如何使用人工智能实现个性化服务

数据应用于表现类似的细分市场的方法。人工智能将现有的个人资料和匿名客户分组在一起，因为行为数据显示他们表现出相同的浏览特征。

这听起来可能相当复杂，但是实施起来并不难。从根本上来说，企业只是在识别可能多次访问其网站的用户，并将他们与查看过类似商品但又继续购买的客户联系起来。它需要设置相当高级的规则，并让人工智能进行智能的识别工作，使企业能够可靠地为新客户提供进入购买渠道的内容。

人工智能也可以用于测试这些内容。特别是在A/B测试中，人工智能可以帮助识别和自动分配成功的测试作为默认体验。这不仅简化了A/B测试的管理，而且还确保了它们部署的灵活性。

但是，与所有技术实施一样，人工智能实施的成功取决于其他几个因素：

1. 数据和受众细分

相似建模和人工智能的成功实施的基础是推动受众细分的数据的组织和处理。如果企业不了解其核心客户，那么所面临的问题将超出采用人工智能技术可能解决的范围。数字化技术成熟的组织可能已经将客户数据平台插入了技术堆栈，该技术堆栈将来自各种来源的数据汇集在一起​​，形成了统一的全方位客户视图。其他企业可能会寻找网络分析平台、客户关系管理数据或商业数据，为细分受众提供信息。

企业规模越大，任务就越大。规模较大的企业将需要优先考虑能够带来最大收益的细分市场。需要关注的是，只有在学会针对已知细分市场的核心知识之后，人工智能才能成功交付个性化结果。数据分析师需要根据可用数据创建这些细分，然后才能为人工智能设置参数。

2. 正确构建底层架构

成功的关键不只是采用人工智能引擎，内容的管理方式将发挥重要作用。

为了快速提供正确的内容，人工智能需要能够识别、检索和呈现这些内容，拥有正确的架构是成功实现这一目标的关键。传统上可能仅存在于编写网页场景中的内容并不总是提供可用于个性化内容的粒度级别。当然，基于产品的个性化也是如此，这反过来又需要基于产品的内容结构，以使个性化引擎能够读取单个数据属性并实时组合。

细致的元数据对这一过程也至关重要。元数据是人工智能理解的语言;它描述产品的属性，如类别、样式和颜色。如果没有正确的元数据，个性化引擎就无法在正确的时间识别正确的内容。例如Asos和Boohoo这样的快速时尚零售商正在以这种方式引领个性化产品展示的方式。

3. 不忘人为因素

人工智能的知识来自人类，这是采用人工智能技术时要记住的最基本的事情。因此，在考虑使用人工智能成功设置实现个性化所需的工具集时，最基

（编辑：应用网_丽江站长网）

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