无论是B2C还是B2B，消费者在与品牌互动时都寄予厚望。他们希望与他们合作的公司是全渠道的，并在多个设备和所有渠道上与他们合作，并在所有渠道上提供高质量和一致的体验。他们期望从答案到具有相关内容的问题到个性化的推荐和上下文相关的报价等几乎所有内容的即时性。他们希望与品牌互动，根据自己的需求进行个性化的时刻，不仅仅是对他们的广泛需求。
当今的品牌正在为吸引目标客户的注意力与他们曾经拥有的最佳体验而战。为了成功竞争，品牌现在必须提供卓越的体验。大流行病甚至进一步加速了数字体验。
AI使应用程序能够根据消费者的实时意图自动做出决策。那么如何通过AI显着改善客户体验?这里有一些例子：
真正个性化的建议
营销界经常使用“个性化”一词，但是当谈到1：1个性化时，大多数营销工作都无法实现。为什么?因为太多的营销人员仅依靠历史客户数据，而不是每个客户的实时意图和行为。在建议方面尤其如此。借助AI，建议可以一对一地相关并个性化。还可以以创新的方式向消费者提供建议。
例如，一家B2B软件公司可以在其网站上部署一个AI系统，该系统可以识别买家何时寻找特定的解决方案。它将查看买方在网站上的活动，然后推荐相关内容，例如电子书和案例研究。该公司还可以部署AI助手，以帮助潜在买家比较和评估不同的软件产品。
个性化报价并基于上下文
B2C和B2B营销人员通常使用电子邮件向客户发送特殊优惠，但是在大多数情况下，这些优惠只是根据上下文进行了个性化设置。上下文是个性化报价的重要组成部分;否则，您最终可能会向目标客户发送没有价值的报价。
您可以为每个客户创建带有个性化报价的超个性化电子邮件。使用AI，电子邮件营销活动可以自动化。人工智能将考虑诸如参与忠诚度计划，行为数据和客户生命周期等因素。然后它将自动向每个客户发送最佳报价。
但是，在使任何营销活动自动化之前，您需要每个客户的全貌，这意味着您需要依赖的不仅仅是客户的内部交易数据。要获得全貌，需要基于数百万个意图信号的实时洞察力，这些信号对于人类来说是难以理解的，但对于AI来说却是理想的。为了做出有效的决策，向正确的数据馈送AI模型至关重要。
第三方客户数据的重要性
许多公司忽略了第三方数据的重要性-第三方数据是从网站，社交媒体网络，调查和订阅中收集的信息。来自第三方的数据使品牌能够知道他们的客户是谁以及如何以个性化的上下文方式与他们互动。
B2B营销人员不想花太多时间在不适合其ICP(理想的客户资料)的销售线索上。与第三方一起丰富第一方数据将恢复对基于AI的潜在客户评分甚至信任归因的信任。
B2B客户数据基础(尤其是跨帐户和相应目标联系人的B2B客户数据基础)要求准确的帐户层次结构，DMU结构以及链接到其相应帐户的联系人。这有助于在品牌网站，电子邮件和其他渠道上展示CX。
再看另一个B2C示例，如果您的某些客户当前正在下雨的地方，则您的应用程序可以发送带有遮阳伞或名牌雨鞋特价优惠的推送通知。这个提议在下雨的背景下是有意义的。借助客户的全貌，您可以定制报价，以反映每个客户的独特风格。
在AI方面，品牌有很多选择
没有AI灵丹妙药，也没有“全合一”的AI解决方案来创造令人愉悦的客户体验。但是，在将AI应用于客户互动时，品牌有许多可用的选择。一种选择是从头开始在内部构建AI驱动的客户应用程序。但是，如果您从头开始构建AI应用程序，则您将承担所有责任，包括数据收集，合规性，AI模型构建，第三方集成和维护。此外，如今，人工智能人才短缺。
幸运的是，这里有可用的帮助。尽管并非所有供应商在透明度，适用性以及交付和支持的质量方面都相同，但今天有可用的解决方案。
如今，已经有成千上万的martech解决方案可用，您几乎可以找到针对客户体验各个方面的解决方案。其中许多解决方案都使用AI和机器学习，因此您不必从头开始构建AI系统。您应该考虑一下您的高级策略和方法(例如，内部构建或通过合作伙伴进行集成，集成等)，并且可能需要多个martech供应商为客户创造出色的体验。
许多公司在其营销技术堆栈中采用了混合方法，选择了适合营销人员和企业用户的解决方案。这些公司在DIY或相对简单的平台(如CRM和网站构建器)与自动化营销流程的高级解决方案之间保持平衡。无论您为martech堆栈选择哪种配置，它都必须具有可扩展性，这样您的品牌才能与所有客户和潜在客户成功互动。