聊天机器人个性化：好的和坏的例子说明为什么需要它来改善客户体验

互联网技术越进步，营销人员就越有能力真正实现客户体验的个性化。 曾经包括简单的策略，例如包含潜在客户的姓名或包含基于购买的“推荐”内容的后续电子邮件，但现在不再是这样了。

随着数据的增长、营销自动化的成熟以及人工智能的出现，个性化已经上升到 1 对 1 的水平——这意味着一个企业对一个消费者。

在这三种现象的交汇处是聊天机器人。 如今，这些机器人能够做一些非常了不起的事情，从充当个人造型师到作为虚拟旅行社预订旅行。

随着它们的不断改进，超个性化的消息传递体验模糊了人与机器人之间的界限，使客户能够完成他们浏览网站或应用程序所需的几乎所有内容。 当您正确设置聊天机器人个性化时，您的客户可以得到他们想要的东西，而且他们可以更快地得到它。

聊天机器人个性化真的是一回事吗？

聊天机器人长期以来一直在营销人员的脑海中。 但对于某些人来说，它们似乎是我们目前永远无法赶上的科幻广告策略。 聊天机器人专家兼 Bing 搜索推广负责人 Christi Olson 持不同意见：

Gartner 预测，到 2020 年，人们与聊天机器人的对话将超过他们的配偶……未来的聊天机器人不只是回答问题。 他们聊。 他们认为。 他们从知识图谱中汲取见解。 他们与顾客建立情感关系。

Mobile Monkey 首席执行官 Larry Kim 补充道：

2019 年将是使用来自世界上最流行的消息应用程序（包括 Instagram、WhatsApp、Google RCS 等）的新 API 进行聊天爆破的重要一年。
消费者的偏好已经倾向于聊天而不是电子邮件进行交流，而且越来越多的企业正在解决这个问题！

必应 2018 年 3 月的一项调查至少支持这些预测。 当被问及他们未来是否会在一对一的基础上与品牌互动时，60% 的消费者不只是说是——他们说他们希望拥有自己的品牌个人助理，可以用来建立未来五年的关系。

要深入了解当前聊天机器人的使用情况，我们可以参考 Salesforce 的报告《2018 年聊天机器人状况》。 该公司在其中发现，虽然聊天机器人的采用还不是很主流，但在过去 12 个月中，有 15% 的消费者与品牌聊天机器人进行过互动。

考虑到电子邮件这一网络最成熟的沟通渠道拥有 60% 的参与率，这仍然相当令人印象深刻。

此外，消费者发现了很多聊天机器人比应用程序更受欢迎的例子：

聊天机器人与应用程序

出于多种原因，聊天机器人显然更受客户青睐。 让我们来看看推动其采用的主要因素。

为什么需要聊天机器人个性化

聊天机器人具有弥合网站和电子邮件等在线渠道个性化差距的巨大潜力，其中个性化应用广泛：电子邮件列表被分成组，网站可以提供与用户相关的网站的性别特定版本 - - 但没有一个是真实的，一对一的个性化。

考虑这个例子，一个来自 H&M 的醒目页面：

它是如此客观，以至于我被提示选择我来自的国家。 然后，在我点击“美国”并将鼠标悬停在“男士”上之后，我会看到一大堆产品：

Polo Ralph Lauren 也是如此：

对于大多数销售大量产品的主要商店的网站来说也是如此。 他们只是向您抛出一堆类别，然后让您对它们进行分类。 为什么？

ChatbotsLife 创始人 Stefan Kojourahov 说：“大多数产品的目标是为特定人群解决痛苦的问题。” “伟大的公司会深入了解他们的客户，并为他们构建完整的解决方案。 在此过程中，进行了大量测试，产品成为正在进行的 A/B 测试的结果，这是大多数客户所做的平均值。 最终的结果变成了一个通用的流程，就像这样：”

但是有更好的方法。

聊天机器人个性化是对是错

H&M 和 Polo Ralph Lauren 的主菜单可能是您作为用户登陆的内容，但这并不意味着它是最好和最快的解决方案——只是之前迭代中最好和最快的解决方案。

