人工智能正在彻底改变全渠道营销 人工智能颠覆多个行业
1.人工智能和机器学习使品牌、零售商和制造商能够更精确地定义客户角色、他们的购买偏好和旅程。如今，领先的全渠道零售商正成功地利用人工智能和机器学习，将客户体验个性化到角色级别。他们结合了品牌、活动和产品偏好、位置数据、内容浏览、交易历史，最重要的是，渠道和沟通偏好，为每个关键客户群体创建精确的角色。
2.现在，通过人工智能和机器学习、考虑品牌和渠道偏好、以前的购买历史和价格敏感性，可以通过角色来实现价格优化。品牌、零售商和制造商表示，基于人工智能和机器学习算法的快速发展，基于云计算的价格优化和管理应用程序比以往任何时候都更容易使用，功能也更强大。更容易使用、功能更强大的应用程序，以及更好地管理和优化全渠道定价的需求，正在推动这一领域的快速创新。
3.利用从人工智能和机器学习中获得的见解，全渠道的领导者正在重新设计IT基础设施和集成，以便能够扩展客户体验。全渠道的成功需要IT基础设施，该基础设施能够快速伸缩，以响应客户偏好的变化，同时提供可扩展的规模。品牌、零售商或制造商供应链的每个领域，从供应商的入职、质量管理和战略采购，到货场管理、码头调度、制造和实现，都需要围绕客户进行协调。其中领先的C3解决方案提供了基于web的庭院管理系统(YMS)和码头调度系统，可以通过api集成ERP、供应链管理(SCM)、仓库管理系统(WMS)和许多其他系统。
4.全渠道的领导者正依靠人工智能和机器学习来数字化他们的供应链，实现准时的绩效，推动更快的收入增长。要使任何全渠道战略取得成功，供应链需要设计成在市场投放时间和客户投放时间方面都有出色表现才可以。54%采用全渠道策略的零售商表示，他们的供应链数字化的主要目标是提供更好的客户体验。45%的人表示，通过增加人工智能和机器学习驱动的智能，他们的主要目标是将供应链数字化。
5.人工智能和机器学习算法使根据角色创建倾向性模型成为可能，它们在预测哪些客户将对捆绑销售或定价提议采取行动方面具有不可估量的价值。根据定义，倾向模型依赖于包括机器学习在内的预测分析，来预测特定客户对捆绑销售或定价提议、电子邮件活动或导致购买、向上销售或交叉销售的其他行动号召采取行动的可能性。倾向性模型已经被证明在增加客户保留率和减少流失率方面非常有效。如今，在全渠道领域出类拔萃的每一家企业，都依赖倾向模型来更好地预测客户的偏好和过去的行为将如何导致未来的购买。
6.将基于机器学习的模式匹配与基于产品的推荐引擎结合起来，正在开发基于移动的应用程序，购物者可以在这些应用程序中试穿自己感兴趣的服装。机器学习擅长模式识别，而人工智能非常适合创建推荐引擎，这些引擎共同催生了新一代的购物应用程序，消费者几乎可以试穿任何一件衣服。这款应用可以了解购物者最喜欢什么，还可以实时评估图像质量，然后推荐在网上或商店购买。
7.56%的品牌和零售商表示，人工智能和机器学习强化的订单跟踪和可追溯性对于提供优秀的客户体验至关重要。如今，通过使用人工智能和机器学习技术，通过对每个渠道的订单跟踪，结合对分配和缺货情况的预测，正在降低运营风险。人工智能驱动的跟踪和跟踪在发现流程效率低下的地方是非常宝贵的，这种效率低下会降低面向市场和面向客户的时间。
8.Gartner预测，到2025年，将人工智能嵌入客户参与中心(customerengagementcenter)平台的客户服务机构的运营效率将提高25%，这将彻底改变客户服务的流程。由于缺乏实时的上下文数据和洞察力，客户服务常常是全渠道策略失败的地方。在客户服务中有大量的用例，人工智能和机器学习可以提高整体的全通道性能。亚马逊已经率先使用人工智能和机器学习技术来决定一个给定的客户角色何时需要与一个实时代理进行对话。还可以创建类似的策略来改进智能代理、虚拟个人助理、聊天机器人和自然语言(NLP)性能。还有机会改进知识管理、内容发现以及改进现场服务路由和支持。
