Peran AI dalam menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih manusiawi

Di dunia di mana media sosial dan teknologi telah menyamakan kedudukan antara merek besar dan kecil, para pemimpin tahu satu-satunya pembeda yang sebenarnya adalah pengalaman pelanggan (CX). Mereka tahu itu adalah salah satu aspek paling manusiawi dalam menjalankan bisnis—dan mereka mengeksplorasi teknologi inovatif seperti kecerdasan buatan (AI) untuk memperkayanya.

Selain efisiensi alur kerja, alat AI memberikan wawasan bernuansa yang dapat mengubah perjalanan pelanggan Anda menjadi lebih menarik dan mendukung. Mereka memungkinkan Anda mengembangkan strategi pengalaman pelanggan yang menarik untuk melayani pelanggan dengan lebih baik, memberikan penawaran yang dipersonalisasi, dan membangun hubungan yang bermakna.

Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan tentang pengalaman pelanggan AI dan teknologi yang mendukungnya. Anda juga akan melihat delapan aplikasi praktis AI untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang mudah diingat dan dipersonalisasi.

Apa itu pengalaman pelanggan yang digerakkan oleh AI?

Pengalaman pelanggan AI adalah penggunaan teknologi AI seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), analisis teks, dan analisis sentimen untuk menyenangkan pelanggan di mana pun dan bagaimana pun mereka berinteraksi dengan merek Anda.

Alat AI tidak hanya membantu menggantikan proses yang rumit dengan alur kerja yang sangat efisien, tetapi juga menganalisis data yang tidak terstruktur dengan mulus untuk mengekstrak kecerdasan bisnis yang penting. Wawasan berharga ini memberdayakan karyawan untuk membuat keputusan yang lebih baik yang meningkatkan pengalaman dan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

Faktanya, menurut The 2023 State of Social Media Report, 96% pemimpin bisnis yakin bahwa AI akan membantu perusahaan meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka secara signifikan di masa mendatang.

Teknologi yang mendukung pengalaman pelanggan AI

Ada banyak teknologi berbasis AI yang bekerja sama satu sama lain untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Ini adalah yang paling menonjol.

Pemrosesan bahasa alami

NLP membantu komputer memahami bahasa manusia melalui analisis teks, lengkap dengan bahasa sehari-hari, nuansa berbasis bahasa, dan emoji. Untuk melakukan ini, NLP menggunakan dua subtugas AI lainnya: natural language understanding (NLU) dan natural language generation (NLG). NLU dan NLG memberdayakan asisten cerdas dan chatbot berbasis AI sehingga keduanya dapat digunakan untuk layanan pelanggan yang ditingkatkan sepanjang waktu.

Analisis sentimen

Analisis sentimen mendeteksi emosi atau sentimen dalam data, yang dapat digunakan untuk mengukur bagaimana pelanggan memandang merek atau layanan Anda. Teknologi ini mengidentifikasi sentimen dalam umpan balik dari berbagai sumber seperti platform seperti Trustpilot atau Google Bisnisku, komentar media sosial dan penyebutan langsung, survei, dan sumber berita.

Analitik prediktif

Analitik prediktif memahami pola perilaku pelanggan untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan di masa mendatang. Ini digunakan untuk mengoptimalkan penjualan, merencanakan logistik dan rantai pasokan, atau meningkatkan promosi merek untuk dampak maksimal. Misalnya, dengan mempelajari data pelanggan, pengecer dapat mengantisipasi pasang surut berdasarkan lokasi, acara, atau musim dan mengalokasikan sumber daya yang sesuai.

Analisis prediktif juga dapat digunakan untuk membendung churn pelanggan dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi berdasarkan voice of customer data.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin (ML) digunakan untuk menambang wawasan dari sejumlah besar data secara otomatis. Sistem AI menggunakan pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan subtugas seperti ekstraksi topik, klasifikasi fitur, dan penguraian teks yang diperlukan untuk analisis teks dan analisis sentimen.

Model-model ini menganalisis data melalui jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memahami dan menghubungkan pola dalam data dan belajar sambil jalan. Artinya, saat mereka memproses data pengalaman pelanggan, mereka dapat menggali demografi audiens, minat, topik yang sedang tren, dan faktor lainnya untuk memberikan wawasan yang semakin akurat dari waktu ke waktu.

Contohnya adalah bagaimana Spotify menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan rekomendasi konten. Itu memprediksi apa yang mungkin disukai konsumen berdasarkan pilihan mendengarkan mereka saat ini dan menawarkan saran yang dipersonalisasi di seluruh genre musik, daftar putar, dan podcast.

Pengakuan entitas bernama

Named Entity Recognition (NER) memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi nama-nama penting yang muncul dalam data. Entitas bernama ini dapat berupa orang, bisnis, mata uang, atau lokasi dan diperlukan untuk analisis persaingan. Model NER dapat dilatih untuk mengenali jutaan titik data dan menerapkannya pada konteks khusus industri.

