AI를 통한 고객 경험 향상

인공 지능(AI)이 여기에 있습니다. 머신 러닝과 AI는 기업이 고객 경험을 운영하고 향상하는 방식, 이상적으로는 고객 만족도를 지속적으로 발전시킬 것입니다.

모든 사람이 탑승한 것은 아닙니다. 아인슈타인은 지능의 척도가 변화하는 능력이라고 말한 적이 있습니다. "AI를 고객 경험을 육성하고 향상시키는 신뢰할 수 있는 도구로 사용할 때 우리는 무엇을 선택할까요?" 궁금해 할 수 있습니다. 선택의 여지가 있는지조차 확신하지 못합니다. 우리는 변화하는 세계에 적응하고 그에 따라 변화하거나 그것이 우리의 삶을 방해하도록 내버려 둡니다. 변화는 불가피합니다. 피할 수 없는 것에서 배우는 것은 우리를 변화시킵니다. AI는 우리를 대체하기 위해 존재하는 것이 아니라 기업 문화와 고객 경험을 향상하고 향상시키기 위해 존재합니다.

기업이 자원을 확장하고 재협상함에 따라 자동화가 더욱 요구되고 있지만 이는 단순히 효율성이나 비용 절감을 위한 경로가 아닙니다. AI는 일상적인 작업을 자동화하거나 알고리즘 프로세스에 위임하는 것 이상입니다. 성장은 기술과 인간의 교차점에서 발생합니다. 인간적인 측면이 없다면 AI는 무의미할 것입니다.

비즈니스의 비전과 목표, 전반적인 고객 만족도를 지원하는 AI는 달성하기 어려울 수 있지만 불가능한 것은 아닙니다. 회사 및 직원 문화, 현재 및 이상적인 고객 경험, 양질의 데이터를 이해하고 고객을 최전선에 배치함으로써 AI는 진정한 방식으로 고객 경험을 향상하고 변화시킬 수 있습니다.

AI, 기업가치, 고객경험

기업의 문화적 연결과 가치는 고객 경험의 잠재력과 고객 만족도 형성에 있어 본질적으로 AI의 역할을 나타냅니다. 따라서 이러한 가치는 개발 및 조기 채택 단계에서 AI와 일치해야 합니다.

직원들은 AI의 가치를 신뢰하기 위해 고객 경험에서 AI의 중요한 역할과 사이버 보안의 역할을 배우도록 초대되어야 합니다. 우리가 무언가 뒤에 숨겨진 "이유"를 이해할 때, 우리는 그 아이디어에 더 전념하게 됩니다. 자동화 측면에서 추론은 명확합니다. 직원이 단조로운 과제 대신 창의성과 비판적 사고가 필요한 작업에 집중할 수 있다는 것입니다. 직원들의 진정한 재능이 꽃을 피우기 시작합니다. 이를 통해 사람들은 AI 및 기계 학습의 위험과 잠재적 사이버 보안에 정통해야 합니다. 기업이 책임과 윤리에 중점을 두지 않으면 고객 만족을 달성하기가 더 어려워집니다. 고객 경험을 선도하는 기업은 후발 기업보다 약 80% 더 높은 성과를 보입니다.

브랜드가 의미하는 것과 스타트업의 비전과 목표는 AI가 해결해야 할 문제로 해석되는 변수입니다. 회사 가치를 알고 구현하는 것은 무엇과도 바꿀 수 없지만 데이터는 이러한 가치가 가장 잘 충족되고 적용되는 방법 또는 성장 영역이 있는 위치를 추적하는 데 도움이 됩니다. 기술에서 인간성에 대한 강조는 필수적입니다. 혁신이 일어나는 곳입니다. 데이터는 부분적으로 혁신이 일어나는 곳과 부족한 부분을 알려줍니다. 거기에서 어떻게 진행해야 할지 결정해야 합니다. 때때로 AI는 인간이 할 수 없는 연결과 연관을 만들 수 있습니다. 이것은 잊을 수 없는 고객 경험을 형성하는 데 있어 많은 강점 중 하나입니다.

결국 AI와 머신 러닝에 사람 중심 접근 방식을 사용하는 것이 중요한 또 다른 이유가 있습니다. 연민은 타인에 대한 친절과 보살핌에서 비롯됩니다. 변화 속에서 대화에 그들을 포함시켜 사람들에게 자신이 소중하다는 것을 알리십시오. 포용성은 솔직히 말해서 당신이 인생에서 무엇을 하든 값을 매길 수 없습니다.

AI는 D ATA만큼 효과적

우리는 AI가 우리에게 제공하는 지식과 정보를 적용하는 방법을 결정하게 됩니다. 양질의 데이터가 없으면 비즈니스 리더도 AI도 많은 것을 배울 수 없습니다. 고객을 반영하는 데이터 없이 어떻게 고객 만족도를 높일 수 있습니까? 쉽거나 효율적이지 않습니다. 순수 데이터를 통해 AI는 보다 정확한 결과를 감지 및 예측하고 고객 패턴을 식별하고 본질적으로 학습할 수 있습니다.

고객 상호 작용을 통해 학습하는 능력은 회사의 궤도를 변화시킵니다. 중요한 교환과 피드백 없이는 제품과 목표를 발전시킬 수 없습니다. 현재 고객 경험과 이상적인 고객 경험, KPI를 벤치마킹하고, 고객 페르소나를 생성 및 분석하고, 사용 가능한 데이터를 살펴보고, 가능한 개선 사항을 확인하는 것은 비즈니스 프레임워크에서 AI의 성공에 중요한 역할을 합니다. 유일한 요소는 아니지만 데이터는 기계 학습의 개발 및 적용에서 고려해야 할 매우 중요합니다.

AI는 데이터를 제공하는 알고리즘 시스템을 신뢰할 수 있다고 가정하지만 양질의 데이터가 필수적인 또 다른 이유입니다. 관련 데이터를 수집하고 AI를 성능에 최적화하여 고객에게 의미 있는 방식으로 결과를 예측하는 데 1~2년이 걸릴 수 있습니다. 고객 경험을 개선하는 것은 정확한 과학이 아니며 실수가 발생하지만 양질의 데이터를 통해 이러한 실수가 무엇인지, 앞으로 나아가는 방법을 결정할 수 있습니다.

대화 지능

대화형 AI의 목표는 인간의 지능과 감성 지능의 측면까지 시뮬레이션하는 것입니다. 기술은 문제에 직면했을 때 우리의 두뇌를 특징짓는 과정을 모방할 만큼 아직 발전하지 않았을 수 있습니다. 그러나 프로그래밍과 개발자의 도움으로 인공 지능은 각 고객 상호 작용에 대해 더 현명해져서 이전 고객 패턴을 기반으로 학습할 수 있습니다. 일부 고객은 라이브보다 디지털 상호 작용을 선호합니다.

대화형 인텔리전스와 자동화된 메시징은 실시간 상담원이 기계가 할 수 있는 한 많은 사람에게 한 번에 응답할 수 없기 때문에 고객 경험에 도움이 됩니다. 고객의 질문에 시의적절하고 철저하며 민감한 답변을 하면 회사의 평판이 좌우될 수 있습니다. 여기서 AI는 사용자를 리소스로 안내하고, 질문에 답변하고, 이전 고객 데이터를 기반으로 제안하고, 결과를 예측할 수 있습니다.

자연어 처리 및 음성 인식을 통해 AI는 고객이 화났는지, 화가 났는지 알 수 있으므로 호의적으로 솔루션을 제공할 수 있는 담당자에게 전달해야 합니다. AI가 완전한 감성 지능을 수용할 수는 없지만 대화 신호는 가능한 시나리오를 이해하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 많은 기업이 투자하고 향후 몇 년 동안 대화형 인텔리전스의 유용성과 이것이 고객 경험에 어떻게 도움이 될 수 있는지 확인할 것입니다.

고객을 최우선으로

기업은 AI의 개발, 구현 및 관리의 모든 단계에서 고객과 고객 페르소나를 고려해야 합니다. 의도와 초점은 항상 고객 관리에 있어야 합니다. 고객의 요구를 염두에 두고 설계되지 않은 AI는 위험한 투자입니다.

고객은 모든 비즈니스 프레임워크의 우선 순위가 되어야 합니다. 사람들은 제품을 구매하지만 데이터는 구매하지 않습니다. 기업이 가질 수 있는 비전이나 목표는 진공 상태에서 쓸모가 없습니다. 고객, 그들의 관심사, 좋아하는 것과 싫어하는 것, 그리고 의사 소통 방식을 아는 것은 그들을 독특하고 특별하게 느끼게 할 것입니다. 고객이 중요하다는 것을 의미합니다. 다양한 소셜 미디어 플랫폼의 급속한 인기로 인해 부정적인 의견과 긍정적인 의견을 공유하기가 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 기업의 운명은 고객의 손에 달려 있습니다. 신생 기업은 부분적으로 다른 사람이 가치를 찾을 수 있기를 바라며 경외심을 불러일으키는 아이디어를 세계와 공유하기 위해 설립되었습니다.

사람들은 연결고리를 찾습니다. 다른 사람의 삶에 관심을 갖는 것은 우리의 본성입니다. 의사 소통과 학습의 예술을 통해 궁극적으로 경험을 공유합니다. 디지털화가 이 프로세스를 가속화하고 있습니다.

이것이 미래에 의미하는 것

경영진이 운영하는 방식, 소셜 미디어, AI 및 기계 학습, 고객 경험은 기술이 발전함에 따라 변경될 수 있습니다. 몇 년 전만 해도 비즈니스를 성공으로 이끈 요소는 그다지 적절하지 않을 수 있습니다. 인류는 모든 사람의 삶을 개선하기 위해 끊임없이 노력하면서 비슷한 속도로 진화해야 합니다.

비즈니스 목표가 윤리와 책임을 반영한다고 가정합니까? 이는 고객 경험으로 이어집니다. 회사 가치와 목표는 AI 개발 과정에서 일치해야 하지만 데이터는 머신 러닝 구현에서 성공을 위해 매우 중요합니다. 기업은 대화형 AI, 자동화 및 기타 유형의 기계 학습에 대한 투자가 기업과 고객 경험을 풍요롭게 하는 이점일 뿐만 아니라 필수 요소임을 깨닫게 될 것입니다.

나는 AI가 노동력을 감소시킬 수 있지만 일자리를 없애기 위해 여기에 있는 것이 아니라고 믿습니다. 대신 AI를 통해 직원은 자신이 가장 잘하는 일을 할 수 있으며 미지의 영역에서 탁월함을 배울 수도 있습니다. 인공 지능은 기업이 목표와 가치를 보다 깊고 의미 있는 방식으로 탐색할 수 있는 자유를 제공하여 고객 만족도를 높입니다.

머지 않아 우리는 인공 지능이 공상 과학 소설이 경고한 위협이 아니라는 것을 깨닫게 될 것입니다. AI의 부상은 두뇌가 뛰어나고 모든 면에서 뛰어난 신입생과 같습니다. 이 학생은 학급을 위협할 수 있지만 그럼에도 불구하고 무해합니다. AI 사용을 둘러싼 망설임은 사라지기 시작하고 과거로 사라질 것입니다. 대신 인공 지능의 많은 이점이 분명해지며 고객 경험뿐만 아니라 우리 삶 전체를 풍요롭게 할 것입니다.

미래에는 우리 모두가 AI의 학습자이자 교사가 되어 학습, 인간성, 기술 중심의 생태계에 기여하게 될 것입니다. 그러한 환경에서 혁신은 현재로서는 상상할 수 없는 방식으로, 아마도 아름다운 방식으로 번창할 것입니다.

Helen Yu 는 작가이자 기조 연설자입니다. 그녀는 IBM이 선정한 디지털 혁신 분야의 글로벌 인플루언서 10인, Awards Magazine의 2020년 기술 분야 여성 50인, Thinkers360의 2020년 B2B 여성 사상 리더 100인, Onalytica의 금융 분야 여성 35인으로 선정되었습니다. 트위터 @YuHelenYu 에서 Helen Yu를 찾을 수 있습니다 .