Μάθετε Τον Αριθμό Του Αγγέλου Σας
Ο ρόλος του AI στη δημιουργία μιας πιο ανθρώπινης εμπειρίας πελάτη
Σε έναν κόσμο όπου τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και η τεχνολογία έχουν ισοπεδώσει τους όρους ανταγωνισμού μεταξύ μεγάλων και μικρών επωνυμιών, οι ηγέτες γνωρίζουν ότι ο μόνος αληθινός παράγοντας διαφοροποίησης είναι η εμπειρία πελατών (CX). Γνωρίζουν ότι είναι μια από τις πιο ανθρώπινες πτυχές της λειτουργίας μιας επιχείρησης - και εξερευνούν καινοτόμες τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να την εμπλουτίσουν.
Εκτός από την αποτελεσματικότητα της ροής εργασιών, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης παρέχουν διαφοροποιημένες πληροφορίες που μπορούν να μεταμορφώσουν τα ταξίδια των πελατών σας ώστε να γίνουν πιο ελκυστικά και υποστηρικτικά. Σας δίνουν τη δυνατότητα να αναπτύξετε μια συναρπαστική στρατηγική εμπειρίας πελάτη για την καλύτερη εξυπηρέτηση των πελατών, την παροχή εξατομικευμένων προσφορών και τη δημιουργία ουσιαστικών σχέσεων.
Σε αυτό το άρθρο, θα αναλύσουμε ποια είναι η εμπειρία πελατών AI και οι τεχνολογίες που την τροφοδοτούν. Θα δείτε επίσης οκτώ πρακτικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία μιας αξέχαστης, εξατομικευμένης εμπειρίας πελάτη.
Τι είναι η εμπειρία πελάτη με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη;
Η εμπειρία πελατών τεχνητής νοημοσύνης είναι η χρήση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), η ανάλυση κειμένου και η ανάλυση συναισθήματος για να ευχαριστήσει τους πελάτες όπου και όπως αλληλεπιδρούν με την επωνυμία σας.
Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όχι μόνο βοηθούν στην αντικατάσταση των δυσκίνητων διαδικασιών με εξαιρετικά αποδοτικές ροές εργασίας, αλλά αναλύουν απρόσκοπτα μη δομημένα δεδομένα για την εξαγωγή σημαντικής επιχειρηματικής ευφυΐας. Αυτές οι πολύτιμες πληροφορίες δίνουν τη δυνατότητα στους υπαλλήλους να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις που βελτιώνουν τη συνολική εμπειρία και ικανοποίηση των πελατών.
Μάλιστα, ανά Έκθεση για την κατάσταση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης για το 2023 , το 96% των ηγετών επιχειρήσεων πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθήσει τις εταιρείες να βελτιώσουν σημαντικά τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων στο μέλλον.
Τεχνολογίες που τροφοδοτούν την εμπειρία του πελάτη με τεχνητή νοημοσύνη
Υπάρχουν πολλές τεχνολογίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη που λειτουργούν σε συνδυασμό μεταξύ τους για να βελτιώσουν την εμπειρία του πελάτη. Αυτά είναι τα πιο επιφανή.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Το NLP βοηθά έναν υπολογιστή να κατανοήσει την ανθρώπινη γλώσσα μέσω ανάλυσης κειμένου, με συνομιλίες, αποχρώσεις που βασίζονται στη γλώσσα και emoji. Για να γίνει αυτό, το NLP χρησιμοποιεί δύο άλλες δευτερεύουσες εργασίες AI: την κατανόηση φυσικής γλώσσας (NLU) και τη δημιουργία φυσικής γλώσσας (NLG). NLU και NLG power smart βοηθοί και Chatbot που βασίζονται σε AI ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν για 24ωρη, βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών.
Ανάλυση συναισθήματος
Η ανάλυση συναισθήματος εντοπίζει συναισθήματα ή συναισθήματα σε δεδομένα, τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να μετρήσουν πώς αντιλαμβάνονται οι πελάτες την επωνυμία ή τις υπηρεσίες σας. Η τεχνολογία προσδιορίζει το συναίσθημα σε σχόλια από ένα ευρύ φάσμα πηγών, όπως πλατφόρμες όπως το Trustpilot ή το Google My Business, σχόλια και άμεσες αναφορές στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, έρευνες και πηγές ειδήσεων.
