使用AI改善客户旅程每一步的4种方法

人工智能已经破坏了零售业，这是一件好事。消费者的行为越来越受到AI的管理，从而带来了无与伦比的在线购物体验。借助AI驱动的工具，即使是非技术类的CMO，也可以通过预测消费者需求并进行实时预测来更轻松地提供高度个性化的体验。人工智能驱动的营销正在帮助营销人员满足日益增长的客户期望。借助人工智能，即使中小型零售商也能够提供卓越的一对一客户体验，例如亚马逊，沃尔玛和诺德斯特龙。

为了以正确的方式在整个旅程中的任何接触点吸引客户，请考虑以下四种技术。

1.寻找开箱即用的可能性
给他们一些他们甚至没有想到的东西。相关且有用的有针对性的沟通可以建立持久的客户忠诚度，并提高转换率。

客户生命周期是非线性的。赢得客户最有效的方法之一就是在客户旅程的正确阶段接触他们。例如，浏览过但未购买任何东西的购物者会喜欢收到一封基于其行为的个性化推荐邮件。

现在，产品推荐已不是什么新鲜事物，但是推荐引擎并不像现在这样聪明。这些量身定制的产品推荐由深度学习和高级机器学习框架提供支持，这些框架考虑了产品数据以及独特的用户行为和偏好。

像Amazon和Netflix这样的公司已经成为使用强大的机器学习算法来创造开箱即用体验来吸引购物者的先驱，从而将他们转变为客户和忠诚的购物者。

2.跨接触点绘制您的客户旅程
客户现在拥有无数的在线和离线接触点。营销人员需要一个客户视图来确认所有接触点，而不是一系列快照。

否认集中式客户存储库重要性的营销人员在方法上根本上是错误的。在没有统一的客户视图的情况下，很难发送个性化消息。为了提供跨渠道的无缝客户体验并提供实时个性化，必须将AI内置在系统核心中。

从第一次接触到最终销售，人工智能有助于在整个客户旅程中提供有益的客户体验。例如，预测客户生命周期价值的传统方法仅基于客户的历史数据。但是，由机器智能支持的CLTV模型会考虑很多用例，以便做出更好的预测，包括购买行为。例如，他们最近多久购买一次，购买后不久的货币价值以推断他们未来的行为。

3.确定客户旅程中的关键步骤
始终如一。关键在于即时个性化。营销人员充斥着大量数据，几乎没有可行的见解。但是，仅凭数据并不能带您到任何地方。借助人工智能，营销人员可以获得深刻而有力的洞察力，以识别客户旅程中的关键时刻，从而在正确的渠道自动向正确的人发送正确的消息，从而使客户最有可能转化。

例如，人工智能驱动的智能可以确定客户旅程中的哪个步骤对客户何时进行下一次购买具有最大的影响。所有这些预测都是基于大量过去的数据和机器学习向导自动而实时地做出的。

4.借助聊天机器人改变客户体验
大多数客户旅程沟通在某些时候都是有缺陷的。大多数营销人员针对特定细分市场，而不是一对一的个性化。这导致向细分受众群中的所有客户发送相同的营销信息。

利用人工智能来识别客户需求是“人性化”客户体验的关键。聊天机器人是AI驱动的虚拟助手。它们是零售商如何通过使其主动和交互来转变其客户体验的最重要示例。现代聊天机器人不再以罐装消息和延迟的响应而使客户沮丧。它们是数据驱动的，可以实时为客户提供帮助。

一些世界上最聪明的聊天机器人技术提供了具有上下文数据的自动化功能来为AI系统提供动力。先进的聊天机器人还通过使用自然语言处理来使购物者进行类似于人类对话的交互，从而实现语音到文本的翻译，从而加快了在线购物的发现过程。购物者只是简单地陈述他们的需求，聊天机器人会提供一系列与之匹配的商品。1-800-Flowers和The North Face等公司已利用AI驱动的聊天机器人在整个购买过程中改变了客户体验。

零售商还使用AI驱动的聊天机器人，使在线购物者可以用自然语言提问，以了解他们的意图和购物偏好。

客户旅程不仅仅是客户为购买而进行的所有活动的总和。AI驱动的客户旅程可促进对客户的更深入了解，从而实现有意义的交互。