您的客户在想什么?哪儿来的呢?他们为什么不购买您的产品?在AI和基于机器学习的解决方案的帮助下，具有如此多的可变答案的问题可以在逻辑上进行映射。他们可能无法告诉您为什么琼斯先生在周一下午4:45放弃了结帐流程，但是该技术可以处理一个案例，并立即将客户的行为与其他遗弃行为进行比较和对比，以形成关于什么原因的有根据的猜测失去您的商业客户。
Salesforce最近的“营销状况”研究的结果发现，在未来两年内，人工智能的实施将增长257%，而采用者的比例将从22%上升到79%。
如今，可用数据比以往任何时候都多，新企业成功与失败之间的差距似乎正在缩小。成功实施AI和基于机器学习的解决方案可以为企业及其对可利用市场的了解带来红利。
让我们探索一些AI和机器学习可以影响我们处理和解释转换策略分析时可用的大量数据的方式。
无与伦比的个性化
您与潜在客户的交流方式至关重要。在过去的日子里，个性化导航到您页面上的每个人的体验似乎都是空想。今天，当务之急。
即使对于希望带来相对较少访问量的初创公司来说，为成群的浏览您的页面的访问者收集相关数据的想法听起来也非常困难。但多亏了AI，该流程得以简化，并具有按指数级扩展的能力，因此，即使是最大的公司也有能力以有效的方式迎合个人。
如今，可用数据比以往任何时候都要多，新企业成功与失败之间的差距似乎正在缩小。成功实施AI和基于机器学习的解决方案确实可以为企业带来红利。
能够直接迎合一个受众群体(而不是不同类型的目标客户)的受众，您的网站可以以可以根据每个人的行为提供诱人的交易，号召性用语和建议的方式来增强其有效性游客。
AI驱动的个性化的最伟大的例子之一是星巴克，它利用大量数据来向客户发送旨在以最有效的方式与他们互动的40万种电子邮件变体之一。
这种方法可能有点像超越职责范围，但据埃森哲报道，多达75%的客户同意他们更有可能从提供个性化品牌的产品中进行购买。
星巴克无疑获得了利用个性化流程的回报。通过使用AI根据每个人的先前行为个性化他们的服务，这些咖啡巨人的客户支出直接增加了300%。
星巴克开发的AI类型的工作原理是，通过复制从cookie收集数据的微观副本来研究和解释访问者的兴趣，然后自动为每个用户制作超个性化的电子邮件，以模仿他们使用的语言类型和类型。认可机构已确定的报价将对他们个人特别感兴趣。
