AI生成角色：如何使用人工智能创建角色

据估计，Netflix的人工智能辅助推荐系统每年为这家媒体巨头节省10亿美元。这让人不禁思考：如果一个人工智能（AI）和机器学习（ML）系统可以为您创建顾客培尔索纳，您的企业可以节省多少？

从定义上来说，顾客培尔索纳，也称为买家培尔索纳，是对您理想客户的半虚构描述 – 包括过去、现在和未来的潜在客户。这是营销人员了解潜在买家思维过程的最佳手段之一。

公司可以通过构建买家培尔索纳来制定营销预算和沟通策略。

缺乏对客户的了解或未开发培尔索纳，可能会导致许多营销和销售问题。例如，品牌将不知道什么样的内容或信息会吸引目标受众，他们来自哪里，或者他们的兴趣是什么。

现在让我们谈谈AI 培尔索纳或AI生成的培尔索纳。

IDC预测全球数据到2025年将增长61%（175泽字节）。人工智能可以实时收集、处理和分析海量数据集。更重要的是，它可以为聚合数据提供意义，并将其转化为可行的信息。

因此，预计到2030年，人工智能市场将扩大到8270亿美元的产业。推动这一增长的最大驱动力之一是人工智能分析来自不同来源（主要是在线）的消费者数据的能力。

这使得人工智能成为培尔索纳生成的极其强大的工具。

使用传统的买家培尔索纳，您最初必须投入无数时间通过调查、访谈、焦点小组和搜索互联网的各个角落来收集用户数据。在积累这些数据之后，您还必须分析它并创建买家档案。

AI和ML技术使培尔索纳创建过程更简单、更快捷，同时让您更贴近客户。

什么是AI 培尔索纳?

顾名思义，AI 培尔索纳或AI生成的培尔索纳是使用AI和ML系统分析公共和私人客户数据来开发买家档案。它们易于创建，代表了您受众的目标、痛点、爱好、兴趣和购买模式。

现在，AI生成的培尔索纳有几个好处：

• 由于人工智能可以处理大量用户数据并识别复杂的数据模式，AI 培尔索纳更加准确和详细。
• 它们允许您为不同的受众创建培尔索纳。
• AI가 생성한 페르소나从历史和实时用户数据中学习；因此它们会自动更新。
• 它们减少了传统客户研究所需的时间。
• 所有的营销策略都可以数据驱动；专注于您的目标市场。

这些优点有利于希望获得竞争优势并吸引更多客户的品牌。通过AI 培尔索纳，他们可以定制其产品、功能和信息，以符合特定的客户特征。

生成式AI中的培尔索纳

自2023年以来，世界见证了生成式人工智能（或生成式AI）的崛起，这是一种设计用于生成内容 - 文本、代码、图像和视频 - 作为其主要功能的AI系统。用户只需输入基于文本的提示即可。

除了AI内容和设计，您可以使用像ChatGPT这样的大型语言模型在几秒钟内创建培尔索纳。这确实节省了时间和资源，但仅适用于刚刚起步并希望对客户群有大致了解的企业。

例如，可以提示ChatGPT，"为威斯康星州密尔沃基的一家鞋店创建买家培尔索纳。"

这样的结果还可以，但很基础；还有很多需要改进的地方。您可以调整AI提示以获得更清晰和精确的结果。然而，如果没有实际数据（关于目标客户的信息），您无法生成完全代表您潜在客户的培尔索纳。

AI 培尔索纳解决了这个问题，因为它们基于与您的产品和服务相关的多个经过验证的客户数据源。

传统用户画像创建有哪些问题？

过去，营销专业人士常使用现成的信息（如人口统计数据和市场调查报告）来创建纸笔版买家档案。尽管这些传统画像很有用，但与AI驱动的培尔索纳相比，现在已经显现出明显的劣势。

让我们来看看这些劣势，了解为什么在产品设计和营销方面使用AI更好。

未考虑在线行为

根据Statista的数据，大约有54.4亿人使用互联网，约占世界人口的67%。

大多数人都活跃在网上，并在不同的社交媒体网络上持续分享他们的个人和职业生活信息。由于传统培尔索纳主要关注访谈和人口统计调查收集的数据，它们往往缺乏对客户在线行为的洞察。

这造成了线上和线下客户之间的脱节，阻碍了有效营销活动的建立。

准确性和效率低下

传统构建买家培尔索纳的方法没有统一的结构。可以使用多种方法，其有效性取决于所选择的流程。

但这种方法真的适用于每个公司吗？并不是。如果幸运的话可能会奏效；如果不幸运，就不会。然而，将这件事交给命运是个糟糕的主意，因为它可能会对您的业务目标和增长产生负面影响。

涉及大量猜测

即使有充分的研究，除非信息直接来自目标受众，否则数据并非万无一失。关键决策者、营销人员和利益相关者经常犯的错误是假设客户想要什么。这个错误可能导致创建的培尔索纳中出现偏见和刻板印象。