Visi komputer

Visi komputer membantu dalam pengenalan gambar dan pengenalan karakter optik (OCR), yang membantu sistem mendeteksi pola dalam data besar berbasis gambar. Teknologi ini sering digunakan untuk mengidentifikasi selebritas, merek, dan produk di platform media sosial untuk iklan bertarget dan analisis persaingan, serta untuk mendiagnosis masalah pelanggan.

8 cara menerapkan AI ke pengalaman pelanggan

Menurut penelitian kami, para pemimpin bisnis melihat potensi besar AI untuk menjadikan merek mereka lebih berpusat pada pelanggan. Berikut adalah aplikasi AI dan pembelajaran mesin yang paling berguna yang menurut para eksekutif akan membangun pengalaman pelanggan yang lebih kaya dan lebih efektif.

1. Segmentasi perilaku untuk produk dan pemasaran yang ditargetkan

Menurut laporan The 2023 State of Social Media, 49% pemimpin bisnis menganggap AI akan sangat penting untuk segmentasi perilaku guna mengidentifikasi dan menargetkan segmen pelanggan tertentu.

Kemampuan AI memindai jutaan titik data dari berbagai sumber seperti media sosial dan meninjau situs web untuk menemukan pola tersembunyi. Inilah cara mereka memberikan wawasan di luar stereotip demografis tradisional (seperti, semua gamer adalah laki-laki), memungkinkan Anda mempersempit segmentasi sebanyak yang Anda mau. Wawasan ini membantu Anda mengembangkan kampanye pemasaran bertarget yang lebih efektif dan tingkat personalisasi yang lebih tinggi dalam produk dan layanan.

Misalnya, perusahaan rias ini memiliki kampanye pemasaran Facebook yang ditargetkan untuk wanita di atas 50 tahun untuk bagian dari lini rias mereka, berdasarkan profil audiens.

2. Analitik prediktif untuk memperkirakan perilaku pelanggan di masa mendatang

Berdasarkan laporan yang sama, 45% pemimpin percaya bahwa menggunakan analitik prediktif untuk menunjukkan perilaku pelanggan di masa depan akan menjadi aplikasi AI yang penting.

Analisis prediktif menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis data, baik internal (penjualan dan data pelanggan) maupun eksternal (peristiwa terkini, data pesaing, ulasan, dan komentar media sosial) untuk wawasan. Ini sangat penting untuk mengantisipasi tren pasar dan menginformasikan keputusan seputar pengendalian inventaris, pengeluaran pemasaran, dan investasi lainnya.

Misalnya, perusahaan minuman beralkohol Diageo menggunakan AI untuk mendapatkan prakiraan permintaan pelanggan, harga komoditas, dan pembayaran kreditur secara real-time. Ini juga menggunakan wawasan AI untuk menginformasikan keputusan investasi berdasarkan faktor-faktor seperti waktu, panjang, dan jangkauan kampanye pemasaran.

3. Mengoptimalkan penetapan harga berdasarkan permintaan

Empat puluh lima persen pemimpin bisnis mengatakan bahwa AI dan ML akan sangat penting untuk membangun model penetapan harga yang dinamis di masa mendatang.

Hal ini tidak mengherankan mengingat penetapan harga dinamis umum terjadi di industri seperti perhotelan dan pariwisata dengan permintaan pelanggan yang berfluktuasi (misalnya, popularitas penerbangan/tujuan) dan musiman (akhir pekan atau hari kerja).

Algoritme AI menganalisis data historis dan real-time (misalnya, inventaris, penjualan berbasis demografis, harga pesaing, dan postingan media sosial) untuk menarik wawasan yang sangat relevan dan peka waktu. Dengan informasi ini, tim dapat menyesuaikan harga produk dan perpesanan secara proaktif sehingga Anda dapat meningkatkan daya saing dan memenuhi sasaran pendapatan.

4. Analisis sentimen untuk memahami umpan balik pelanggan

Di antara para pemimpin bisnis yang kami survei, 44% melaporkan analisis sentimen berbasis AI akan menjadi kunci untuk memahami umpan balik pelanggan dan menanggapi masalah pelanggan dengan lebih efisien.

Analisis sentimen dapat menentukan apa yang disukai dan tidak disukai pelanggan tentang merek Anda dengan memberikan metrik negatif dan positif yang ditargetkan pada topik atau aspek bisnis Anda. Misalnya, sistem kesehatan dapat menggunakan analisis sentimen media sosial untuk mengidentifikasi aspek mana dari organisasi mereka yang disukai pasien dan mana yang perlu ditingkatkan.

Dengan cara ini, analisis sentimen dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi citra merek, tingkat retensi pelanggan, atau loyalitas merek Anda.

Di Sprout, Anda dapat melakukannya dari berbagai sumber media sosial seperti Twitter dan Instagram. Anda dapat memantau dan mengatur penyebutan sosial secara waktu nyata dan mengukur sentimen berdasarkan istilah dan tagar yang ingin Anda lacak, semuanya dalam satu platform terpadu.

5. Personalisasi konten dan tingkatkan keterlibatan pelanggan

Empat puluh empat persen responden survei merasa menggunakan mesin rekomendasi konten untuk meningkatkan personalisasi adalah salah satu aplikasi AI yang paling menjanjikan.

