商业智能和个人客户的互动

　　零售店商业智能和个人客户的互动目前有四种情况：第一个情况是基于肖像识别和客户数据库交互。客户一直在玩很多次，记录化身和其他信息。当你稍后，它是服务员还是机器人，我会给客户打招呼：“欢迎来到Chad××你是我们的老客户！“这是人工智能的初始水平。客户头像只是一个标签。他背后有一些历史数据（数据库）。这允许服务员与客户互动。如，牛排店的服务员经常问过客户：你吃多少熟悉？有人说五点，有人说七点，人工智能系统再次记得客户。服务员可以说：“你喜欢吃五岁的孩子。现在有一种牛肉。三个煮熟更美味，你想尝试一下吗？[高端品牌网站设专业网页制作定制计品牌]在下面？“

　　[专业上市公司网站施工费]

　　第二种情况是成员优惠券设计。优惠券包括电子形式， 在移动应用程序中的优惠券。这些优惠券根据客户的购买数据动态生成。例如， 当客户正在检查时，优惠券和购物票集在一起。优惠券类别非常复杂。结构非常细腻，可根据客户司各种购买金额使用，它通常有时间和品种。例如， 你必须在一周内完成它。或者只能购买某些特定品种（这有点类似于推荐的项目）。

　　有一些超出我们想象的优惠券。如，我发现客户从未买过牛奶。而且还给他一个牛奶优惠券。它用于测试他是否在其他商店购买。如果他使用优惠券，然后证明客户可能会在其他商店购买牛奶。这结果出来后，你可以给他更多的牛奶优惠券，这允许竞争对手形成一定的影响。

　　基于会员系统的优惠券系统， 集服务专业企业网站建设服务成系统， 并购买记录，这是商业智能的主要形式。优惠券越来越富裕。它也更有趣。优惠券系统是欧洲和美国成熟的系统。很遗憾， 我国大部分国家的零售公司已被用来相对粗糙和简单。

　　第三种情况是商品的推荐和收集。如果客户购买某个（或几个）， 产品的时间，其他一些（或几种）产品通常会购买，这构成了与相关的事实。根据这个协会，可以向本客户建议相关的物品。还有一个称为逻辑关联的关联。基于某些事实，这是对可扩展性的可扩展性的判断。例如， 一位男性客户买了尿布，他可能是一个孩子的父亲，所以我推荐奶粉。

　　在过去， 建议的建议将集成。它的逻辑是僵硬的，直接像朋友一样，他在家里看到了老人的墓地。因此， 有一个月的商人专业网页开发公司。随着人工智能技术的发展，未来的产品建议将更加维度和准确。E.G，根据客户的购买行为缩小他， 哪些物品可能感兴趣，推荐和纵向上游产品推荐景观。顾客购买了吹风机，解决了头发的问题，推荐剃刀来解决胡须的麻烦，这是一个景观推荐; 客户买了一个榨汁机，同时， 建议使用果汁的果实。这是一个纵向推荐的。未来可能会有更聪明的人[网站建设多少钱？跳跃的建议， 非单线线性逻辑。如，有人经常买一些高档古典交响乐记录，人工智能系统推断这个人可能属于文化层面， 收入水平相对较高。行为是一个比较西方，是我可以推荐一条黑色的花纹吗？这种运动跨度相对较大。但真正聪明的推荐。

　　第四种情况是根据目前的购买行为推出未来的购买行为。这更难以技术。但这是未来人工智能的重点。其中一个型号是客户的消费者生命周期; 该方法基于客户消费生命周期的当前阶段的行为特征。E.G，一对小情侣结婚了，在这个阶段， 家庭日用品主要是购买; 一般来说， 他们的下一阶段消费主题是母婴产品（当然，首先要判断他们]没有怀孕计划）。商家出现在客户的下一个消费主题之前， 或仍然在发芽状态，在雨前来，提前与客户互动， 指导客户消费

　　投机网站为客户的第二个模型，它基于客户的目前行为，以吸引客户的终身态度， 生活方式和消费心理; 以这个为基础， 推断，购买购买可能会发生在未来。E.G，客户的购买记录证明他很年轻， 追求时尚， 像运动一样， 精力充沛，然后， 将来， 您可以爱和购买风格的产品和服务 可调节的， 和功能产品和服务。将有更清晰的轮廓， 指向， 和范围。这是零售店和客户一对向前的基础， 高效互动， 和前瞻性的视觉营销。