此外，这个过程需要大量猜测来弥补任何缺失的信息。

过度依赖职位头衔

传统培尔索纳经常关注人们的职位，如工作头衔或角色。虽然通过这种方式可以收集一些信息，但最终您会受到这些数据的限制。职位也可能具有误导性；拥有"总监"头衔的人可能并没有任何决策权。

更新培尔索纳成本高昂

培尔索纳的问题在于需要持续监控和更新。否则，它们将无法反映当前趋势和用户行为模式。如果您的目标受众很小，这很容易做到，但对大多数公司来说很少是这种情况。

因此，除非您有充足的预算，考虑到需要不断更新它们（否则它们将变得无用），整个过程对您来说会有点太困难。结果导致公司产生更多成本。

无法提供个性化洞察

AI 培尔索纳能提供几乎可以保证客户满意度的宝贵洞察 - 手动培尔索纳做不到这一点。

在一个人们期待个性化推荐的世界里，任何不够个性化的体验都令人不满意。如果A公司向潜在客户发送有针对性的高质量内容，而B公司发送通用内容，猜猜谁会赢？即使价格是个问题，A公司仍然更有可能成交。

60%的买家表示，如果能获得个性化的购物体验，他们会成为回头客。虽然传统培尔索纳有助于理解客户偏好，但随着人们和市场的变化，它们的效果会逐渐消失。

人工智能和机器学习技术如何改变培尔索纳的面貌？

顾客培尔索纳（按定义）是对理想客户的虚构或半虚构的描述。它帮助你确定需要创建的内容类型、应该使用的策略、应该经常使用的渠道以及需要采用的信息传达方式。

AI 培尔索纳 generators和系统经常分析公开和私人数据来为你的公司生成培尔索纳。以下是他们用于创建AI 培尔索纳的一些内部和外部数据类型：

内部数据：

• 客户调查
• 访谈
• 焦点小组
• 客户关系管理信息
• 社交分析数据
• 通话记录
• 电子邮件
• 网站和应用内数据

外部数据：

• 社交媒体
• 评论
• 论坛
• 在线社区
• 第三方网站

借助人工智能和机器学习，你可以创建精细的顾客培尔索纳。这使你能够做出基于数据的营销决策，为不同的客户群体制作个性化内容，增加将他们转化为付费客户的可能性。

以下是AI生成培尔索纳的步骤流程：

1. 数据：通过使用数百万个数据点，人工智能轻松地从大量人群中提取相关信息。
2. 交易和行为分析：借助与你的目标培尔索纳有共同点的潜在客户的交易和行为数据，你可以发送量身定制的信息。
3. 相关性：人工智能利用客户的数字体验来提高你的产品对每个潜在客户的相关性。
4. 使用：AI生成的培尔索纳易于创建和使用，使新企业也能负担得起。
5. 可扩展性：人工智能和机器学习可以收集任何规模的数据。随着规模的增加，创建精细培尔索纳的可能性也会增加。
6. 更新：由于基于人工智能的培尔索纳能快速获取结果，你的策略可以随时更新，确保你的信息传达和互动策略精准且有影响力。
7. 成本：基于人工智能和机器学习的培尔索纳创建所需努力更少，大幅降低了开发顾客培尔索纳的成本。
8. 账户基础营销：AI生成的培尔索纳使得账户基础营销即使在大规模上也成为可能。

通过人工智能自动化生成培尔索纳，你不仅可以节省成本，还可以提高整个过程的效率。这就是为什么今天营销人员和销售团队比组织中的任何其他部门都更优先考虑人工智能和机器学习。

注意：Netflix的推荐引擎如何为品牌省钱？

我们认为Netflix的例子能帮助你理解人工智能和它创建的培尔索纳的重要性。简单来说，它通过减少服务取消来帮助保留订户。

"消费者研究表明，典型的Netflix会员在浏览了一两个屏幕上的10到20个标题（可能详细查看了3个）后，大约60到90秒就会失去兴趣。用户要么找到感兴趣的内容，要么放弃我们服务的风险会大幅增加，"Netflix的一个消息来源说。

在这90秒内它能做什么？在这90秒内，Netflix可以：

• 快速分析订户的过往观看历史和兴趣。
• 其人工智能推荐引擎然后创建一个与之前消费（观看）的内容相似的选项池。
• 展示符合他们兴趣的精选系列或电影列表。

与观众偏好相匹配的内容对用户参与度和留存至关重要。Netflix通过人工智能在这个游戏中表现出色。你也可以通过使用人工智能开发培尔索纳来做到这一点。

使用Delve AI的自动培尔索纳生成器创建AI 培尔索纳

人工智能工具可以帮助您轻松生成顾客培尔索纳。您可以使用不同的模板和工具来研究用户与您网站的互动，并获得可行的客户洞察。

Delve AI 的培尔索纳是一款通过从您的网站/移动/CRM/社交分析数据创建培尔索纳来简化培尔索纳开发过程的软件。

目前，我们提供四种产品：

• 网站培尔索纳（针对您的网站访客）
• 竞争对手 培尔索纳（针对您的竞争对手）
• 社交 培尔索纳（针对您的社交媒体受众）
• 顾客培尔索纳（针对您的CRM）

我们使用汇总和匿名数据，利用人工智能和机器学习技术自动根据用户行为进行分类。

您的培尔索纳是自动生成的，不需要任何手动输入。此外，它们使您能够识别表现最佳的受众群体，获取定位思路，并改善客户体验以提升业务收入。

要创建培尔索纳，请访问我们的网站并注册Delve AI 的培尔索纳。

然后，连接您的GA4和/或Search Console账户。如果您想建立竞争对手 培尔索纳，只需输入竞争对手网站的域名。对于社交 培尔索纳，添加您想分析的社交媒体账号。

