راهنمای بازاریاب برای شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی

آیا تا به حال برای خرید یک محصول واحد از یک سایت تجارت الکترونیک بازدید کرده اید اما در پایان به مرور سایر موارد مرتبط رسیده اید؟

شما تنها نیستید با تشکر از هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و شخصی سازی ، من خودم چند دقیقه اضافی را در این سایت ها گذراندم و به محصولات پیشنهادی پرداختم.

شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی یک روش عالی برای نگه داشتن مشتریان است (مورد در مورد: واقعاً شما) و به آنها کمک می کند آنچه را که لازم دارند پیدا کنند. در حقیقت ، 88 ٪ از بازاریابان که از هوش مصنوعی استفاده می کنند می گویند که این امر به آنها کمک کرده است تا سفر مشتری را شخصی سازی کنند.

همچنین می توانید قدرت شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی را برای تقویت تجربه مشتری خود با برند خود مهار کنید. در اینجا مباحث مفید وجود دارد تا بتوانید شروع کنید:

شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی چیست؟

شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی استراتژی است که از فناوری های هوش مصنوعی برای سفارشی کردن محتوای وب سایت ، کپی ایمیل یا تجربه مشتری بر اساس جمعیتی ، روانشناسی یا رفتار کاربر استفاده می کند.

هدف آن ارائه یک تجربه جذاب برای چشم انداز و مشتریان است:

• وفاداری
• سفر مشتری خود را افزایش دهید
• نرخ تبدیل را بهبود بخشید

مزایای استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی سازی محتوا چیست؟

استفاده از تاکتیک های شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی ، مزایایی را برای مشاغل و مشتریان آنها فراهم می کند. در اینجا برخی از آنها آورده شده است:

تجربه مشتری بدون درز

هنگامی که از هوش مصنوعی برای درک بهتر مشتریان خود استفاده می کنید ، در هر نقطه لمسی در سفر مشتری اطلاعات ارزشمندی کسب می کنید. در نتیجه ، می توانید تجربه مشتری آنها را مطابق نیاز آنها تنظیم کنید.

به عنوان مثال ، بیایید بگوییم که شما اجاره تجهیزات سنگین را در ایالت های مختلف به بازار عرضه می کنید. ابزارهای AI می توانند به شما در شناسایی مکان و تاریخچه کاربر کمک کنند و سپس یک صفحه اصلی را شخصی سازی کنید که پیشنهادات و مکان های مربوطه را در نزدیکی آنها نشان می دهد.

بازدید کنندگان در سایت شما می توانند به راحتی محصولات و محتوای مربوط به نیازها و علایق خود را پیدا کنند و در نتیجه تجربه رضایت بخش مشتری داشته باشند.

نامزدی بهبود یافته

شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی می تواند کاربران شما را درگیر برند شما کند زیرا شما اطلاعات و محصولاتی را که احتمالاً به آنها نیاز دارند ارائه می دهید. این فرایند به خریداران آنلاین کمک کرده است تا طولانی تر در سیستم عامل های تجارت الکترونیک بمانند و کاربران زمان بیشتری را در سایت های جریان صرف می کنند.

به عنوان مثال ، بیایید بگوییم استراتژی بازاریابی دیجیتال یک آژانس مسافرتی شامل بازاریابی ایمیل است. استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی سازی محتوای ایمیل می تواند نرخ باز و کلیک را افزایش دهد.

دلیل این امر این است که وقتی گیرندگان ایمیل پیام هایی در مورد مقصد و پیشنهادات مسافرتی که مورد توجه آنها قرار گرفته اند دریافت می کنند ، احتمالاً آنها را باز می کنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند بینش رفتاری را جمع کند ، مانند:

• ایمیل باز شد
• پیوندها کلیک کردند
• پیشنهادات و صفحات مرور شده
• خریدهای گذشته

این بینش ها می توانند به شما اطلاع دهند که چگونه می توانید خطوط موضوعی را که باعث می شود آنها را برای درگیر شدن با ایمیل خود تقویت کنید ، ارتقا دهید.

