Роль ИИ в создании более человечного клиентского опыта

В мире, где социальные сети и технологии уравняли правила игры между крупными и малыми брендами, лидеры знают, что единственным реальным отличием является клиентский опыт (CX). Они знают, что это один из самых гуманных аспектов ведения бизнеса, и они изучают инновационные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), чтобы обогатить его.

Помимо повышения эффективности рабочего процесса, инструменты ИИ предоставляют детальную информацию, которая может преобразовать ваш путь к клиенту, сделав его более привлекательным и поддерживающим. Они позволяют вам разработать привлекательную стратегию обслуживания клиентов, чтобы лучше обслуживать клиентов, предоставлять персонализированные предложения и строить конструктивные отношения.

В этой статье мы расскажем о том, что такое клиентский опыт ИИ, и о технологиях, которые его обеспечивают. Вы также увидите восемь практических применений ИИ для создания запоминающегося и персонализированного обслуживания клиентов.

Что такое клиентский опыт, основанный на ИИ?

Клиентский опыт ИИ — это использование технологий ИИ, таких как обработка естественного языка (NLP), анализ текста и анализ настроений, чтобы радовать клиентов, где бы и как бы они ни взаимодействовали с вашим брендом.

Инструменты искусственного интеллекта не только помогают заменить громоздкие процессы высокоэффективными рабочими процессами, но и беспрепятственно анализируют неструктурированные данные для извлечения важной бизнес-аналитики. Эти ценные сведения позволяют сотрудникам принимать более обоснованные решения, повышающие общее качество обслуживания клиентов и их удовлетворенность.

На самом деле, согласно Отчету о состоянии социальных сетей за 2023 год, 96% бизнес-лидеров считают, что ИИ поможет компаниям значительно улучшить свои процессы принятия решений в будущем.

Технологии, повышающие качество обслуживания клиентов с помощью ИИ

Существует множество технологий на основе ИИ, которые работают в сочетании друг с другом для повышения качества обслуживания клиентов. Это самые выдающиеся.

Обработка естественного языка

НЛП помогает компьютеру понимать человеческий язык посредством анализа текста, дополненного разговорными выражениями, языковыми нюансами и смайликами. Для этого NLP использует две другие подзадачи ИИ: понимание естественного языка (NLU) и генерацию естественного языка (NLG). NLU и NLG поддерживают интеллектуальных помощников и чат-ботов на основе искусственного интеллекта, поэтому их можно использовать для круглосуточного расширенного обслуживания клиентов.

Анализ настроений

Анализ настроений выявляет эмоции или настроения в данных, которые можно использовать для оценки того, как клиенты воспринимают ваш бренд или ваши услуги. Эта технология определяет настроения в отзывах из широкого круга источников, таких как платформы, такие как Trustpilot или Google My Business, комментарии в социальных сетях и прямые упоминания, опросы и источники новостей.

Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика понимает модели поведения клиентов, чтобы предвидеть будущие потребности клиентов. Он используется для оптимизации продаж, планирования логистики и цепочки поставок или повышения эффективности продвижения бренда для достижения максимального эффекта. Например, изучая данные о клиентах, розничные продавцы могут предвидеть приливы и отливы в посещаемости в зависимости от местоположения, событий или времени года и соответствующим образом распределять ресурсы.

Прогнозный анализ также можно использовать для предотвращения оттока клиентов путем выявления факторов, способствующих этому, на основе голосовых данных о клиентах.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) используется для автоматического извлечения информации из огромных объемов данных. Системы искусственного интеллекта используют машинное обучение для автоматизации подзадач, таких как извлечение тем, классификация функций и анализ текста, необходимых для анализа текста и анализа настроений.

Эти модели анализируют данные с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС), чтобы понять и сопоставить закономерности в данных и учиться по мере их поступления. Это означает, что когда они обрабатывают данные об опыте работы с клиентами, они могут анализировать демографические данные аудитории, интересы, актуальные темы и другие факторы, чтобы со временем получать все более точную информацию.

Примером этого является то, как Spotify использует машинное обучение для улучшения рекомендаций по контенту. Он предсказывает, что может понравиться потребителям, исходя из их текущего выбора прослушивания, и предлагает персонализированные предложения по музыкальным жанрам, плейлистам и подкастам.

