AI Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Cá nhân hóa Công cụ AI

Một người quản lý thương mại điện tử sử dụng công cụ cá nhân hóa AI để vượt ra ngoài danh sách "phổ biến nhất" đơn giản. Công cụ này phân tích lịch sử duyệt web, các giao dịch mua trước đây và các mặt hàng trong giỏ hàng của khách hàng trong thời gian thực. Sau đó, nó điền vào các mục như "Bạn cũng có thể thích" và "Thường được mua cùng nhau" bằng các sản phẩm có liên quan cao, được cung cấp bởi bộ lọc cộng tác và phân tích dự đoán. Điều này dẫn đến sự gia tăng có thể đo lường được về giá trị đơn hàng trung bình và giá trị vòng đời của khách hàng bằng cách hiển thị các sản phẩm mà khách hàng thực sự quan tâm nhưng có thể không tự tìm thấy.

Một nhà tiếp thị kỹ thuật số cho một công ty SaaS nhằm mục đích tăng lượt đăng ký dùng thử. Họ sử dụng một công cụ cá nhân hóa để thay đổi phần chính của trang chủ dựa trên dữ liệu của khách truy cập. Một khách truy cập từ ngành tài chính sẽ thấy một tiêu đề và logo khách hàng liên quan đến ngân hàng. Một khách truy cập từ một doanh nghiệp nhỏ sẽ thấy thông điệp tập trung vào khả năng chi trả và dễ sử dụng. Công cụ này xác định các thuộc tính của khách truy cập (như ngành hoặc quy mô công ty) thông qua tra cứu IP hoặc hành vi trong quá khứ và phục vụ biến thể nội dung phù hợp nhất, cải thiện đáng kể tỷ lệ chuyển đổi so với một trang chủ chung cho tất cả mọi người.

Một nhóm tiếp thị cho một nhà bán lẻ trực tuyến muốn giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng. Họ sử dụng một công cụ cá nhân hóa được tích hợp với nhà cung cấp dịch vụ email của họ. Công cụ này kích hoạt một chuỗi email khi người dùng bỏ giỏ hàng. Email đầu tiên có thể hiển thị chính xác các mặt hàng đã bị bỏ lại. Nếu không có phản hồi, một email tiếp theo có thể cung cấp một khoản giảm giá nhỏ cho các mặt hàng đó hoặc đề xuất các lựa chọn thay thế tương tự, giá rẻ hơn. Bằng cách điều chỉnh nội dung dựa trên các hành động cụ thể của người dùng và sở thích sản phẩm, các chiến dịch tự động này đạt được tỷ lệ mở và chuyển đổi cao hơn nhiều so với các email nhắc nhở chung chung.

Một nhà chiến lược nội dung cho một dịch vụ tin tức hoặc phát trực tuyến video sử dụng một công cụ cá nhân hóa để quản lý nguồn cấp dữ liệu trang chủ của người dùng. AI phân tích lịch sử xem, nội dung đã thích, thời gian dành cho các bài viết/video và các chủ đề quan tâm. Sau đó, nó điền vào nguồn cấp dữ liệu bằng một hỗn hợp nội dung: các mục tương tự như những gì người dùng thích, nội dung phổ biến trong số những người dùng tương tự và các mục khám phá để mở rộng sở thích của họ. Điều này giữ cho người dùng tương tác trong các phiên dài hơn, tăng mức tiêu thụ nội dung và giảm tỷ lệ rời bỏ bằng cách liên tục cung cấp một trải nghiệm có giá trị và phù hợp.

Một nhà tiếp thị hiệu suất sử dụng một nền tảng cá nhân hóa được kết nối với mạng quảng cáo của họ. Nền tảng này phân tích các phân khúc người dùng và xác định quảng cáo sáng tạo nào (hình ảnh, văn bản, lời kêu gọi hành động) hoạt động tốt nhất cho mỗi phân khúc. Thay vì chạy một quảng cáo chung chung, hệ thống sẽ tự động phân phát quảng cáo sáng tạo có hiệu suất cao nhất đến đúng đối tượng. Ví dụ, một nhóm nhân khẩu học trẻ hơn có thể thấy một quảng cáo video có sự góp mặt của những người có ảnh hưởng, trong khi một nhóm nhân khẩu học lớn tuổi hơn thấy một quảng cáo tĩnh tập trung vào lợi ích của sản phẩm. Tối ưu hóa sáng tạo động này làm tăng tỷ lệ nhấp và giảm chi phí cho mỗi lần chuyển đổi.

Một người quản lý sản phẩm cho một ứng dụng di động sử dụng một công cụ cá nhân hóa để cải thiện tỷ lệ giữ chân người dùng sau khi cài đặt. Công cụ này xác định các hành động ban đầu của người dùng trong ứng dụng để hiểu mục tiêu chính của họ. Một người dùng ngay lập tức bắt đầu sử dụng một tính năng cụ thể sẽ nhận được một loạt các mẹo và hướng dẫn tập trung vào việc thành thạo tính năng đó. Một người dùng khác có vẻ bối rối sẽ được hướng dẫn tham quan các chức năng cốt lõi của ứng dụng. Quá trình giới thiệu phù hợp này giúp người dùng tìm thấy giá trị nhanh hơn, tăng tỷ lệ chấp nhận tính năng và giảm đáng kể tỷ lệ rời bỏ trong tuần đầu tiên.