Zjistěte Svůj Počet Andělů
Role umělé inteligence při vytváření lidské zákaznické zkušenosti
Ve světě, kde sociální média a technologie srovnaly podmínky mezi velkými a malými značkami, lídři vědí, že jediným skutečným rozdílem je zákaznická zkušenost (CX). Vědí, že je to jeden z nejlidštějších aspektů řízení firmy – a zkoumají inovativní technologie, jako je umělá inteligence (AI), aby ji obohatili.
Kromě efektivnosti pracovních postupů poskytují nástroje umělé inteligence jemné poznatky, které mohou změnit cesty vašich zákazníků tak, aby byly poutavější a podpůrnější. Umožňují vám vyvinout přesvědčivé strategie zákaznické zkušenosti lépe sloužit zákazníkům, poskytovat personalizované nabídky a budovat smysluplné vztahy.
V tomto článku rozebereme, o čem je zákaznická zkušenost AI a jaké technologie ji pohánějí. Uvidíte také osm praktických aplikací umělé inteligence pro vytvoření nezapomenutelné personalizované zákaznické zkušenosti.
Co je zákaznická zkušenost řízená umělou inteligencí?
Zákaznická zkušenost s umělou inteligencí je využití technologií umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP), textová analýza a analýza sentimentu, aby potěšili zákazníky, ať jsou kdekoli a jakkoli v interakci s vaší značkou.
Nástroje umělé inteligence nejen pomáhají nahradit těžkopádné procesy vysoce efektivními pracovními postupy, ale také bezproblémově analyzují nestrukturovaná data a extrahují důležité obchodní informace. Tyto cenné poznatky umožňují zaměstnancům činit lepší rozhodnutí, která zlepšují celkovou zákaznickou zkušenost a spokojenost.
Ve skutečnosti per Zpráva o stavu sociálních médií za rok 2023 96 % vedoucích firem věří, že AI pomůže společnostem výrazně zlepšit jejich rozhodovací procesy do budoucna.
Technologie, které podporují zákaznickou zkušenost AI
Existuje mnoho technologií založených na umělé inteligenci, které vzájemně spolupracují, aby zlepšily zákaznickou zkušenost. To jsou ty nejvýraznější.
Zpracování přirozeného jazyka
NLP pomáhá počítači porozumět lidské řeči prostřednictvím analýzy textu, doplněné hovorovými výrazy, jazykovými nuancemi a emotikony. K tomu využívá NLP další dva dílčí úkoly umělé inteligence: porozumění přirozenému jazyku (NLU) a generování přirozeného jazyka (NLG). NLU a NLG výkonné chytré asistenty a Chatboti řízení umělou inteligencí takže je lze používat pro nepřetržitý a vylepšený zákaznický servis.
Analýza sentimentu
Analýza sentimentu zjišťuje emoce nebo pocity v datech, které lze použít k posouzení toho, jak zákazníci vnímají vaši značku nebo vaše služby. Tato technologie identifikuje sentiment ve zpětné vazbě z celé řady zdrojů, jako jsou platformy jako Trustpilot nebo Google My Business, komentáře na sociálních sítích a přímé zmínky, průzkumy a zdroje zpráv.
Prediktivní analytika
Prediktivní analytika rozumí vzorcům chování zákazníků, aby mohla předvídat budoucí potřeby zákazníků. Používá se k optimalizaci prodeje, plánování logistiky a dodavatelského řetězce nebo podpoře propagace značky pro maximální dopad. Například studiem údaje o zákaznících , mohou maloobchodníci předvídat odlivy a toky v krocích na základě místa, událostí nebo ročních období a podle toho alokovat zdroje.
713 význam čísla
Prediktivní analýzu lze také použít k zastavení odchodu zákazníků tím, že na základě identifikace přispívajících faktorů hlas zákaznických dat .
Strojové učení
Strojové učení (ML) se používá k automatickému získávání poznatků z obrovského množství dat. Systémy umělé inteligence využívají strojové učení k automatizaci dílčích úkolů, jako je extrakce témat, klasifikace funkcí a analýza textu, které jsou nezbytné pro analýzu textu a analýzu sentimentu.
Tyto modely analyzují data prostřednictvím umělých neuronových sítí (ANN), aby pochopili a korelovali vzorce v datech a učili se za pochodu. To znamená, že když zpracovávají data o zákaznických zkušenostech, mohou se ponořit do demografických údajů publika, zájmů, trendů a dalších faktorů, aby v průběhu času poskytovali stále přesnější statistiky.
Příkladem je jak Spotify používá strojové učení ke zlepšení doporučení obsahu. Předpovídá, co se spotřebitelům může líbit na základě jejich aktuálních možností poslechu, a nabízí personalizované návrhy napříč hudebními žánry, seznamy skladeb a podcasty.
Rozpoznání pojmenované entity
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) umožňuje počítači identifikovat důležitá jména, která se vyskytují v datech. Tyto pojmenované entity mohou být lidé, firmy, měny nebo místa a jsou nezbytné pro konkurenční analýza . Model NER lze vycvičit tak, aby rozpoznával miliony datových bodů a aplikoval je na kontexty specifické pro dané odvětví.
Počítačové vidění
Počítačové vidění pomáhá při rozpoznávání obrazu a optickém rozpoznávání znaků (OCR), které pomáhá systému detekovat vzory ve velkých datech založených na obrázcích. Tato technologie se často používá k identifikaci celebrit, značek a produktů na platformách sociálních médií pro cílenou reklamu a analýzu konkurence a k diagnostice problémů zákazníků.
8 způsobů, jak aplikovat AI na zákaznickou zkušenost
Podle našeho výzkumu lídři byznysu vidí obrovský potenciál pro AI aby jejich značky byly více zaměřeny na zákazníka. Zde jsou nejužitečnější aplikace umělé inteligence a strojového učení, o kterých se manažeři domnívají, že vytvoří bohatší a efektivnější zákaznickou zkušenost.
1. Behaviorální segmentace pro cílené produkty a marketing
Podle zprávy The 2023 State of Social Media si 49 % vedoucích firem myslí, že umělá inteligence bude kritická pro segmentaci chování za účelem identifikace a cílení na konkrétní segmenty zákazníků.
Možnosti umělé inteligence skenují miliony datových bodů z různých zdrojů, jako jsou sociální média a webové stránky s recenzemi, aby odhalily skryté vzorce. To je způsob, jakým poskytují informace nad rámec tradičních demografických stereotypů (např. všichni hráči jsou muži), což vám umožňuje zúžit segmentaci, jak chcete. Tyto poznatky vám pomohou vyvinout efektivnější cílené marketingové kampaně a vyšší úroveň personalizace produktů a služeb.
Tato kosmetická společnost má například cílenou marketingovou kampaň na Facebooku pro ženy nad 50 let pro část jejich kosmetické řady na základě profilování publika.
2. Prediktivní analytika pro předpovídání budoucího chování zákazníků
Podle stejné zprávy 45 % lídrů věří, že použití prediktivní analýzy k indikaci budoucího chování zákazníků bude zásadní aplikací umělé inteligence.
Prediktivní analytika využívá strojové učení k analýze dat, a to jak interních (údaje o prodeji a zákaznících), tak externích (aktuální události, údaje o konkurenci, recenze a komentáře na sociálních sítích) za účelem získání přehledů. Ty jsou zásadní pro předvídání tržních trendů a informování při rozhodování o řízení zásob, marketingových výdajích a dalších investicích.
Například společnost vyrábějící alkoholické nápoje Diageo používá AI k získání předpovědí poptávky zákazníků, cen komodit a plateb věřitelů v reálném čase. Statistiky AI také využívá k informování investičních rozhodnutí na základě faktorů, jako je načasování, délka a dosah marketingové kampaně.
3. Optimalizujte ceny na základě poptávky
45 procent vedoucích firem tvrdí, že umělá inteligence a ML budou v budoucnu zásadní pro vytváření dynamických cenových modelů.
To není překvapivé vzhledem k tomu, že dynamické ceny jsou běžné v odvětvích, jako je pohostinství a cestovní ruch, s kolísající poptávkou zákazníků (např. oblíbenost letu/destinace) a sezónností (víkendy nebo pracovní dny).
915 andělské číslo
Algoritmy umělé inteligence analyzují jak historická data, tak data v reálném čase (např. inventář, demografické prodeje, ceny konkurence a příspěvky na sociálních sítích), aby získali vysoce relevantní a časově citlivé statistiky. Díky těmto informacím mohou týmy proaktivně přizpůsobit ceny produktů a zasílání zpráv, abyste mohli zvýšit svou konkurenceschopnost a splnit cíle v oblasti příjmů.
4. Analýza sentimentu k pochopení zpětné vazby od zákazníků
Mezi obchodními lídry, které jsme provedli v průzkumu, 44 % uvádí, že analýza sentimentu řízená umělou inteligencí bude klíčem k pochopení zpětné vazby od zákazníků a k efektivnější reakci na problémy zákazníků.
Analýza sentimentu může určit, co se zákazníkům na vaší značce líbí a co nelíbí, tím, že vám poskytne cílené negativní a pozitivní metriky na téma nebo aspekt vašeho podnikání. Zdravotní systém může například pomocí analýzy sentimentu sociálních médií určit, se kterými aspekty jejich organizace jsou pacienti spokojeni a které je třeba zlepšit.
Tímto způsobem může analýza sentimentu identifikovat faktory ovlivňující image vaší značky, míru udržení zákazníků nebo loajalitu ke značce.
Ve Sprout to můžete udělat z různých zdrojů pro poslech na sociálních sítích, jako je Twitter a Instagram. Můžete sledovat a organizovat sociální zmínky v reálném čase a měřit sentiment na základě výrazů a hashtagů, které chcete sledovat, to vše na jedné jednotné platformě.
5. Personalizujte obsah a zlepšujte zapojení zákazníků
44 procent respondentů průzkumu se domnívá, že používání motorů pro doporučování obsahu ke zlepšení personalizace je jednou z nejslibnějších aplikací umělé inteligence.
Nástroje umělé inteligence poskytují statistiky specifické pro zákazníky z historie nákupů, chování na webu (vyhledávání, posouvání a kliknutí) a komentářů, aby mohli předvídat, co by je mohlo zajímat, abyste mohli přizpůsobit a optimalizovat svůj obsah pro maximální dopad.
Můžete také zvýšit zapojení zákazníků a výrazně zlepšit míru odezvy zákazníků pomocí personalizovaných, předem schválených navrhovaných odpovědí pomocí nástrojů, jako je Sprout jako značka zmrzliny Carvel pro lepší zákaznickou zkušenost.
6. Rozpoznávání obrazu pro analýzu vizuálního obsahu
Vzhledem k tomu, že vizuální obsah dominuje všemu od sociálních médií po vyhledávání na webu, 43 % vedoucích firem věří, že umělá inteligence pomůže s rozpoznáváním obrázků k identifikaci a analýze vizuálního obsahu.
Algoritmy vizuální umělé inteligence identifikují vzory ve vizuálním obsahu, analyzují historii vyhledávání a poskytují cílené návrhy návrhových nápadů nebo variant. Mnoho populárních značek jako např Canva a sociální sítě jako Pinterest již tuto funkci umělé inteligence integrovaly do svých platforem pro bohatší uživatelský zážitek.
Vizuální umělá inteligence je stejně důležitá při získávání sentimentu, analýze konkurence a personalizovaných marketingových a reklamních taktikách. Když jsem například na Pinterestu hledal „nápady do ložnice s šedými stěnami“, dostal jsem také cílené reklamy od značky bytových dekorací Wayfair.
co znamená 230
AI pro vizuální obsah také zahrnuje analýzu obsahu videa.
Videa jsou jen série obrázků nebo snímků zobrazovaných zrychlenou rychlostí. Algoritmy umělé inteligence tyto snímky rozkládají a vyhledávají tváře celebrit, značky, loga, místa nebo jiné prvky, které byly naučeny hledat.
Tato schopnost mění hru, protože vám umožňuje měřit sentiment ve videích stejně snadno jako v textových datech. Můžete měřit sentiment zákazníků a provádět konkurenční analýzu konkurenčních značek z videí na platformách jako TikTok, Instagram a YouTube.
7. Zlepšete služby zákazníkům prostřednictvím vylepšených interakcí chatbotů
41 procent vedoucích firem si myslí, že NLP bude hrát klíčovou roli při zlepšování interakce se zákazníky prostřednictvím virtuálních asistentů a inteligentních chatbotů.
NLP umožňuje virtuálním agentům a chatbotům rozumět konverzačnímu jazyku a reagovat na zákazníky automatickým generováním odpovědí na základě nastavených parametrů.
Na rozdíl od chatbotů založených na pravidlech mají algoritmy řízené umělou inteligencí schopnost porozumět sémantice, a proto snadněji identifikovat problémy zákazníků. Mohou dokonce doporučit další kroky, jako je přesměrování zákazníka na živého agenta.
Značky jako Walmart již využívají konverzační schopnosti AI s ChatGPT, aby obohatili své zákaznické zkušenosti. Kromě přístupu k intuitivnímu zákaznickému servisu budou zákazníci také moci přidávat produkty do košíku pomocí SMS nebo pomocí hlasových příkazů prostřednictvím mobilní aplikace Walmart.
8. Optimalizované hlasové vyhledávání pro lepší zákaznickou zkušenost a SEO hodnocení
V neposlední řadě 40 % lídrů věří, že optimalizace hlasového vyhledávání je jednou z nejdůležitějších aplikací umělé inteligence do budoucna.
Optimalizace hlasového vyhledávání na základě umělé inteligence zlepšuje obsah a strukturu vašich webových stránek, aby se zvýšila viditelnost, abyste si vedli lépe v hodnoceních hlasového vyhledávání. To je rostoucí potřeba značek, protože se očekává, že nákupy s podporou hlasu prostřednictvím chytrých telefonů a chytrých zařízení v domácnosti porostou 400 % do dvou let (2021 až 2023).
Podobně umělá inteligence pomáhá nahradit zdlouhavé systémy interaktivního nahrávání hlasu (IVR) inteligentní automatizací hlasu efektivita zákaznických služeb .
Vybudujte si humánnější zákaznickou zkušenost s AI
Nástroje umělé inteligence mohou rychle sledovat vaši cestu k bohatšímu zákaznickému zážitku postavenému na personalizované péči, rychlejší podpoře a autentickém zapojení.
duchovní význam číslo 3
Provedení auditu zákaznické zkušenosti je dobrým místem, kde začít, abyste mohli zjistit, co aktuálně funguje a které oblasti vyžadují vaši pozornost. Poskytne vám také lepší představu o tom, jaké schopnosti AI nejlépe poslouží vašim obchodním cílům.
Podívejte se na některé šablony, které jsme vyvinuli, abychom vám pomohli auditujte a optimalizujte vaši zákaznickou zkušenost .
Sdílej Se Svými Přáteli:
