從 Netflix 和 Spotify 中我們可以學到 9 個關於人工智慧和個人化的經驗教訓。

在競爭日益激烈、以消費者為中心的市場中，個人化已成為獲取和留住客戶的關鍵工具。在此背景下，Netflix 和 Spotify 等公司憑藉著人工智慧 (AI) 技術，為數百萬用戶提供獨特且個人化的體驗，已成為全球標竿。.

個人化是這些平台成功的關鍵。它將使用者體驗從被動轉變為主動，從而與所提供的內容建立更深的連結。 Outgrow 數據 顯示，90% 的消費者更喜歡提供個人化體驗的品牌，並且他們查看基於與品牌分享的資訊而推薦商品的可能性高出 40%。

你可能因為Netflix的「你喜歡…」或「我們認為你會喜歡」標籤頁而觀看過一些電影或劇集。在Netflix上，超過80%的觀看內容都是透過其個人化推薦系統發現的。這不僅提高了用戶參與度，也顯著降低了訂閱取消率。.

對 Spotify 而言，個人化遠不止於推薦音樂。作為打造獨特體驗的先驅，Spotify 推出了「每週發現」和「新歌推薦」等歌單，這些歌單已成為用戶發現新藝人、保持用戶活躍度的關鍵，吸引了數百萬聽眾。正是這種個人化體驗，助力 Spotify 在 2023 年擁有超過 2.05 億付費用戶。.

「這種個人化的方法不僅可以提高客戶滿意度，還可以優化平台資源的使用，引導用戶訪問他們更可能感興趣的內容，」Fundação Getúlio Vargas (FGV) 的數據和創新專家兼 MBA 教授 Kenneth Corrêa 分析道。.

對使用者留存率的影響

個人化和推薦功能對用戶留存率有著直接的影響。 Netflix 估計，其推薦系統每年可節省超過 10 億美元的客戶維繫成本。 Spotify 憑藉其個人化功能，鼓勵用戶定期使用，並減少用戶流失到其他競爭服務的情況。.

「個人化能夠創造附加價值感，並與用戶建立長期關係，使服務越來越有價值，也越來越難以替代，」肯尼斯·科雷亞說。.

這些娛樂巨頭能為其他公司帶來哪些關於個人化和推薦的啟示？

利用人工智慧進行個人化推薦的課程。

第一課： 深入了解你的客戶，並利用這些洞察來創造個人化的體驗，無論在哪個產業，都可以成為強大的競爭優勢。

第二課： 有效的個人化不僅僅是推薦產品。它關乎創造一種整體體驗，這種體驗能夠不斷適應使用者的偏好和行為，並利用來自不同來源的數據，在企業各個層面做出決策。

第三課： 結合不同的 AI 技術可以創造一個更強大、更準確的推薦系統，能夠理解使用者偏好中的細微差別。

第 4 課： 投資個人化不僅是為了在短期內改善使用者體驗，而是為了建立長期關係，使服務越來越有價值且難以取代。

第 5 課：雖然人工智慧推薦系統功能強大，但要真正有效和可靠，需要持續的監控、調整和倫理考量。

第六課： 資料收集不能止於表面現象。只有將詳細的使用者行為數據與情境分析結合，才能打造真正個人化的體驗，並為策略性業務決策提供基礎。

第 7 課： 機器學習不僅可以用於分析使用者數據，還可以深入了解產品或服務本身，從而創造更精細的個人化程度。

第 8 課： 在實施用於個人化的 AI 系統時，不僅要考慮技術有效性，還要考慮技術的更廣泛的倫理和社會影響。

第 9 課： 個人化如果實施得當，就能創造一個良性循環，即了解顧客並改善服務，進而提高顧客滿意度和忠誠度。

各行各業的公司都可以藉鏡這些寶貴的經驗，與客戶建立更深層、更持久的連結。 「透過投資個人化和推薦，以合乎道德且有效的方式使用人工智慧，可以改變用戶體驗，並獲得顯著的競爭優勢，」Corrêa 表示。.

這位專家認為，個人化並非曇花一現的潮流，而是一種強而有力的策略。如果運用得當，個人化可以顯著提升顧客滿意度、提高客戶留存率，並達到持續成長。他總結道：“未來屬於那些懂得如何個性化產品和服務體驗，為每位客戶創造真正有意義的價值的公司。”.