企业可以利用生成式人工智能 (Generative AI) 来增强客户参与度，其中一种方法就是创建沉浸式的客户体验。引人入胜的视觉内容、个性化的产品推荐和交互式虚拟体验只是生成式人工智能 (Generative AI) 能够发挥影响力的几个领域。
生成式人工智能使企业能够根据个人偏好、行为和人口统计数据定制体验，从而建立更深层次的联系并提升参与度。此外，企业还可以进行快速实验和迭代，从而实时创新并调整战略。
企业的首要目标是在市场中脱颖而出，而他们可以利用生成式人工智能来实现这一目标。建立品牌忠诚度和推动长期成功只是利用生成式人工智能创造沉浸式体验的副产品。
Adobe Sensei 是支持各种
Adobe 产品的人工智能和机器学习平台，它是利用 Gen AI 打造沉浸式体验的完美范例。例如，Adobe Photoshop 的内容感知功能可以智能地填充 viber 数据 图像的缺失区域，使其与周围内容无缝融合。Netflix 的 AI 系统会根据每位用户的行为和观看偏好定制内容，从而提高用户参与度并吸引访客再次光顾。通过分析海量用户数据，Netflix 的生成式 AI 能够大规模提供高度定制的营销体验，从而提高客户留存率。
CrownTV营销主管Alex Taylor认为，收集客户反馈并利用这些反馈不断改进 VR/AR 体验至关重要。
策略六生成式人工智能可以增强现有内容
创造能够引起庞大而多样化客户群体共鸣的全新内容，对任何企业来说都是一项挑战。生成式人工智能凭借其分析和解读海量数据的能力，可以生成引人入胜的全新内容，补充企业现有的资产。
生成式人工智能 (Generative AI) 可以根 您为哪些工作上的成功和成就感到自豪 据预先定义的主题、风格或关键词，实现内容创建流程的自动化，例如生成博客文章、产品描述或文章。为了增强现有内容，生成式人工智能可以添加视觉元素，例如图像、图形或视频。
Webomaze首席运营官Vinika Garg表示，大型企业目前利用 Gen AI 的策略之一是扩充现有内容。这些内容可以是博客文章、社交媒体帖子或产品描述，这些内容会让用户感到新鲜并让他们保持参与。
使用生成式人工智能来驱动个性化推荐引擎
生成式人工智能的一大关键优势在于它能够分析海量数据并据此定制推荐。如今，越来越多的企业正在使用生成式人工智能算法，为每个用户生成更相关的产品、服务和内容的个性化推荐。
亚马逊是一家利用生成式人工智能创建个性化推 新闻 美国 荐引擎的大型企业。亚马逊的算法基于生成式人工智能，根据客户的浏览历史、购买行为和人口统计信息向客户推荐产品。
这一策略的起点是数据收集。亚马逊会收集大量关于客户的信息，例如他们的购买偏好、添加到愿望清单的商品、浏览过的商品，甚至网站上的鼠标移动轨迹。
然后生成式人工智能算法
会分析这些数据，以识别模式和相关性。通过这种分析，亚马逊可以为每个用户提供个性化的推荐。
例如，如果一位顾客经常购买自助类书籍，那么亚马逊可能会推荐该用户尚未阅读但其他兴趣相投的用户过去曾购买过的书籍。亚马逊还可能推荐书籍套装或 Kindle 等配件。
MLP 软件开发公司首席执行官朱利安·布鲁宁 (Julian Breuning)表示，这一策略不仅可以促进销售，还可以创造更加个性化和令人满意的客户体验。
以上就是企业提升客户参与度的7大策略。这些策略可能来自行业领袖的不同观点，但生成式人工智能仍处于起步阶段。