Распознавание именованных объектов

Распознавание именованных объектов (NER) позволяет компьютеру идентифицировать важные имена, встречающиеся в данных. Эти именованные объекты могут быть людьми, предприятиями, валютами или местоположениями и необходимы для конкурентного анализа. Модель NER можно обучить распознавать миллионы точек данных и применять их в отраслевых контекстах.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение помогает в распознавании изображений и оптическом распознавании символов (OCR), что помогает системе обнаруживать шаблоны в больших данных на основе изображений. Эта технология часто используется для идентификации знаменитостей, брендов и продуктов на платформах социальных сетей для целевой рекламы и конкурентного анализа, а также для диагностики проблем клиентов.

8 способов применить ИИ для обслуживания клиентов

Согласно нашему исследованию, бизнес-лидеры видят в ИИ огромный потенциал для того, чтобы сделать их бренды более клиентоориентированными. Вот наиболее полезные приложения искусственного интеллекта и машинного обучения, которые, по мнению руководителей, сделают клиентский опыт более насыщенным и эффективным.

1. Поведенческая сегментация для целевых продуктов и маркетинга

Согласно отчету о состоянии социальных сетей за 2023 год, 49% бизнес-лидеров считают, что ИИ будет иметь решающее значение для поведенческой сегментации, позволяющей выявлять и ориентироваться на конкретные сегменты клиентов.

Возможности искусственного интеллекта сканируют миллионы точек данных из различных источников, таких как социальные сети, и просматривают веб-сайты, чтобы выявить скрытые закономерности. Вот как они дают информацию, выходящую за рамки традиционных демографических стереотипов (например, все геймеры — мужчины), позволяя вам сузить сегментацию настолько, насколько вы хотите. Эти идеи помогут вам разработать более эффективные целевые маркетинговые кампании и повысить уровень персонализации продуктов и услуг.

Например, у этой косметической компании есть целевая маркетинговая кампания в Facebook для женщин старше 50 лет для части их линии косметики, основанная на профилировании аудитории.

2. Предиктивная аналитика для прогнозирования поведения клиентов в будущем.

Согласно тому же отчету, 45% руководителей считают, что использование прогнозной аналитики для определения поведения клиентов в будущем станет важным приложением ИИ.

Предиктивная аналитика использует машинное обучение для анализа данных, как внутренних (данные о продажах и клиентах), так и внешних (текущие события, данные о конкурентах, обзоры и комментарии в социальных сетях) для понимания. Они имеют решающее значение для прогнозирования рыночных тенденций и обоснования решений, касающихся управления запасами, расходов на маркетинг и других инвестиций.

Например, компания по производству алкогольных напитков Diageo использует ИИ для получения прогнозов потребительского спроса, цен на товары и платежей кредиторам в режиме реального времени. Он также использует данные ИИ для обоснования инвестиционных решений на основе таких факторов, как сроки, продолжительность и охват маркетинговой кампании.

3. Оптимизируйте ценообразование в зависимости от спроса

Сорок пять процентов бизнес-лидеров говорят, что AI и ML будут иметь решающее значение для построения моделей динамического ценообразования в будущем.

Это неудивительно, учитывая, что динамическое ценообразование распространено в таких отраслях, как гостиничный бизнес и туризм с изменчивым потребительским спросом (например, популярность рейса/пункта назначения) и сезонностью (выходные или будние дни).

Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют как исторические данные, так и данные в режиме реального времени (например, запасы, продажи на основе демографических данных, цены конкурентов и сообщения в социальных сетях), чтобы получить актуальную и срочную информацию. С помощью этой информации команды могут заблаговременно настраивать цены на продукты и обмен сообщениями, чтобы вы могли повысить свою конкурентоспособность и достичь целей по доходам.

4. Анализ настроений для понимания отзывов клиентов

Среди опрошенных нами бизнес-лидеров 44% сообщают, что анализ настроений с помощью ИИ будет иметь ключевое значение для понимания отзывов клиентов и более эффективного реагирования на их проблемы.

Анализ настроений может определить, что клиентам нравится и не нравится в вашем бренде, предоставляя вам целевые отрицательные и положительные показатели по теме или аспекту вашего бизнеса. Например, система здравоохранения может использовать анализ настроений в социальных сетях, чтобы определить, какими аспектами своей организации пациенты довольны, а какие нуждаются в улучшении.

Таким образом, анализ настроений может определить факторы, влияющие на имидж вашего бренда, уровень удержания клиентов или лояльность к бренду.

В Sprout вы можете делать это из различных социальных источников, таких как Twitter и Instagram. Вы можете отслеживать и систематизировать упоминания в социальных сетях в режиме реального времени и измерять настроения на основе терминов и хэштегов, которые вы хотите отслеживать, и все это на одной унифицированной платформе.

5. Персонализируйте контент и улучшите взаимодействие с клиентами

Сорок четыре процента респондентов считают, что использование механизмов рекомендаций по контенту для улучшения персонализации является одним из самых многообещающих применений ИИ.

