~~~雅各布专栏 —— 专注行业第一品牌商业模式研究~~~

来源：Chris Baldwin

雅各布专栏是一个拥有 5 万名 CxO 的知识内容社区，也是职场不同角色的CxO（Qualified CxO & Intrapreneurs & Entrepreneur）造就增长的首选孵化平台。

创始人雅各布拥有丰富的职业经历，曾任 Nike 大中华区 CxO负责零售，供应链，数字化；LVMH affiliate Trendy Group CxO负责并购，品牌数字化转型；东方国际Lily女装CxO负责战略及数字化；微软合资公司CxO负责产品及解决方案构架；J&J和Eli Lily医药公司负责IT和Compliance。

创始人也是持续创业者，尤其在半导体，品牌零售，生命科学，新能源等赛道。

（以下为正文）

人工智能驱动的个性化购物体验提高了客户留存率并推动了购买率（复购率）。要提高客户留存率和购买率，您需要提供个性化和吸引人的客户体验--每一次都是如此。

但事实上，推荐客户喜爱的产品是一门艺术，因为这涉及到了解客户偏好、分析数据和预测客户需求之间的平衡。而当您在全球拥有数十万客户和数百万 SKU 时，如何才能始终向合适的人推荐合适的产品呢？

人工智能（AI）让这一切成为可能。

在本文中，我们将介绍人工智能驱动的产品推荐引擎如何在电子商务中发挥作用，包括其优势、实施、最佳实践和成功案例。

人工智能和机器学习

为了提供相关的产品推荐，人工智能会分析客户数据，然后利用这些信息使营销人员能够提供相关建议，让客户的生活变得更轻松。

另一方面，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在没有明确编程的情况下从数据中学习和改进。机器学习算法可以浏览大量数据集，并开始根据用户行为自动提供个性化建议，从而创造更自然、更吸引人的体验。

人工智能产品推荐为何重要？

人工智能驱动的推荐之所以重要，是因为客户期望获得相关体验；如果没有相关体验，您就会失去品牌忠诚度和信任度。人工智能驱动的推荐使您能够提供最相关、最及时、最符合实际情况的推荐，以确保客户获得与他们产生共鸣的体验。

此外，在营销中使用人工智能还能帮助您节省时间、提高效率和生产力，并为您提供更精准的推荐，从而推动营销成果。

例如，人工智能驱动的产品推荐算法使您能够推荐 “经常一起购买的产品”、“互补产品”、“基于类别的推荐 ”等。您可以在网页、应用程序、WhatsApp、短信、电子邮件等不同接触点提供这些产品推荐。

人工智能算法如何分析客户数据进行预测？

有没有想过人工智能算法是如何工作的？让我们来分析一下....

1. 收集数据并将其转化为可操作的见解

旅程从收集客户数据开始，这些数据包括过去的购买记录、浏览行为、产品浏览量和人口统计细节。

然而，有些数据可能是原始数据，也就是所谓的杂乱无章的非结构化数据。人工智能算法会对数据进行清理和重新格式化，使其变得有用。

例如，一家公司收集了大量的客户数据，包括客户浏览过的产品、添加到购物车的产品、购买过的产品，甚至是他们花时间阅读过但没有购买的产品。此外，该公司还收集人口统计信息并跟踪网站的浏览模式。

3. 利用预测分析提高 CLV（客户生命周期价值）

这种先进的方法可以为每位客户提供量身定制的产品建议。

例如，当客户对运动鞋和跑步鞋感兴趣时，算法可以推荐健身追踪器或专业运动服装等补充商品，这些建议可确保每项建议都能引起顾客的个人共鸣，这种个性化参与不仅丰富了购物体验，还通过建立忠诚度和鼓励重复购买，显著提高了每位客户的潜在终身价值。

预测受众

4. 采用实时数据

人工智能不会在提出初步建议后就结束工作。算法会持续分析和解读每个接触点的客户互动，根据实时变化提供信息、重新定义和更新信息。

通过根据每次互动不断更新对信息的理解，人工智能可确保每次推荐都具有相关性、及时性，并符合不断变化的客户偏好。这样就能提高客户满意度，并通过随时提供客户认为最有价值的个性化内容，大大提高参与度。

人工智能产品推荐的 4 大优势

那么，营销人员为什么要了解和使用人工智能驱动的个性化推荐呢？以下是营销人员需要利用人工智能产品推荐的四大原因：

1. 通过相关性和便利性建立客户忠诚度

提供相关产品的便利性吸引客户再次访问电子商务网站。电子商务营销自动化可持续提供有价值的推荐。这使营销人员能够提供相关建议，从而建立品牌忠诚度。

2. 提高销售额和 AOV（平均订单价值）

对客户来说，选择疲劳是真实存在的，也是难以承受的。与提供过多选择并冒着失去客户的风险相比，人工智能建议只提供相关的个性化选项，从而简化了流程。这样可以简化决策过程，帮助客户快速找到他们想要的东西。

作为其中的一部分，您还可以提供包含追加销售和交叉销售的人工智能推荐。突出显示价格较高的相关产品，或与客户已经感兴趣的产品相辅相成的产品，从而战略性地提高 AOV。

