Gen AI 接近大规模超个性化
作者：Armando Roggio
电子商务营销人员长期以来一直梦想着在完成销售的理想时间向特定购物者传递完美的营销信息。
即使在 20 年前，营销人员也可以制定“业务规则”——如果这样，那么那样——或者将购物者分为不同的群体以提供定制信息或推荐。
改变的是生成人工智能的出现，它通过自动化和扩展极大地扩展了个性化劳动密集型或不切实际的任务。
超个性化
将生成式人工智能与大量实时数据和交付机制（电子邮件、文本、聊天）相结合，您将获得超个性化。
营销团队现在可以制定一份大纲，详细说明公司的关键卖点、品牌差异化因素和语气。然后人工智能可以生成独特且优化的消息每个购物者。
更重要的是，即使是中小型商家也能负担得起超个性化这些消息的软件。
将购物者数据与生成式人工智能相结合，营销人员可能会获得超个性化的信息。
3 已解决的问题
考虑引发本文的例子。
仰泳生成式人工智能电子邮件平台宣布推出一款工具，可以生成完整的电子商务营销电子邮件，包括布局、图像、副本、主题行和标题。
虽然它不 达到 即时的个性化，新工具解决了其中的三个问题与超个性化相关的首要问题。
数据采集
超个性化需要大量数据。
电子商务营销团队通常可以访问第一方甚至第三方购物者的人口统计数据和行为信息，但缺乏以有意义的方式使用这些信息的技术技能、时间或金钱。
例如，Backtrip 与最好的电子邮件服务提供商之一 Klaviyo 进行了深度集成用于电子商务数据收集。蓝移提供类似的服务，并与 Shopify 和 Magento 进行类似的集成。
Backtrip 和 Blueshift 都认识到，电子商务营销人员需要帮助收集超个性化所需的购物者数据。在生成个性化电子邮件之前，人工智能必须知道什么对购物者来说很重要。
数据理解和使用
超个性化的另一个常见问题是理解和使用收集到的购物者数据。Backtrip、Blueshift 和其他生成式人工智能公司将购物者分组或开发个人购物者档案。
这样想吧。营销人员可以手动创建许多电子邮件段– 按性别、回头客、流失买家等分类。勤奋的生命周期营销人员可能会手动维护 20 个这样的细分。然而人工智能的生成量却是原来的 10 倍。
因此，随着人工智能更多地了解购物者及其购买意图，Backtrip、Blueshift 等可以不断细化变化细分。
内容创作
最后，超个性化所需的文字和图像是一个障碍。
想象一下，一位电子商务生命周期营销人员正在编写、测试和优化包含三条消息的电子邮件序列，每条消息针对 10 个购物者群体。这需要撰写 30 条消息。测试主题行可能需要每封邮件有 3 个变体——总计 90 封电子邮件。
不久之后，维护和优化消息就会变得难以管理。这是生成人工智能平台正在解决的超个性化问题之一。营销人员可以提供一个人工智能框架，然后由该框架生成并优化整个营销活动，而不是维护 90 或 900 个消息版本。
中小企业人工智能
截至 2024 年 10 月，向每个客户或潜在客户大规模发送独特的消息是不可能的。但生成式人工智能的快速发展意味着这种超个性化即将到来。机器学习和数据处理方面的创新正在稳步增强人工智能为个人定制信息的能力，从而有望实现更精准、更有效的营销。
更重要的是，使用人工智能的成本正在下降。中小企业电子商务商家很可能很快就可以访问曾经只有企业卖家才能使用的个性化工具。
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