Rolul AI în crearea unei experiențe mai umane pentru clienți

Într-o lume în care rețelele sociale și tehnologia au egalat condițiile de joc între mărcile mari și mici, liderii știu că singurul factor de diferențiere adevărat este experiența clienților (CX). Ei știu că este unul dintre aspectele cele mai umane ale conducerii unei afaceri și explorează tehnologii inovatoare precum inteligența artificială (AI) pentru a o îmbogăți.

Pe lângă eficiența fluxului de lucru, instrumentele AI oferă informații nuanțate care vă pot transforma călătoriile clienților pentru a deveni mai captivante și mai susținute. Acestea vă permit să dezvoltați o strategie convingătoare pentru experiența clienților pentru a servi mai bine clienții, pentru a oferi oferte personalizate și pentru a construi relații semnificative.

În acest articol, vom detalia despre ce înseamnă experiența clienților AI și tehnologiile care o alimentează. Veți vedea, de asemenea, opt aplicații practice ale inteligenței artificiale pentru a crea o experiență memorabilă și personalizată pentru clienți.

Ce este experiența clientului bazată pe inteligență artificială?

Experiența clienților cu inteligență artificială este utilizarea tehnologiilor inteligenței artificiale precum procesarea limbajului natural (NLP), analiza textului și analiza sentimentelor pentru a încânta clienții oriunde și în orice mod interacționează cu marca dvs.

Instrumentele AI nu numai că ajută la înlocuirea proceselor greoaie cu fluxuri de lucru extrem de eficiente, ci analizează fără probleme datele nestructurate pentru a extrage informații importante de afaceri. Aceste informații valoroase le permit angajaților să ia decizii mai bune care îmbunătățesc experiența și satisfacția generală a clienților.

De fapt, conform Raportului 2023 privind starea rețelelor sociale, 96% dintre liderii de afaceri cred că inteligența artificială va ajuta companiile să-și îmbunătățească în mod semnificativ procesele de luare a deciziilor în viitor.

Tehnologii care alimentează experiența clientului AI

Există multe tehnologii bazate pe inteligență artificială care funcționează împreună pentru a îmbunătăți experiența clienților. Acestea sunt cele mai proeminente.

Procesarea limbajului natural

NLP ajută computerul să înțeleagă limbajul uman prin analiza textului, completă cu colocviali, nuanțe bazate pe limbaj și emoji-uri. Pentru a face acest lucru, NLP utilizează alte două subsarcini AI: înțelegerea limbajului natural (NLU) și generarea limbajului natural (NLG). NLU și NLG alimentează asistenții inteligenți și chatbot-urile bazate pe inteligență artificială, astfel încât acestea să poată fi folosite non-stop pentru servicii îmbunătățite pentru clienți.

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor detectează emoții sau sentimente în date, care pot fi folosite pentru a evalua modul în care clienții vă percep marca sau serviciile. Tehnologia identifică sentimentele în feedback dintr-o gamă largă de surse, cum ar fi platforme precum Trustpilot sau Google My Business, comentarii pe rețelele sociale și mențiuni directe, sondaje și surse de știri.

Analize predictive

Analiza predictivă înțelege modelele de comportament ale clienților pentru a anticipa nevoile viitoare ale clienților. Este folosit pentru a optimiza vânzările, a planifica logistica și lanțul de aprovizionare sau pentru a stimula promovarea mărcii pentru un impact maxim. De exemplu, prin studierea datelor despre clienți, comercianții cu amănuntul pot anticipa fluxurile și refluxurile de picior în funcție de locație, evenimente sau anotimpuri și pot aloca resursele în consecință.

Analiza predictivă poate fi, de asemenea, utilizată pentru a stopa retragerea clienților prin identificarea factorilor care contribuie pe baza datelor despre vocea clienților.

Învățare automată

Învățarea automată (ML) este folosită pentru a extrage în mod automat informații din cantități uriașe de date. Sistemele AI folosesc învățarea automată pentru a automatiza sarcini secundare, cum ar fi extragerea subiectelor, clasificarea caracteristicilor și analizarea textului, necesare pentru analiza textului și analiza sentimentelor.

Aceste modele analizează datele prin intermediul rețelelor neuronale artificiale (ANN-uri) pentru a înțelege și a corela modelele în date și pentru a învăța pe măsură ce merg. Aceasta înseamnă că, atunci când procesează datele despre experiența clienților, pot săpa în demografia publicului, interesele, subiectele în tendințe și alți factori pentru a oferi informații din ce în ce mai precise în timp.

Un exemplu în acest sens este modul în care Spotify folosește învățarea automată pentru a îmbunătăți recomandările de conținut. Acesta prezice ceea ce le-ar putea plăcea consumatorilor în funcție de alegerile lor curente de ascultare și oferă sugestii personalizate pentru genuri muzicale, liste de redare și podcasturi.

Recunoașterea entității denumite

Recunoașterea entității numite (NER) permite unui computer să identifice nume importante care apar în date. Aceste entități numite ar putea fi persoane, afaceri, monede sau locații și sunt necesare pentru analiza competitivă. Un model NER poate fi antrenat pentru a recunoaște milioane de puncte de date și a le aplica în contexte specifice industriei.