Alat AI memberikan wawasan khusus pelanggan dari riwayat pembelian, perilaku situs web (penelusuran, gulir, dan klik) dan komentar untuk memprediksi apa yang mungkin mereka minati sehingga Anda dapat menyesuaikan dan mengoptimalkan konten Anda untuk dampak maksimum.

Anda juga dapat mendorong keterlibatan pelanggan dan meningkatkan tingkat respons pelanggan secara signifikan dengan balasan saran yang dipersonalisasi dan disetujui sebelumnya menggunakan alat seperti Sprout, seperti yang dilakukan merek es krim Carvel untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

6. Pengenalan gambar untuk menganalisis konten visual

Dengan konten visual yang mendominasi segalanya mulai dari media sosial hingga pencarian web, 43% pemimpin bisnis percaya bahwa AI akan membantu pengenalan gambar untuk mengidentifikasi dan menganalisis konten visual.

Algoritme AI visual mengidentifikasi pola dalam konten visual, menganalisis riwayat pencarian, dan memberikan saran yang ditargetkan untuk ide atau variasi desain. Banyak merek populer seperti Canva dan jejaring sosial seperti Pinterest telah mengintegrasikan fitur AI ini ke dalam platform mereka untuk pengalaman pengguna yang lebih kaya.

Visual AI sama pentingnya dalam penambangan sentimen, analisis pesaing, dan taktik pemasaran dan periklanan yang dipersonalisasi. Misalnya, saat mencari "ide kamar tidur dinding abu-abu" di Pinterest, saya juga menerima iklan bertarget dari merek dekorasi rumah, Wayfair.

AI untuk konten visual juga mencakup analisis konten video.

Video hanyalah serangkaian gambar atau bingkai yang ditampilkan dengan kecepatan yang dipercepat. Algoritme AI memecah bingkai ini dan memindai wajah selebriti, merek, logo, lokasi, atau elemen lain yang telah dilatih untuk dicari.

Kemampuan ini adalah pengubah permainan karena memungkinkan Anda mengukur sentimen dalam video semudah dalam data teks. Anda dapat mengukur sentimen pelanggan dan melakukan analisis persaingan terhadap merek pesaing dari video di platform seperti TikTok, Instagram, dan YouTube.

7. Tingkatkan layanan pelanggan melalui interaksi chatbot yang lebih baik

Empat puluh satu persen pemimpin bisnis menganggap NLP akan memainkan peran kunci dalam meningkatkan interaksi pelanggan melalui asisten virtual dan chatbot cerdas.

NLP memungkinkan agen virtual dan chatbot untuk memahami bahasa percakapan dan merespons pelanggan dengan menghasilkan respons secara otomatis berdasarkan parameter yang ditetapkan.

Tidak seperti chatbot berbasis aturan, algoritme berbasis AI memiliki kemampuan untuk memahami semantik dan karenanya mengidentifikasi masalah pelanggan dengan lebih mudah. Mereka bahkan dapat merekomendasikan langkah selanjutnya seperti mengarahkan pelanggan ke agen langsung.

Merek seperti Walmart sudah mengadopsi kemampuan AI percakapan dengan ChatGPT untuk memperkaya pengalaman pelanggan mereka. Selain memiliki akses ke layanan pelanggan yang intuitif, pelanggan juga akan dapat menambahkan produk ke keranjang mereka dengan mengirim SMS atau menggunakan perintah suara, melalui aplikasi seluler Walmart.

8. Pencarian suara yang dioptimalkan untuk pengalaman pelanggan dan peringkat SEO yang lebih baik

Last but not least, 40% pemimpin percaya pengoptimalan pencarian suara adalah salah satu aplikasi terpenting AI di masa mendatang.

Optimalisasi pencarian suara berbasis AI meningkatkan konten dan struktur situs web Anda untuk meningkatkan visibilitas sehingga Anda mendapatkan peringkat pencarian suara yang lebih baik. Ini adalah kebutuhan merek yang semakin besar, mengingat pembelian yang mendukung suara melalui telepon pintar dan perangkat pintar di rumah diperkirakan akan tumbuh sebesar 400% dalam dua tahun (2021 hingga 2023).

Demikian pula, AI membantu menggantikan sistem perekaman suara interaktif (IVR) yang membosankan dengan otomatisasi suara cerdas untuk meningkatkan efisiensi layanan pelanggan.

Bangun pengalaman pelanggan yang lebih manusiawi dengan AI

Alat AI dapat mempercepat jalan Anda menuju pengalaman pelanggan yang lebih kaya yang dibangun di atas perawatan yang dipersonalisasi, dukungan yang lebih cepat, dan keterlibatan yang autentik.

Melakukan audit pengalaman pelanggan adalah tempat yang baik untuk memulai sehingga Anda dapat mengidentifikasi apa yang saat ini berfungsi dan area mana yang memerlukan perhatian Anda. Ini juga akan memberi Anda gagasan yang lebih baik tentang kemampuan AI apa yang paling baik untuk melayani tujuan bisnis Anda.

Lihat beberapa template yang telah kami kembangkan untuk membantu Anda mengaudit dan mengoptimalkan pengalaman pelanggan Anda.