Rola AI w tworzeniu bardziej ludzkiego doświadczenia klienta

W świecie, w którym media społecznościowe i technologia wyrównały szanse między dużymi i małymi markami, liderzy wiedzą, że jedynym prawdziwym wyróżnikiem jest doświadczenie klienta (CX). Wiedzą, że jest to jeden z najbardziej ludzkich aspektów prowadzenia firmy — i badają innowacyjne technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), aby ją wzbogacić.

Oprócz usprawnienia przepływu pracy narzędzia sztucznej inteligencji zapewniają szczegółowe informacje, które mogą zmienić podróże klientów, aby stały się bardziej angażujące i wspierające. Pozwalają opracować przekonującą strategię obsługi klienta, aby lepiej służyć klientom, dostarczać spersonalizowane oferty i budować znaczące relacje.

W tym artykule opiszemy, na czym polega doświadczenie klienta AI i technologie, które je napędzają. Zobaczysz także osiem praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji do tworzenia niezapomnianej, spersonalizowanej obsługi klienta.

Czym jest doświadczenie klienta oparte na sztucznej inteligencji?

Doświadczenie klienta AI to wykorzystanie technologii AI, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analiza tekstu i analiza nastrojów, aby zachwycać klientów niezależnie od tego, gdzie i jakkolwiek wchodzą w interakcję z Twoją marką.

Narzędzia sztucznej inteligencji nie tylko pomagają zastąpić uciążliwe procesy wysoce wydajnymi przepływami pracy, ale także płynnie analizują nieustrukturyzowane dane w celu wyodrębnienia ważnych informacji biznesowych. Te cenne spostrzeżenia umożliwiają pracownikom podejmowanie lepszych decyzji, które poprawiają ogólne wrażenia i satysfakcję klientów.

W rzeczywistości, zgodnie z raportem The State of Social Media Report 2023, 96% liderów biznesu uważa, że ​​sztuczna inteligencja pomoże firmom znacząco usprawnić ich procesy decyzyjne w przyszłości.

Technologie napędzające doświadczenie klienta AI

Istnieje wiele technologii opartych na sztucznej inteligencji, które współpracują ze sobą, aby podnieść jakość obsługi klienta. Oto najwybitniejsi.

Przetwarzanie języka naturalnego

NLP pomaga komputerowi zrozumieć ludzki język poprzez analizę tekstu, uzupełnioną kolokwializmami, niuansami językowymi i emotikonami. Aby to zrobić, NLP wykorzystuje dwa inne podzadania AI: rozumienie języka naturalnego (NLU) i generowanie języka naturalnego (NLG). NLU i NLG zasilają inteligentnych asystentów i chatboty oparte na sztucznej inteligencji, dzięki czemu można ich używać do całodobowej, ulepszonej obsługi klienta.

Analiza nastrojów

Analiza nastrojów wykrywa emocje lub nastroje w danych, które można wykorzystać do oceny, jak klienci postrzegają Twoją markę lub Twoje usługi. Technologia identyfikuje nastroje w opiniach z wielu różnych źródeł, takich jak platformy takie jak Trustpilot lub Google Moja Firma, komentarze w mediach społecznościowych i bezpośrednie wzmianki, ankiety i źródła wiadomości.

Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna rozumie wzorce zachowań klientów, aby przewidywać ich przyszłe potrzeby. Służy do optymalizacji sprzedaży, planowania logistyki i łańcucha dostaw lub promowania promocji marki w celu uzyskania maksymalnego efektu. Na przykład, analizując dane klientów, sprzedawcy detaliczni mogą przewidywać przypływy i odpływy ruchu w zależności od lokalizacji, wydarzeń lub pór roku i odpowiednio przydzielać zasoby.

Analizę predykcyjną można również wykorzystać do powstrzymania odpływu klientów, identyfikując czynniki przyczyniające się do tego na podstawie danych o klientach.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe (ML) służy do automatycznego wydobywania spostrzeżeń z ogromnych ilości danych. Systemy sztucznej inteligencji wykorzystują uczenie maszynowe do automatyzacji podzadań, takich jak wyodrębnianie tematów, klasyfikacja cech i parsowanie tekstu niezbędne do analizy tekstu i analizy nastrojów.

