~~~雅各布专栏 —— 专注行业第一品牌商业模式研究~~~
来源：Kacper Rafalski
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）
客户渴望获得考虑到其个人偏好的个性化体验，要满足这些期望并非易事，但这却是在快节奏的电子商务世界中取得成功的关键。
试想一下，当你在网上商店中浏览时，却被大量推荐你已经购买过的产品？不幸的是，这是网络消费者面临的一个普遍问题。Statista 最近于 2023 年 1 月发布的一份报告显示，在美国，43% 的受访者对推销他们已经购买过的产品感到困扰。
公司必须找到创新的方法，在众多方法中脱颖而出，以提高客户满意度并促进销售。个性化产品推荐就是其中一种策略。通过利用生成式人工智能和人工智能产品推荐，企业可以根据客户的偏好、购买历史和浏览模式创建极具针对性的建议。这种方法不仅能提高客户满意度，还能大大促进销售。
在本文中，我们将探讨生成式人工智能的工作原理、它在个性化方面的优势以及如何彻底改变客户体验。
了解用户行为，实现个性化推荐
了解用户行为对于创建有效的个性化推荐至关重要。通过分析和搜索查询等用户交互行为，企业可以深入了解客户的偏好和兴趣。这些信息可用于创建个性化推荐，满足用户的个性化需求，提高转化率和客户满意度。
分析用户行为有多种方法，包括:
点击流分析：这包括分析用户访问网站页面的顺序，以了解他们的导航模式和兴趣。通过跟踪这些互动，企业可以确定哪些产品或类别对客户最有吸引力。
搜索查询分析：分析搜索查询可以深入了解用户的兴趣和偏好，使企业能够创建有针对性的推荐。例如，如果用户经常搜索素食食谱，系统就可以推荐素食烹饪书籍或食材。
通过利用这些洞察力，企业可以根据个人用户的需求创建个性化推荐，从而提高转化率和客户满意度。这种方法不仅能提升购物体验，还能培养长期的客户忠诚度。
生成式人工智能在个性化产品推荐中的作用
生成式人工智能是指一套先进的机器学习算法，能够根据现有数据生成新的数据点。这项技术可以通过分析客户的偏好、购买历史和浏览模式，创建高度个性化和相关的产品推荐。
1. 利用数据更好地洞察客户
要充分利用生成式人工智能的威力，企业必须首先进行数据收集并分析大量客户数据。这些数据有多种来源，包括：
购买历史：通过分析过去的购买记录，企业可以确定哪些产品或服务能引起客户的共鸣，并为未来的购买提供相关建议。例如，如果客户经常购买婴儿服装，生成式人工智能就可以向其推荐毛毯或奶嘴等婴儿配件。
浏览模式：跟踪客户与网站或应用程序的互动方式可以揭示他们的兴趣、偏好和潜在痛点，从而让企业能够创建更有针对性的营销信息和产品推荐。假设一家服装电子商务卖家注意到，许多客户花费大量时间浏览皮夹克类别或搜索特定的皮夹克，这就可以揭示他们的兴趣和偏好。这样，零售商就可以针对这些产品或类别创建更有针对性的营销信息和促销活动，从而增加顾客购买的几率，提高顾客忠诚度。
客户偏好：
客户可通过调查、评论或反馈表自愿提供有关其喜好的信息，这些数据对于制作个性化产品推荐、满足客户的独特需求和偏好非常宝贵。
2. 机器学习算法的力量
3. 协同过滤
这种算法被称为基于记忆的协同过滤，它通过分析相似客户的行为来进行推荐。例如，如果客户 A 和客户 B 都购买了某种特定产品，算法可能会向客户 B 推荐客户 A 购买过的其他产品，反之亦然。
4. 内容过滤
这种方法主要根据产品本身的属性（如价格、类别或品牌）进行推荐。如果客户有在特定价格范围内或从特定品牌购买产品的历史，算法可能会推荐符合这些偏好的类似产品。
5. 混合模式
协作过滤算法是这些模型不可或缺的组成部分，它们结合了协作过滤和基于内容的过滤方法，以创建更准确、更全面的推荐。利用这两种方法的优势，企业可以提供高度个性化的产品建议，以迎合广泛的客户偏好和行为。
利用购买历史记录进行个性化推荐
利用购买历史记录进行个性化推荐有几种方法，包括：
协同过滤：这包括分析类似用户的购买历史记录，以确定可为推荐提供信息的模式和偏好。例如，如果两位用户购买了同一本书，系统可能会向另一位用户推荐其中一位用户购买过的其他书籍。
内容过滤：
这种方法侧重于用户过去购买过的产品的属性，以确定模式和偏好。例如，如果用户经常购买某个品牌的产品，系统就可以向其推荐该品牌的其他产品。
混合方法：
将协同过滤和基于内容的过滤相结合，可以更全面地了解用户的偏好和兴趣，这种方法充分利用了两种方法的优势，提供高度个性化的推荐。
通过利用购买历史记录，企业可以创建针对个人用户需求的个性化推荐，从而提高转化率和客户满意度。这一策略不仅能促进销售，还能提升整体购物体验。
生成式人工智能在现实世界中的应用实例
