1. Figyelmes hallgatás
Képzelje el, hogy meglátogatja egy outdoor felszerelés-kereskedő weboldalát, hogy kempingfelszerelést válasszon egy családi kiránduláshoz. A személyre szabási motor figyelmesen "hallgatja" az Ön viselkedését, összegyűjti és kiszámítja a digitális interakciókon keresztül érkező explicit és implicit jeleket, például a kattintásokat és az affinitásokat. Ez a technológia öntanuló, azaz képes valós időben, eseménysorozatok alapján mintákat azonosítani. Például észreveheti, hogy ezen a héten már másodszor böngészi egy gyerekméretű kempingszék termékoldalát, vagy hogy három oldalnyi vélemény elolvasása után most tett a kosarába egy hordozható hűtőtáskát.
2. Szükségletek azonosítása
A motor azonosítja az Ön igényeit, és az oldalinterakciók más kombinációinak elemzésével következtet az Ön lelkiállapotára. Ezután automatikusan létrehozza és dinamikusan frissíti az empátia-alapú ügyfélszegmenseket, amelyeket az egyes márkák saját ügyfeleinek bonyolult viselkedési mintái alapján modelleznek. Az Ön viselkedéséből megállapíthatja, hogy Ön egy fókuszált állapotban van, és automatikusan egy megfelelő célközönségbe szegmentálhatja Önt - a vásárlás határán áll, hogy megvásárolja mindazt, ami egy izgalmas kempingtúrához szükséges, de biztosítékot keres arra, hogy egy márka vagy termék megfelelő.
3. Empatikus válasz
Végül a motor empátiával reagál, felszínre hozva olyan tartalmakat, ajánlásokat és funkciókat, amelyekre a fókuszált lelkiállapotban lévő felhasználók jól reagáltak, így biztosítva, hogy a legjobb felszerelést kapja a Catskills-i kiránduláshoz.
Mindez a mai személyre szabási technológiával digitálisan is lehetséges. A marketingesek az egyes fogyasztók egyedi lelkiállapota alapján megcélozhatják az ügyfeleket, és AI-alapú személyre szabott élményeket és ajánlásokat nyújthatnak, valamint optimalizálhatják a jövőbeli interakciókat annak alapján, hogy az egyes lelkiállapotokban lévő fogyasztók általában hogyan reagálnak a különböző tapasztalatokra.
