دور الذكاء الاصطناعي في خلق تجربة عملاء أكثر إنسانية

في عالم عملت فيه وسائل التواصل الاجتماعي والتكنولوجيا على تسوية ساحة اللعب بين العلامات التجارية الكبيرة والصغيرة ، يعرف القادة أن الفارق الحقيقي الوحيد هو تجربة العملاء (CX). إنهم يعرفون أنه أحد أكثر الجوانب البشرية لإدارة الأعمال التجارية - وهم يستكشفون تقنيات مبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) لإثرائه.

إلى جانب كفاءات سير العمل ، توفر أدوات الذكاء الاصطناعي رؤى دقيقة يمكنها تحويل رحلات عملائك لتصبح أكثر مشاركة ودعمًا. إنها تمكّنك من تطوير إستراتيجية مقنعة لتجربة العملاء لخدمة العملاء بشكل أفضل ، وتقديم عروض مخصصة وبناء علاقات ذات مغزى.

في هذه المقالة ، سنقوم بتفصيل ما تدور حوله تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي والتقنيات التي تدعمها. سترى أيضًا ثمانية تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي لإنشاء تجربة عملاء شخصية لا تُنسى.

ما هي تجربة العملاء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي هي استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل النص وتحليل المشاعر لإسعاد العملاء أينما وكيفما يتفاعلون مع علامتك التجارية.

لا تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في استبدال العمليات المرهقة بسير عمل عالي الكفاءة فحسب ، بل إنها تحلل البيانات غير المهيكلة بسلاسة لاستخراج ذكاء الأعمال المهم. تعمل هذه الأفكار القيمة على تمكين الموظفين من اتخاذ قرارات أفضل تعمل على تحسين تجربة العملاء ورضاهم بشكل عام.

في الواقع ، وفقًا لتقرير حالة وسائل التواصل الاجتماعي لعام 2023 ، يعتقد 96٪ من قادة الأعمال أن الذكاء الاصطناعي سيساعد الشركات بشكل كبير على تحسين عمليات صنع القرار لديها في المستقبل.

تقنيات تدعم تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي

هناك العديد من التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تعمل جنبًا إلى جنب مع بعضها البعض للارتقاء بتجربة العميل. هؤلاء هم الأبرز.

معالجة اللغة الطبيعية

تساعد البرمجة اللغوية العصبية الكمبيوتر على فهم لغة الإنسان من خلال تحليل النص ، مع استكمال الكلمات العامية والفروق الدقيقة القائمة على اللغة والرموز التعبيرية. للقيام بذلك ، تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مهمتين فرعيتين أخريين للذكاء الاصطناعي: فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG). تعمل NLU و NLG على المساعدين الذكيين وروبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بحيث يمكن استخدامها لخدمة العملاء المحسّنة على مدار الساعة.

تحليل المشاعر

يكتشف تحليل المشاعر العواطف أو المشاعر في البيانات ، والتي يمكن استخدامها لقياس كيفية إدراك العملاء لعلامتك التجارية أو خدماتك. تحدد التكنولوجيا المشاعر في التعليقات من مجموعة واسعة من المصادر مثل منصات مثل Trustpilot أو Google My Business ، وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي والإشارات المباشرة والاستطلاعات ومصادر الأخبار.

التحليلات التنبؤية

تتفهم التحليلات التنبؤية أنماط سلوك العملاء لتوقع احتياجات العملاء المستقبلية. يتم استخدامه لتحسين المبيعات وتخطيط اللوجستيات وسلسلة التوريد أو تعزيز الترويج للعلامة التجارية لتحقيق أقصى تأثير. على سبيل المثال ، من خلال دراسة بيانات العملاء ، يمكن لبائعي التجزئة توقع فترات المد والجزر في التدفقات على أساس الموقع أو الأحداث أو المواسم وتخصيص الموارد وفقًا لذلك.

يمكن أيضًا استخدام التحليل التنبئي لوقف اضطراب العملاء من خلال تحديد العوامل المساهمة بناءً على صوت بيانات العميل.

التعلم الالي

يستخدم التعلم الآلي (ML) لاستخراج الرؤى من كميات هائلة من البيانات تلقائيًا. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي لأتمتة المهام الفرعية مثل استخراج الموضوعات وتصنيف الميزات وتحليل النص الضروري لتحليل النص وتحليل المشاعر.

