人工智能已经影响了各个行业的客户体验。虽然大部分工作是透明的，但数据分析AI通常在很大程度上用于后台操作，但对于一些服务来说，其效果是第一位和中间位的。

例如，考虑由网飞自动生成的“你可能喜欢的电影”列表，或者由Spotify生成的自定义播放列表。这些突出显示的项目和标题都来自AI分析，不仅包括你自己的浏览、观看或收听行为，还包括其他口味相似的用户的综合习惯，从而在个性化和人群之间建立了精确的平衡。

这份AI指南将迈出一大步，并影响零售领域，因为它已经影响了数字内容交付的世界。让我们看看个性化客户体验的未来在未来几个月和几年将如何发展。

预测个性化

个性化在消费者选择购物的地方扮演着越来越重要的角色。考虑个性化(即购买商品后展示产品或浏览在线零售商)已经产生了怎样的影响。例如，亚马逊多年来一直使用Spotify和网飞使用的相同类型的聚合数据分析来指导客户购买他们认为想要购买的东西。

过去，线上店面必须主要依靠通过Cookie跟踪用户，并将客户分类限制在几个基本的品类标识上，然后尝试营销到这些基本的品类标识。现代策略以搜索模式为基础，实时浏览习惯和产品搜索不断完善实时展示的产品。

在这里，机器学习将参与进来，并致力于提供能够满足客户需求的购买选择。通过将实时搜索行为与过去的结果(如果是回头客)和众包结果(适用于所有买家)相结合，而不是简单地列出库存，人工智能实际上可以引导买家找到他们最有可能购买的产品。三

AI的预测能力不仅会影响零售层面的客户体验。广告是另一个领域，人工智能编辑的个人客户数据正在极大地改变提供的产品。

定向广告会根据消费者的喜好为其提供个性化的折扣，这是基于对基于搜索预测的AI数据的分析。这些广告不仅在购买时被发现，还被用于电子邮件和社交媒体广告系列中，以吸引买家回到零售商那里。

事实证明，即使在几年前，个性化广告活动也没有那么复杂，效果也比传统广告好很多(最高收入可达6倍)。这些类型的广告系列也有许多用途：它们可以像引导消费者参观同一品牌的实体店一样轻松地将流量吸引到在线门户网站。

从概念上讲，这实际上是从推荐播放列表到组合客户可能想要购买的一系列产品的一小步。人工智能通过为企业提供真正了解客户并在个人层面采取行动所需的工具，将这一概念变为现实。