预测性AI和客户体验的下一步是什么

人工智能已经影响了各个行业的客户体验。尽管工作大部分是透明的，但通常会利用数据分析AI在很大程度上在后台进行操作，但对于某些服务而言，其效果是居于首位和居中。

例如，考虑由Netflix自动生成的“您可能喜欢的电影”列表，或由Spotify生成的自定义播放列表。这些突出显示的项目和标题均来自AI分析，这些分析不仅包括您自己的浏览，观看或收听行为，还包括其他具有相似品味的用户的综合习惯，从而创建了可精确平衡个人化与人群。

这种AI向导将迈出一大步，并影响到零售领域，因为它已经影响了数字内容交付的世界。让我们看看个性化客户体验的未来在未来数月和数年中将如何发展。

预测性个性化

个性化在消费者选择购物的地方起着越来越重要的作用。考虑一下预测性个性化(即在购买商品后展示产品或浏览在线零售商)中已经产生影响的多种方式。例如，亚马逊多年来一直在使用Spotify和Netflix使用的相同类型的汇总数据分析来指导客户购买他们认为要购买的商品。

过去，在线店面必须主要依靠通过Cookie进行的用户跟踪，并将客户分类限制为少量基本类别标识符，然后再尝试向这些基本类别标识符进行营销。但是，现代策略采用基于搜索的模型，其中即时浏览习惯和产品搜索不断完善实时显示的产品。

在这里，机器学习会介入并致力于提供可以满足客户需求的购买选项。通过将实时搜索行为与过去的结果(如果是回头客)和众包结果(适用于所有买家)相结合，而不是简单地列出库存，人工智能实际上可以引导买家转向他们最有可能购买的产品。3

AI的预测能力不仅会影响零售级别的客户体验。广告是另一个领域，由人工智能编辑的个人客户资料正在极大地改变所提供的产品。

有针对性的广告会根据消费者的喜好向消费者提供个性化的优惠，而消费者的喜好又是从基于搜索预测的AI数据分析中得出的。这些广告不仅是在购买时发现的，还用于电子邮件和社交媒体广告系列中，以吸引购买者返回零售商。

事实证明，即使是几年前不太复杂的个性化广告活动，其效果也要比传统广告好得多(收益最高可达6倍)。这些类型的广告系列还具有多个目的：它们可以像引导消费者访问同一个品牌的实体店一样轻松地将流量吸引到在线门户。

从概念上讲，这实际上是从推荐播放列表到将客户可能想要购买的一系列产品组合在一起的一小步。人工智能通过为企业提供在个体层面真正了解其客户并采取行动所需的工具，将这一概念变为现实。