Чтобы смягчить это, ИИ должен задавать стратегические вопросы и постоянно адаптироваться на основе входящих ответов, а не говорить клиентам, кто они и как им следует реагировать. Как это осуществляется? A/B-тестирование.
С каждым сообщением сложный ИИ может настроить следующую отправку так, чтобы она лучше соответствовала вкусам каждого клиента, и продолжить с дополнительными вопросами, которые помогут непал список телефонных номеров инструменту лучше узнать их. Создавая культуру обучения перед отправкой, клиенты и маркетологи увидят, что сообщения становятся все более нюансированными и точными.
Персонализация на основе искусственного интеллекта, которая узнает о мире
Необходимое клиентам программное обеспечение на базе искусственного интеллекта не только работает с учетом долгосрочных целей, но и генерирует сообщения, учитывающие общую картину.
Подумайте о текущем экономическом климате. Это глобальное явление, которое в той или иной степени затрагивает практически каждого. Или возьмите что-то столь простое, как сезон — мало кто хочет получать рекомендации по выбору купальников в разгар зимы. Вот почему для ИИ крайне важно также постоянно учиться и адаптироваться к более масштабным тенденциям, гарантируя, что сообщения вашего бренда всегда попадают в цель.
Заключение
Некоторые действовали, исходя из ложного предположения, что ИИ либо бесполезен, либо агрессивен. Это далеко не так, и суть в том, что маркетологи не должны полностью вытеснять ИИ, а вместо этого должны убедиться, что они выбирают правильное программное обеспечение, которое поможет им достичь своих целей и обслуживать клиентов лучше, чем когда-либо.