您的数据随后会被处理、分析并用其他可靠的数据源进行丰富。无论您创建哪种培尔索纳，我们的软件都会在几分钟内为您生成准确的分段培尔索纳。

丰富的客户分析

数据通过40多个外部数据源进行增强，为您提供全面的背景。我们使用多样化的数据源创建培尔索纳，如CRM数据、网络分析、社交媒体、客户声音数据和竞争对手数据。

用户通过行为因素进行分类，如参与度（背景、意图和行动）和结果（转化和决策阶段）。段的大小显示为整个受众中用户的百分比（%）。

每个培尔索纳都会告诉您更多关于您的客户信息，包括：

• 人口统计学 – 年龄、性别、收入水平、位置、教育程度、家庭状况、职位、角色、组织、资历水平和公司规模
• 地理信息 – 城市、地区和国家
• 心理特征 – 兴趣、痛点、挑战、动机、价值观和偏好
• 行为 – 参与度、事件/行动、背景和意图
• 交易习惯 – 首选营销渠道、关键词和支付方式

这些维度中的一些在Delve AI仪表板上有详细显示。

• 如何：设备、搜索查询、连接
• 什么：内容分析、行动、转化、目标、交易
• 在哪里：城市化程度、区域、气候带
• 什么时候：日期、时间、天气、季节
• 谁：组织、行业、语言

行业特定洞察

通过分析用户行为（提及、页面浏览和关键词），Delve AI提取针对您网站所属行业的关键结构化属性。

例如，在服装和时尚行业，关键词根据相关属性如尺寸、性别、场合、类型、颜色、年龄组等进行组织和展示。

我们的分析系统自动为40多个主要B2B和B2C行业提取行业特定洞察。

B2B洞察

B2C和B2B客户有不同的需求和目标。在我们关于B2B 买家培尔索纳的文章中，我们解释了B2C和B2B购买过程的区别，主要关注决策者、购买意图、时间和目的。

每个人都应该了解这些区别，因为B2B产品和服务服务于不同的个人和专业目的。因此，它们涉及公司内的多个人员和部门。

B2B 培尔索纳和用户旅程在组织层面而不是个人用户层面进行构建是很有意义的。我们的软件自动将您的B2B网站访客分类为以下群体之一：

• 商业潜在客户
• 求职者/招聘人员
• 投资者
• 合作伙伴/竞争对手
• 新闻媒体
• 服务提供商
• 博客读者
• 政府

此外，我们的培尔索纳（B2B用绿色突出显示，B2C用蓝色突出显示）提供有关潜在客户的工作职能、工作经验水平、公司规模、组织和行业的深入详情。

客户旅程

我们为每个客户群体提取和显示示例用户旅程（电商/B2C网站的用户旅程和B2B网站的组织旅程），帮助您识别和解决潜在的流失点和瓶颈。

添加标签来告诉您用户在决策过程中的阶段 – 研究、转化意图或转化过程阶段。

• 研究阶段是买家旅程的初始阶段，客户积极寻找有关您的产品或服务的信息。
• 在转化意图阶段，用户表现出明确的购买意图。
• 转化过程阶段是访客已开始转化过程并很可能完成转化的阶段。

人性化的消费者表示

Delve AI 的培尔索纳将分段数据转化为用户友好的格式，以便更容易整合和跟进。

我们整合人性化的细节，如人口统计、偏好、个人生活方式、互动和示例旅程来开发培尔索纳。当这些元素组合在一起时，它们为您提供了理想客户的360度全面概览。

从数据维度和指标转向AI生成的培尔索纳，将同理心注入您的数据驱动营销努力中，将人置于所有决策和营销计划的中心。

总结

有效营销需要许多要素，而创建 Delve AI 培尔索纳 是产生影响的第一步。

毕竟，营销就是要吸引顾客，让他们不断回访，并在需要时承诺从你这里购买。你不会在第一次互动时就要求访客购买；相反，你要用切中要点的内容来培养他们。这样就能建立信任，其他一切随之而来。

没有 买家培尔索纳，就像在黑暗中射箭。当你在内容、付费广告和设计上投入大量资金时，你不希望它被浪费 - 培尔索纳 确保这一点不会发生。

通过创建数据驱动的 顾客培尔索纳，你正在为企业成功打造坚实的基础。请记住，在创建 AI가 생성한 페르소나 时，借助人工智能和机器学习获得的每一点数据都是实时的。这很强大。它将帮助你以竞争对手无法企及的方式了解你的潜在客户。