客户人工智能概述

客户人工智能作为智能服务的一部分,为营销人员提供了在个人层面生成客户预测并提供解释的能力。

在影响因素的帮助下,客户人工智能可以告诉您客户可能会做什么以及为什么。 此外,营销人员可以从客户人工智能预测和洞察中受益,通过提供最合适的优惠和消息传递来个性化客户体验。

了解客户人工智能

Customer AI 用于生成自定义倾向分数,如个人档案大规模的流失率和转化率。这无需通过将业务需求转变为机器学习问题、选择算法、培训或部署即可完成。

客户人工智能构建于:

  • 提供高准确度的客户倾向模型,以实现更强的分段和定位。
  • 帮助了解特定客户行为背后的影响因素和可能性。
  • 为贵公司的独特用例和数据提供可自定义的选项。
  • 利用客户倾向分数(如流失率和转化率)增强实时客户个人资料。
  • 用倾向分数的影响因素增强客户用户档案。
  • 根据影响因素和倾向分数创建客户区段。

客户并非构建于:

  • 不应使用客户人工智能来预测动态定价,或客户购买的价格点。
  • 客户人工智能无法确定提供选件是否会增加客户购买项目的可能性。 尽管您可能决定根据倾向分数发送折扣优惠,但这不一定是转化这些客户的最佳方式。
  • 客户人工智能不是产品推荐工具。 如果您有数千个SKU,请勿使用客户人工智能作为实际产品推荐解决方案(如Adobe Target)的代理。
  • 客户人工智能无法预测客户处于购买历程的哪个阶段,例如,他们处于“意识”、“考虑”、“购买”或“保留”阶段。
  • 请勿使用客户人工智能来确定哪些客户将来可能会购买即将推出的产品。 这要求客户人工智能必须过去存在某些成功事件,才能成功地根据您的数据训练机器学习算法。

以下视频旨在支持您了解客户人工智能。

工作原理

客户人工智能通过分析现有的消费者体验事件数据来预测客户流失或转化倾向分数。 Adobe意识到所有用例中的流失和转化定义并不统一,因此,您能够将自定义目标目标定义为一组条件。 您可以配置预测的目标,只要输入消费者体验事件数据中存在感兴趣的事件即可。

后续步骤

您可以按照快速入门指南开始操作。 本指南将指导您设置客户人工智能所需的所有先决条件。 如果您已经准备好所有凭据和数据,请访问配置客户人工智能实例。 它提供了使用客户人工智能的步骤。

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