AI-UTAUT模型还能实时把客户的行为与销售员进行关联，例如一旦监测到客户点击小程序中的任何页面，即会通知销售人员，帮助销售获取潜在客户，实现标签化管理。销售员还可以与客户发微信消息，而且无需加好友、不用跳转，即可随心实现。
根据客户的行为分析,AI-UTAUT模型运用独特的人工智能算法,可以自动生成成交几率预测,以漏斗图的形式，把客户按照成功率由高往低排,让销售员一眼便能知道谁才是潜在用户，避免销售人员多做无用功。
例如，某汽车4S店销售员小王周一上午到达公司后，第一件事就是打开自己的微信，这时他看到AI-UTAUT模型助理已经推送了几十条销售线索。当他点开”客户”,可以查看AI所分析的预计成功率,并且系统已经自动按成功率高低排出客户的优先级。
这时系统显示一位叫阿莲的女士的预计成交率在85%,她留言询问某款SUV是否有更紧凑的型号,小王立马进行回复。5分钟后,他的手机铃声响起,来电显示正是阿莲。短短5分钟，一笔20万以上的业务就被敲定了。
此外，用户画像除了在沟通和识别客户方面有帮助外，还能对维系老客户和促进二次转化，发挥更多价值。
例如，我们还可以在AI-UTAUT后台选取一批用户的某些属性，做一些预测功能，例如预测用户是否会流失;或者预测用户是否会对新上线的功能感兴趣。对应的，预测出很可能会流失的用户，针对性进行挽留的营销活动，比如发红包、发优惠券等。针对会对新功能感兴趣的用户，可以给其推送新功能，来增加用户的粘性。
我所搭建的AI-UTAUT模型在所投资的这家正好解决了原来商家的优惠券使用率低、用户粘性低的问题。
综合来看AI-UTAUT模型不仅仅帮我所投资的这家企业的销售额提升，同时这套模型算法也为周边的商家进行了赋能。例如上文中所举的例子赋能4S点销售人员更好的服务客户的例子。
三、AI-UTAUT模型深度解析 1. 模型中的绩效期望因素绩效期望正向影响消费者接受企业大数据精准推荐意愿是因为消费者接受企业大数据精准推荐的信息有可能提高其信息搜索的效率。企业要推送切实满足消费者需求的信息，企业就必须做好消费者画像的识别工作，完善数据分析推荐模型，及时根据消费者多元、动态、不可持续的需求进行数据推荐模型的完善和修正，做好消费者画像特征分析工作，保证向消费者推送的信息是消费者需求的，真真正正地提高消费者信息搜索的效率。
2. 模型中的基于消费者需求和期望的信息方面基于消费者需求和期望的信息正向影响消费者接受企业大数据精准推荐意愿是因为基于消费者需求和期望的信息是适当的、准确的、有质量的信息。企业要根据消费者经浏览、访问、购买形成的各式大数据进行细致分析，洞察消费者的显性需求和潜在需求，做好消费者产品喜好、心理接受价位、产品品牌等信息的预测，及时地以合适的方式，在合适的时间，将合适的产品信息推送给消费者，提高消费者和产品的匹配度，提高消费者转化率。
3. 模型中在线及时沟通方面在线沟通正向影响消费者接受企业大数据精准营销意愿是因为在线沟通能缩短消费者与企业人员的沟通距离，在避免向消费者单向推销，令消费者反感的同时，还可以让消费者互相了解购后感受，降低信息不对称给消费者带来的负面影响的概率。
企业要搭建营销全过程的消费者参与互动平台。企业可通过微博、微信与消费者进行互动，也可通过设置商品评价区、讨论区让消费者留言，在及时了解消费者对企业产品或服务评价的同时，也可为企业产品或服务营造良好的口碑。
当然，消费者对企业的产品或服务不满意时，也可通过互动平台及时反馈，企业也可及时处理，降低不良口碑对企业的影响。企业还可鼓励喜欢购后分享、有公众影响力的消费者进行分享，以期带动其他消费者选择企业的产品或服务。
我利用AI-UTAUT模型所赋能的地铁新零售企业旗下的一类是智能贩售机，我建议厂家在机器上安装一键在线沟通功能，就是为了上述原因。
企业在开展精准推荐的过程中，若企业人员能与消费者进行沟通，就可将单向促销转换为“互动、双赢、关联关系”的沟通，最大化地缩短了企业和消费者间的沟通距离，避免一味地向消费者进行单向推销，在无法触及消费者需求点的情况下，使消费者产生反感、抵触的情绪。
当然，企业开展的大数据精准推荐并不是一次性的活动，而是一个循环往复的过程，企业人员在与消费者周而复始的沟通中能不断地收集消费者的信息，对自身的精准推荐模型算法不断调整和优化，进而提升消费者接受企业大数据精准推荐的意愿，提升对企业产品或服务的购买意愿。
四、设计AI-UTAUT模型时所研究过的算法模型算法模型在《AI产品经理从懂精准推荐模型到产品创新》上篇中按AI机器学习风格进行过分类，者下篇中我们将按功能相似性讲解算法模型，这里所讲解的模型算法是我在创造AI-UTAUT模型过程中多数检验过的。所以在讲解算法模型的时候会总结哪些算法模型用在哪个场景比较多，哪些算法模型是AI产品经理经常会遇到的。
由功能的相似性分组的算法模型如下：
机器学习算法通常根据其功能的相似性进行分组。例如，基于树的方法以及神经网络的方法。但是，仍有算法可以轻松适应多个类别。如学习矢量量化，这是一个神经网络方法和基于实例的方法。