تقوم هذه النماذج بتحليل البيانات من خلال الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) لفهم الأنماط الموجودة في البيانات وربطها والتعلم كما هي. وهذا يعني أنه عند معالجة بيانات تجربة العملاء ، يمكنهم البحث في التركيبة السكانية للجمهور واهتماماته وموضوعاته وعوامل أخرى لتقديم رؤى دقيقة بشكل متزايد بمرور الوقت.

مثال على ذلك هو كيفية استخدام Spotify للتعلم الآلي لتحسين توصيات المحتوى. يتنبأ بما قد يعجب المستهلكين بناءً على خيارات الاستماع الحالية ويقدم اقتراحات مخصصة عبر الأنواع الموسيقية وقوائم التشغيل والبودكاست.

التعرف على الكيان المحدد

يسمح التعرف على الكيانات المسماة (NER) للكمبيوتر بتحديد الأسماء المهمة التي تحدث في البيانات. يمكن أن تكون هذه الكيانات المسماة أشخاصًا أو أعمالًا أو عملات أو مواقع وهي ضرورية للتحليل التنافسي. يمكن تدريب نموذج NER للتعرف على الملايين من نقاط البيانات وتطبيقها على سياقات خاصة بالصناعة.

رؤية الكمبيوتر

تساعد رؤية الكمبيوتر في التعرف على الصور والتعرف البصري على الأحرف (OCR) ، مما يساعد النظام على اكتشاف الأنماط في البيانات الضخمة القائمة على الصور. غالبًا ما تُستخدم هذه التقنية لتحديد المشاهير والعلامات التجارية والمنتجات على منصات التواصل الاجتماعي للإعلان المستهدف والتحليل التنافسي ، ولتشخيص مشكلات العملاء.

8 طرق لتطبيق الذكاء الاصطناعي على تجربة العميل

وفقًا لبحثنا ، يرى قادة الأعمال إمكانات هائلة للذكاء الاصطناعي لجعل علاماتهم التجارية أكثر تركيزًا على العملاء. فيما يلي أكثر التطبيقات المفيدة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يشعر المدراء التنفيذيون أنها ستبني تجربة عملاء أكثر ثراءً وفعالية.

1. التجزئة السلوكية للمنتجات المستهدفة والتسويق

وفقًا لتقرير حالة وسائل التواصل الاجتماعي لعام 2023 ، يعتقد 49٪ من قادة الأعمال أن الذكاء الاصطناعي سيكون حاسمًا للتجزئة السلوكية لتحديد واستهداف شرائح معينة من العملاء.

تفحص قدرات الذكاء الاصطناعي ملايين نقاط البيانات من مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعة مواقع الويب لاكتشاف الأنماط المخفية. هذه هي الطريقة التي يقدمون بها رؤى تتجاوز الصور النمطية الديموغرافية التقليدية (مثل ، جميع اللاعبين ذكور) ، مما يسمح لك بتضييق نطاق التقسيم بقدر ما تريد. تساعدك هذه الأفكار على تطوير حملات تسويقية مستهدفة أكثر فاعلية ومستوى أعلى من التخصيص في المنتجات والخدمات.

على سبيل المثال ، تمتلك شركة المكياج هذه حملة تسويقية على Facebook تستهدف النساء فوق سن الخمسين لقسم من خط الماكياج الخاص بهم ، بناءً على تصنيف الجمهور.

2. التحليلات التنبؤية لتوقع سلوك العملاء في المستقبل

وفقًا للتقرير نفسه ، يعتقد 45٪ من القادة أن استخدام التحليلات التنبؤية للإشارة إلى سلوك العملاء في المستقبل سيكون تطبيقًا أساسيًا للذكاء الاصطناعي.

تستخدم التحليلات التنبؤية التعلم الآلي لتحليل البيانات ، الداخلية (بيانات المبيعات والعملاء) والخارجية (الأحداث الجارية وبيانات المنافسين والمراجعة وتعليقات الوسائط الاجتماعية) للحصول على رؤى. هذه ضرورية لتوقع اتجاهات السوق وإبلاغ القرارات حول مراقبة المخزون والإنفاق التسويقي والاستثمارات الأخرى.

على سبيل المثال ، تستخدم شركة المشروبات الكحولية Diageo الذكاء الاصطناعي للحصول على توقعات في الوقت الفعلي لطلب العملاء وأسعار السلع ومدفوعات الدائنين. كما يستخدم رؤى الذكاء الاصطناعي لإبلاغ قرارات الاستثمار بناءً على عوامل مثل توقيت الحملة التسويقية ومدتها ومدى وصولها.

