人工智能用于客户行为分析：一个实际用例
您可以考虑对人工智能和机器学习的需求，但是不能否认的一件事是它的广泛采用即将到来。对于全球营销人员而言，预测客户行为始终是一项艰巨的任务。但是现在，随着AI / ML创新进入全新的水平，这是前所未有的！
介绍
企业越了解客户，那就越好。为了提供最佳的客户体验，您需要尽可能多地了解客户的信息。如果使用传统方法，则很难获得此信息。但是，借助人工智能的力量，它可能会更加有效。据《福布斯》（Forbes）报道，已经有75％的公司实施了AI及其子部门“机器学习”，将客户满意度提高了10％以上。
与人工员工相比，使用AI功能分析客户行为可以节省大量时间。人们可能犯的所有错误都会被消除。但这并不意味着数据分析师变得毫无用处。不，这种情况下的专家将用于执行更复杂的任务，而机器智能将承担常规任务。
Gartner报告称 ，到2022年，人工智能驱动的业务价值将扩大到3.9万亿美元，而数据科学家的工作将在2020年实现40％的自动化。这意味着人类专家的40％的工作将实现自动化，从而为进一步发展提供空间细微的活动。但这就是未来。让我们看看市场上的当前情况。
零售客户行为分析
如今，我们目睹了一场非常艰苦的战斗。有许多公司和品牌竞争比他们的竞争对手更快地听取和了解他们的客户。尽管企业习惯于实时地或事后对客户的互动，事件和行为做出反应，但显然这还不够。为了将用户体验保持在最高水平，必须做其他事情。
那就是人工智能发挥作用的地方。这项技术具有改变零售商与客户互动方式的全部潜力。尤其是，人工智能可以提供深入的CRM分析，对客户行为，期望，品味和愿望的更有价值的见解。如果做得对，人工智能可以使公司有能力在适当的时候在合适的客户面前提供合适的产品。
不幸的是，公司投资于旨在对客户互动做出反应的策略和工具。这些方法的结果是，客户收到的产品和报价已经略微或完全偏离了其当前的偏好和愿望。难怪它会失去机会，浪费资源，缺乏投资回报率并减少收入。
对客户行为的智能分析是唯一可以在2020年改变这种情况的事情。几乎不可能依靠猜测来准确预测潜在的购买，某个营销活动的成功或创造独特和个性化的能力个人客户体验。
是什么使得人工智能在客户行为分析中的卓越表现
人工智能和机器学习是零售商和营销商特别需要的。这些技术的进步使客户能够在分析和了解他们的购买习惯的基础上对内容和产品进行细分。但是个性化还不够有效。零售商需要能够个性化与客户互动并提高品牌忠诚度的解决方案和工具。
AI可以通过预测客户行为将如何影响当前的业务模型并帮助更改营销活动来提供个性化的客户体验。
这可以通过AI / ML数据分析工具来实现，该工具 能够提供指标的预测，例如客户忠诚度，亲和力，估计的交易价值和购买可能性。营销人员可以使用此信息来即时调整他们的广告系列，从而允许他们更改策略，个性化报价并决定下一步要做什么。
人工智能和机器学习为零售企业提供了一些明显的好处。借助这些技术的力量，营销人员将能够正确预测单个客户的价值以及来自某些客户群的潜在收入。结果，营销预算将得到更有效的利用，并为零售企业带来更多的利润。

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