亚马逊的个性化推荐。亚马逊利用生成式人工智能算法分析大量客户数据，提供高度个性化的产品推荐，为其持续成功做出了贡献。像 Netflix 这样的个性化推荐系统能显著提高观众参与度和收入增长。据《福布斯》报道，2021 年，消费者在亚马逊上购买的商品中，有 35% 是产品推荐的结果。
Spotify的音乐推荐。Spotify 采用生成式人工智能来分析用户的收听模式和偏好，生成精心策划的播放列表和个性化音乐推荐，让用户持续参与该平台。
ASOS 的个性化造型服务利用生成式人工智能创建了一个虚拟时装秀，为顾客提供个性化造型建议。人工智能分析顾客的体型，并据此推荐服装，每次用户刷新页面都会生成新的服装组合。
Wayfair 基于上传图片的推荐通过分析客户房间的图片和他们的喜好，为客户创建个性化的产品建议，从而提供更具个性化和针对性的推荐。
个性化产品推荐的优势
利用生成式人工智能为产品推荐实施个性化，可以大大提高用户参与度，并为企业带来众多优势，包括：
1. 提高客户满意度
当企业了解顾客的需求和喜好时，顾客会非常感激。通过提供个性化的产品推荐，企业可以创造更愉快的购物体验，从而提高客户满意度，这反过来又能培养顾客的长期忠诚度。
2. 增加销售和收入
与一般建议相比，个性化产品建议的转化率更高。通过向客户提供符合其偏好和购买历史的相关产品，企业可以显著提高销售的可能性，这将带来更高的平均订单价值，从而提高整体收入。
Monetate 的一项研究显示，产品推荐可使初次会话和回访会话的购买率提高 70%，平均订单价值提高 33%。
3. 增强品牌感知
通过利用生成式人工智能提供个性化产品推荐，企业可以将自己定位为具有前瞻性思维和创新能力的企业，这种品牌认知度的提升可以使企业从竞争对手中脱颖而出，吸引新客户并留住老客户。在日益拥挤的市场中，保持领先地位和采用尖端技术可以成为关键的差异化因素。
4. 简化库存管理
通过更好地了解客户偏好，企业可以对库存做出更明智的决策，这可以帮助企业优化库存水平，减少浪费，提高整体供应链效率。
5. 高效营销
通过使用生成式人工智能分析客户数据，营销人员可以制作出更有可能吸引客户并实现转化的信息，最终提高营销工作的投资回报率（ROI）。
生成式人工智能在个性化推荐方面的挑战和局限性
1. 数据质量和数量
生成式人工智能算法需要大量高质量的数据才能生成准确、相关的推荐，而获取和维护这些数据可能具有挑战性。与利用数据和机器学习算法的个性化推荐不同，业务规则可能导致基于低库存或畅销品等因素的静态推荐。
2. 算法复杂性和计算要求
生成式人工智能算法的复杂性及其计算要求会给处理能力和基础设施带来挑战。
3. 长期保持相关性
随着客户偏好和市场趋势的不断变化，企业需要确保其人工智能生成算法始终保持相关性和时效性。
4. 数据隐私和安全
随着企业收集和分析大量客户数据，必须优先考虑数据隐私和安全问题。企业必须确保遵守相关的数据保护法规，并实施强有力的安全措施来保护客户信息。
5. 合乎道德的人工智能实践
随着人工智能技术的兴起，企业有责任确保以合乎道德的方式使用该技术。企业在使用人工智能时应保持透明，并确保其算法不偏不倚、公平公正，这可能需要对人工智能系统进行定期审计，以发现并纠正任何潜在问题或偏见。
衡量成功与优化建议
衡量个性化推荐的成功与否对于优化推荐效果至关重要。有几种指标可用来衡量个性化推荐的成功与否，其中包括：
转化率：
这是衡量用户在收到个性化推荐后进行购买的百分比。转化率越高，说明推荐能有效促进销售。
点击率：衡量点击个性化推荐的用户比例。点击率高，说明推荐与用户相关且吸引用户。
平均订单价值：
衡量的是收到个性化推荐的用户所下订单的平均价值。平均订单价值的增加表明推荐鼓励用户购买更多商品。
通过分析这些指标，企业可以找出需要改进的地方，并优化个性化推荐以提高其有效性，这可能涉及改进用于生成推荐的算法、调整推荐的频率和时间以及测试不同类型的推荐。
此外，企业还可以使用 A/B 测试来比较不同个性化推荐策略的效果，并找出最有效的方法。通过不断衡量和优化个性化推荐，企业可以提高其有效性并推动收入增长，这一持续过程可确保推荐对客户始终具有相关性和价值，最终提升整体购物体验。
小型企业有可能实施生成式人工智能吗？
小型企业在实施生成式人工智能时可能会面临一些挑战，如资源有限、预算紧张以及需要专业技术知识等。
尽管存在这些挑战，但仍有经济实惠的解决方案和资源可供小型企业使用，例如预建人工智能推荐引擎、开源软件和人工智能即服务平台。
采用生成式人工智能进行个性化产品推荐
在当今竞争激烈的商业环境中，利用人工智能生成技术提供个性化产品推荐可带来显著优势。通过利用客户偏好、购买历史和浏览模式，企业可以创建极具针对性的营销活动和产品建议，从而提高客户满意度、促进销售并提升整体品牌形象。
通过优先考虑数据隐私和安全、坚持符合道德规范的人工智能实践并致力于持续优化，企业可以成功利用生成式人工智能的力量彻底改变客户体验并推动长期成功。返回搜狐，查看更多