Modele te analizują dane za pośrednictwem sztucznych sieci neuronowych (SSN), aby zrozumieć i skorelować wzorce w danych oraz uczyć się w miarę ich przemieszczania. Oznacza to, że podczas przetwarzania danych o doświadczeniach klientów mogą zagłębiać się w dane demograficzne, zainteresowania, popularne tematy i inne czynniki, aby z czasem dostarczać coraz dokładniejsze informacje.

Przykładem tego jest sposób, w jaki Spotify wykorzystuje uczenie maszynowe do ulepszania rekomendacji treści. Przewiduje, co konsumenci mogą lubić na podstawie ich aktualnych wyborów dotyczących słuchania, i oferuje spersonalizowane sugestie dotyczące gatunków muzycznych, list odtwarzania i podcastów.

Rozpoznawanie nazwanych jednostek

Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) umożliwia komputerowi identyfikację ważnych nazw występujących w danych. Tymi nazwanymi podmiotami mogą być osoby, firmy, waluty lub lokalizacje i są one niezbędne do analizy konkurencji. Model NER można wyszkolić, aby rozpoznawał miliony punktów danych i stosował je w kontekstach specyficznych dla branży.

Wizja komputerowa

Wizja komputerowa pomaga w rozpoznawaniu obrazu i optycznym rozpoznawaniu znaków (OCR), co pomaga systemowi wykrywać wzorce w dużych zbiorach danych opartych na obrazach. Technologia ta jest często wykorzystywana do identyfikowania celebrytów, marek i produktów na platformach mediów społecznościowych w celu ukierunkowanej reklamy i analizy konkurencji oraz do diagnozowania problemów klientów.

8 sposobów zastosowania sztucznej inteligencji w doświadczeniu klienta

Z naszych badań wynika, że ​​liderzy biznesowi dostrzegają ogromny potencjał sztucznej inteligencji, aby ich marki były bardziej skoncentrowane na kliencie. Oto najbardziej przydatne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które zdaniem kierownictwa pozwolą zbudować bogatsze i skuteczniejsze doświadczenia klientów.

1. Segmentacja behawioralna dla docelowych produktów i marketingu

Według raportu The 2023 State of Social Media 49% liderów biznesu uważa, że ​​sztuczna inteligencja będzie miała kluczowe znaczenie dla segmentacji behawioralnej w celu identyfikowania i kierowania do określonych segmentów klientów.

Możliwości sztucznej inteligencji skanują miliony punktów danych z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe i witryny z recenzjami, w celu wykrycia ukrytych wzorców. W ten sposób zapewniają wgląd wykraczający poza tradycyjne stereotypy demograficzne (na przykład wszyscy gracze to mężczyźni), co pozwala zawęzić segmentację tak bardzo, jak chcesz. Te spostrzeżenia pomogą Ci opracować skuteczniejsze ukierunkowane kampanie marketingowe i wyższy poziom personalizacji produktów i usług.

Na przykład ta firma kosmetyczna prowadzi ukierunkowaną kampanię marketingową na Facebooku dla kobiet powyżej 50 roku życia, dotyczącą części ich linii do makijażu, w oparciu o profilowanie odbiorców.

2. Analityka predykcyjna do prognozowania przyszłych zachowań klientów

Według tego samego raportu 45% liderów uważa, że ​​wykorzystanie analiz predykcyjnych do określania przyszłych zachowań klientów będzie niezbędnym zastosowaniem sztucznej inteligencji.

Analityka predykcyjna wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy danych, zarówno wewnętrznych (dane dotyczące sprzedaży i klientów), jak i zewnętrznych (bieżące wydarzenia, dane konkurencji, recenzje i komentarze w mediach społecznościowych) w celu uzyskania wglądu. Mają one kluczowe znaczenie dla przewidywania trendów rynkowych i podejmowania świadomych decyzji dotyczących kontroli zapasów, wydatków marketingowych i innych inwestycji.

Na przykład firma produkująca napoje alkoholowe, Diageo, wykorzystuje sztuczną inteligencję do uzyskiwania w czasie rzeczywistym prognoz popytu klientów, cen towarów i płatności wierzycieli. Wykorzystuje również spostrzeżenia AI do podejmowania decyzji inwestycyjnych na podstawie takich czynników, jak czas, długość i zasięg kampanii marketingowej.

