人工智能（Artifical Intelligence，AI）、機器學習（Machine Learning）和自然語言處理（Natural Language Processing）正在幫助我們改變與客戶的溝通方式。透過使用 AI，品牌可以提升客戶的參與度，鞏固客戶忠誠度，進而提升銷售額，並更好地了解他們的客戶。
品牌使用 AI，就像給每個特定的客戶量身定做他們的網站內容，有助於提高轉化率。在這篇文章中，我們將會看看 AI 如何以五種方式推動個人化行銷！
個人化的聊天機器人（Chatbot）
AI 驅動的聊天機器人已經超越了基本的對話模式！它們現在能利用自然語言處理和機器學習來理解句子中的上下文，並能與用戶進行全面的交談，甚至處理更加複雜的要求。
如今的 AI 聊天機器人（如 ChatGPT）自首次出現以來已有驚人的進步。除了 ChatGPT，其他工具例如 Bing AI Chat 和 Google Bard 亦各有千秋。他們現在不再依賴複雜的多步驟流程，而是能直接引導用戶找到他們需要的內容，並給予針對性的、個性化的回應。這種個性化的回答方式對於公司和顧客來說都是高效的，因為公司無需再僱用大量的客服人員。而 AI 的進步已經達到了可以理解語言中的細微差別、情感和語境的程度，這使得聊天機器人對許多公司來說變得不可或缺。
不少公司已開始用 ChatGPT API 開發屬於他們自己的 AI 應用程式，用低成本達到高效的個人化客服體驗。
個人化的內容創作
Epsilon 的一份報告指出，當品牌為顧客提供個性化體驗時，有 80% 的顧客更願意光顧該品牌。
AI 的應用不僅可以促進自助服務，它還正在引領著一種高度個性化的客戶體驗。過去，市場營銷人員常常需要對廣大的人群進行劃分，如男女，18-35 歲，城鄉等。然而在 AI 的幫助下，這種方法越來越不合時宜。未來的營銷方式將越來越依賴於龐大的客戶數據量，來創造個性化體驗。那些依然依賴於對大眾市場的廣泛劃分的公司，與能針對個體進行精準營銷的公司相比，將逐漸失去競爭力。
此外，AI 的應用使得品牌能與每一個顧客進行直接的對話，而不是對大眾市場進行泛泛的劃分。透過結合適當的工具，AI 可以用來進行針對性的個人的對話，而不僅僅是大眾市場。當我們將客戶數據平台與 AI/ML 結合起來，這將比傳統的數據庫而言更加強大。
個人化的訊息（Messaging）
AI 個性化正在積極地降低醫療成本，在未來亦將擔任更重要的角色。讓我們一起想像一下，在不久的將來，AI 系統會主動地向你發送短信，提醒你需要服用藥物。醫療保健系統開始積極地利用 AI。原本只能進行數據分析來瞭解患者狀況的系統，現在已經能夠主動地制定基本護理計劃。
AI 還正在主動地改進對患者的治療方式。更加個性化的護理服務，像是依照每個病人的需要來提供的處方提醒和發出季節性警示等，都已經可以實行。最後，這種科技將會推動治療模式不斷改進，通過模型和模擬學習，找出最有效的治療方式。總而言之，這將減少需要緊急治療的人數，並且大大地提高照護的質素。
個人化廣告定向（Ad Targeting）與產品推薦
通過使用 AI，尤其是與客戶關係管理（CRM）或客戶數據平台（CDP）結合時，品牌能根據顧客的人口統計學特性、購買歷史和瀏覽習慣，向他們提供個性化的廣告。機器學習算法能夠深入分析龐大且不斷變化的歷史數據庫，並通過理解這些數據，預測用戶接下來想看到哪些產品。
就像顧客在亞馬遜或Netflix上看到的推薦一樣（例如，「購買此商品的顧客還購買了這些商品」），AI 推薦引擎能夠根據每個顧客的歷史購買記錄，提供推薦。
為了達成這項目標，我們透過訓練機器學習模型，在龐大的歷史數據庫中找出潛藏的購物模式。這些數據集涵蓋了線上購物行為，以及離線銷售點的數據等。進而，這些機器學習模型可以預測顧客下一步可能想要購買的產品和服務。
顧客情緒分析 （Customer Sentiment Analysis）
AI 正在用於顧客情緒分析，透過解析語音、圖像識別和行為，讓我們更深入地理解顧客的情緒狀態，並了解他們對品牌的需求和期望。顧客情緒分析是一種自動化流程，通過解讀通訊中的情感來判定顧客對品牌產品或服務的感受。我們通常會從網上調查、產品評價、客戶支援票據以及社交媒體帖子等來源獲取這些訊息。
顧客情緒分析已經是一個快速增長的領域，因為我們可以利用 AI 去了解與公司員工（或機器人）互動的人的情緒狀態。以這個例子來說：假如一個客戶服務代表正在與一個非常憤怒的顧客進行電話對話，基於 AI 分析，顧客表現出對服務代表越來越不滿。此時，我們可以通過即時的情緒評分系統來處理，一旦達到某個不滿度數值，該通話就可以被轉接給更適合處理該對話的人。
總結
過去大半年，AI 的發展呈現出指數級的增長，並且沒有任何放慢的跡象。通過使用 AI 和 ML，品牌能夠提供個人化的 AI 聊天機器人，個人化的內容、訊息和廣告，以及產品推薦。最後，AI 正在用於客戶情緒分析，以更好地理解客戶的感受，以及他們真正期望的是什麼。
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