在競爭日益激烈、以消費者為中心的市場中,個人化已成為贏得和留住客戶的重要工具。在這種情況下,Netflix 和 Spotify 等公司已成為全球參考,利用人工智慧 (AI) 為數百萬用戶提供獨特和個人化的體驗。
個人化對於這些平台的成功至關重要,它將使用者體驗從被動轉變為主動,與所提供的內容建立更深層的聯繫。 數據 outgrow 顯示,90% 的消費者更喜歡提供個人化體驗的品牌,並且 40% 更有可能根據與品牌共享的資訊查看推薦商品。
您可能看過 Netflix 電影或連續劇,因為它們位於"因為您喜歡..."或"我們認為您會喜歡這個"選項卡上。在 Netflix,超過 80% 的觀看節目是透過其自訂推薦系統發現的。這不僅提高了參與度,還顯著降低了取消訂閱率。
對於Spotify 來說,個人化不僅僅是簡單地推薦音樂。該平台是透過播放清單「本週的發現」和「新聞雷達」創造獨特體驗的先驅,使這些清單對於發現新藝術家和保持用戶參與至關重要,吸引了數百萬聽眾。這種個人化幫助 Spotify 在 2023 年擁有超過 2.05 億高級訂閱者。
這種個人化方法不僅提高了客戶滿意度,還優化了平台資源的使用,引導用戶找到最有可能取悅的內容。」Getulio Vargas 基金會 (FGV) 的數據和創新專家兼 MBA 教授 Kenneth Correa 分析道。
對使用者保留的影響
個人化和推薦對用戶保留有直接影響。 Netflix 估計其推薦系統每年可節省超過 10 億美元(40 億美元)的客戶保留成本。Spotify 憑藉其客製化功能,鼓勵定期使用並減少向競爭服務的遷移。
「個人化創造了一種附加價值感以及與用戶的長期關係,使該服務變得越來越有價值且難以取代,」肯尼斯·科雷亞 (Kenneth Correa) 說。
這些娛樂巨頭可以向其他公司傳授哪些個人化和推薦知識?
使用人工智慧進行個人化和推薦的課程
第 1 課: 無論行業如何,深入了解您的客戶並利用這些見解來創造個人化體驗都可以成為強大的競爭差異化因素。
第 2 課: 有效的個人化不僅僅是簡單地推薦產品,還創造一種不斷適應使用者偏好和行為的整體體驗,使用來自多個來源的資料在業務的各個層面做出決策。
第三課: 結合不同的人工智慧技術可以創建一個更強大、更準確的推薦系統,能夠理解使用者偏好的細微差別。
第 4 課: 投資個人化不僅是為了改善短期用戶體驗,也是為了建立長期關係,使服務變得越來越有價值且難以取代。
第5課:雖然功能強大,但基於人工智慧的推薦系統需要持續的監控、調整和道德考慮才能真正有效和可靠。
第六課: 資料收集必須超越顯而易見的事實。它將有關使用者行為的詳細資料與情境分析相結合,使您能夠創建真正的個人化體驗並為策略性業務決策提供資訊。
第七課: 機器學習不僅可以用來分析使用者數據,還可以深入了解所提供的產品或服務本身,從而創建更複雜的客製化等級。
第 8 課: 在實施個人化人工智慧系統時,不僅要考慮技術有效性,還要考慮其技術更廣泛的道德和社會影響。
第 9 課: 如果實施得當,個人化可以創造客戶理解和服務改進的良性循環,從而提高客戶滿意度和忠誠度。
來自各個行業的公司可以應用這些寶貴的經驗教訓,與客戶建立更深入、更持久的聯繫。「透過投資個人化和推薦,以道德和有效的方式使用人工智慧,可以改變用戶體驗並實現顯著的目標。競爭優勢,科雷亞說。
個人化不僅僅是一種短暫的趨勢,而是一種強大的策略,如果實施得當,可以帶來更高的客戶滿意度、更好的保留率和持續成長。“O未來屬於那些知道如何個性化其產品和體驗、創造真正和有意義的價值的公司。給每個客戶。