Προγνωστική ανάλυση
Η προγνωστική ανάλυση κατανοεί μοτίβα στη συμπεριφορά των πελατών για να προβλέψει τις μελλοντικές ανάγκες των πελατών. Χρησιμοποιείται για τη βελτιστοποίηση των πωλήσεων, τον σχεδιασμό της εφοδιαστικής και της εφοδιαστικής αλυσίδας ή την ενίσχυση των προωθήσεων της επωνυμίας για μέγιστο αντίκτυπο. Για παράδειγμα, με τη μελέτη στοιχεία πελάτη , οι έμποροι λιανικής μπορούν να προβλέψουν τις άμπωτες και τις ροές στα πόδια με βάση την τοποθεσία, τα γεγονότα ή τις εποχές και να κατανείμουν τους πόρους ανάλογα.
άγγελος αριθμός 616 έννοια
Η προγνωστική ανάλυση μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να αναχαιτίσει την ανατροπή των πελατών, προσδιορίζοντας τους παράγοντες που συμβάλλουν με βάση τους φωνή των δεδομένων πελατών .
845 αριθμός αγγέλου
Μηχανική μάθηση
Η μηχανική μάθηση (ML) χρησιμοποιείται για την αυτόματη εξόρυξη πληροφοριών από τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση για να αυτοματοποιήσουν δευτερεύουσες εργασίες, όπως η εξαγωγή θεμάτων, η ταξινόμηση χαρακτηριστικών και η ανάλυση κειμένου που είναι απαραίτητα για την ανάλυση κειμένου και την ανάλυση συναισθήματος.
Αυτά τα μοντέλα αναλύουν δεδομένα μέσω τεχνητών νευρωνικών δικτύων (ANN) για να κατανοήσουν και να συσχετίσουν τα μοτίβα στα δεδομένα και να μάθουν καθώς προχωρούν. Αυτό σημαίνει ότι, όταν επεξεργάζονται δεδομένα εμπειρίας πελάτη, μπορούν να διερευνήσουν τα δημογραφικά στοιχεία του κοινού, τα ενδιαφέροντα, τα ανερχόμενα θέματα και άλλους παράγοντες για να παρέχουν όλο και πιο ακριβείς πληροφορίες με την πάροδο του χρόνου.
Ένα παράδειγμα αυτού είναι το πώς Spotify χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για να βελτιώσει τις προτάσεις περιεχομένου. Προβλέπει τι μπορεί να αρέσει στους καταναλωτές με βάση τις τρέχουσες επιλογές ακρόασης και προσφέρει εξατομικευμένες προτάσεις για μουσικά είδη, playlist και podcast.
Αναγνώριση ονομαστικής οντότητας
Η αναγνώριση οντοτήτων με όνομα (NER) επιτρέπει σε έναν υπολογιστή να αναγνωρίζει σημαντικά ονόματα που εμφανίζονται στα δεδομένα. Αυτές οι επώνυμες οντότητες θα μπορούσαν να είναι άτομα, επιχειρήσεις, νομίσματα ή τοποθεσίες και είναι απαραίτητες για ανταγωνιστική ανάλυση . Ένα μοντέλο NER μπορεί να εκπαιδευτεί ώστε να αναγνωρίζει εκατομμύρια σημεία δεδομένων και να τα εφαρμόζει σε περιβάλλοντα ειδικά για τον κλάδο.
Υπολογιστική όραση
Η όραση υπολογιστή βοηθά στην αναγνώριση εικόνας και στην οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR), η οποία βοηθά ένα σύστημα να ανιχνεύει μοτίβα σε μεγάλα δεδομένα που βασίζονται σε εικόνες. Αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιείται συχνά για την αναγνώριση διασημοτήτων, εμπορικών σημάτων και προϊόντων σε πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης για στοχευμένη διαφήμιση και ανάλυση ανταγωνισμού, καθώς και για τη διάγνωση προβλημάτων πελατών.
8 τρόποι για να εφαρμόσετε την τεχνητή νοημοσύνη στην εμπειρία του πελάτη
Σύμφωνα με την έρευνά μας, οι ηγέτες των επιχειρήσεων βλέπουν τεράστιες δυνατότητες για AI να κάνουν τις μάρκες τους πιο πελατοκεντρικές. Εδώ είναι οι πιο χρήσιμες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης που τα στελέχη πιστεύουν ότι θα δημιουργήσουν μια πιο πλούσια και αποτελεσματική εμπειρία πελάτη.
1. Τμηματοποίηση συμπεριφοράς για στοχευμένα προϊόντα και μάρκετινγκ
Σύμφωνα με την έκθεση The State of Social Media 2023, το 49% των ηγετών επιχειρήσεων πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι κρίσιμη για την τμηματοποίηση συμπεριφοράς για τον εντοπισμό και τη στόχευση συγκεκριμένων τμημάτων πελατών.