حفظ مشتری و وفاداری

یکی دیگر از مزایای کسب و کار شما از شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی ، حفظ مشتری و وفاداری است.

شخصی سازی محتوا و پیام برای مشتریان ، باعث می شود احساس درک و ارزش گذاری شوند. در حقیقت ، 75 ٪ از مصرف کنندگان آمریکایی می گویند که احتمالاً به مارک هایی که شخصاً آنها را درک می کنند وفادارتر خواهند بود.

زن و شوهر با یک تجربه یکپارچه در سایت شما ، و آنها احتمالاً مشتری خواهند ماند و از مشاغل شما حمایت می کنند.

بهره وری بهبود یافته و کاهش هزینه ها

به جای پردازش دستی نقاط داده یا ایجاد بخش های مشتری ، می توانید از هوش مصنوعی برای خودکارسازی بخش هایی از فرآیند شخصی سازی خود استفاده کنید.

این کارآیی را افزایش می دهد زیرا باعث کاهش کار دستی می شود. سپس می توانید اعضای تیم خود را به کار بر روی سایر استراتژی های با ارزش بالا که به ROI شما کمک می کند ، اختصاص دهید.

بینش مشتری غنی شده

استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی سازی مانند هدیه ای است که به دادن آن ادامه می دهد. این امکان را به شما می دهد تا ترجیحات ، رفتار و روندهای جدید و در حال تحول مشتری را بدست آورید.

با جمع آوری بینش بیشتر در مورد مشتریان و چشم انداز خود ، اطلاعات بیشتری برای راهنمایی استراتژی ، تلاش شخصی سازی و تقسیم مشتری خواهید داشت.

شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

یک فرآیند شخصی سازی محتوای AI به طور معمول شامل مراحل زیر است:

1. جمع آوری داده ها
2. تجزیه و تحلیل داده ها و پردازش
3. یادگیری مداوم

به طور کلی ، از یادگیری ماشین ، پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی تولیدی برای ارائه یک تجربه شخصی استفاده می کند. بیایید روند را تجزیه کنیم:

1. جمع آوری داده ها

شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی با جمع آوری داده های مشتری ، از جمله:

• رفتار کاربر، مانند صفحات یا محصولاتی که به آنها نگاه می کنند و چه مدت در وب سایت شما باقی می مانند
• تاریخچه مرور و خرید
• تعامل، مانند بارگیری محتوای دروازه در سایت خود یا هرگونه تعامل با برند خود در رسانه های اجتماعی
• نمایشنامه، مانند سن ، درآمد ، سطح آموزشی ، مکان و زبان
• سایر داده های متنی مانند دستگاه مورد استفاده ، سیستم عامل یا مرورگر

این مرحله معمولاً شامل ادغام داده های جمع آوری شده با داده های شخص اول و سوم است.

2. تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها

با کمک یادگیری ماشین ، NLP و الگوریتم های AI تولید کننده AI ، داده های شما را تجزیه و تحلیل و پردازش می کنند. آنها خواهند کرد:

• الگوهای و روند رفتار کاربر را شناسایی کنید
• کاربران بخش با توجه به رفتارها ، جمعیتی ، تعامل یا سایر خصوصیات که معنی دارند
• با توجه به ترجیحات ، رفتارها یا بخش های کاربر ، محصولات ، پیشنهادات یا محتوا را ارائه دهید
• محتوای خیاطی در یک صفحه وب یا برنامه بر اساس مشخصات یا بخش کاربر

3. یادگیری مداوم

الگوریتم های هوش مصنوعی به جمع آوری داده ها ادامه خواهند داد زیرا کاربران با نام تجاری شما از طریق کانال های مختلف در تعامل هستند تا رفتارهای در حال تحول یا ترجیحات جدید را بیاموزند. با ادامه یادگیری الگوریتم های هوش مصنوعی ، آنها توصیه ها ، پاسخ ها و بخش های مشتری را برای بهینه سازی فرایند شخصی سازی خود اصلاح می کنند.

4 برنامه شخصی سازی محتوای AI

شما می توانید استراتژی های شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی را در وب سایت یا برنامه خود پیاده سازی کنید تا یک تجربه کاربر جذاب ارائه دهید. در اینجا برنامه های مختلف شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی وجود دارد:

1. تقسیم مشتری هوشمند
2. شخصی سازی
3. قیمت گذاری پویا
4. پیام ها و محتوای متناسب

تقسیم مشتری هوشمند

تقسیم بندی سنتی مشتری به طور معمول آنها را مطابق با جمعیت شناسی خاص ، روانشناسی یا رفتارها جدا می کند.

هنگامی که از AI برای تقسیم مشتریان خود استفاده می کنید ، بر اساس ترکیبی از داده ها ، گروه های جدیدی را کشف می کنید. به جای یک گروه ساده از افراد از یک مکان خاص ، می توانید بخش هایی را ایجاد کنید که مکان ، رفتار و داده های خرید تاریخی را با هم ترکیب می کنند.

شخصی سازی

یکی دیگر از کاربردهای مفید هوش مصنوعی ، شخصی سازی پیش بینی کننده است که تجربه بصری را برای مشتریان فراهم می کند.

چگونه؟ هوش مصنوعی می تواند داده های تاریخی یک کاربر (یا کاربران مشابه) را تجزیه و تحلیل کند تا پیش بینی کند که چه مواردی به آنها نیاز دارند ، حتی قبل از ابراز علاقه به آن.

در نتیجه ، می توانید محصولات یا محتوای مربوطه را توصیه کنید که کاربر ممکن است مفید باشد!

قیمت گذاری پویا

یکی دیگر از کاربردهای مفید شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی ، قیمت گذاری پویا است ، استراتژی که قیمت گذاری را با توجه به عوامل مختلف تنظیم می کند. صنایع مانند خطوط هوایی ، مسافرت و رویدادها بر اساس تقاضا ، نزدیکی به یک رویداد یا تاریخ پرواز و سایر عوامل ، قیمت ها را تنظیم می کنند.

پیام ها و محتوای متناسب

امروز ، پیام های شخصی فراتر از “سلام ، (نام اول)” است. با قدرت الگوریتم های هوش مصنوعی ، مارک ها می توانند ایمیل و پیام های سفارشی را بر اساس چندین عامل ارسال کنند ، مانند:

• مواردی که آنها روی سبد خرید خود گذاشتند
• سابقه خرید آنها
• تعامل و رفتار در سایت شما

با استفاده از هوش مصنوعی ، مارک ها می توانند داده ها را در مقیاس تجزیه و تحلیل کنند تا رفتار مشتریان خود را بهتر بشناسند و پیام ها و محتوایی را که با آنها طنین انداز است ، شخصی سازی کنند.

سؤالات متداول در مورد شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی

بیایید به برخی از سؤالات شما در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی سازی محتوا در اینجا پاسخ دهیم.

بیایید به برخی از سؤالات شما در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی سازی محتوا در اینجا پاسخ دهیم.

چند نمونه از شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی چیست؟

در اینجا چند نمونه محبوب از شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی آورده شده است:

Starbucks: پیشنهادات منوی سفارشی

Starbucks دارای یک سکوی دارای هوش مصنوعی به نام Deep Brew است. گذشته از کمک به برند برای مدیریت موجودی و بهینه سازی تخصیص منابع ، همچنین به تجربیات کاربر شخصی زنجیره ای قهوه قدرت می دهد. این پلتفرم هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده ها را برای شخصی سازی پیام های بازاریابی و توصیه های منو به کاربران برنامه پردازش می کند.

Netflix: صفحه اصلی و پیام های شخصی

Netflix از الگوریتم های هوش مصنوعی برای شخصی سازی صفحه اصلی کاربران استفاده می کند و به آنها در یافتن فیلم ، نمایش و بازی هایی که دوست دارند بر اساس داده ها کمک می کنند. پلت فرم جریان همچنین از هوش مصنوعی برای شخصی سازی پیام ها و اعلان های درون برنامه ای استفاده می کند تا زمانی را که کاربران صرف می کنند به دنبال آنچه تماشا می کنند ، به حداقل برسانند.

