在當今的數位環境中，資訊過載是一個常見的挑戰，企業努力吸引並維持受眾的注意力。由人工智慧(AI)提供支援的個人化內容推薦已成為增強用戶參與度和提高轉換率的有力工具。讓我們看看人工智慧驅動的內容推薦如何發揮作用，以及它們在提高轉換率方面的有效性，並得到研究和報告的支持。
此外，Epsilon 的一項研究表明
當品牌提供個人化體驗時 美國電話號碼數據 ，80% 的消費者更有可能購買。這些統計數據強調了更聰明的定位和個人化行銷策略對於提高轉換率的至關重要性。
埃森哲的綜合報告強調，91% 的消費者更喜歡認可他們並提供相關優惠和推薦的品牌。同樣，在電子商務領域，Barilliance 的一份報告發現，個人化產品推薦可以帶來高達 31% 的收入。這些令人信服的數據點強調了消費者期望的範式轉變以及企業迫切需要採用更明智的定位策略。
透過利用人工智慧驅動的見解和工具，企業可以滿足對個人化體驗不斷增長的需求，並在競爭激烈的數位環境中為自己取得成功進行策略定位。
了解使用者：個人化的基礎
個人化內容之旅始於了解用戶。人工智慧演算法篩選大量數據，例如瀏覽歷史記錄、搜尋查詢、 行銷人員應該使用彈出表單嗎？完整分析 購買歷史記錄和社交媒體互動。 麥肯錫的一份報告表明，個人化可以降低採購成本高達 50%，將收入提高 5-15%，並將行銷支出效率提高 10-30%。
人工智慧驅動的內容推薦機制
人工智慧驅動的內容推薦系統利用協作過濾 、基於內容的過濾和混合模型等機器學習演算法。
i) 協同過濾：此方法根據多個使用 韓國數據 者的偏好來預測使用者興趣。發表在《IEEE 知識與資料工程彙刊》上的一項研究發現，協同過濾可以提供準確的建議，尤其是對於大型資料集。
ii) 基於內容的過濾：這種方法透過比較專案內容和使用者設定檔來推薦專案。 《電腦介導的傳播雜誌》中的研究表明，基於內容的過濾在利基市場中特別有效。
iii) 混合模型：這些模型結合了兩種方法以獲得更準確的建議。使用混合模型的 Netflix 的一份報告顯示，其推薦系統負責該平台上約 80% 的串流內容。
透過個人化提高轉換率
人工智慧驅動的內容推薦可以顯著提高轉換率：
i) 增強使用者參與度：個人化內容提高參與度，進而提高保留率。 Segment 的一項研究發現，個人化使用戶參與度提高了 44%。
ii) 無縫使用者體驗：人工智慧驅動的推薦創造直覺的使用者旅程，從而實現更快的轉換。根據 Econsultancy 的調查，74% 的客戶在網站內容不夠個人化時感到沮喪。
iii) 增加相關性：個人化內容被認為更具相關性，使用戶更有可能進行轉換。 OneSpot 的一份報告表明，個人化內容可使銷售額平均成長 20%。
iv) 交叉銷售與追加銷售機會：人工智慧可以推薦互補或優質產品，增加交易價值。亞馬遜報告稱，其推薦引擎貢獻了其銷售額的 35%。
高效率的銷售漏斗
人工智慧工具可以透過在買家旅程的每個階段自動進行銷售線索評分、細分受眾以及個人化內容來優化銷售管道。人工智慧透過識別高價值潛在客戶並透過有針對性的內容和及時的互動來培養他們，確保潛在客戶在漏斗中順利前進。這減少了流失並增加了轉換的機會。
例如，如果您從事事件行銷，人工智慧可以透過行為分析、動態定價策略、潛在客戶評分等在事件行銷業務銷售漏斗中的受眾細分中發揮至關重要的作用，幫助您客製化行銷策略和增加轉化率。
