?️ 客服场景：让推荐像老友聊天一样自然
咱先聊聊客服场景里的用法，这可是云言 AI 特别擅长的一块。很多朋友可能觉得客服嘛，就是回答问题，其实加上个性化推荐，能让服务直接上一个台阶。比如说用户来咨询一款护肤品，传统客服可能就介绍产品成分、功效，说完拉倒。但云言 AI 能咋做呢？它会先看看用户之前的聊天记录，有没有提到过肤质、过敏史，甚至之前买过啥类型的产品。举个例子啊，用户之前说自己是敏感肌，现在来问保湿霜，AI 就会优先推荐温和无刺激的款式，还能顺手带上同系列的洁面乳，说 “您之前提到敏感肌，这款洁面乳和您看的保湿霜成分搭配特别温和，很多和您情况差不多的朋友都一起用呢”。
这里面有个关键，就是得先给用户打好标签。云言 AI 支持自定义标签体系，咱们可以把用户分成 “新客”“复购用户”“高客单价用户”，再细分 “敏感肌”“油皮”“学生党” 等等。打标签的方法也简单，一方面从历史对话里自动抓取关键词，比如用户说 “我脸上爱长痘”，就自动打上 “痘痘肌” 标签；另一方面可以在对话过程中主动问，比如 “方便问一下您平时喜欢什么风格的穿搭吗？”，用户回答后马上记录下来。标签越详细，推荐就越准，就像给每个用户量身定制了一个小账本，记着他们的喜好和需求。
还有实时响应这块，云言 AI 的推荐速度特别快，几乎是秒级反馈。当用户发完消息，AI 在处理问题的同时，就已经在后台匹配推荐内容了。比如说用户问 “这个手机续航怎么样”，AI 一边回答续航时长、充电速度，一边就把充电宝、手机壳这些配件推出来了，而且还会根据用户的购买历史调整推荐顺序。要是用户之前买过高端耳机，就优先推荐同品牌的高端配件；要是学生党，就推荐性价比高的款式。这样的推荐不会让用户觉得突兀，反而像是客服真的在为他们着想，想想看，你去买东西，店员能记得你之前的喜好，还推荐合心意的东西，是不是好感度一下子就上来了？
? 营销场景：让推荐成为打动用户的秘密武器
说完客服，再看看营销场景，这里面云言 AI 的本事更大了。很多企业做营销，经常是广撒网，发一堆优惠券、促销信息，结果用户不感兴趣，还觉得烦。但用云言 AI 就能精准很多，它能根据用户的行为数据、历史交互记录，还有实时的情绪状态来做推荐。比如说用户在 APP 里逛了很久女装，看了连衣裙、短裙，但是没下单，这时候 AI 就知道用户可能在犹豫，这时候发一条消息 “您看的那款碎花连衣裙现在有 8 折优惠哦，搭配同系列的防晒衫，夏天穿既漂亮又防晒，要不要看看？”，这样的推荐比随便发个 “全场打折” 效果要好得多。
在营销场景里，有几个技巧特别好用。第一个是 “场景化推荐”，把产品和用户的使用场景结合起来。比如卖运动鞋的，不能只说鞋子舒服、透气，得结合用户的运动场景。要是用户经常搜索 “跑步”，就推荐专业跑鞋；要是搜索 “健身房”，就推荐训练鞋，还能带上运动袜、运动手环这些配套产品。云言 AI 支持设置场景模板，咱们可以提前把常见的场景列出来，比如 “晨跑”“通勤”“健身房”，每个场景下对应哪些产品，AI 会根据用户的行为自动匹配。
第二个是 “动态优惠策略”，AI 能根据用户的购买概率来调整优惠力度。比如说新用户第一次浏览产品，可能给个小额优惠券吸引下单；老用户复购的时候，根据之前的购买金额，给个满减券或者赠品。举个例子，用户之前买过 200 元的护肤品，现在再来买，AI 发现购物车里有 300 元的产品，就可以推荐 “满 300 减 50” 的优惠券，比直接给 10 元券更有吸引力。而且这个优惠信息可以在用户浏览产品的时候实时显示，比如在产品详情页下方弹出 “您有一张满 300 减 50 的优惠券可用哦”，提醒用户使用，促进下单。
还有 “个性化内容推荐”，除了推荐产品，还能推荐内容。比如用户关注了美妆博主，云言 AI 可以在营销信息里带上相关的美妆教程，说 “看您喜欢美妆，我们刚更新了一个夏季妆容教程，里面用到的 XX 粉底液您之前看过哦，现在购买还有专属折扣”。这样的内容推荐既能提供价值，又能带动产品销售，用户不会觉得是硬广，反而觉得有用。