3. Optymalizuj ceny w oparciu o popyt

Czterdzieści pięć procent liderów biznesu twierdzi, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą miały kluczowe znaczenie dla budowania dynamicznych modeli wyceny w przyszłości.

Nie jest to zaskakujące, biorąc pod uwagę, że dynamiczne ustalanie cen jest powszechne w branżach takich jak hotelarstwo i turystyka ze zmiennym popytem ze strony klientów (np. popularność lotu/miejsca docelowego) i sezonowością (weekendy lub dni powszednie).

Algorytmy sztucznej inteligencji analizują zarówno dane historyczne, jak i dane w czasie rzeczywistym (np. stany magazynowe, sprzedaż na podstawie danych demograficznych, ceny konkurentów i posty w mediach społecznościowych) w celu uzyskania wysoce trafnych i wrażliwych na czas spostrzeżeń. Dzięki tym informacjom zespoły mogą proaktywnie dostosowywać ceny produktów i komunikaty, aby zwiększyć konkurencyjność i osiągnąć cele w zakresie przychodów.

4. Analiza nastrojów w celu zrozumienia opinii klientów

Wśród ankietowanych przez nas liderów biznesowych 44% twierdzi, że analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji będzie kluczem do zrozumienia opinii klientów i skuteczniejszego reagowania na problemy klientów.

Analiza nastrojów może określić, co klienci lubią, a czego nie lubią w Twojej marce, dostarczając ukierunkowane negatywne i pozytywne wskaźniki dotyczące tematu lub aspektu Twojej firmy. Na przykład system opieki zdrowotnej może wykorzystać analizę nastrojów w mediach społecznościowych, aby określić, z których aspektów swojej organizacji pacjenci są zadowoleni, a które należy poprawić.

W ten sposób analiza nastrojów może zidentyfikować czynniki wpływające na wizerunek Twojej marki, wskaźnik utrzymania klientów lub lojalność wobec marki.

W Sprout możesz to zrobić z różnych źródeł społecznościowych, takich jak Twitter i Instagram. Możesz monitorować i organizować wzmianki społecznościowe w czasie rzeczywistym oraz mierzyć nastroje na podstawie terminów i hashtagów, które chcesz śledzić, a wszystko to na jednej ujednoliconej platformie.

5. Personalizuj treści i zwiększaj zaangażowanie klientów

Czterdzieści cztery procent respondentów uważa, że ​​korzystanie z silników rekomendacji treści w celu poprawy personalizacji jest jednym z najbardziej obiecujących zastosowań sztucznej inteligencji.

Narzędzia sztucznej inteligencji zapewniają szczegółowe informacje o klientach na podstawie historii zakupów, zachowań w witrynie (wyszukiwania, przewijanie i kliknięcia) oraz komentarzy, aby przewidzieć, czym mogą być zainteresowani, dzięki czemu możesz dostosować i zoptymalizować treść, aby uzyskać maksymalny efekt.

Możesz także zwiększać zaangażowanie klientów i znacznie poprawiać wskaźniki odpowiedzi klientów dzięki spersonalizowanym, wstępnie zatwierdzonym sugerowanym odpowiedziom za pomocą narzędzi takich jak Sprout, tak jak zrobiła to marka lodów Carvel w celu poprawy obsługi klienta.

6. Rozpoznawanie obrazu w celu analizy treści wizualnych

Ponieważ treści wizualne dominują we wszystkim, od mediów społecznościowych po wyszukiwanie w Internecie, 43% liderów biznesu uważa, że ​​sztuczna inteligencja pomoże w rozpoznawaniu obrazów w celu identyfikacji i analizy treści wizualnych.

Algorytmy wizualnej sztucznej inteligencji identyfikują wzorce w treściach wizualnych, analizują historie wyszukiwania i dostarczają ukierunkowanych sugestii dotyczących pomysłów lub odmian projektu. Wiele popularnych marek, takich jak Canva i sieci społecznościowe, takie jak Pinterest, zintegrowało już tę funkcję sztucznej inteligencji ze swoimi platformami, aby zapewnić użytkownikom bogatsze wrażenia.

