虽然因果人工智能需要高质量的数据、计算能力和熟练的人类解释，它的好处超过了这些挑战。
想象一下您经营一家专门销售运动鞋的在线商店。传统的数据分析显示，您的许多客户还购买运动器材，例如自由重量器械、运动相机和健身追踪器。您假设顾客购买您的鞋子是因为他们是健身爱好者，因此您发起了一项营销活动，在这些商品旁边宣传您的鞋子。然而，六个月后，该活动未能促进销售。失望的是，您研究替代方法和流程，以消除创建有效优惠和忠诚度计划的猜测。
虽然生成式人工智能确实加速了一些营销用例，但它仍然是一项不断发展的新技术。例如，生成式人工智能可以在几分钟内发现新的角色并构建有创意的、有针对性的内容和活动。它在增强和加速传统的营销细分方法方面非常有效。然而，它不了解客户行为背后的因果关系和“为什么”。这种差异化是因果人工智能如何帮助零售商制定客户参与新标准的关键。
当因果人工智能分析数据时，它不是寻找相关性和模式，而是寻找因果关系的明确证据。使用上面的例子，零售商可以准确地发现哪些顾客购买他们的鞋子是因为他们是专门的跑步者，而不是因为他们是一般的健身爱好者。了解这种相关性使他们能够调整策略，只关注跑步社区。通过深入了解该群体中的个人动机，零售商可以制作有针对性的广告，识别马拉松运动员与短跑运动员以及跑步机跑步者与越野跑运动员。他们可以根据每个人的兴趣和喜好提供与跑步相关的装备的促销活动。
忠诚度团队还采用因果人工智能，以最大限度地保留客户并跟上零售的动态本质。因果人工智能突破了传统人工智能的局限性，为零售商提供了更强大、更具渗透力和更有用的功能。
当然，传统人工智能可以揭示很多东西。它可以识别使用特定移动应用程序并花费更多钱的客户。但它无法解释人们为什么做某些事情。了解应用程序是否导致支出增加还是只是巧合至关重要。
有了这些答案，零售商就可以设计和实施他们的营销活动。准确的分析可以带来高效的营销工作和忠诚度计划。与传统人工智能不同，因果人工智能提供极其准确的分析，而不仅仅是相关性，并且知道事情发生的原因，而不仅仅是如何发生。
另一个关键区别是传统人工智能以历史数据为基础，假设过去迟早会重演。然而，零售环境瞬息万变，既定趋势被打破并重新配置。结果是，依赖于既定模型的传统人工智能往往无法提供零售商期望的洞察。它难以识别和适应变化。相比之下，因果人工智能在很大程度上依赖于反事实分析，这种分析几乎在所有方面都优于分析过去的客户行为以预测未来的行为。
因果人工智能可以得出免费送货对每个人和那些谁的影响。增加他们的支出。对于忠诚度团队来说，这是营销黄金。它提供了创建和测试各种“假设”的能力。情景并在资助和实施之前探索不同营销干预措施的可能结果。如果因果人工智能可以告诉你免费送货是否有助于增加支出以及为谁增加支出，那么这个答案可以在最大限度地利用企业的时间、精力和资源方面带来巨大的好处。更具体地说，因果人工智能通过帮助零售商克服传统人工智能的局限性：
因果人工智能还可以通过多种方式应用于忠诚度计划，包括为每个客户分配特定奖励、实时分析营销活动，并优化个人客户旅程。得益于因果 AI 建议的有针对性的干预措施，一家专注于提供个性化优惠和奖励的全球大型零售商，其活跃会员数量增加了 25%，流失率下降了 30%，投资回报率提高了 20%。
虽然因果人工智能需要高质量的数据、计算能力和熟练的人类解释，但其好处胜过这些挑战。随着它的发展，因果人工智能预计将塑造忠诚度营销，忠诚度营销将变得越来越复杂，可能与物联网和机器学习相结合，产生更大的影响。
该技术为零售商提供了前所未有的机会来理解、预测和塑造客户行为，这对于零售商在不断变化的环境中生存和成功至关重要。
依靠休闲 AI 为“在正确的时间以正确的价格向正确的客户提供正确的体验”的公司，促销或降价是最有可能脱颖而出的。
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