人工智能彻底改变了品牌制定策略和优化转化漏斗的方式。传统的策略依赖于有限的数据和直觉进行决策，而人工智能则通过实时分析海量数据，实现了更快、更灵活的决策。这不仅提升了用户体验，还能带来更快、更好的结果，这在当今竞争激烈的数字环境中至关重要。
从直觉到数据
在人工智能出现之前，营销决策主要依赖于直觉、经验积累以及能够手动或借助工具分析的数据量。然而，随着人工智能在营销领域的应用，海量数据可以在几秒钟内得到分析，从而识别行为模式和趋势，更精准地细分受众，并预测哪些行动最为有效。这意味着营销策略和活动已从依赖直觉和经验转变为基于真实数据，从而显著提高了成功率。
自动化 + 个性化 = 更高的效率
人工智能能够帮助您自动执行重复性任务，例如发送电子邮件、筛选潜在客户和管理营销活动，同时又不牺牲个性化体验。这意味着人工智能可以根据目标用户、具体情况和时机调整内容、优惠和信息。这有助于提高转化率，并最终提升销售成交率。
7 个你可以立即应用于转化漏斗的 AI 策略
要通过人工智能实现转化率优化，有一些简单易行的策略可以立即应用：
1. 基于意向的自动潜在客户分类
品牌面临的最常见问题之一是如何有效地筛选潜在客户。然而，人工智能几乎可以解决这个问题。它能够实时分析用户在网站上的行为、社交媒体互动以及其他数据，从而自动高效地识别哪些潜在客户真正对产品或服务感兴趣。掌握的信息越多，细分就越精准、越智能，从而能够创建针对每位用户需求的定制化营销活动。
2. 预测性接触评分以确定工作优先级
人工智能支持预测模型的构建，这些模型能够从历史数据和实时数据中学习，并根据这些信息调整预测结果。得益于人工智能，这些模型可以评估数百个变量并处理海量数据，从而能够非常准确地计算潜在客户的转化概率。也就是说，预测评分除了提供更准确的预测和提高转化率之外，还能优化销售团队的时间和资源，使他们能够专注于那些最有潜力提高投资回报率的潜在客户或现有客户。
3. 电子邮件和落地页的动态个性化
不同类型的人工智能可以根据用户的行为、偏好和历史记录提供个性化内容。这种个性化包括根据用户已表现出的兴趣或近期行为，展示优惠、推荐、行动号召或其他可能吸引用户注意力的元素。这可以提高打开率、点击率，从而提高转化率，因为每个访客都会收到完全根据其兴趣和需求量身定制的信息。
这种个性化方式既可以应用于电子邮件，也可以应用于落地页。
4. 漏斗顶部和漏斗中部的对话式人工智能聊天机器人
人工智能聊天机器人经过训练，能够与用户进行尽可能自然、人性化的对话。此外，得益于自然语言处理 (NLP) 技术，它们会在每次互动中不断进步，提供越来越准确的回复并适应不同的情境。这意味着在销售漏斗的两个关键节点——漏斗顶部 (TOFU) 和漏斗中部 (MOFU)——聊天机器人可以通过提供有用的内容和回答问题来获取潜在客户并进行培育。因此，对于希望在不增加人工团队负担的情况下提升用户参与度的品牌而言，人工智能聊天机器人是必不可少的工具。
5. 预测性内容或产品推荐
预测性个性化旨在预测用户需求，从而改善用户体验并加快购买流程。这种预 电话营销数据 测之所以成为可能，是因为人工智能可以分析用户的浏览历史、检测其兴趣并提取行为模式，从而向其提供可能相关的产品或内容。
预测性推荐几乎可以应用于任何平台，例如亚马逊或 Netflix，这些平台已经使用了这种类型的技术；电子商务或网站。
6. 利用生成式人工智能实现自动化培育
人工智能也能实现自动化潜在客户培育，因为基于人工智能的工具可以根据潜在客户在销售漏斗中所处的阶段创建定制内容。这些内容可以包括电子邮件和可下载的资料。
7. 利用行为数据对漏斗中的摩擦进行分析
人工智能还可以用于检测转化漏斗中的流失点或摩擦点——即用户由于各种原因决定离开网站或平台而未完成预期操作的点。了解用户在购买流程中放弃购买的原因和位置至关重要，因为这有助于做出数据驱动的决策，例如重新设计着陆页或简化购买表单。
如何逐步实施这些策略
要实施适用于上述转化漏斗的人工智能策略，关键步骤如下：
推荐工具
要在转化漏斗中实施人工智能，您必须拥有合适的工具，并且始终要考虑到目标或将要执行的策略类型。
例如，HubSpot是自动潜在客户资格审查或预测评分的最佳选择之一。对于电子邮件和着陆页个性化，您可以选择由人工智能驱动的Mailchimp或ActiveCampaign。如果您想要一个优秀的、具备对话式人工智能的聊天机器人，ChatGPT是一个非常不错的选择，因为它还可以利用生成式人工智能实现高效的潜在客户培育自动化。对于预测性内容或产品推荐，您可以使用Shopify；而对于销售漏斗中的摩擦分析，可以使用Microsoft Clarity。
以上仅列举几个例子，因为有很多工具可供使用，有些工具可能比其他工具更适合公司的需求和规模。