«Помимо прогнозирования поведения клиентов

[Shishirgano9]

мы теперь используем технологию для предписания действий», — сказал Тернер. Это позволяет брендам вести более персонализированные беседы с клиентами, одновременно собирая ценные данные, которые можно использовать для решения более широких вопросов об их клиентской базе». Тернер объяснил, что со временем эти данные можно будет использовать для ответа на макроуровневые вопросы о клиентской базе в дополнение к микроуровневым рекомендациям для отдельного человека. «Ключевым свойством этого подхода является его способность адаптироваться, что позволяет создавать опыт, учитывающий индивидуальные и рыночные изменения в режиме реального времени».


Присоединяйтесь к ведущему сообществу Список рассылки Албании профессионалов в области клиентского опыта Введите рабочий адрес электронной почты Присоединяйтесь к сообществу Отправляя эту форму, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности и соглашаетесь на то, чтобы с вами связывались сотрудники SMG/CMSWire. Статья по теме: Персонализация и сегментация: чем они отличаются и почему это важно Донесите правильное сообщение с помощью динамической генерации контента Алгоритмы на основе ИИ отлично справляются с пониманием типа контента, который находит отклик у различных сегментов клиентов.


ИИ способен анализировать пользовательские данные, такие как история поиска, шаблоны просмотров, взаимодействие в социальных сетях и история покупок, чтобы понять их интересы, предпочтения и потребности. Клиент, который часто читает статьи о возобновляемых источниках энергии, скорее всего, будет заинтересован в контенте, созданном по этой теме. Кроме того, домашняя страница интернет-магазина может меняться в зависимости от предпочтений посетителя и его прошлых покупок, выделяя товары, которые он с большей вероятностью купит.