Viziune computerizată

Viziunea computerizată ajută la recunoașterea imaginii și la recunoașterea optică a caracterelor (OCR), care ajută un sistem să detecteze modele în datele mari bazate pe imagini. Această tehnologie este adesea folosită pentru a identifica celebrități, mărci și produse pe platformele de social media pentru publicitate direcționată și analiză competitivă și pentru a diagnostica problemele clienților.

8 moduri de a aplica AI experienței clienților

Conform cercetării noastre, liderii de afaceri văd un potențial vast pentru AI pentru a-și face mărcile mai centrate pe client. Iată cele mai utile aplicații de inteligență artificială și de învățare automată despre care directorii consideră că vor construi o experiență mai bogată și mai eficientă pentru clienți.

1. Segmentarea comportamentală pentru produse și marketing vizate

Potrivit raportului The 2023 State of Social Media, 49% dintre liderii de afaceri cred că inteligența artificială va fi esențială pentru segmentarea comportamentală pentru a identifica și viza anumite segmente de clienți.

Capacitățile AI scanează milioane de puncte de date din diverse surse, cum ar fi rețelele sociale și examinează site-uri web pentru a identifica tipare ascunse. Acesta este modul în care oferă informații dincolo de stereotipurile demografice tradiționale (cum ar fi, toți jucătorii sunt bărbați), permițându-vă să restrângeți segmentarea cât de mult doriți. Aceste informații vă ajută să dezvoltați campanii de marketing direcționate mai eficiente și un nivel mai ridicat de personalizare a produselor și serviciilor.

De exemplu, această companie de machiaj are o campanie de marketing pe Facebook pentru femeile peste 50 de ani pentru o secțiune a liniei lor de machiaj, bazată pe profilarea publicului.

2. Analize predictive pentru a prognoza comportamentul viitor al clienților

Conform aceluiași raport, 45% dintre lideri cred că utilizarea analizei predictive pentru a indica comportamentul viitor al clienților va fi o aplicație esențială de inteligență artificială.

Analiza predictivă utilizează învățarea automată pentru a analiza datele, atât interne (date despre vânzări și clienți), cât și externe (evenimente curente, date despre concurență, recenzii și comentarii pe rețelele sociale) pentru informații. Acestea sunt esențiale pentru anticiparea tendințelor pieței și informarea deciziilor privind controlul stocurilor, cheltuielile de marketing și alte investiții.

De exemplu, compania de băuturi alcoolice Diageo utilizează AI pentru a obține previziuni în timp real ale cererii clienților, prețurilor mărfurilor și plăților creditorilor. De asemenea, folosește informații AI pentru a informa deciziile de investiții pe baza unor factori precum momentul, durata și acoperirea unei campanii de marketing.

3. Optimizați prețurile în funcție de cerere

Patruzeci și cinci la sută dintre liderii de afaceri spun că AI și ML vor fi esențiale pentru construirea unor modele dinamice de prețuri în viitor.

Acest lucru nu este surprinzător, având în vedere că prețurile dinamice sunt frecvente în industrii precum ospitalitatea și turismul, cu cererea fluctuantă a clienților (de exemplu, popularitatea unui zbor/destinație) și sezonier (în weekend sau în zilele lucrătoare).

Algoritmii AI analizează atât datele istorice, cât și datele în timp real (de exemplu, inventarul, vânzările bazate pe criterii demografice, prețurile concurenților și postările pe rețelele sociale) pentru a obține informații extrem de relevante, sensibile la timp. Cu aceste informații, echipele pot personaliza prețurile produselor și mesajele în mod proactiv, astfel încât să vă puteți crește competitivitatea și să vă îndepliniți obiectivele de venituri.

4. Analiza sentimentelor pentru a înțelege feedback-ul clienților

Dintre liderii de afaceri intervievați, 44% raportează că analiza sentimentelor bazată pe inteligență artificială va fi cheia pentru înțelegerea feedback-ului clienților și pentru a răspunde la problemele clienților mai eficient.

Analiza sentimentelor poate specifica ce le place și ce nu le place clienților la marca dvs., oferindu-vă valori negative și pozitive vizate pe un subiect sau aspect al afacerii dvs. De exemplu, un sistem de sănătate poate utiliza analiza sentimentului rețelelor sociale pentru a identifica aspectele ale organizației de care sunt mulțumiți pacienții și care trebuie îmbunătățite.

În acest fel, analiza sentimentelor poate identifica factorii care vă afectează imaginea mărcii, rata de retenție a clienților sau loialitatea față de marcă.

În Sprout, puteți face acest lucru dintr-o varietate de surse de ascultare socială, cum ar fi Twitter și Instagram. Puteți monitoriza și organiza mențiunile sociale în timp real și puteți măsura sentimentul pe baza termenilor și hashtagurilor pe care doriți să le urmăriți, totul într-o singură platformă unificată.

5. Personalizați conținutul și îmbunătățiți implicarea clienților

Patruzeci și patru la sută dintre respondenții la sondaj consideră că utilizarea motoarelor de recomandare de conținut pentru a îmbunătăți personalizarea este una dintre cele mai promițătoare aplicații ale AI.

Instrumentele AI oferă informații specifice clienților din istoricul achizițiilor, comportamentul site-ului web (căutări, derulări și clicuri) și comentarii pentru a prezice ceea ce ar putea fi interesați, astfel încât să puteți personaliza și optimiza conținutul pentru un impact maxim.

De asemenea, puteți crește implicarea clienților și puteți îmbunătăți semnificativ ratele de răspuns ale clienților cu răspunsuri personalizate, preaprobate, sugerate folosind instrumente precum Sprout, așa cum a făcut marca de înghețată Carvel pentru o experiență îmbunătățită a clienților.

6. Recunoașterea imaginilor pentru a analiza conținutul vizual

Cu conținutul vizual care domină totul, de la rețelele sociale până la căutarea pe web, 43% dintre liderii de afaceri cred că AI va ajuta la recunoașterea imaginii pentru a identifica și analiza conținutul vizual.

Algoritmii vizuali AI identifică modele în conținutul vizual, analizează istoricul căutărilor și oferă sugestii direcționate pentru idei sau variații de design. Multe mărci populare precum Canva și rețele sociale precum Pinterest au integrat deja această funcție AI în platformele lor pentru o experiență de utilizator mai bogată.

AI vizuală este la fel de critică în analizarea sentimentelor, analiza concurenților și tacticile personalizate de marketing și publicitate. De exemplu, în timp ce căutam „idei de dormitor cu perete gri” pe Pinterest, am primit și reclame direcționate de la brandul de decorațiuni pentru casă, Wayfair.

AI pentru conținutul vizual include și analiza conținutului video.

Videoclipurile sunt doar o serie de imagini sau cadre afișate cu o viteză accelerată. Algoritmii AI descompun aceste cadre și scanează chipuri, mărci, logo-uri, locații sau alte elemente pentru care au fost instruiți să le caute.

Această abilitate schimbă jocul, deoarece vă permite să măsurați sentimentul în videoclipuri la fel de ușor ca și în datele text. Puteți măsura sentimentul clienților și puteți efectua analize competitive asupra mărcilor concurente din videoclipuri de pe platforme precum TikTok, Instagram și YouTube.

7. Îmbunătățiți serviciul pentru clienți prin interacțiuni îmbunătățite cu chatbot

Patruzeci și unu la sută dintre liderii de afaceri cred că NLP va juca un rol cheie în îmbunătățirea interacțiunilor cu clienții prin asistenți virtuali și chatbot-uri inteligenți.

NLP le permite agenților virtuali și chatboților să înțeleagă limbajul conversațional și să răspundă clienților prin generarea automată de răspunsuri bazate pe parametri stabiliți.

Spre deosebire de chatbot-urile bazate pe reguli, algoritmii bazați pe inteligență artificială au capacitatea de a înțelege semantica și, prin urmare, de a identifica mai ușor problemele clienților. Ei pot chiar recomanda pașii următori, cum ar fi direcționarea clientului către un agent activ.

Mărci precum Walmart adoptă deja capabilități conversaționale AI cu ChatGPT pentru a-și îmbogăți experiența clienților. Pe lângă faptul că au acces la un serviciu intuitiv pentru clienți, clienții vor putea adăuga produse în coșul lor prin mesaje text sau folosind comenzi vocale, prin intermediul aplicației mobile Walmart.

8. Căutare vocală optimizată pentru o experiență mai bună a clienților și o clasare SEO

Nu în ultimul rând, 40% dintre lideri cred că optimizarea căutării vocale este una dintre cele mai importante aplicații ale AI în viitor.

Optimizarea căutării vocale bazată pe inteligență artificială îmbunătățește conținutul și structura site-ului dvs. pentru a crește vizibilitatea, astfel încât să vă descurcați mai bine în clasamentul căutării vocale. Aceasta este o nevoie din ce în ce mai mare pentru mărci, având în vedere că se anticipează că achizițiile cu voce activată prin smartphone-uri și dispozitive inteligente din casă vor crește cu 400% în decurs de doi ani (2021-2023).

În mod similar, AI ajută la înlocuirea sistemelor obositoare de înregistrare interactivă a vocii (IVR) cu automatizarea inteligentă a vocii pentru a crește eficiența serviciilor pentru clienți.

Creați o experiență de client mai umană cu AI

Instrumentele AI vă pot accelera drumul către o experiență mai bogată pentru clienți, bazată pe îngrijire personalizată, asistență mai rapidă și implicare autentică.

Efectuarea unui audit al experienței clienților este un loc bun de început, astfel încât să puteți identifica ce funcționează în prezent și ce domenii necesită atenția dvs. De asemenea, vă va oferi o idee mai bună despre capabilitățile AI care vor servi cel mai bine obiectivelor dvs. de afaceri.

Aruncă o privire la câteva dintre șabloanele pe care le-am dezvoltat pentru a vă ajuta să auditați și să vă optimizați experiența clienților.