شخصی‌سازی در بازاریابی با استفاده از هوش مصنوعی یک فرایند چندمرحله‌ای است که از جمع‌آوری داده‌ها شروع شده و به اجرای کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده منجر می‌شود. این فرایند شامل مراحل زیر است:
همان‌طور که گفته شد، داده‌ها از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌تواند شامل داده‌های رفتاری (مانند کلیک‌ها، جستجوها، و خریدها) و داده‌های جمعیتی (مانند سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی) باشد. به کمک ابزارهای تحلیل وب و سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، برندها می‌توانند این داده‌ها را به‌راحتی جمع‌آوری و سازمان‌دهی کنند.
پس از جمع‌آوری داده‌ها، هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود. با استفاده از الگوریتم‌های تحلیل، الگوهای مشخصی در رفتار مشتریان شناسایی می‌شود. برای مثال، برندها می‌توانند ببینند که چه محصولاتی بیشتر مورد توجه مشتریان یک گروه خاص قرار می‌گیرد یا چه زمانی از روز بیشترین خریدها انجام می‌شود.
نتایج تحلیل‌ها به ایجاد پروفایل‌های مشتریان کمک می‌کند. هر مشتری با یک سری ویژگی‌ها و ترجیحات مشخص شناخته می‌شود که این ویژگی‌ها از داده‌های رفتاری و جمعیتی استخراج شده است. این پروفایل‌ها به برندها امکان می‌دهد تا استراتژی‌های بازاریابی خود را برای هر مشتری به‌طور دقیق تنظیم کنند.
با داشتن پروفایل‌های مشتریان، برندها می‌توانند کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند. برای مثال، فروشگاه‌های آنلاین می‌توانند به مشتریان خود پیشنهادات ویژه‌ای ارائه دهند که با رفتار خرید گذشته آن‌ها همخوانی دارد. همچنین، ارسال ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده یا پیشنهادهای محصولات بر اساس جستجوهای اخیر می‌تواند به افزایش نرخ تبدیل منجر شود.
آمازون یکی از موفق‌ترین نمونه‌ها در استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی تجربه مشتریان است. این شرکت با استفاده از تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های توصیه‌گر، به مشتریان خود پیشنهادات محصولاتی را می‌دهد که احتمالاً برای آن‌ها جذاب است. این سیستم به‌طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود و با هر خرید یا جستجوی جدید، داده‌های بیشتری را پردازش کرده و پیشنهادات دقیق‌تری ارائه می‌دهد.
اسپاتیفای نیز با استفاده از هوش مصنوعی، پلی‌لیست‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای برای هر کاربر ایجاد می‌کند که بر اساس سلیقه موسیقایی آن‌ها تنظیم شده است. این تجربه شخصی‌سازی‌شده نه‌تنها باعث افزایش رضایت مشتریان شده، بلکه تعامل کاربران با پلتفرم را نیز به‌شدت افزایش داده است.
این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل دقیق داده‌ها، تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای ایجاد کند که به افزایش تعامل و وفاداری مشتریان منجر می‌شود.
