Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella creazione di un'esperienza cliente più umana

In un mondo in cui i social media e la tecnologia hanno livellato il campo di gioco tra marchi grandi e piccoli, i leader sanno che l'unico vero elemento di differenziazione è l'esperienza del cliente (CX). Sanno che è uno degli aspetti più umani della gestione di un'azienda e stanno esplorando tecnologie innovative come l'intelligenza artificiale (AI) per arricchirla.

Oltre all'efficienza del flusso di lavoro, gli strumenti di intelligenza artificiale forniscono approfondimenti sfumati che possono trasformare i percorsi dei clienti in modo che diventino più coinvolgenti e di supporto. Ti consentono di sviluppare una strategia di esperienza del cliente avvincente per servire meglio i clienti, fornire offerte personalizzate e costruire relazioni significative.

In questo articolo, analizzeremo in cosa consiste l'esperienza del cliente AI e le tecnologie che la alimentano. Vedrai anche otto applicazioni pratiche dell'IA per creare un'esperienza cliente memorabile e personalizzata.

Che cos'è l'esperienza del cliente basata sull'intelligenza artificiale?

L'esperienza del cliente AI è l'uso di tecnologie AI come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'analisi del testo e l'analisi del sentiment per deliziare i clienti ovunque e in qualsiasi modo interagiscano con il tuo marchio.

Gli strumenti di intelligenza artificiale non solo aiutano a sostituire processi ingombranti con flussi di lavoro altamente efficienti, ma analizzano senza problemi i dati non strutturati per estrarre importanti informazioni aziendali. Queste preziose informazioni consentono ai dipendenti di prendere decisioni migliori che migliorano l'esperienza e la soddisfazione complessiva del cliente.

Infatti, secondo The 2023 State of Social Media Report, il 96% dei leader aziendali ritiene che l'IA aiuterà le aziende a migliorare significativamente i propri processi decisionali in futuro.

Tecnologie che alimentano l'esperienza del cliente AI

Esistono molte tecnologie basate sull'intelligenza artificiale che funzionano in combinazione tra loro per migliorare l'esperienza del cliente. Questi sono i più importanti.

Elaborazione del linguaggio naturale

La PNL aiuta un computer a comprendere il linguaggio umano attraverso l'analisi del testo, completa di espressioni colloquiali, sfumature basate sulla lingua ed emoji. Per fare ciò, la PNL utilizza altre due attività secondarie dell'IA: la comprensione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione del linguaggio naturale (NLG). NLU e NLG alimentano gli assistenti intelligenti e i chatbot basati sull'intelligenza artificiale in modo che possano essere utilizzati per un servizio clienti avanzato 24 ore su 24.

Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment rileva emozioni o sentimenti nei dati, che possono essere utilizzati per valutare come i clienti percepiscono il tuo marchio o i tuoi servizi. La tecnologia identifica il sentiment nel feedback da una vasta gamma di fonti come piattaforme come Trustpilot o Google My Business, commenti sui social media e menzioni dirette, sondaggi e fonti di notizie.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva comprende i modelli di comportamento dei clienti per anticipare le esigenze future dei clienti. Viene utilizzato per ottimizzare le vendite, pianificare la logistica e la catena di approvvigionamento o aumentare le promozioni del marchio per ottenere il massimo impatto. Ad esempio, studiando i dati dei clienti, i rivenditori possono anticipare flussi e riflussi nelle visite in base a località, eventi o stagioni e allocare le risorse di conseguenza.

L'analisi predittiva può anche essere utilizzata per arginare il tasso di abbandono dei clienti identificando i fattori che contribuiscono in base alla voce dei dati dei clienti.

Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico (ML) viene utilizzato per estrarre automaticamente informazioni da enormi quantità di dati. I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano l'apprendimento automatico per automatizzare attività secondarie come l'estrazione di argomenti, la classificazione delle funzionalità e l'analisi del testo necessarie per l'analisi del testo e l'analisi del sentiment.

Questi modelli analizzano i dati attraverso reti neurali artificiali (ANN) per comprendere e correlare i modelli nei dati e imparare mentre procedono. Ciò significa che, quando elaborano i dati sull'esperienza del cliente, possono scavare nei dati demografici, negli interessi, negli argomenti di tendenza e in altri fattori del pubblico per fornire approfondimenti sempre più accurati nel tempo.

Un esempio di ciò è il modo in cui Spotify utilizza l'apprendimento automatico per migliorare i consigli sui contenuti. Prevede cosa potrebbe piacere ai consumatori in base alle loro attuali scelte di ascolto e offre suggerimenti personalizzati su generi musicali, playlist e podcast.

Riconoscimento di entità denominate

Il riconoscimento di entità denominate (NER) consente a un computer di identificare nomi importanti che ricorrono nei dati. Queste entità denominate potrebbero essere persone, aziende, valute o località e sono necessarie per l'analisi competitiva. Un modello NER può essere addestrato per riconoscere milioni di punti dati e applicarli a contesti specifici del settore.

Visione computerizzata

La visione artificiale aiuta nel riconoscimento delle immagini e nel riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), che aiuta un sistema a rilevare modelli nei big data basati su immagini. Questa tecnologia viene spesso utilizzata per identificare celebrità, marchi e prodotti su piattaforme di social media per pubblicità mirate e analisi della concorrenza e per diagnosticare i problemi dei clienti.

8 modi per applicare l'IA all'esperienza del cliente

Secondo la nostra ricerca, i leader aziendali vedono un vasto potenziale per l'IA per rendere i loro marchi più incentrati sul cliente. Ecco le applicazioni più utili dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico che secondo i dirigenti creeranno un'esperienza cliente più ricca ed efficace.

1. Segmentazione comportamentale per prodotti mirati e marketing

Secondo il rapporto The 2023 State of Social Media, il 49% dei leader aziendali ritiene che l'intelligenza artificiale sarà fondamentale per la segmentazione comportamentale per identificare e indirizzare specifici segmenti di clientela.

Le funzionalità di intelligenza artificiale scansionano milioni di punti dati da varie fonti come i social media e recensiscono i siti Web per individuare schemi nascosti. Questo è il modo in cui forniscono approfondimenti oltre i tradizionali stereotipi demografici (come, tutti i giocatori sono maschi), permettendoti di restringere la segmentazione quanto vuoi. Queste informazioni ti aiutano a sviluppare campagne di marketing mirate più efficaci e un livello più elevato di personalizzazione di prodotti e servizi.

Ad esempio, questa azienda di cosmetici ha una campagna di marketing su Facebook mirata per le donne sopra i 50 anni per una sezione della loro linea di trucco, basata sulla profilazione del pubblico.

2. Analisi predittiva per prevedere il comportamento futuro dei clienti

Secondo lo stesso rapporto, il 45% dei leader ritiene che l'utilizzo dell'analisi predittiva per indicare il comportamento futuro dei clienti sarà un'applicazione AI essenziale.

L'analisi predittiva utilizza l'apprendimento automatico per analizzare i dati, sia interni (vendite e dati dei clienti) che esterni (eventi attuali, dati della concorrenza, recensioni e commenti sui social media) per ottenere approfondimenti. Questi sono fondamentali per anticipare le tendenze del mercato e prendere decisioni informate sul controllo dell'inventario, le spese di marketing e altri investimenti.

Ad esempio, l'azienda di bevande alcoliche Diageo utilizza l'intelligenza artificiale per ottenere previsioni in tempo reale della domanda dei clienti, dei prezzi delle materie prime e dei pagamenti dei creditori. Utilizza inoltre le informazioni dell'intelligenza artificiale per informare le decisioni di investimento in base a fattori come i tempi, la durata e la portata di una campagna di marketing.

3. Ottimizza i prezzi in base alla domanda

Il 45% dei leader aziendali afferma che AI ​​e ML saranno fondamentali per la creazione di modelli di prezzi dinamici in futuro.

Ciò non sorprende dato che i prezzi dinamici sono comuni in settori quali l'ospitalità e il turismo con fluttuazioni della domanda dei clienti (ad esempio, la popolarità di un volo/destinazione) e stagionalità (fine settimana o giorni feriali).

Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano sia i dati storici che quelli in tempo reale (ad es. inventario, vendite basate su dati demografici, prezzi della concorrenza e post sui social media) per ottenere informazioni altamente pertinenti e sensibili al fattore tempo. Con queste informazioni, i team possono personalizzare i prezzi dei prodotti e i messaggi in modo proattivo in modo da poter aumentare la competitività e raggiungere gli obiettivi di fatturato.

4. Analisi del sentiment per comprendere il feedback dei clienti

Tra i leader aziendali che abbiamo intervistato, il 44% riferisce che l'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale sarà la chiave per comprendere il feedback dei clienti e rispondere ai problemi dei clienti in modo più efficiente.

L'analisi del sentiment può specificare cosa piace e cosa non piace ai clienti del tuo marchio fornendoti metriche negative e positive mirate su un argomento o un aspetto della tua attività. Ad esempio, un sistema sanitario può utilizzare l'analisi del sentiment dei social media per identificare quali aspetti della propria organizzazione i pazienti sono soddisfatti e quali devono essere migliorati.

In questo modo, l'analisi del sentiment può identificare i fattori che influenzano l'immagine del marchio, il tasso di fidelizzazione dei clienti o la fedeltà al marchio.

In Sprout, puoi farlo da una varietà di fonti di ascolto sociale come Twitter e Instagram. Puoi monitorare e organizzare le menzioni sui social in tempo reale e misurare il sentiment in base ai termini e agli hashtag che desideri monitorare, tutto in un'unica piattaforma unificata.

5. Personalizza i contenuti e migliora il coinvolgimento dei clienti

Il 44% degli intervistati ritiene che l'utilizzo dei motori di raccomandazione dei contenuti per migliorare la personalizzazione sia una delle applicazioni più promettenti dell'intelligenza artificiale.

Gli strumenti di intelligenza artificiale forniscono approfondimenti specifici del cliente da cronologie degli acquisti, comportamento del sito Web (ricerche, scorrimenti e clic) e commenti per prevedere a cosa potrebbero essere interessati in modo da poter personalizzare e ottimizzare i tuoi contenuti per il massimo impatto.

Puoi anche favorire il coinvolgimento dei clienti e migliorare significativamente i tassi di risposta dei clienti con risposte suggerite personalizzate e pre-approvate utilizzando strumenti come Sprout, come ha fatto il marchio di gelati Carvel per una migliore esperienza del cliente.

6. Riconoscimento delle immagini per analizzare il contenuto visivo

Con i contenuti visivi che dominano tutto, dai social media alla ricerca sul Web, il 43% dei leader aziendali ritiene che l'intelligenza artificiale aiuterà con il riconoscimento delle immagini per identificare e analizzare i contenuti visivi.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale visiva identificano modelli nei contenuti visivi, analizzano le cronologie delle ricerche e forniscono suggerimenti mirati per idee o variazioni di design. Molti marchi famosi come Canva e social network come Pinterest hanno già integrato questa funzione AI nelle loro piattaforme per un'esperienza utente più ricca.

L'intelligenza artificiale visiva è altrettanto fondamentale nel sentiment mining, nell'analisi della concorrenza e nelle tattiche pubblicitarie e di marketing personalizzate. Ad esempio, durante la ricerca di "idee per la camera da letto con pareti grigie" su Pinterest, ho ricevuto anche annunci mirati dal marchio di decorazioni per la casa Wayfair.

L'intelligenza artificiale per i contenuti visivi include anche l'analisi dei contenuti video.

I video sono solo una serie di immagini o fotogrammi mostrati a una velocità accelerata. Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano questi fotogrammi e scansionano volti, marchi, loghi, luoghi o altri elementi di celebrità che sono stati addestrati a cercare.

Questa capacità è un punto di svolta perché ti consente di misurare il sentiment nei video con la stessa facilità che nei dati di testo. Puoi misurare il sentimento dei clienti e condurre analisi competitive sui marchi concorrenti dai video su piattaforme come TikTok, Instagram e YouTube.

7. Migliora il servizio clienti attraverso migliori interazioni con i chatbot

Il 41% dei leader aziendali ritiene che la PNL giocherà un ruolo chiave nel migliorare le interazioni con i clienti tramite assistenti virtuali e chatbot intelligenti.

La PNL consente agli agenti virtuali e ai chatbot di comprendere il linguaggio della conversazione e rispondere ai clienti generando automaticamente risposte basate su parametri impostati.

A differenza dei chatbot basati su regole, gli algoritmi guidati dall'intelligenza artificiale hanno la capacità di comprendere la semantica e quindi identificare più facilmente i problemi dei clienti. Possono persino consigliare i passaggi successivi come indirizzare il cliente a un agente dal vivo.

Marchi come Walmart stanno già adottando funzionalità di intelligenza artificiale conversazionale con ChatGPT per arricchire la loro esperienza cliente. Oltre ad avere accesso a un servizio clienti intuitivo, i clienti potranno anche aggiungere prodotti al proprio carrello tramite SMS o utilizzando comandi vocali, tramite l'app mobile Walmart.

8. Ricerca vocale ottimizzata per una migliore esperienza del cliente e posizionamento SEO

Ultimo ma non meno importante, il 40% dei leader ritiene che l'ottimizzazione della ricerca vocale sia una delle applicazioni più importanti dell'IA in futuro.

L'ottimizzazione della ricerca vocale basata sull'intelligenza artificiale migliora il contenuto e la struttura del tuo sito Web per aumentare la visibilità in modo da ottenere risultati migliori nelle classifiche della ricerca vocale. Si tratta di un'esigenza crescente per i marchi, dato che si prevede che gli acquisti abilitati alla voce tramite smartphone e dispositivi intelligenti in casa cresceranno del 400% entro due anni (dal 2021 al 2023).

Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale sta aiutando a sostituire i noiosi sistemi di registrazione vocale interattiva (IVR) con un'automazione vocale intelligente per aumentare l'efficienza del servizio clienti.

Crea un'esperienza cliente più umana con l'IA

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono accelerare il percorso verso un'esperienza del cliente più ricca basata su un'assistenza personalizzata, un supporto più rapido e un coinvolgimento autentico.

Condurre un audit dell'esperienza del cliente è un buon punto di partenza in modo da poter identificare cosa funziona attualmente e quali aree richiedono la tua attenzione. Ti darà anche un'idea migliore di quali capacità di intelligenza artificiale serviranno al meglio i tuoi obiettivi aziendali.

Dai un'occhiata ad alcuni dei modelli che abbiamo sviluppato per aiutarti a controllare e ottimizzare la tua esperienza cliente.