向客户表明您了解他们的方式是，当他们访 立陶宛手机号码数据库 问、浏览和购买您的网站时，个性化、有意义的个性化体验是您的首要任务。个性化与增加交易量、收入和品牌忠诚度直接相关：
➔ 89% 的美国营销人员最近表示
，网站的个性化带来了收入增长。➔营销人员通过个性化客户的网站体验（并能量化改进）可使销售额提升约 19%打开新窗口.
➔ 75% 的消费者打开新窗口更有可能从能够识别其名称、根据其以前的购买行为向其推荐商品或了解其以前交易历史的零售商处购买商品。
如果个性化是赢得消费者芳心（和钱包）的途径，那么我们怎样才能真正实现这一目标呢？
有几种方法可以利用所谓的人工智能营销打开新窗口将个性化融入您的电子商务网站设计中，并在您的所有营销渠道中大规模推广。
我们将介绍十种使用人工智能营销自动化技术打造杀手级个性化体验的独特方法。我们的策略分为以下几类：
获得正确的见解——利用过去的买家行为来获得可操作的见解
产品推荐——预测未来行为并做出智能产品推荐
全渠道体验——让消费者无论使用什么设备或处于购买旅程的哪个阶段，都能从上次中断的地方继续购物
激励措施——提供个性化优惠和激励措施
网站作为渠道——设置定制的退出意图弹出窗口，作为吸引转化的最后一搏
重新定位和重新参与——让感兴趣的消费者回到你的网站
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首先，我们要介绍一下实现这些策略的总体技术：人工智能营销。
什么是人工智能营销？
尽管这个概念看起来很复杂，但人工智能营销实际上只不过是一些数据输入机器，进行分类和分析，然后得出“智能”输出。
根据 Google 的定义：
人工智能营销 (AIM) 是一种利用数据库营销技术以及机器学习和贝叶斯网络等人工智能概念和模型的直接营销形式。主要区别在于推理部分，这意味着它是由计算机和算法而不是人类执行的。
最终，人工智能营销可以帮助我们作为营销人员，将个性化扩展到超越人类的能力。
从本质上讲，这意味着您不必手动对数据进行分类和分段，并以 1:1 的级别生成消息，而是实际上依靠机器来完成繁重的工作，而您可以将时间花在更有价值创造的任务上。
人工智能营销是人工智能（构建能够做出智能决策的系统）与营销相结合的无可厚非的结果。它是营销与人工智能之间的桥梁，也是大规模实现个性化的唯一方法。
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现在，让我们了解使用人工智能营销在您的网站上实现这一目标的十种绝妙方法。
获得正确的见解
将这一点视为实际为您的网站实施以下策略的先决条件或前提。
为了能够创造个性化的体验，您需要对您提供服务的人有详细的了解……他们是谁、他们去过哪里、他们喜欢什么等等。
这就是为什么创造杀手级电子商务体验的第一个“方法”实际上是了解客户的每一个细节。
1. 客户情报
这里的想法是获取大量客户数据，并获得可供使用的实时、透明且可操作的见解。这需要：
➔收集、物理存储和分析不断增长的数据量
➔将数据转化为可操作的情报
➔根据客户生命周期中的位置，利用这些情报与联系人进行互动
将此步骤视为任务前的必要侦察。掌握了客户几乎每个方面的信息后，您就可以推断出每个客户在客户生命周期中处于什么位置、他们对某些产品的亲和力以及他们的收入潜力。
然后你就可以开始采取行动了。看看这些人工智能工具打开新窗口。
产品推荐
网站产品推荐和预测是 B2C 品牌最容易实施且更有效的个性化策略之一。
推荐实际上向客户表明您关心他们个体，因为根据每个用户的在线行为，推荐都是独一无二的。
但这些策略需要了解个人浏览了什么、购买了什么以及类似顾客浏览和购买了什么。
如何用语言伪装推荐产品并不重要......更重要的是向个人展示相关的产品。
2.“为您推荐”/“您可能还喜欢”
亚马逊已经掌握了其个性化营销策略的推荐方面，使用了一个有趣的“灵感”转变（将推荐定位为受您最近的行为启发）。
图片来源：Amazon.com
亚马逊能够提取客户浏览和购买数据，从而智能地告知向每个用户推荐哪些产品。
本质上，这种策略可以让你向客户表明你了解他们，并且知道他们可能想要什么。
3.“客户还喜欢”
知名零售商玩具反斗城使用人工智能营销自动化技术，根据志同道合的客户的网站参与度来展示推荐产品。
玩具反斗城利用机器向在线商店中浏览商品的购物者提供产品推荐。它利用客户的浏览和购买数据来推荐其他客户在浏览相同商品时最终购买的、相关性较高的商品。
图片来源：ToysRUs.com
这种策略其实就是在说“我们在这里是为了帮助您获得良好的购物体验。根据我们目前对您的了解，我们认为您可能也喜欢其他人购买的这些产品。”
