数据是实用、个性化推荐的基础。通过分析客户行为、利用人工智能洞察并遵守合乎道德的数据实践，企业可以提供卓越的定制客户体验。
通过个性化推荐改善客户体验的 5 个步骤
实施个性化推荐需要结构化的方法。以下是五个可行的入门步骤：
1.通过数据分析了解客户需求
了解客户的需求是改善 CX 的第一步。
根据行为、人口统计和偏好将客户细分为不同群体。
使用 Convin 等工具开发详细的客 澳洲手機號 户角色，以实现精准定位。
2. 提供实时、情境感知的建议
实时推荐可以增强互动并提高满意度。
使用人工智能工具根据客户行为提供实时建议。
Convin 的实时代理助手可帮助代理在实时通话、聊天或电子邮件期间定制服务。
3. 利用全渠道策略保持一致性
无缝的客户体验需要跨渠道的一致信息传递。
通过电子邮件、社交媒体和店内互动提供个性化推荐。
示例：浏览网站的客户通过电子邮件或移动通知收到相关建议。
