建立客户关系时，没有什么比个性化更重要的了。Epsilon研究显示，十分之八的消费者更有可能从提供个性化体验的品牌中进行购买。难怪个性化是当今许多组织的当务之急。

为了使个性化成为可能，公司必须筛选数据堆栈。仅Uber便收集了100 PB的客户数据，这对人类分析人员而言无法及时处理。这就是为什么它和其他人转向诸如机器学习之类的AI技术的原因。

通过使用机器来分析客户购物的方式，时间和内容，公司可以逐人预测客户的需求。这是如何做：

在ML兴起之前，A / B测试是一个手动过程，需要花费数小时才能提供实际见解。但是，AI模型可以使用在线行为信号来确定最佳体验，以便实时提供服务。而且由于随着越来越多的数据输入到人工智能系统中，人工智能系统变得越来越智能，因此随着时间的推移，它们实际上在预测结果方面会变得更好。

例如，金融服务公司汇丰银行(HSBC)最近在其移动应用首页上针对静态内容对AI驱动的动态内容进行了测试。就产品页面的点击率而言，个性化结果大大优于其静态同类产品。

优化电子邮件。

我们生活在关注型经济中。营销人员前所未有地在争夺消费者的思维空间。在电子邮件收件箱中，这是最明显的地方。上班族平均每天会收到121封电子邮件，每封电子邮件都是经过精心设计的，用于打开和单击。

为了竞争，营销人员正在转向人工智能来分析电子邮件参与数据，预测开放率并最大程度地减少流失。一个品牌打出来的公园的个性化的电子邮件是维珍假期。仅通过个性化其消息传递，旅游公司就将其电子邮件打开次数增加了70%，点击次数增加了65%。结果，Virgin Holidays将其收入提高了49%，即约1,730万英镑。

不久前，广告还只是个猜谜游戏。广告牌，电视，广播和平面广告都是一刀切的，迫使市场营销人员预测会引起最广泛受众的共鸣。如今，数字媒体和AI的结合已使广告成为一门科学。eMarketer预测，到2020年，将有超过86%的数字展示广告将通过程序购买。换句话说，其中将近十分之九将针对每个观众量身定制。

要了解为什么公司急于使用程序化广告，请考虑“失踪人员”如何利用它们来最大化少量预算。在获得1000万英镑的捐款后，Missing People 使用了程序化广告在其受众成员的社交媒体供稿中发出针对特定地点的呼吁。通过这样做，它将响应率从50%提高到70%。

拓宽客户基础。

人工智能可以帮助品牌更好地与客户建立联系，但也可以帮助品牌识别新客户。该过程称为“ 类似桶的建模”，涉及比较现有客户的人口统计特征和心理特征，以预测最有可能转化的其他消费者。另一方面，AI可以围绕抑制观众提出明智的建议，通过鼓励品牌跳过不太可能赢得消费者的消费者来节省品牌金钱。

Princess Cruises使用基于AI的数据管理平台，采用了相似的模型来识别高价值的客户群。通过考虑先前巡洋舰的兴趣和经历，公主邮轮公司帮助其营销人员发现了主要的消费者目标。

5.自定义购物体验。

很大程度上要归功于亚马逊，消费者开始期望获得定制的在线购物体验。这家电子商务巨头的收入中约有35%与推荐引擎有关。Gartner预测，到2020年，数字公司将通过使用AI预测客户意图来将其利润提高多达15%。

但是，人工智能不仅可以提供类似的产品，还可以提供更多的功能。英国时尚零售商Asos通过分析购物者保留哪些物品以及退还哪些物品来帮助购物者选择合适的尺码。Asos的Fit Assistant由Fit Analytics提供支持，Fit Analytics 使用机器学习功能，每月以20多种语言，涉及17,000多个品牌提出2.5亿个选型建议。

人工智能可能是技术的集合，但这是获得更人性化的客户体验的关键。个性化建立在大数据的基础上，而大数据几乎不可能手工分析。相反，请相信AI。您和您的客户不会感到失望。