当您处理数据库中数十万甚至数百万个联系人时，手动显示每个人的相关推荐是不可能做到的。
需要一个复杂的推荐引擎来弥补这一差距。人工智能营销技术和自学算法能够检测出某人是谁、他们可能喜欢什么，然后根据每个人的需求提供他们最想要的智能、数据驱动的推荐产品。
4.交叉销售和追加销售
好吧，虽然上述两种策略与交叉销售和追加销售有关，但值得花一些时间来讨论如何更加精明和有策略地利用这些丰富的销售机会。
事实上，预测买家行为并提出产品推荐是鼓励整个电子商务网站更深入参与并最终推动更多销售的绝佳方式。
Emarsys 的客户百思买 (Best Buy) 顺利实现了这一目标，既没有妨碍整体 CX，也没有阻碍购买进程，同时还为客户提供了添加或升级的选项。
图片来源：BestBuy.com
仔细看……它会显示当前正在查看哪个商品，然后提供不仅一个，而是三个额外的商品作为预先选择的套餐交易，作为相关的交叉销售优惠。
正下方是类似但质量更高的商品，以便顾客可以看一下。
工作原理：
最先进的机器学习软件可以处理各种行为数据，包括页面浏览量、结账、添加到购物车事件和搜索查询。可以实时处理数千种产品之间的数百万次客户互动，每次刷新页面时都会提供最新的个性化推荐。Cookie 可用于识别匿名网站访问者，以便在访问者浏览时在台式机、移动设备和平板电脑设备上个性化体验。
全渠道体验
简单来说，全渠道是一个以客户为中心（而非以公司为中心）的概念，指的是客户是否可以在任何时间在任何设备上获得无缝、精致的品牌体验。
如果您的客户稍后再回来，他们能否从上次中断的地方继续？他们是否会获得基于自己过去行为的体验，并且他们是否能够轻松地处理未完成的事情？
例如，您的客户是否可以用手机将商品放入购物车，然后在笔记本电脑上继续购买？
这是在零售环境中思考“全渠道”的几种重要方式。让我们来看看这两种方式是如何运作的。
5.“最近浏览的商品”
为回访网站访客提供全渠道体验并赢得信任的一种可靠方法是了解他们之前的浏览、购物车或购买行为，并在整个客户生命周期中保持关注（在这里加入电子邮件也很重要，但在本文中我们将专注于您的网站）。
相关内容：如何在整个客户生命周期内个性化电子邮件打开新窗口
您可以通过多种方式实现此目的，包括使用网站上的“最近查看的项目”小部件。
虽然这种策略不需要深度学习或人工智能，但它是增加客户体验个性化的好方法，让他们有另一次机会转换他们感兴趣的东西。
eBay（以及许多其他个性化策略）利用这一策略将浏览者转变为买家。
图片来源：eBay.com
“最近查看的项目”的最佳做法是：
将小部件标记为
提供 CTA 来“查看所有”最近查看的项目（需要对个人使用跟踪像素）
使用缩略图、商品名称/描述、价格，甚至可用性
6.“继续搜索”/“恢复上次会话”/“最近活动”
同样，您可以通过提醒用户最近的活动来提示他们“继续搜索”（或旅程或购物车）。这在零售环境中非常有效，尤其是在旅行、旅游和酒店业。
根据您整体重新参与策略的范围，这可以像主页上的正面和中心通知一样重要……
图片来源：Hotels.com
…或者像单个列表上较小的“最近活动”框一样不显眼。
图片来源：Homeaway.com
7. 跨设备位置感知
向顾客表明您知道他们是谁的一个好方法是告诉他们您知道他们在哪里。
位置感知服务比标准个性化策略更加个性化和定制化。如果正确实施，它们可以增强上述和后续策略，并将它们提升到另一个层次。
Groupon 成功地整合了基于位置的消费者识别功能，同时针对每个消费者优化了个性化服务。
图片来源：Groupon.com
对于基于位置的感知/优惠可能具有优势的电子商务公司来说，将这些知识与智能推荐相结合是实现个性化营销成功的典范。
全渠道是您的客户在使用正确的营销自动化技术后体验到的累积效应。在所有渠道上提供一致、个性化的体验，并在正确的时间通过正确的渠道传达正确的内容，这是全渠道个性化的基石。
激励措施
传统的大规模折扣和优惠券似乎并没有什么“问题”。它们会激发一些行动，就像几个世纪以来一样。但这种过时的方法可能只对一小部分细分市场有效，这意味着失去机会和收入损失。
即使激励措施经过测试和优化，每个接收者的反应也会有所不同。有些人可能需要更大的折扣才能采取行动，而其他人可能根本不需要任何折扣即可购买。
有一种比“一刀切”方法更好、更有效的激励方式。
8.个性化激励
个性化的激励和优惠券根据个人过去的行为（他们过去接受或拒绝的优惠）来定位个人。
例如，虽然 Janet 可能要求不打折才能购买，但 Max 可能比较吝啬，要求打 15% 折。与此同时，Sara（至少打 25% 折后才会购买）可能需要打 30% 折才能购买。