3. 获得更多洞察力

人工智能驱动的推荐引擎可以为产品需求和库存管理提供有价值的见解。通过分析客户的偏好和购买模式，您可以更好地预测对某些产品的需求，这有助于降低缺货或库存过多的风险，优化库存周转率，实现利润最大化。

4. 改进产品展现

人工智能驱动的推荐引擎可以向客户介绍他们可能没有发现的新产品，这些算法会显示新到商品或突出显示热门商品，以提高产品发现率。这让客户感觉到自己被看到、听到和重视，并给他们留下一种印象：你了解客户，感觉你比竞争对手更了解他们，这样就可以提高 AOV、忠诚度和 CLTV。

如何逐步整合人工智能产品推荐解决方案

1. 选择符合您需求的人工智能算法

根据您的业务需求和数据集评估推荐算法，确保您选择的算法能够满足您的目标和需求。

2. 将数据源与人工智能算法相结合

使用 CDP 来统一跨渠道（如 Web、App、电子邮件、短信等）的客户数据，这可确保算法获得无缝的统一数据流。

3. 跟踪关键指标以获得洞察力

监控点击率、转换率、潜在客户收集和平均订单价值等指标--只要您认为这些指标对您的品牌最为关键，然后收集这些结果来评估建议的效果。

4. 制定增长计划

在集成人工智能产品推荐解决方案时，选择一个可扩展性强、能够分析数百万个数据点的解决方案至关重要。随着您的业务增长，您的推荐系统也会随之增长，无缝处理不断增加的客户互动量。

自动选择功能对 “立即购买 ”按钮进行 A/B 测试

中小型企业开始使用人工智能的技巧

在使用人工智能解决方案时，您可以采用以下几种技巧：

• 从小而具体的方面入手

首先，将重点放在业务的某个特定方面，希望人工智能建议能对该方面产生最显著的影响。例如，您可能希望提供人工智能驱动的个性化产品推荐和个性化电子商务电子邮件营销活动。从较小规模的方法开始，既能积累经验和观察结果，又不会使资源不堪重负。

• 考虑用户隐私和信任

确保考虑数据隐私和透明度。向客户传达您的数据使用政策，并在收集和使用他们的数据进行推荐时征得他们的同意。

• 培训团队

为培训和教育团队分配资源，让他们了解人工智能技术及其应用。对基础知识的扎实了解能让您的团队做出明智的决策，并高效、有效地使用人工智能驱动的系统。

人工智能产品建议： 实践和实例

您已经找到了最适合您需求的人工智能产品推荐解决方案，现在您需要充分利用它。以下是实现这一目标的四个最佳实践和一个真实的成功案例。

实践 1：打造跨渠道客户体验

保持所有客户接触点的一致性，从网络和电子邮件营销活动到应用程序、WhatsApp 和社交媒体。跨渠道的一致和精准推荐将增加信任度，因为 90% 的客户希望跨渠道的互动保持一致。

实践 2：针对移动进行优化

据统计移动商务销售额目前占全球电子商务销售总额的 60%以上。

确保您的人工智能推荐对移动设备友好，并针对较小的屏幕进行了优化。移动用户应享受无缝浏览体验，轻松浏览和购买推荐产品。

实践 3：利用人工智能解决方案消除手工作业

人工智能解决方案应使您能够更高效地工作，简化您的业务运营，大幅减少人工任务所花费的时间。

例如，您不再需要手工建立客户群，只需输入您的使用案例，某个生成、会话和预测人工智能解决方案就能根据您的业务目标创建随时可用的细分市场--无论您是想提高参与度、增加转化率，还是两者兼而有之。

人工智能产品推荐解决方案发送个性化的跨渠道内容

实践 4：提高网站性能，通过人工智能产品推荐推动业绩增长

例如，利用人工智能营销平台提供个性化的跨渠道体验，平台智能推荐器可帮助品牌提高展现率，鼓励客户购买，它为网站、移动应用程序、电子邮件个性化、短信、WhatsApp、推送通知等提供全面的个性化功能。借助平台直观的界面，品牌可以毫不费力地提供高度相关的产品推荐，从而提高客户参与度并增加收入。

人工智能营销平台功能可包括数据聚合、自动化和参与功能，它使营销人员能够：

• 在营销活动中构建、自动化和个性化跨渠道产品推荐。

• 通过多种传播渠道向正确的受众发送个性化信息。

• 通过用户友好的拖放编辑器，使用各种策略实施量身定制的产品推荐。

常见问题

什么是人工智能产品推荐？

人工智能中的产品推荐是指使用机器学习算法，根据客户过去的行为、偏好以及与平台或电子商务网站的互动，向客户推荐特定的产品或项目。其目的是提供个性化的相关产品建议，以提升客户体验并促进销售。

如何利用人工智能向客户推荐产品？

什么是产品推荐系统的示例？

通过分析用户的浏览和购买历史，并从类似的客户行为中汲取洞察力，您可以制作个性化的产品建议，这些量身定制的建议，如 “买过此商品的顾客还买过...... ”或 “为您推荐”，可大大提升购物体验，引导顾客购买符合其兴趣和需求的产品，可以参考市场上一些产品推荐工具的例子，包括电子商务平台方面的工具，来选择适合自己需要的产品。