提高投資報酬率
透過優化定位、個人化使用者體驗、增強客戶洞察和簡化銷售管道，人工智慧工具可以顯著提高行銷工作的投資回報 (ROI)。企業可以以更低的購置成本實現更高的轉換率，確保更有效地利用行銷預算。現在，白標數位行銷服務也使用各種類型的人工智慧工具來提高客戶的投資回報率並在人工智慧的幫助下節省時間。
用於更智慧定位的人工智慧工具：
預測分析
預測分析使用人工智慧演算法來分析歷史數據並預測未來趨勢和行為。這可用於識別潛在的銷售線索、預測銷售並優化行銷活動，確保將工作重點放在最有前途的機會上。
聊天機器人
利用AI與使用者即時交互，提供即時回應與協助。透過引導用戶完成銷售流程並回答查詢，聊天機器人可以增強用戶參與度並提高轉換率。
個人化電子郵件行銷活動
人工智慧可以根據用戶行為和偏好個人化內容、主題行和發送時間，從而優化電子郵件行銷活動。這可以確保電子郵件更具相關性和吸引力，從而提高開啟率和轉換率。
銷售互動平台提供了對您的電子郵件進行高度個人化的機會，使其更具人性化。 SmartReach.io 等工具提供人工智慧產生的電子郵件內容，以提供更好的個人化電子郵件，從而提高您的轉換率。
推薦引擎
推薦引擎使用人工智慧來分析用戶數據並推薦可能感興趣的產品、內容或服務。透過個人化推薦，企業可以提高用戶參與度並促進銷售。
社群媒體聆聽
人工智慧工具可以分析社群媒體數據，以深入了解客戶意見、趨勢和情緒。透過了解客戶在網路上的言論，企業可以調整行銷策略，以更好地滿足客戶需求並提高轉換率。
亞馬遜提高轉換率的案例研究
全球電子商務巨頭亞馬遜一直處於利用人工智慧驅動的內容推薦來增強用戶體驗和提高轉換率的前沿。透過仔細分析用戶數據並採用複雜的演算法，亞馬遜創造了個人化的購物體驗，不僅迎合個人喜好，還策略性地推動銷售。
了解亞馬遜的方法
亞馬遜的推薦系統是協作過濾、基於內容的過濾和混合模型的複雜組合。它使用各種數據點，包括
i) 瀏覽歷史記錄：亞馬遜追蹤使用者查看的商品、在每個商品頁面上花費的時間以及造訪頻率。
ii) 購買歷史記錄：過去的購買行為可以為使用者的偏好和消費習慣提供有價值的見解。
iii) 購物車資料：加入購物車但未購買的商品用於預測未來潛在的銷售量。
iv) 願望清單和評論：使用者產生的內容（例如願望清單和產品評論）提供了有關偏好和滿意度的見解。
亞馬遜推薦系統的機制：
亞馬遜的推薦引擎旨在提高轉換的數量和品質。它的工作原理如下：
i) 個人化主頁：當使用者登入時，主頁上會填入根據他們過去的互動、根據他們的偏好自訂的項目。
ii) 產品推薦：在每個產品頁面上，使用者會在「購買該商品的顧客也購買」和「經常一起購買」等部分下向使用者顯示相關商品。這鼓勵交叉銷售和追加銷售。
iii) 客製化電子郵件行銷：亞馬遜向使用者發送個人化的大量電子郵件，推薦符合他們過去行為和偏好的產品。
對轉換率的影響：
亞馬遜的個人化推薦系統對其轉換率產生了重大影響：
i) 銷售額增加：據估計，其推薦引擎貢獻了亞馬遜高達 35% 的銷售額。
ii) 增強使用者參與度：個人化體驗可確保使用者在平台上花費更多時間，進而增加轉換的可能性。
iii) 更高的交易價值：透過策略性地推薦附加產品或更昂貴的替代品，亞馬遜有效地提高了交易的平均價值。