为什么边缘AI驱动的个性化是客户忠诚度的关键

零售商们认识到，过去具有成本效益的大规模营销和大规模生产已不再适应当今的环境，浪费的努力可能会消耗预算。Capri Holdings，拥有Versace、Michael Kors和Jimmy Choo等著名品牌的公司，在2022年分配了超过3.2亿美元用于营销和广告，2023年零售巨头沃尔玛投资了44亿美元，这些资金都用在了哪里？具有前瞻性的企业必须寻找在不妥协于速度、安全性或成本的情况下，提供大规模个性化服务的方法。

传统的个性化AI依赖于将客户数据发送到中央服务器进行分析，这种方式可能会导致处理速度慢、效率低下，并引发隐私问题。边缘计算则将处理能力带到数据源附近，直接在用户设备或本地服务器上进行处理，使企业能够迅速、灵活地做出明智的决策。

“其低延迟使实时处理成为可能，能够对用户或感知行为和偏好作出即时和上下文相关的响应，例如，店内由边缘AI驱动的摄像头可以持续监控货架，检测库存不足或物品放错位置，自动触发补货警报以确保产品的最佳可用性，此外，一款启用边缘AI的智能手机应用程序可以利用地理位置、购买模式和个人资料属性来提供定向促销，更重要的是，它可以实时分析客户行为，提供可操作的洞察，鼓励客户完成交易。”Nisum公司CEO Imtiaz Mohammady补充道。

通过优先考虑客户及其需求——例如确保货架上总是有库存并提供个性化促销——客户会感到受到重视，他们的购物体验也更方便，从而推动客户忠诚度。

边缘AI如何用于减轻客户流失？

根据麦肯锡的研究，四分之三的高绩效忠诚度计划会员改变了他们的行为，以为企业创造更多价值：有些会员更频繁地购买，而另一些会员表现出更高的支付意愿和更高的品牌推荐率，AI如何增强这一重要的零售功能？

“就像Spotify根据用户的听歌习惯向他们展示个性化播放列表一样，边缘AI可以帮助企业提供类似的体验——分析店内行为、购买历史和在线互动。

假设一位顾客刚刚进入Ashley Home商店，边缘AI传感器和摄像头开始监控他们的移动和互动，注意到他们在家居装饰区花了大量时间，特别是关注现代家具，边缘AI系统将这一实时数据与他们之前的在线搜索和购买历史结合起来，识别出他们对简约家具的兴趣模式。

当顾客在店内移动时，数字显示屏和他们的智能手机应用程序开始展示与他们现有偏好相匹配的现代家具推荐，他们可能会收到关于新到简约家具的通知，或者是他们之前看过但尚未购买的物品促销信息。为了让体验更具吸引力，应用程序还可以展示他们的购物习惯和偏好的有趣总结，类似于Spotify Wrapped，突出他们最常浏览的类别或经常搜索的物品。”Mohammady继续说道。

通过利用边缘AI以趣味性的方式展示客户数据，商店可以创建有益的互动服务，使购物变得愉快和高效。客户感到被理解，提高了他们的满意度和对商店的忠诚度，而个性化的推荐和及时的干预则有助于将兴趣转化为购买。

忠诚度计划通常使用购买频率和总支出来跟踪行为并奖励客户，然而，AI模型可以实时分析更广泛的数据点，例如应用使用频率、页面停留时间、搜索历史、价格敏感度、产品评论和社交媒体互动，这使得对客户兴趣和当前情感的更深入理解成为可能。

此外，实时边缘AI驱动的分析可以在帮助零售商管理和纠正潜在问题之前发挥关键作用，例如，想象一下你走进了一家Publix超市，在某个过道徘徊了一段时间后却没有购买任何东西，边缘AI检测到这种行为，并将其与您的购买历史和评论一起分析，系统识别出可能对产品供应不满的情况，并立即通知店员来协助你。

通过在边缘持续分析各种数据点，可以实时提供定制的干预措施。

使用边缘AI于忠诚度计划中有哪些伦理考虑？

“我们需要注意伦理，特别是涉及隐私时，公司有责任保护客户的数据免受泄露和未经授权的访问，因此，数据安全的基本原则包括加密、访问控制、漏洞管理和安全意识培训。”Mohammady强调，他指出，基于行业的培训、学徒制、技能提升和再培训将有助于企业确保它们具备适当的治理和安全实践。

智能设备的爆炸性增长带来了持续监控的风险，例如，面部识别技术直接在用户设备上使用AI，而无需互联网访问，虽然对安全有用，但可能具有侵入性。根据最近的一项Prosper Insights & Analytics调查，34.9%的婴儿潮一代极度关注AI使用我们数据时隐私被侵犯的问题。

“除了告知团队和客户数据安全的最佳实践和使用要求外，AI本身也必须是可解释的，AI可能会从其训练数据中继承偏见，这可能导致不公平的奖励分配，偏向特定的人群，我们需要透明和无偏见的AI系统来建立信任并避免伤害任何人。”Mohammady解释道。

因此，企业在为忠诚度计划训练AI模型时必须使用多样化的数据集，这可能涉及与专门收集代表目标客户群数据的数据提供商合作，公司还可以采用旨在减轻AI模型偏见的训练技术，例如公平感知正则化，以确保应用在不同子群体中的适用性。

边缘AI驱动的客户忠诚度的未来是什么？

2024年德勤数字报告发现，超过八成品牌预测它们将通过忠诚度计划提供个性化奖励，推动这种趋势的是73%的客户对个性化奖励的需求。

在忠诚度计划中实施边缘AI将采取多种形式，例如，语音或面部识别AI可以检测情感线索并相应地调整推荐或奖励。如果客户感到沮丧，AI可以提供高度个性化的体验，适应即时情境，例如提供有针对性的折扣。

另一种方法是结合AI驱动的游戏化和使用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的互动体验，以增强忠诚度计划的参与度。边缘AI可以实时分析客户在其设备上的行为，从而即时提供奖励。根据最近的Prosper Insights & Analytics调查，美国18岁以上的个体中有51.6%参与了客户忠诚度计划。

实际上，根据Prosper Insights & Analytics的调查，其中19.2%的个体参与了超过5个忠诚度计划。

边缘AI驱动的客户忠诚度的未来将彻底改变企业与客户互动的方式，通过利用实时数据处理、高度个性化和无缝的全渠道体验，零售商将能够创建更具吸引力、安全性和效果的忠诚度计划。随着技术的不断进步，边缘AI与物联网设备、AR/VR和预测分析的整合将进一步增强客户体验，推动长期忠诚度和业务成功。