Οι δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης σαρώνουν εκατομμύρια σημεία δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως μέσα κοινωνικής δικτύωσης και εξετάζουν ιστότοπους για να εντοπίσουν κρυφά μοτίβα. Αυτός είναι ο τρόπος με τον οποίο παρέχουν πληροφορίες πέρα από τα παραδοσιακά δημογραφικά στερεότυπα (όπως, όλοι οι παίκτες είναι άνδρες), επιτρέποντάς σας να περιορίσετε την τμηματοποίηση όσο θέλετε. Αυτές οι πληροφορίες σάς βοηθούν να αναπτύξετε πιο αποτελεσματικές στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ και υψηλότερο επίπεδο εξατομίκευσης σε προϊόντα και υπηρεσίες.
Για παράδειγμα, αυτή η εταιρεία μακιγιάζ έχει μια στοχευμένη καμπάνια μάρκετινγκ στο Facebook για γυναίκες άνω των 50 ετών για ένα τμήμα της σειράς μακιγιάζ τους, με βάση το προφίλ του κοινού.
2. Προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για την πρόβλεψη της μελλοντικής συμπεριφοράς των πελατών
Σύμφωνα με την ίδια έκθεση, το 45% των ηγετών πιστεύει ότι η χρήση προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων για την ένδειξη της μελλοντικής συμπεριφοράς των πελατών θα είναι μια βασική εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης.
Τα predictive analytics χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση για να αναλύσουν δεδομένα, τόσο εσωτερικά (δεδομένα πωλήσεων και πελατών) όσο και εξωτερικά (τρέχοντα γεγονότα, δεδομένα ανταγωνιστών, κριτικές και σχόλια μέσων κοινωνικής δικτύωσης) για πληροφορίες. Αυτά είναι κρίσιμα για την πρόβλεψη των τάσεων της αγοράς και την ενημέρωση των αποφάσεων σχετικά με τον έλεγχο των αποθεμάτων, τις δαπάνες μάρκετινγκ και άλλες επενδύσεις.
Για παράδειγμα, εταιρεία αλκοολούχων ποτών Diageo χρησιμοποιεί AI για να λαμβάνει προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο για τη ζήτηση των πελατών, τις τιμές των εμπορευμάτων και τις πληρωμές των πιστωτών. Χρησιμοποιεί επίσης πληροφορίες τεχνητής νοημοσύνης για να ενημερώνει τις επενδυτικές αποφάσεις με βάση παράγοντες όπως ο χρόνος, η διάρκεια και η εμβέλεια μιας καμπάνιας μάρκετινγκ.
3. Βελτιστοποιήστε την τιμολόγηση με βάση τη ζήτηση
Το σαράντα πέντε τοις εκατό των ηγετών επιχειρήσεων λέει ότι η τεχνητή νοημοσύνη και η ML θα είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία μοντέλων δυναμικής τιμολόγησης στο μέλλον.
Αυτό δεν προκαλεί έκπληξη δεδομένου ότι η δυναμική τιμολόγηση είναι κοινή σε κλάδους όπως η φιλοξενία και ο τουρισμός με κυμαινόμενη ζήτηση των πελατών (π.χ. η δημοτικότητα μιας πτήσης/προορισμού) και εποχικότητα (σαββατοκύριακα ή καθημερινές).
1212 νόημα αριθμός
Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης αναλύουν τόσο ιστορικά δεδομένα όσο και δεδομένα σε πραγματικό χρόνο (π.χ. απόθεμα, πωλήσεις βάσει δημογραφικών στοιχείων, τιμολόγηση ανταγωνιστών και αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης) για να αντλήσουν πολύ σχετικές, ευαίσθητες στον χρόνο πληροφορίες. Με αυτές τις πληροφορίες, οι ομάδες μπορούν να προσαρμόσουν την τιμολόγηση των προϊόντων και τα μηνύματα προληπτικά, ώστε να αυξήσετε την ανταγωνιστικότητά σας και να επιτύχετε τους στόχους εσόδων.
4. Ανάλυση συναισθήματος για την κατανόηση των σχολίων των πελατών
Μεταξύ των επιχειρηματικών ηγετών που ερευνήσαμε, το 44% αναφέρει ότι η ανάλυση συναισθήματος που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη θα είναι το κλειδί για την κατανόηση των σχολίων των πελατών και την πιο αποτελεσματική απόκριση στα ζητήματα των πελατών.
Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να καθορίσει τι αρέσει και τι δεν αρέσει στους πελάτες σχετικά με την επωνυμία σας, παρέχοντάς σας στοχευμένες αρνητικές και θετικές μετρήσεις για ένα θέμα ή πτυχή της επιχείρησής σας. Για παράδειγμα, ένα σύστημα υγείας μπορεί να χρησιμοποιήσει την ανάλυση του συναισθήματος των μέσων κοινωνικής δικτύωσης για να προσδιορίσει ποιες πτυχές του οργανισμού τους είναι ευχαριστημένοι οι ασθενείς και ποιες πρέπει να βελτιωθούν.
Με αυτόν τον τρόπο, η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να εντοπίσει παράγοντες που επηρεάζουν την εικόνα της επωνυμίας σας, το ποσοστό διατήρησης πελατών ή την αφοσίωση της επωνυμίας σας.
Στο Sprout, μπορείτε να το κάνετε από μια ποικιλία πηγών ακρόασης κοινωνικής δικτύωσης όπως το Twitter και το Instagram. Μπορείτε να παρακολουθείτε και να οργανώνετε κοινωνικές αναφορές σε πραγματικό χρόνο και να μετράτε το συναίσθημα με βάση τους όρους και τα hashtags που θέλετε να παρακολουθείτε, όλα σε μια ενοποιημένη πλατφόρμα.
έννοια του 888 αγγέλου
5. Εξατομικεύστε το περιεχόμενο και βελτιώστε την αφοσίωση των πελατών
Το σαράντα τέσσερα τοις εκατό των ερωτηθέντων στην έρευνα πιστεύουν ότι η χρήση μηχανών προτάσεων περιεχομένου για τη βελτίωση της εξατομίκευσης είναι μια από τις πιο υποσχόμενες εφαρμογές της AI.
Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης παρέχουν συγκεκριμένες πληροφορίες για τους πελάτες από ιστορικά αγορών, συμπεριφορά ιστότοπου (αναζητήσεις, κύλιση και κλικ) και σχόλια για να προβλέψουν τι μπορεί να τους ενδιαφέρει, ώστε να μπορείτε να προσαρμόσετε και να βελτιστοποιήσετε το περιεχόμενό σας για μέγιστο αντίκτυπο.
Μπορείτε επίσης να προωθήσετε την αφοσίωση των πελατών και να βελτιώσετε σημαντικά τα ποσοστά απόκρισης πελατών με εξατομικευμένες, προεγκεκριμένες προτεινόμενες απαντήσεις χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Sprout, ως επωνυμία παγωτού Καρβελ έκανε για μια βελτιωμένη εμπειρία πελάτη.
6. Αναγνώριση εικόνας για ανάλυση οπτικού περιεχομένου
Με το οπτικό περιεχόμενο να κυριαρχεί σε όλα, από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μέχρι την αναζήτηση στον ιστό, το 43% των ηγετών επιχειρήσεων πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθήσει στην αναγνώριση εικόνας για τον εντοπισμό και την ανάλυση οπτικού περιεχομένου.
Οι αλγόριθμοι οπτικής τεχνητής νοημοσύνης εντοπίζουν μοτίβα σε οπτικό περιεχόμενο, αναλύουν ιστορικά αναζήτησης και παρέχουν στοχευμένες προτάσεις για ιδέες ή παραλλαγές σχεδίασης. Πολλές δημοφιλείς μάρκες όπως Canva και κοινωνικά δίκτυα όπως το Pinterest έχουν ήδη ενσωματώσει αυτή τη δυνατότητα AI στις πλατφόρμες τους για μια πιο πλούσια εμπειρία χρήστη.
Το Visual AI είναι εξίσου κρίσιμο για την εξόρυξη συναισθημάτων, την ανάλυση ανταγωνιστών και τις εξατομικευμένες τακτικές μάρκετινγκ και διαφήμισης. Για παράδειγμα, ενώ έψαχνα για «ιδέες για γκρι τοίχους για κρεβατοκάμαρα» στο Pinterest, έλαβα επίσης στοχευμένες διαφημίσεις από την επωνυμία διακόσμησης σπιτιού Wayfair.
Το AI για οπτικό περιεχόμενο περιλαμβάνει επίσης ανάλυση περιεχομένου βίντεο.
Τα βίντεο είναι απλώς μια σειρά από εικόνες ή καρέ που εμφανίζονται με επιταχυνόμενη ταχύτητα. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης διασπούν αυτά τα πλαίσια και σαρώνουν για πρόσωπα διασημοτήτων, επωνυμίες, λογότυπα, τοποθεσίες ή άλλα στοιχεία που έχουν εκπαιδευτεί να αναζητούν.