3. تحسين التسعير على أساس الطلب

يقول خمسة وأربعون في المائة من قادة الأعمال أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيكونان مهمين لبناء نماذج تسعير ديناميكية في المستقبل.

هذا ليس مفاجئًا نظرًا لأن التسعير الديناميكي شائع في صناعات مثل الضيافة والسياحة مع تقلب طلب العملاء (على سبيل المثال ، شعبية الرحلة / الوجهة) والموسمية (عطلات نهاية الأسبوع أو أيام الأسبوع).

تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل كل من البيانات التاريخية والحقيقية (على سبيل المثال ، المخزون والمبيعات القائمة على الديموغرافية وتسعير المنافسين ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي) للحصول على رؤى وثيقة الصلة وحساسة للوقت. باستخدام هذه المعلومات ، يمكن للفرق تخصيص أسعار المنتجات والمراسلة بشكل استباقي حتى تتمكن من زيادة قدرتك التنافسية وتحقيق أهداف الإيرادات.

4. تحليل المشاعر لفهم ملاحظات العملاء

من بين قادة الأعمال الذين شملهم الاستطلاع ، أفاد 44٪ أن تحليل المشاعر القائم على الذكاء الاصطناعي سيكون مفتاحًا لفهم ملاحظات العملاء والاستجابة لقضايا العملاء بشكل أكثر كفاءة.

يمكن لتحليل المشاعر تحديد ما يحبه العملاء وما لا يعجبهم في علامتك التجارية من خلال إعطائك مقاييس سلبية وإيجابية مستهدفة حول موضوع أو جانب من جوانب عملك. على سبيل المثال ، يمكن للنظام الصحي استخدام تحليل المشاعر عبر وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد جوانب مؤسستهم التي يسعد المرضى بها والتي تحتاج إلى تحسين.

بهذه الطريقة ، يمكن لتحليل المشاعر تحديد العوامل التي تؤثر على صورة علامتك التجارية أو معدل الاحتفاظ بالعملاء أو الولاء للعلامة التجارية.

في Sprout ، يمكنك القيام بذلك من مجموعة متنوعة من مصادر الاستماع الاجتماعي مثل Twitter و Instagram. يمكنك مراقبة وتنظيم الإشارات الاجتماعية في الوقت الفعلي وقياس المشاعر بناءً على المصطلحات وعلامات التصنيف التي تريد تتبعها ، كل ذلك في نظام أساسي موحد.

5. إضفاء الطابع الشخصي على المحتوى وتحسين مشاركة العملاء

يشعر أربعة وأربعون بالمائة من المشاركين في الاستطلاع أن استخدام محركات توصية المحتوى لتحسين التخصيص هو أحد أكثر التطبيقات الواعدة للذكاء الاصطناعي.

توفر أدوات الذكاء الاصطناعي رؤى خاصة بالعميل من سجلات الشراء وسلوك موقع الويب (عمليات البحث والتمرير والنقرات) والتعليقات للتنبؤ بما قد يهتمون به حتى تتمكن من تخصيص المحتوى الخاص بك وتحسينه لتحقيق أقصى تأثير.

يمكنك أيضًا زيادة تفاعل العملاء وتحسين معدلات استجابة العملاء بشكل كبير من خلال الردود المقترحة المخصصة والمعتمدة مسبقًا باستخدام أدوات مثل Sprout ، كما فعلت العلامة التجارية الآيس كريم Carvel لتحسين تجربة العملاء.

6. التعرف على الصور لتحليل المحتوى المرئي

مع سيطرة المحتوى المرئي على كل شيء من وسائل التواصل الاجتماعي إلى البحث على الويب ، يعتقد 43٪ من قادة الأعمال أن الذكاء الاصطناعي سيساعد في التعرف على الصور لتحديد وتحليل المحتوى المرئي.

تحدد خوارزميات الذكاء الاصطناعي المرئية الأنماط في المحتوى المرئي ، وتحلل سجلات البحث وتقدم اقتراحات مستهدفة لأفكار التصميم أو الاختلافات. قامت العديد من العلامات التجارية الشهيرة مثل Canva والشبكات الاجتماعية مثل Pinterest بدمج ميزة الذكاء الاصطناعي هذه بالفعل في منصاتها للحصول على تجربة مستخدم أكثر ثراءً.