Wizualna sztuczna inteligencja jest równie ważna w eksploracji nastrojów, analizie konkurencji oraz spersonalizowanych taktykach marketingowych i reklamowych. Na przykład, szukając „pomysłów na szare ściany do sypialni” na Pintereście, otrzymałem również ukierunkowane reklamy marki Wayfair zajmującej się dekoracjami wnętrz.

Sztuczna inteligencja dla treści wizualnych obejmuje również analizę treści wideo.

Wideo to po prostu seria obrazów lub klatek wyświetlanych w przyspieszonym tempie. Algorytmy sztucznej inteligencji rozkładają te klatki i skanują twarze celebrytów, marki, logo, lokalizacje lub inne elementy, których zostały przeszkolone w wyszukiwaniu.

Ta umiejętność zmienia reguły gry, ponieważ umożliwia mierzenie nastrojów w filmach równie łatwo, jak w danych tekstowych. Możesz mierzyć nastroje klientów i przeprowadzać analizy konkurencji dotyczące konkurencyjnych marek z filmów na platformach takich jak TikTok, Instagram i YouTube.

7. Popraw obsługę klienta dzięki ulepszonym interakcjom chatbota

Czterdzieści jeden procent liderów biznesu uważa, że ​​NLP odegra kluczową rolę w poprawie interakcji z klientami za pośrednictwem wirtualnych asystentów i inteligentnych chatbotów.

NLP umożliwia wirtualnym agentom i chatbotom zrozumienie języka konwersacji i odpowiadanie klientom poprzez automatyczne generowanie odpowiedzi na podstawie ustawionych parametrów.

W przeciwieństwie do chatbotów opartych na regułach, algorytmy oparte na sztucznej inteligencji są w stanie zrozumieć semantykę, a tym samym łatwiej identyfikować problemy klientów. Mogą nawet zalecić kolejne kroki, takie jak skierowanie klienta do agenta na żywo.

Marki takie jak Walmart już wdrażają możliwości konwersacyjnej sztucznej inteligencji za pomocą ChatGPT, aby wzbogacić doświadczenia swoich klientów. Oprócz dostępu do intuicyjnej obsługi klienta, klienci będą mogli również dodawać produkty do koszyka, wysyłając SMS-a lub używając poleceń głosowych, za pośrednictwem aplikacji mobilnej Walmart.

8. Zoptymalizowane wyszukiwanie głosowe dla lepszej obsługi klienta i rankingu SEO

Wreszcie 40% liderów uważa, że ​​optymalizacja wyszukiwania głosowego jest jednym z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w przyszłości.

Optymalizacja wyszukiwania głosowego oparta na sztucznej inteligencji poprawia zawartość i strukturę Twojej witryny, aby zwiększyć widoczność, dzięki czemu wypadasz lepiej w rankingach wyszukiwania głosowego. Jest to rosnąca potrzeba marek, biorąc pod uwagę, że przewiduje się, że zakupy głosowe za pośrednictwem smartfonów i inteligentnych urządzeń w domu wzrosną o 400% w ciągu dwóch lat (2021-2023).

Podobnie sztuczna inteligencja pomaga zastąpić żmudne systemy interaktywnego nagrywania głosu (IVR) inteligentną automatyzacją głosu w celu zwiększenia wydajności obsługi klienta.

Zbuduj bardziej ludzką obsługę klienta dzięki sztucznej inteligencji

Narzędzia sztucznej inteligencji mogą przyspieszyć drogę do bogatszej obsługi klienta opartej na spersonalizowanej obsłudze, szybszym wsparciu i autentycznym zaangażowaniu.

Przeprowadzenie audytu doświadczenia klienta to dobry początek, dzięki któremu możesz określić, co obecnie działa i jakie obszary wymagają Twojej uwagi. Da ci to również lepsze wyobrażenie o tym, jakie możliwości sztucznej inteligencji najlepiej przysłużą się twoim celom biznesowym.

Przyjrzyj się niektórym szablonom, które opracowaliśmy, aby pomóc Ci przeprowadzić audyt i zoptymalizować obsługę klienta.