Инструменты искусственного интеллекта предоставляют информацию о клиентах из истории покупок, поведения на веб-сайте (поиски, прокрутки и клики) и комментариев, чтобы предсказать, что их может заинтересовать, чтобы вы могли адаптировать и оптимизировать свой контент для максимального воздействия.

Вы также можете стимулировать взаимодействие с клиентами и значительно повысить скорость отклика клиентов с помощью персонализированных, предварительно утвержденных предлагаемых ответов с помощью таких инструментов, как Sprout, как это сделал бренд мороженого Carvel для повышения качества обслуживания клиентов.

6. Распознавание изображений для анализа визуального контента

Поскольку визуальный контент доминирует во всем, от социальных сетей до веб-поиска, 43% бизнес-лидеров считают, что ИИ поможет распознавать изображения для идентификации и анализа визуального контента.

Алгоритмы визуального ИИ выявляют шаблоны в визуальном контенте, анализируют историю поиска и предоставляют целевые предложения по дизайнерским идеям или вариантам. Многие популярные бренды, такие как Canva, и социальные сети, такие как Pinterest, уже интегрировали эту функцию искусственного интеллекта в свои платформы для более удобного взаимодействия с пользователем.

Визуальный ИИ одинаково важен для анализа настроений, анализа конкурентов и тактики персонализированного маркетинга и рекламы. Например, при поиске «идей для спальни с серыми стенами» на Pinterest я также получил целевую рекламу от бренда домашнего декора Wayfair.

ИИ для визуального контента также включает анализ видеоконтента.

Видео — это просто серия изображений или кадров, демонстрируемых с ускоренной скоростью. Алгоритмы ИИ разбивают эти кадры и сканируют лица знаменитостей, бренды, логотипы, местоположения или другие элементы, которые они были обучены искать.

Эта возможность меняет правила игры, поскольку позволяет измерять настроение в видео так же легко, как и в текстовых данных. Вы можете измерять настроения клиентов и проводить конкурентный анализ конкурирующих брендов по видео на таких платформах, как TikTok, Instagram и YouTube.

7. Улучшите обслуживание клиентов за счет улучшенного взаимодействия с чат-ботом.

Сорок один процент бизнес-лидеров считают, что НЛП будет играть ключевую роль в улучшении взаимодействия с клиентами с помощью виртуальных помощников и интеллектуальных чат-ботов.

NLP позволяет виртуальным агентам и чат-ботам понимать разговорный язык и отвечать клиентам, автоматически генерируя ответы на основе заданных параметров.

В отличие от чат-ботов, основанных на правилах, алгоритмы на основе ИИ способны понимать семантику и, следовательно, легче выявлять проблемы клиентов. Они даже могут порекомендовать следующие шаги, например, направить клиента к живому агенту.

Такие бренды, как Walmart, уже внедряют возможности диалогового ИИ с ChatGPT, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Помимо доступа к интуитивно понятному обслуживанию клиентов, клиенты также смогут добавлять товары в свою корзину с помощью текстовых или голосовых команд через мобильное приложение Walmart.

8. Оптимизированный голосовой поиск для лучшего обслуживания клиентов и SEO-рейтинга.

И последнее, но не менее важное: 40% руководителей считают оптимизацию голосового поиска одним из самых важных приложений ИИ в будущем.

Оптимизация голосового поиска на основе ИИ улучшает содержание и структуру вашего веб-сайта, повышая его видимость и повышая ваши позиции в рейтингах голосового поиска. Это растущая потребность в брендах, учитывая, что ожидается, что голосовые покупки через смартфоны и умные устройства дома вырастут на 400% в течение двух лет (с 2021 по 2023 год).

Точно так же ИИ помогает заменить утомительные интерактивные системы записи голоса (IVR) интеллектуальной автоматизацией голоса, чтобы повысить эффективность обслуживания клиентов.

Создайте более человечный клиентский опыт с помощью ИИ

Инструменты искусственного интеллекта могут ускорить ваш путь к более богатому опыту работы с клиентами, основанному на индивидуальном обслуживании, более быстрой поддержке и подлинном взаимодействии.

Проведение аудита клиентского опыта — хорошее начало, чтобы вы могли определить, что в настоящее время работает и какие области требуют вашего внимания. Это также даст вам лучшее представление о том, какие возможности ИИ лучше всего подходят для ваших бизнес-целей.

Взгляните на некоторые шаблоны, которые мы разработали, чтобы помочь вам провести аудит и оптимизировать взаимодействие с клиентами.