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雷达卡
人工智能和数据分析解决方案一直是各个行业增长的驱动力。制造、医疗保健、金融以及最重要的零售行业是利用这些创新技术潜力的垂直业务。
在各个行业中，零售业正在大规模实施人工智能和数据分析解决方案。由于减少了客户流失、提高了客户保留率，以及最重要的是提供了更好的客户体验，该行业正在见证实施这些技术的加速增长。
全球零售商现在已经明白，客户洞察不仅可以为他们的业务增加利润，而且还可以帮助他们在客户满意度、更高的保留率和更好的客户获取方面为他们的业务增加价值。因此，零售商在其业务中实施人工智能、高级数据分析和机器学习等技术和服务，以收集、处理和 可视化数据，从而产生可操作的见解。
根据 Research and Market的一份报告，全球零售分析市场预计将以 19.4% 的复合年增长率增长。该报告还指出，到 2023 年底，零售分析市场的价值将达到 104 亿美元。
现在，零售商在其业务中实施数据分析和人工智能等技术的速度已为人所知，让我们弄清楚这些技术在开发可操作的客户洞察力方面的影响。
1. 战略
产生洞察力的第一步也是最重要的一步是制定有效的策略，从评论、评论、购物模式和购买的产品等来源收集数据。强烈建议创建一个路线图，允许零售商收集、处理和使用数据来开发个性化体验。在数据分析评估和战略服务的帮助下，零售商可以制定行动计划，帮助他们在吸引新客户的同时保留现有客户。
2. 营销
为了提高业务范围，有效的营销计划是任何零售商的必备资产。 客户细分、数据挖掘和客户价值分析等数据分析解决方案 使零售商能够了解他们的客户偏好、频繁购买和购买情况。这将使他们能够提供基于偏好的优惠和方案，从而改善客户的整体购物体验。
3. 客户关系
留住客户完全取决于零售商与其访客的关系。提供有吸引力的优惠和个性化折扣可能是加强关系的参数之一。但是，大多数客户关系都发生在售后服务中。零售商提供产品维护的能力如何？而且，客户从零售商那里获得支持的速度有多快？然而，与客户关系相关的主要挑战是零售商缺乏维护和支持。因此，零售商不得不面对客户投诉、客户流失和潜在客户的流失。
人工智能聊天机器人等技术使企业能够弥补客户与零售商之间的差距。借助自然语言处理和机器学习等嵌入式技术，人工智能驱动的聊天机器人为客户提供了一种互动的氛围，这有助于他们为他们的问题找到合适的解决方案。
现在让我们看看人工智能和数据分析在增强客户体验中的作用。
根据 Salesforce 进行的一项调查，80% 的客户认为公司体验对他们来说与品牌产品或服务一样重要。在此期间，捕获、分析和处理数据已成为零售商面临的一项艰巨挑战。然而，随着零售业的数字化，智能设备的加入量呈指数级增长。这些设备可以通过以下方式利用人工智能和数据分析等技术：
1.价格优化
价格优化是每个零售商在提供更好的客户体验时必须考虑的主要问题之一。原因是，客户总是会选择提供合理价格的选项。这就是高级数据分析服务（如 数据策略和评估 ）派上用场的地方。这些服务提供了一个实用的路线图，可以帮助零售商为其客户提供个性化的体验。
2.个性化营销
以独特和个性化的优惠吸引客户也是零售行业需要数据分析解决方案的重要因素之一。零售商知道每个客户都有不同的偏好，而开发与他们的报价相匹配的报价是当今零售商面临的主要挑战。借助人工智能等切割技术，零售商可以了解客户的偏好和要求。
3. 客户分析
当零售商记住其客户并为他们提供他们所寻求的关注时，就可以实现最佳客户体验。支持人工智能的客户分析工具使零售商能够访问更大、更复杂的数据空间并发掘新的商机。因此，零售商可以更多地专注于优先考虑这些洞察力，而不是对基础数据进行抨击。
此外， 人工智能驱动的客户分析工具 可以查明零售商收集的每一个关系数据。借助这些数据，这些工具可以帮助零售商预测客户的未来行为，从而制定个性化的营销策略，提高客户体验和客户保留率。
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