例如，最好从一开始就提供美国版网站，而不必自己选择，但这仍然不能构成令人印象深刻的个性化。 正确构建和维护聊天机器人可以提供比网络所能提供的最佳解决方案更好的解决方案。 然而，当他们错过目标时，它最终可能看起来像这样：

它基本上是我们之前看到的大量菜单的对话版本。 Korjourahov 说：

当您尝试将网站压缩成机器人并依赖平均值时，就会发生这种情况。 当您不知道为什么有人在您的网站上或使用您的机器人时，您最终会玩猜谜游戏并希望鞋子合脚。 大多数时候它没有。

但是，对于聊天机器人，在 AB 测试的帮助下，超个性化是可能的，这种测试不是针对电子邮件列表或网站访问者等用户组，而是针对个人：

聊天机器人有可能存储用户提供的信息，例如偏好和过去的购买，并将其转化为高度个性化的推荐。

这将是 H&M 和 Polo Ralph Lauren 机器人的目标。 但并非所有机器人都是为了成为个人助理而创建的。 有些提供饮食建议和健身计划。

其他人则完成宣传活动，例如国家地理的爱因斯坦机器人，它的创建只是为了宣传该网络的节目“天才：”

虽然它所做的只是与用户交谈，但 ROI 表明它在保持用户参与度方面非常有效。 平均而言，用户与机器人聊天 6-8 分钟，其中 50% 的人会再次参与。

同样，语言学习应用程序 Duolingo 创建了多个用户可以与之交谈的机器人。 但就他们而言，这不仅仅是为了吸引用户。 这些机器人具有虚构的个性，例如出租车司机或警察，并为用户提供了一种私下练习语言技能的方式：

虽然这些可能看起来不是超个性化营销的例子，但请记住，机器人的目标并不总是产品购买。 Einstein 的机器人是品牌知名度，Duolingo 的机器人是他们应用程序的补充。 有些甚至没有那么复杂。 如果您的 99% 的客户只是想使用您的机器人跟踪他们的包裹，那么它所需要做的就是跟踪包裹。 如果您的客户不想要任何过于复杂的东西，则无需过于复杂。

用于转化率优化的聊天机器人

Chatbot 个性化并不仅限于消息传递应用程序。 一些企业没有使用实时聊天，而是将聊天机器人整合到他们的网页上，以帮助优化转化。

以 MongoDB 中的聊天机器人为例，它可以回答潜在客户的问题，并根据他们的回答确定他们是否有资格进行销售拜访：

如果他们符合条件，日历集成可以让访问者选择他们可以参加演示的时间，并将他们路由到可用的销售人员：

再举一个来自 All Chat Solutions 的创始人 Richard McGrath 的例子，他使用聊天机器人设置了一个入职序列。 它包括他们在开始使用该机器人之前需要回答的六个问题。 他说：

到目前为止，已有 473 人开始了入职程序。 在 473 人中，有 328 人 (69.6%) 回答了第一个问题：

然后在这 328 人中，有 267 人回答了聊天机器人提出的所有六个问题：

此类示例展示了聊天机器人从访问者那里获取有价值信息的能力。 将此与 6 字段潜在客户捕获表进行比较，后者几乎肯定不会有相同的响应率。

其他人已经从聊天机器人中看到了类似的成功，比如 Jay Baer，他开始使用它们来吸引观众并分发内容。 他发现，与电子邮件相比，客户打开内容的可能性高 10 倍，参与其中的可能性高 5 倍。

当 Martech 公司 Segment 将聊天机器人纳入他们的潜在客户生成和资格认证策略时，他们几乎立即看到了好处。 几周后，聊天机器人成为 Segment 的头号线索来源，并且成为公司今年迄今为止最大的增长因素。 关于投资回报率，Segment 的参与度提高了 5 倍，转化率提高了 2 倍。

聊天机器人现在在哪里？

在对 Pegasystems 的聊天机器人进行研究后，该公司发言人 Russell Dougan 表示，“对聊天机器人的最多抱怨包括智能不足，无法有效回答问题 (27%)、对话缺乏上下文 (24%)，[和]几乎没有人类素质的机器人式参与（14%）。” 总的来说，虽然聊天机器人的未来看起来一片光明，但它们似乎才刚刚起步。

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