9.人工智能和机器学习能够通过跟踪购买决策并了解为什么特定角色购买而其他人不购买，从而提高营销和销售效率。市场营销已经是分析驱动的，随着人工智能和机器学习的快速发展，市场将首次能够区分出它们的全渠道战略成功或失败的原因和地点。通过使用机器学习来确定进一步的客户和潜在客户列表，并使用web上的相关数据，包括机器学习在内的预测模型可以更好地预测理想的客户概况。每个全渠道销售主管的预测得分都能更好地预测潜在的新销售，帮助销售优先考虑时间、销售努力和销售策略。
10.由人工智能和机器学习支持的预测内容分析通过预测哪些内容将引导客户购买，正在提高销售接近率。通过使用机器学习以人物角色的方式分析以前的潜在客户和购买者行为，可以洞察哪些内容需要个性化，以及什么时候需要进行销售。预测内容分析在B2B销售场景中被证明是非常有效的，并且正在向消费类产品扩展。
人工智能颠覆多个行业
新行业的诞生必将涌出多个新岗位，人工智能程序员、大数据分析师、电竞等多个新岗位逐渐趋于成熟。清华大学中国科技政策研究中心发布的《2018中国人工智能发展报告》显示，截至2018年6月，中国人工智能企业数量已达1011家。数据预测，到2020年中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。返回搜狐，查看更多
智能无感停车场系统的客户群体有哪些?
智能无感停车场系统的客户群体有哪些?发布时间：2018-09-03分类：交通百科
如今，经济的飞速发展，汽车作为一种便利的交通出行工具进入了各家各户，然而随着各大城市的汽车保有量不断增多，各大大都市普遍车满为患，停车位更是一位难求，继而促使了国内智能化停车场管理产业开始升温。智能无感停车场系统的问世，对提升停车场智能化方面发挥着重大的作用。那么对于一家产品制造商来说，智能无感停车场系统的客户群体有哪些?
智能无感停车场系统服务的客户群体
一、驾车者
毋庸质疑，驾车者是智能无感停车场管理系统最直接的用户。目前，驾车者进出智能无感停车场，除了使用停放车辆、支付停车费等常规功能，还涉及查找车辆所处停车位、车位引导、车位监控甚至车位预定等智能化需求应用，继而在车辆停放前后使用更为方便。
二、物业管理单位
智能无感停车场管理系统的第二大用户群体当数物业管理单位。借助智能无感停车场管理系统，物业管理单位不仅能够确保车辆安全停放，同时可提高停车位使用频率，进而降低设备投入成本、维护成本、人为损耗、人工成本等。
三、政府
仅次于驾车者、物业管理单位的用户群体则要归结于政府。政府之所以需要应用到智能无感停车场管理系统，主要体现在出入口控制系统的一卡通、车辆监管、数据采集、无感停车管理等方面。
四、系统运营商
最后无疑是系统运营商，依托智能停车场管理系统的数据信息将有效实现城市智慧无感停车等。此外，随着发展，运营商对智能无感停车场管理系统的应用将不仅仅是信息采集，而是整体拥有者，即运营商为相应场所免费安装提供智能无感停车场收费管理系统，车辆进出该停车场的所有停车费及广告等增值收入均归属系统运营商。
智慧城市呼声高涨，停车场迎智能化众所周知，智能无感停车场管理系统可以很好地管理停车场秩序，有效地提高停车场有限车位利用率，缓解停车难题，因此其需求将不断地上升。若不了解产品的真正用户群体，就不会拥有诸多优质客户及良好的市场占有率。
标签：智能停车场管理系统上一篇：可口可乐：人工智能和大数据推动的成功下一篇：机器学习和人工智能会使人类翻译家消失吗?热门资讯可口可乐：人工智能和大数据推动的成功Burberry：大数据和人工智能如何推动时尚界的成功人工智能和机器学习有什么区别?路侧停车如何避免被处罚?这九种情况都属于违停济南：提高停车费治理交通拥堵、缓解停车矛盾10个如何在实践中应用深度学习人工智能的例子?路侧停车管理系统对不同群体的需求分析AI提“智”?类脑智能成为人工智能的良药