利用人工智能实现超个性化产品推荐

介绍

人工智能正在重塑营销的未来。如今，企业依靠历史和实时数据，利用人工智能提供令人难以置信的用户体验和超个性化的产品推荐。

Netflix 是率先基于实时数据进行超个性化推荐的著名品牌之一。

在本文中，我们将解释人工智能如何提供出色的客户体验，以及为什么个性化产品推荐对提高客户的生命价值至关重要。

不过，在此之前，您应该了解一些有趣的统计数据、

超个性化产品推荐 数据统计

• 62% 的客户希望品牌展示个性化的产品推荐，以维持品牌忠诚度。
• 如果企业选择提供超个性化产品，49% 的客户会成为回头客。

人工智能驱动的数据分析

数据是人工智能的支柱。每天产生的数据量高达3.2877 亿 TB。这为营销人员提供了研究目标受众及其偏好的绝佳机会。

这张来自 ZDNET 的信息图表展示了作为营销人员我们应该了解的一切。它揭示了数据从收集到决策的生命周期。

资料来源

数据收集和处理

数据收集的来源多种多样。营销人员使用的一些重要数据源包括

• 云服务包括客户关系管理、服务、案例、数字足迹、跟踪、电子商务、社交媒体洞察、外部洞察等。
• 可提供有关应用程序交互、位置、点击模式和上下文数据的移动、网络和设备
• 由记录系统、端到端旅程数据组成的企业系统
• 虚拟系统，包括 AR/VR 技术、元宇宙等。
• 利用先进技术、人工智能、机器学习和深度学习对收集到的大量数据进行分析，为客户提供超个性化的推荐。

客户洞察高级分析

要获得先进的客户洞察分析，营销人员需要收集以下参数的数据；

• 人口统计和心理统计--它提供了理想客户的整体情况，包括其所在地、性别、年龄、收入、工作、兴趣、个人偏好、生活方式和价值观。
• 行为数据- 包括网上购物者的行为，包括购买产品、放弃购物卡、浏览历史和点击。
• 交易历史记录- 购买历史记录包括购买次数、频率和购买物品的类型。
• 互动数据- 包括社交媒体和网站上的所有参与率，包括跳出率、电子邮件打开率、分享、评论、点赞、粉丝等。
• 情感分析- 这是衡量客户对产品满意度的标准。它包括产品页面上的客户反馈和评论等参数。

实时数据利用

人工智能使企业能够确保实时处理和数据分析。因此，它们可以实时响应，确保提供超个性化的产品推荐。

关键在于实时向客户展示合适的产品。这意味着，如果客户正在亚马逊上寻找自行车头盔，它就会向理想客户展示最好的产品和一些激励措施，让客户无法抗拒购买，并实现无缝购买之旅。

看看这个带有 "免费送货 "选项的个性化报价就知道了。这可以提高客户参与度和忠诚度，吸引访客采取行动。

通过机器学习定制推荐

客户偏好预测模型

简单来说吧。

机器学习算法利用大量数据集帮助您了解未来客户的偏好，从而推动超个性化产品推荐。它使用数学模型，根据以往和当前数据预测未来的客户趋势、偏好和客户行为。

ML 可以预测和估计特定产品页面的参与率和线索质量。它还能告诉您实际结果。例如，机器学习可以帮助您预测未来会有多少产品退货（以防过去有任何产品退货）。这样，营销人员就可以集中精力推广销量最好的产品。

相关建议的背景分析

情境分析根据具体情境提供产品。它通过相关数据点给出适当的建议。

上下文分析可根据受众正在讨论或谈论的特定产品功能提供见解。机器学习算法利用先进技术将每个查询转化为单个数据点，分析数据并展示相关建议。

例如，eBay 使用 ML 根据价格（包括折扣、促销和特别优惠）对客户查询进行细分。并相应地显示产品。

个性化中的自然语言处理 (NLP)

个性化中的 NLP 可从通过文本和视觉效果表达的客户交流中提取洞察力，以显示产品推荐。

通过情感分析增强推荐功能

顾名思义，情感分析就是衡量客户对产品的满意程度。它是根据客户对产品页面的反馈和评论，通过文字/词语对客户的情绪、态度和感受进行的文本分析。

情感分析使用 NLP，根据文本分割不同的数据点。文本被分为消极、中性或积极的句子。品牌利用用户生成的内容，并通过以下方法对其进行分析，从而提供超个性化的推荐；

• 深度学习技术
• 基于规则的方法
• 机器学习技术
• 情绪强度
• 检测方法
• 基于蜂群智能的方法
• 情感词典扩展方法
• 贝叶斯方法
• 基于模式的方法

预测分析

从根本上说，NLP 专注于模仿人类语音的 "下一个词预测"。该模型经过训练，可以分析输入的句子序列并预测文本或单词。因此，它能以最准确的方式为用户查询提供答案，从而提高转换率。

