Airship推出新一代AI功能，实现即时精准的客户体验

推出设备端决策AI和与领先数据仓库的零拷贝数据集成，将客户画像数据与实时上下文相结合；将于11月4–5日在Elevate’26伦敦大会进行互动演示

旧金山--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 移动优先的客户体验公司Airship今日推出全新功能，通过单一平台激活客户洞察与实时上下文。基于其在iOS 27等现代移动平台上的突破性Airship决策AI，Airship帮助企业品牌实时了解客户行为，并推送个性化移动交互内容，从而推动转化与收入增长。

客户对个性化体验的期望日益增高，而传统平台难以跟上步伐。Deloitte和Meta的研究指出，“80%的美国消费者更倾向于从提供个性化体验的品牌购买产品”，但许多组织由于数据孤岛、系统割裂和开发者依赖等问题，未能满足这些期望。

现代客户体验需要全面了解客户是谁以及客户当下的真实需求。Airship决策AI将客户画像数据与实时上下文在用户设备上直接配对，即时提供最优体验。通过根据活跃会话信号（如当前屏幕、购物车状态和应用内行为）在本地完成决策，品牌能够在消除延迟的同时保障客户数据安全。

Airship首席执行官Brett Caine表示：“规模化实现精准匹配，已经成为现代企业品牌的新标准。超过15年以来，我们凭借在数十亿次客户旅程中积累的移动专业知识，开创了全球领先品牌在其最私密设备上与客户连接的方式。今天，我们借助设备端决策AI和与领先数据仓库的集成，进一步推动了这一进程，帮助品牌在确定客户意图的那一刻提供正确的应用内体验，从而推动可衡量的收入、留存和忠诚度增长。我们将自身价值与业务成果挂钩，并有Airship成果保障(Airship Results Guarantee)作为后盾。”

Airship首席技术官Mike Herrick表示：“最关键的时刻是屏幕加载的那一瞬间，而等待云端响应恰恰会让您在此刻失去客户。因此，我们将决策直接移至设备端。品牌将从数据仓库中带来已有的客户信息，应用则补充当前发生的实时情况，从而选出适配的体验方案。由于决策在应用内完成，客户数据可以得到充分的安全保障。对于产品、移动和数字体验负责人而言，这意味着个性化体验能够以移动速度跟上客户的步伐。”

实时个性化的关键能力

• 设备端决策AI：在屏幕加载时在用户设备本地评估上下文逻辑，消除服务器延迟以实现即时个性化，同时大幅降低云端计算开销。
• 客户数据就地使用：零拷贝方式直接从领先数据仓库读取画像数据，无需复制数据，保障客户隐私。
• 内容始终保持最新：外部数据流在渲染时将实时信息（如天气或门店库存）直接拉入消息中。
• 定制化客户旅程：Data Branching根据实时设备端上下文将每个用户引导至最佳路径，无需开发人员资源。
• 自动化行动触发：将数据洞察转化为即时触发行动，例如自动帮助客户完成未支付订单。
• 内置分析以驱动成果：实时数据流以开放Parquet格式将用户行为洞察发送回品牌的数据仓库，使其团队能够从客户行为中学习。

ISO 42001认证的大规模AI治理

随着企业品牌部署AI以驱动增长，信任依然至关重要。凭借Airship的官方ISO 42001认证——人工智能管理体系的全球标准——这些功能为企业安全、法律和产品团队提供了信心，确保其设备端AI决策建立在隐私设计原则之上，并有强大的安全控制措施作为保障。

Elevate’26伦敦大会现场演示

Airship将以Elevate’26伦敦大会（11月4–5日）的主赞助商身份现场展示这些解决方案。首席执行官Brett Caine将为峰会致开幕词，首席技术官Mike Herrick将与U-Haul移动体验总监David LoPresti一同演示生产环境中的设备端AI。

LoPresti表示：“围绕细分群体构建体验很容易，但即使在同一个细分群体内部，客户的诉求也各不相同。通过与Airship合作，我们可以使用设备端AI搭配自研AI模型，实现更精细的差异化。这已不再是一个技术挑战。”

大会还将邀请Gartner、Vodafone、Air France、One Football、BBC、M6、DAZN、Musgrave和The Very Group的领导人，进行关于AI规模化应用和个性化运营的主题演讲和专题讨论。如需查看议程并注册，请访问www.elevatesummit.info/elevate26-london。

关于AIRSHIP

Airship是唯一的跨渠道客户体验平台，依托移动专业知识与以成果为导向的AI，将日常互动转变为稳定的转化订单。15年来，Airship始终引领移动创新——从发明首条推送通知、首张移动登机牌、首个实时活动、首个智能代理集群，到如今推出决策AI。全球数千家顶尖品牌信赖Airship，依托其打造统一的跨渠道体验和编排式用户旅程，从而大规模实现可衡量的成果。

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