Expedia: قیمت گذاری پویا

Expedia ، یک آژانس مسافرتی آنلاین ، از هوش مصنوعی برای اجرای استراتژی های پویا قیمت گذاری استفاده می کند. با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی که تقاضای مشتری ، رقابت و آب و هوا را تجزیه و تحلیل می کند ، قیمت گذاری را با نرخ های رقابتی تنظیم می کند تا کاربران را به تبدیل تبدیل کند.

بهترین شیوه های شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی چیست؟

برای به دست آوردن مزایای شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی ، مارک ها باید بهترین شیوه ها را اجرا کنند ، که شامل موارد زیر است:

1. از تکنیک های بهداشتی خوب استفاده کنید. سیستم های AI هنگام استفاده از داده های شخص اول و شخص ثالث تمیز کار می کنند. داده های خود را جمع آوری و تمیز کرده و مرتباً آن را حسابرسی کنید.
2. نحوه استفاده و پردازش داده های مشتری را فاش کنیدبشر شفافیت برای جلب اعتماد مشتریان ضروری است. داده هایی را که جمع آوری می کنید و از هوش مصنوعی برای پردازش آن استفاده می کنید به مشتریان خود بگویید.
3. از داده های مشتریان خود محافظت کنید. برای ایمن نگه داشتن داده های مشتری ، از شیوه های خوب مدیریت داده استفاده کنید.
4. از هوش مصنوعی و با مسئولیت پذیری استفاده کنیدبشر سیستم های هوش مصنوعی خود را به طور مرتب حسابرسی کنید تا عملکردهای شخصی سازی محتوای آنها را بازآموزی و بهینه کنید. فرایندهایی برای کاهش تعصب و تبعیض داشته و اطمینان حاصل کنید که تیم های شما به دستورالعمل های اخلاقی هوش مصنوعی پایبند هستند.
5. یک نقشه راه شخصی سازی روشن داشته باشیدبشر قبل از آموزش سیستم هوش مصنوعی خود ، نقشه راه شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی خود را به خوبی برنامه ریزی کنید. انجام این کار تضمین می کند که استراتژی های شما با اهداف تجاری شما مطابقت دارد.

روندهای آینده باید در قلمرو شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گیرد؟

دو مورد از بزرگترین روند شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی بیش از حد شخصی سازی وت شخصی سازی omnichannelبشر

بیش از حد شخصی سازی از هوش مصنوعی برای پردازش داده های زمان واقعی برای ارائه یک تجربه کاربر منحصر به فرد استفاده می کند. برندها می توانند به جای ارائه پیام های مشابه و توصیه های محصول به کاربران در همان بخش ، توصیه های سفارشی را برای هر کاربر ارائه دهند.

در همین حال ، شخصی سازی Omnichannel یک استراتژی است که تجربه کاربری سازگار و شخصی را در کانال های مختلف فراهم می کند-از برنامه تلفن همراه و وب سایت گرفته تا ایمیل و حضوری. هوش مصنوعی داده ها را از نقاط مختلف لمسی مشتری برای ایجاد یک سفر کاربر که محتوای و پیام های شخصی را نشان می دهد ، ادغام می کند.

مشتریان خود را با شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی لذت ببرید

می توانید از هوش مصنوعی استفاده کنید تا تجربه شخصی یکپارچه و شخصی را در اختیار مخاطبان خود قرار دهید. اگر حفظ سیستم های AI یک کار عظیم برای تیم شما است ، همکاری با WebFX را برای خدمات AI در نظر بگیرید.

تیم ما وقت خود را برای درک شغل ، اهداف و مشتریان برای ایجاد نقشه راه شخصی سازی محتوای هوش مصنوعی که نتایج دلخواه شما را هدایت می کند ، می گیرد. شما به بستر اختصاصی ما ، Revenuecloudfx دسترسی خواهید داشت ، که می تواند موفقیت استراتژی های شخصی سازی هوش مصنوعی شما را نظارت و اندازه گیری کند.

آماده ارائه تجربیات کاربر شخصی است که وفاداری مشتری را تقویت می کند؟ با ما آنلاین تماس بگیرید یا با ما تماس بگیرید 888-601-5359 برای صحبت با یک استراتژیست!