? 跨场景联动：让推荐贯穿用户整个旅程
现在很多企业的客服和营销是分开的，客服归客服，营销归营销，其实这俩场景联动起来，效果会更好。云言 AI 就能做到跨场景数据打通，把客服里收集到的用户需求，用到营销推荐里，反过来营销中的用户反馈，也能优化客服的推荐策略。比如说用户在客服咨询的时候提到 “想要一款适合夏天穿的透气衬衫”，客服推荐了几款，用户没下单，但是加了购物车。这时候营销部门可以针对这个购物车信息，发一条短信或者 APP 消息 “您购物车里的透气衬衫库存不多啦，今天下单还能送夏季防晒袖套哦”，这样的联动推荐，转化率能提高不少。
跨场景联动还有一个好处，就是能给用户提供连贯的体验。用户在客服那里得到了满意的推荐，转到营销活动时又看到相关的优惠，会觉得这个品牌很懂自己。比如说用户买了一台笔记本电脑，客服在售后回访的时候，提醒用户 “记得定期清理电脑哦，我们店里的电脑清洁套装现在买一送一，需要的话可以帮您看看”。这时候用户可能正需要这个，就顺手下单了。这种从购买到售后的全流程推荐，不是硬推，而是基于用户的实际需求，让用户感受到贴心。
具体怎么操作呢？首先要在云言 AI 里打通客服和营销的数据接口，让两边的数据能共享。然后设置联动规则，比如说 “用户咨询过某类产品且未购买→3 天内触发营销推荐”“用户下单后 7 天→触发售后相关推荐”。这些规则可以根据企业的实际情况来设置，灵活调整。另外，还要注意推荐的频率和时机，不能太频繁，让用户觉得烦，也不能太晚，错过用户的需求期。比如说用户咨询完马上发营销消息，可能会让用户觉得急功近利，隔一天再发，效果会更好。
?️ 优化技巧：让推荐效果更上一层楼
最后说说优化技巧，想要让云言 AI 的个性化推荐效果更好，这几个方面得注意。首先是数据质量，推荐的准不准，全靠数据撑着。咱们得定期清理无效数据，比如那些重复的、错误的标签，还要不断补充新数据，比如用户的新反馈、新行为。比如说用户之前打标签是 “油皮”，后来在对话里提到 “现在皮肤变干了”，这时候就要及时更新标签，不然推荐的产品还是针对油皮的，就不准了。
然后是模型训练，云言 AI 支持自定义训练模型，咱们可以根据自己的业务特点，上传历史的对话和交易数据，让 AI 学习咱们行业的知识和用户的偏好。比如说卖母婴产品的，用户经常问 “宝宝多大可以用这个”“有没有无添加的产品”，把这些数据喂给 AI，让它学会母婴行业的专业术语和用户关心的点，推荐的时候就能更精准。训练的频率也很重要，建议每周或者每两周训练一次，让模型及时跟上用户的变化。
还有用户反馈机制，要让用户能方便地告诉我们推荐是否合适。比如说在推荐内容旁边加一个 “不喜欢” 按钮，用户点击后，AI 就知道这个推荐不对，下次就会调整。还可以在客服对话中主动问用户 “刚才推荐的产品您觉得怎么样呀？”，用户的回答直接作为优化推荐的依据。用户反馈是提升推荐效果的重要数据来源，一定要重视。
另外，还要注意推荐的多样性，不能老是推荐那几款产品，不然用户会觉得没意思。云言 AI 支持设置 “多样性参数”，咱们可以调整推荐结果中新品和爆款的比例，比如说爆款占 60%，新品占 40%，让用户既能看到熟悉的好产品，又能发现新东西。比如说用户经常买某品牌的洗发水，除了推荐同品牌的护发素，还可以推荐其他品牌的新款洗发水，说不定用户就感兴趣了。
最后就是测试和迭代，没有一劳永逸的推荐策略，得不断测试不同的推荐方案，看看哪种效果好。比如说同样是针对新用户，测试 “先推荐低价产品” 和 “先推荐热门产品” 哪种转化率更高，然后把效果好的方案留下来，不好的调整。可以每周做一次效果分析，看看推荐的点击率、转化率、用户满意度有没有提升，根据数据来优化策略。
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