第一方行为数据与人工智能的结合，正重塑电商出站营销格局。
这种被称为“AI个性化”的模式，旨在基于个人偏好、行为及购买历史，打造量身定制的购物体验。
追求“完美发送”
Vibes（移动营销平台）首席创新官兼联合创始人Alex Campbell提出“完美发送”概念：即消息触达用户后实现100%点击或互动，且零退订。
这一愿景依托于AI个性化（AI-I）、富通信服务（RCS）及零售移动营销的潜力。对电商营销人员而言，“完美发送”的核心在于信息能在恰当时机精准满足购物者需求。
契合购物者期望
订阅邮件、短信或推送通知的用户，期待获取高度相关的优惠信息。
Campbell指出，年度客户调查显示，越来越多已注册接收营销信息的用户反馈“消息太少”。他们渴望收到相关且及时的产品通知与折扣优惠，而AI-I正是解决这一痛点的关键。
第一方数据驱动
电商AI-I的可行性建立在第一方数据之上。在线商店可直接收集购买历史、浏览行为及互动数据，无需依赖第三方Cookie。
面对海量数据，人工处理或传统自动化规则难以实时洞察个人偏好。AI层的介入，则能在消息部署期间实现实时智能应用。
超越传统细分群体
传统营销常将购物者按共同行为归类（如“高性价比葡萄酒买家”）。AI-I则能构建“一人一细分”的精准画像，例如识别出“偏好20美元以下罗讷河谷红酒、对周五消息敏感且常兑换移动端优惠”的个体。
以单一细分群体策划“完美发送”更为高效。假设葡萄酒商家部署AI-I工具并接入产品目录与行为数据，可通过测试优化效果：
AI发送包含产品轮播的RCS消息，提供两个优惠：一是基于数据推荐的18美元阿根廷马尔贝克；二是旨在拓展新客群的17美元葡萄牙红混酿。
当购物者滑动屏幕、点击筛选器并完成购买时，AI会将这些触点数据纳入客户档案，记录低价购买行为或备注性价比文案测试结果。每条新消息都是一次实验，使AI-I不断逼近购物者的真实需求与时机。
此过程本质上是“个性化多变量测试”或“上下文老虎机”，但AI赋予了其前所未有的速度与规模。
实施流程详解
利用AI-I需完成精细的数据收集、标准化及集成设置。系统上线后，通常遵循以下工作流程：
- 基础细分：基于初始购买划分广泛类别（如红/白葡萄酒、起泡/静止酒、高端/平价）。
- 早期参与：发送消息并追踪反馈，例如记录用户对高价波尔多无感、忽略桃红却购买低价马尔贝克的行为。
- 个体测试：生成针对性消息进行A/B测试（如35美元波尔多vs 18美元西拉），持续追踪参与度并迭代。
- 完善档案：随时间推移识别概率模型，例如“价格低于20美元且为浓郁红酒时，购买概率达70%”。
- 平衡探索：定期引入“王牌”产品（如西班牙白酒）以扩展认知边界，防止营销疲劳。
- 反馈闭环：所有点击、购买及退订数据均反哺AI模型，优化个体推荐与整体系统。
通过持续迭代，AI-I将无限趋近于“完美发送”的理想状态。