聊天机器人和虚拟助理是 NLP 在预测分析方面的一项重要应用。它们使用自然语言生成（NLG）来创建客户询问的对话式回复。

用于实时参与的聊天机器人和虚拟助理

虚拟助手和聊天机器人都使用 NLP 和 AI 将文本和语音查询转换为结构化数据。

• 聊天机器人可实时回答问题。
• 虚拟助理执行行政任务。

它们使用先进的技术来理解用户的询问或请求，并实时提供答案。聊天机器人和虚拟助理通过回复电子邮件、安排会议、管理客户请求、回答询问、预订等方式，在各种平台上提供个性化体验。

68%的客户喜欢聊天机器人，因为它们高效、实时。聊天机器人通过不间断的客户参与、增加潜在客户生成和个性化推荐，增强了品牌信誉度和忠诚度。

Siri 和 Alexa 都是提供无缝客户体验的虚拟客户助理的典范。

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图像识别和视觉偏好

可视化数据解读

图像识别利用机器学习和深度学习来检测和识别数字图像中的物体及其特征。它能识别图像数据集、识别模式并识别不同的物体。

深度学习的图像识别功能令人印象深刻。它可以识别任何图像及其上下文。例如，深度学习可以告诉你，你的毛茸茸的朋友是在睡觉，还是只是坐在沙发上。

该技术使用大量的视觉图像并对其进行分析，从而显著提高图像识别的效率和准确性。数据越多越好！

基于图像的推荐算法

根据 Pinterest 等平台上视觉内容的浏览历史，人工智能会向受众推荐合适的内容。人工智能通过识别与客户互动的产品种类，推荐个性化产品，为客户提供前所未有的个性化体验。

谷歌透镜

谷歌的 Lens 利用图像识别技术改造了视觉内容搜索。它利用 ML 和 DL 进行输入分析，提供个性化的搜索结果和信息。

你可以将图片拖动或上传至 Google Lens，然后点击 "搜索 "选项查看所有相关推荐。

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利用视觉输入增强推荐效果

著名时尚品牌 ASOS 是利用视觉输入增强推荐效果的另一个典范！

ASOS

ASOS 利用人工智能通过视觉输入增强产品推荐。这家著名时尚零售店的 "风格匹配 "功能允许用户上传图片，并显示合适的产品，从而加快购买过程。

这项功能目前可在 iOS 和 Android ASOS 应用程序上使用。

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自适应建议的强化学习

利用人工智能进行超个性化产品推荐，为从用户反馈中不断学习提供了一条不可思议的途径。

基于对不断变化的偏好的自适应建议，企业可以向合适的受众提供合适的产品。

不过，在进行超个性化产品推荐时，平衡探索和利用之间的关系至关重要。

克服挑战，确保隐私

数据收集与数据分析

数据弥足珍贵，它为营销人员提供了大量机会。然而，真正的挑战在于数据收集和数据分析。营销人员必须依靠云服务、移动和网络设备、企业系统和虚拟系统等先进系统来捕捉数据点，然后对其进行分析。

其次，数据是通过各种渠道收集的，因此非常零散。使用一种方法分析这些数据会得出有偏差的结果。仅靠人的能力不足以分析数据，因此企业需要使用人工智能、ML 和深度学习等先进技术。

处理数据质量和偏差问题

高质量的数据是人工智能效率的关键。如果考虑的数据标注不当，结果就可能不准确。营销人员可以通过正确标注数据（无论是文本、图像还是其他可视数据）来克服这一问题，从而避免结果出现偏差。

满足可扩展性和基础设施要求

利用人工智能扩展业务是一项艰巨的任务，它需要您使用的人力资源以及包括系统和软件在内的基础设施的投入。

解决隐私问题

在大规模处理数据时，隐私泄露的风险很大。为了保持客户的忠诚度和信任度，请确保您提前告知数据的透明度。企业需要遵守 CCPA、GDPR 等法规。

超级个性化的未来方向

人工智能与物联网设备的整合

人工智能不是一场单纯的革命，而是一次全面的进化。随着人工智能与物联网设备的整合，这项尖端技术将更进一步，为人们提供激光聚焦的个性化体验。

个性化健康与保健建议

超个性化正在各行各业流行开来，尤其是在健康和保健领域。

这些应用程序利用细粒度数据提供个性化建议，如基于各种参数的锻炼、饮食和营养计划、

• 荷尔蒙特征
• 个人的情绪状态
• 情感分析

新兴产业中的预测性个性化

人工智能为企业带来了巨大的潜力，它将帮助企业摆脱新兴行业 "一刀切 "的做法。

凭借先进的技术，人工智能已经颠覆了医疗、健身、体育、美容和保健等行业。未来，人工智能将使品牌能够根据实时数据提供推荐，甚至可以根据面部识别提供精准推荐。

结论

人工智能带来了一座金矿，使企业能够以激光为重点进行个性化产品推荐，从而提高投资回报率，降低客户获取成本。

利用并适应人工智能趋势和技术的企业能够成功地提供卓越的客户体验。虽然人工智能带来了许多与数据相关的挑战，但企业需要为自己配备合适的资源和系统，以实现无缝扩展。