在当今数字时代，客户体验（CX）已成为企业的关键差异化因素。
利用丰富的可用数据，营销人员可以借助生成式AI创建高度定制的体验，与每位个体客户建立深刻的共鸣。然而，为了让生成式人工智能真正产生影响，组织必须了解如何有效地利用这项技术。这包括了解适当的用例、理解支持模型，并优化数据输入以获得最佳结果。在数字化时代，了解如何最大程度地发挥生成式AI的潜力，将是企业取得成功的关键因素。
而生成式 AI 已扩展到许多 CX 技术，并彻底改变了聊天、内容个性化和推荐引擎功能。生成式 AI 风暴影响了客户数据平台，许多领先的 CDP 供应商已与 AI 供应商建立了集成，以扩展平台功能。
一些 CDP 供应商已经开始实施以下 AI 驱动的增强功能：
- 受众管理：CDP 可以利用生成式 AI 使用自然语言构建受众。
- 客户洞察：CDP 可以为营销人员提供实时数据洞察。
- 旅程编排：CDP 可以利用生成式 AI 实时自动调整和优化客户旅程，确保客户在多个接触点获得相关互动，从而丰富客户体验。
- 内容制作：CDP 可以提供内容生成，利用 AI 驱动的功能，根据客户偏好和行为数据优化电子邮件文本和图像。
- 产品推荐：具有 AI 驱动型产品推荐的 CDP 可以确定哪些商品最有可能推动个人客户的购买。
那么如何利用CDP最大限度地发挥AI优势的技巧？
为了获得生成式人工智能的最佳效果，营销人员应考虑几种最佳实践。首先，深入了解所使用的AI模型及其功能至关重要。不同模型具有不同的优势和局限性，选择最适合特定用例的模型需要不断关注最新的生成式人工智能进展。虽然可使用预构建模型，但某些CDP允许使用实时身份解析的客户数据训练自己的机器学习（ML）模型，创造高度定制的ML模型。
另一最佳实践是投资于高质量的数据输入。生成内容的准确性和相关性高度依赖输入到AI模型的数据质量。确保模型训练和测试使用的数据符合准确性、完整性和新鲜度等数据质量标准，以防止有偏见或误导性的输出，并确保生成内容符合所需的客户体验。
此外，在利用生成式人工智能进行客户体验时，应优先考虑道德考虑。尽管AI生成内容的潜在好处巨大，但伴随而来的潜在风险需要引起注意。实施保障措施和彻底的审查流程以减轻风险，并确保生成内容符合道德标准至关重要。这可能包括监控和定期评估AI模型的性能、准确性和公平性。此外，透明度和披露使用AI生成内容的问题同样重要，以维护客户信任。
如果您是营销领导者，并且想提升营销团队的技能，那么及时的工程培训可能是一个很好的第一步。提示工程涉及为AI模型制定清晰而具体的指令，因为生成式人工智能并非神奇解决方案，需要仔细、及时的工程设计以确保AI模型理解所需的结果并生成相关、准确的内容。
截至2024年，我们预计将看到越来越多的CDP供应商构建由生成式AI模型驱动的功能。早期采用者将不断迭代模型，通过丰富内容制作、受众管理、编排和决策来深化平台成熟度。通过及时了解生成式人工智能的最新进展和专注于道德实践，组织将能够充分发挥CDP的全部潜力，提供卓越的客户体验。
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