Αυτή η ικανότητα αλλάζει το παιχνίδι γιατί σας δίνει τη δυνατότητα να μετράτε το συναίσθημα στα βίντεο τόσο εύκολα όσο και στα δεδομένα κειμένου. Μπορείτε να μετρήσετε το συναίσθημα των πελατών και να διεξάγετε ανταγωνιστικές αναλύσεις σε ανταγωνιστικές επωνυμίες από βίντεο σε πλατφόρμες όπως το TikTok, το Instagram και το YouTube.
7. Βελτιώστε την εξυπηρέτηση πελατών μέσω βελτιωμένων αλληλεπιδράσεων chatbot
Το σαράντα ένα τοις εκατό των ηγετών επιχειρήσεων πιστεύει ότι το NLP θα παίξει βασικό ρόλο στη βελτίωση των αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες μέσω εικονικών βοηθών και έξυπνων chatbot.
Το NLP επιτρέπει στους εικονικούς πράκτορες και τα chatbot να κατανοούν τη γλώσσα συνομιλίας και να ανταποκρίνονται στους πελάτες δημιουργώντας αυτόματα απαντήσεις βάσει καθορισμένων παραμέτρων.
Σε αντίθεση με τα chatbot που βασίζονται σε κανόνες, οι αλγόριθμοι που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη έχουν την ικανότητα να κατανοούν τη σημασιολογία και επομένως να εντοπίζουν πιο εύκολα τα ζητήματα των πελατών. Μπορούν ακόμη και να προτείνουν τα επόμενα βήματα, όπως να κατευθύνουν τον πελάτη σε έναν ζωντανό πράκτορα.
Μάρκες όπως Walmart υιοθετούν ήδη δυνατότητες συνομιλίας AI με το ChatGPT για να εμπλουτίσουν την εμπειρία των πελατών τους. Εκτός από την πρόσβαση στη διαισθητική εξυπηρέτηση πελατών, οι πελάτες θα μπορούν επίσης να προσθέτουν προϊόντα στο καλάθι τους μέσω γραπτών μηνυμάτων ή χρησιμοποιώντας φωνητικές εντολές, μέσω της εφαρμογής Walmart για κινητά.
8. Βελτιστοποιημένη φωνητική αναζήτηση για καλύτερη εμπειρία πελατών και κατάταξη SEO
Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, το 40% των ηγετών πιστεύει ότι η βελτιστοποίηση φωνητικής αναζήτησης είναι μία από τις πιο σημαντικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον.
77 αριθμός αγγέλου έννοια
Η βελτιστοποίηση φωνητικής αναζήτησης που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει το περιεχόμενο και τη δομή του ιστότοπού σας για να ενισχύσει την ορατότητα, ώστε να έχετε καλύτερη κατάταξη στις κατατάξεις φωνητικής αναζήτησης. Αυτή είναι μια αυξανόμενη ανάγκη για επωνυμίες, δεδομένου ότι οι αγορές με δυνατότητα φωνής μέσω smartphone και έξυπνων συσκευών στο σπίτι αναμένεται να αυξηθούν έως 400% εντός δύο ετών (2021 έως 2023).
Ομοίως, η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στην αντικατάσταση των κουραστικών συστημάτων διαδραστικής εγγραφής φωνής (IVR) με έξυπνο φωνητικό αυτοματισμό για αύξηση αποτελεσματικότητα εξυπηρέτησης πελατών .
Δημιουργήστε μια πιο ανθρώπινη εμπειρία πελάτη με το AI
Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να παρακολουθήσουν γρήγορα τον δρόμο σας για μια πιο πλούσια εμπειρία πελάτη που βασίζεται στην εξατομικευμένη φροντίδα, την ταχύτερη υποστήριξη και την αυθεντική δέσμευση.
Η διεξαγωγή ενός ελέγχου εμπειρίας πελατών είναι ένα καλό μέρος για να ξεκινήσετε, ώστε να μπορείτε να προσδιορίσετε τι λειτουργεί αυτήν τη στιγμή και σε ποιους τομείς χρειάζονται την προσοχή σας. Θα σας δώσει επίσης μια καλύτερη ιδέα για το ποιες δυνατότητες AI θα εξυπηρετήσουν καλύτερα τους επιχειρηματικούς σας στόχους.
Ρίξτε μια ματιά σε μερικά από τα πρότυπα που έχουμε αναπτύξει για να σας βοηθήσουμε ελέγξτε και βελτιστοποιήστε την εμπειρία των πελατών σας .
Μοιράσου Το Με Τους Φίλους Σου:
