人工智能和機器學習解決方案來支持實時交互管理系統(tǒng)，從而促進情感聯(lián)系、識別潛在痛點并優(yōu)化購買旅程，從而提高轉化率。

許多品牌繼續(xù)依靠靜態(tài)內(nèi)容來吸引買家。人工智能和機器學習解決方案讓品牌超越這一點，大規(guī)模提供實時、個性化的互動。

#4：為客戶創(chuàng)造超個性化體驗

麥肯錫公司的一份報告發(fā)現(xiàn)，71% 的消費者希望品牌能夠提供個性化體驗，而大多數(shù)消費者會因為品牌未能提供個性化體驗而感到失望。

客戶數(shù)據(jù)是個性化客戶體驗的關鍵，但許多品牌被浩如煙海的信息淹沒，使得龐大的數(shù)據(jù)量和信息蔓延成為進步的障礙。

人工智能正在理解這些信息，并利用它來生成有針對性的廣告內(nèi)容，從而大規(guī)模地實現(xiàn)個性化體驗。

營銷、商務、分析和數(shù)據(jù)以及推銷可以以不同的方式使用人工智能，通過燈箱、促銷鏈接、特別優(yōu)惠和折扣以及平臺引導工作向潛在客戶和現(xiàn)有客戶展示有針對性的內(nèi)容。

人工智能正在將品牌營銷從向消費者呈現(xiàn)看似吸引人的內(nèi)容的內(nèi)容存儲庫轉移到可以實時使用分析、個人資料信息和細分數(shù)據(jù)來創(chuàng)建以客戶為中心的生成內(nèi)容以轉化購買者的環(huán)境。

以零售廣告為例，人工智能允許廣告商以我們五年前只能夢想的方式以外科手術般的精確度呈現(xiàn)廣告內(nèi)容。

真正的數(shù)據(jù)驅動

利用人工智能和機器學習對于品牌在數(shù)字優(yōu)先的世界中保持相關性、保持競爭力并創(chuàng)造引人注目的客戶互動變得越來越重要。企業(yè)可以通過收集正確的數(shù)據(jù)、編制“客戶的單一視圖”并創(chuàng)建實時交互來增加收入并降低成本。

然而，值得注意的是，僅僅投資這些技術是不夠的。關鍵是利用數(shù)據(jù)這一公司最寶貴的資源，直接影響企業(yè)層面的核心KPI。隨著人工智能和機器學習的采用不斷增加，實施這些戰(zhàn)略的公司將處于有利位置，保持敏捷性并在競爭中保持領先地位。