يعد الذكاء الاصطناعي المرئي مهمًا بنفس القدر في التنقيب عن المشاعر وتحليل المنافسين وأساليب التسويق والإعلان المخصصة. على سبيل المثال ، أثناء البحث عن "أفكار لغرفة النوم ذات الجدران الرمادية" على موقع Pinterest ، تلقيت أيضًا إعلانات مستهدفة من ماركة ديكور المنزل Wayfair.

يتضمن الذكاء الاصطناعي للمحتوى المرئي أيضًا تحليل محتوى الفيديو.

مقاطع الفيديو هي مجرد سلسلة من الصور أو الإطارات تظهر بسرعة متسارعة. تحطم خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه الإطارات وتفحص وجوه المشاهير أو العلامات التجارية أو الشعارات أو المواقع أو العناصر الأخرى التي تم تدريبهم للبحث عنها.

هذه القدرة غيرت قواعد اللعبة لأنها تمكنك من قياس المشاعر في مقاطع الفيديو بسهولة كما في البيانات النصية. يمكنك قياس معنويات العملاء وإجراء تحليل تنافسي على العلامات التجارية المنافسة من مقاطع الفيديو على منصات مثل TikTok و Instagram و YouTube.

7. تحسين خدمة العملاء من خلال تفاعلات chatbot المحسّنة

يعتقد 41 بالمائة من قادة الأعمال أن البرمجة اللغوية العصبية ستلعب دورًا رئيسيًا في تحسين تفاعلات العملاء عبر المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة الذكية.

تمكن البرمجة اللغوية العصبية الوكلاء وروبوتات الدردشة الافتراضية من فهم لغة المحادثة والاستجابة للعملاء من خلال إنشاء استجابات تلقائيًا بناءً على معلمات محددة.

على عكس روبوتات الدردشة القائمة على القواعد ، فإن الخوارزميات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على فهم الدلالات وبالتالي تحديد مشكلات العملاء بسهولة أكبر. يمكنهم حتى التوصية بالخطوات التالية مثل توجيه العميل إلى وكيل مباشر.

تتبنى العلامات التجارية مثل Walmart بالفعل إمكانات الذكاء الاصطناعي للمحادثة مع ChatGPT لإثراء تجربة عملائها. بصرف النظر عن الوصول إلى خدمة العملاء البديهية ، سيتمكن العملاء أيضًا من إضافة منتجات إلى عربة التسوق الخاصة بهم عن طريق الرسائل النصية أو باستخدام الأوامر الصوتية ، عبر تطبيق Walmart للجوال.

8. البحث الصوتي الأمثل لتحسين تجربة العملاء وتصنيف تحسين محركات البحث

أخيرًا وليس آخرًا ، يعتقد 40٪ من القادة أن تحسين البحث الصوتي هو أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

يعمل تحسين البحث الصوتي المستند إلى AI على تحسين محتوى موقع الويب الخاص بك وهيكله لتعزيز الرؤية حتى تتحسن نتائج البحث الصوتي. هذه حاجة متزايدة للعلامات التجارية ، بالنظر إلى أن عمليات الشراء التي تدعم الصوت من خلال الهواتف الذكية والأجهزة الذكية في المنزل من المتوقع أن تنمو بنسبة 400٪ في غضون عامين (2021 إلى 2023).

وبالمثل ، يساعد الذكاء الاصطناعي في استبدال أنظمة التسجيل الصوتي التفاعلي المملة (IVR) بأتمتة صوتية ذكية لزيادة كفاءة خدمة العملاء.

بناء تجربة عملاء أكثر إنسانية باستخدام الذكاء الاصطناعي

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تسرع طريقك لتجربة عملاء أكثر ثراءً مبنية على رعاية مخصصة ودعم أسرع ومشاركة حقيقية.

يُعد إجراء تدقيق تجربة العميل مكانًا جيدًا للبدء حتى تتمكن من تحديد ما يعمل حاليًا والمجالات التي تحتاج إلى اهتمامك. سوف يمنحك أيضًا فكرة أفضل عن قدرات الذكاء الاصطناعي التي ستخدم أهداف عملك بشكل أفضل.

ألق نظرة على بعض القوالب التي طورناها لمساعدتك في تدقيق تجربة العملاء لديك وتحسينها.