Daha insancıl bir müşteri deneyimi yaratmada yapay zekanın rolü

Sosyal medyanın ve teknolojinin büyük ve küçük markalar arasındaki rekabeti eşitlediği bir dünyada, liderler tek gerçek farklılığın müşteri deneyimi (CX) olduğunu biliyor. Bunun bir işletmeyi yönetmenin en insani yönlerinden biri olduğunu biliyorlar ve işletmeyi zenginleştirmek için yapay zeka (AI) gibi yenilikçi teknolojileri keşfediyorlar.

Yapay zeka araçları, iş akışı verimliliklerinin yanı sıra, müşteri yolculuklarınızı daha ilgi çekici ve destekleyici hale getirecek şekilde dönüştürebilen incelikli içgörüler sağlar. Müşterilere daha iyi hizmet vermek, kişiselleştirilmiş teklifler sunmak ve anlamlı ilişkiler kurmak için ikna edici bir müşteri deneyimi stratejisi geliştirmenize olanak tanırlar.

Bu makalede, yapay zeka müşteri deneyiminin neyle ilgili olduğunu ve onu destekleyen teknolojileri inceleyeceğiz. Ayrıca akılda kalıcı, kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi oluşturmak için yapay zekanın sekiz pratik uygulamasını da göreceksiniz.

Yapay zeka odaklı müşteri deneyimi nedir?

AI müşteri deneyimi, markanızla nerede ve nasıl etkileşimde bulunurlarsa bulunsunlar müşterileri memnun etmek için doğal dil işleme (NLP), metin analizi ve duyarlılık analizi gibi AI teknolojilerinin kullanılmasıdır.

Yapay zeka araçları, yalnızca hantal süreçlerin yüksek verimli iş akışlarıyla değiştirilmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda önemli iş zekası elde etmek için yapılandırılmamış verileri sorunsuz bir şekilde analiz eder. Bu değerli içgörüler, çalışanların genel müşteri deneyimini ve memnuniyetini iyileştiren daha iyi kararlar almalarını sağlar.

Aslında, 2023 Sosyal Medya Durumu Raporu'na göre, iş dünyası liderlerinin %96'sı yapay zekanın şirketlerin ileriye dönük karar alma süreçlerini önemli ölçüde iyileştirmesine yardımcı olacağına inanıyor.

AI müşteri deneyimini destekleyen teknolojiler

Müşteri deneyimini yükseltmek için birbiriyle bağlantılı çalışan birçok AI tabanlı teknoloji var. Bunlar en öne çıkanlarıdır.

Doğal dil işleme

NLP, konuşma diline dayalı nüanslar, dile dayalı nüanslar ve emojilerle tamamlanan metin analizi yoluyla bir bilgisayarın insan dilini anlamasına yardımcı olur. Bunu yapmak için NLP, diğer iki AI alt görevini kullanır: doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil oluşturma (NLG). NLU ve NLG, akıllı asistanlara ve yapay zeka güdümlü sohbet robotlarına güç verir, böylece günün her saati gelişmiş müşteri hizmetleri için kullanılabilirler.

duygu analizi

Duyarlılık analizi, müşterilerin markanızı veya hizmetlerinizi nasıl algıladıklarını ölçmek için kullanılabilen verilerdeki duygu ve düşünceleri saptar. Teknoloji, Trustpilot veya Google My Business gibi platformlar, sosyal medya yorumları ve doğrudan bahsetmeler, anketler ve haber kaynakları gibi çok çeşitli kaynaklardan gelen geri bildirimlerdeki duyarlılığı tanımlar.

Tahmine dayalı analitik

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmek için müşteri davranışındaki kalıpları anlar. Satışları optimize etmek, lojistik ve tedarik zincirini planlamak veya maksimum etki için marka promosyonlarını artırmak için kullanılır. Örneğin, perakendeciler müşteri verilerini inceleyerek, yere, etkinliklere veya mevsimlere göre iniş çıkışları tahmin edebilir ve kaynakları buna göre tahsis edebilir.

Tahmine dayalı analiz, müşteri verilerinin sesine dayalı olarak katkıda bulunan faktörleri belirleyerek müşteri kaybını durdurmak için de kullanılabilir.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi (ML), büyük miktarda veriden otomatik olarak içgörü çıkarmak için kullanılır. AI sistemleri, metin analizi ve duygu analizi için gerekli olan konu çıkarma, özellik sınıflandırma ve metin ayrıştırma gibi alt görevleri otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullanır.

Bu modeller, verilerdeki kalıpları anlamak ve ilişkilendirmek ve ilerledikçe öğrenmek için yapay sinir ağları (YSA) aracılığıyla verileri analiz eder. Bu, müşteri deneyimi verilerini işlerken, zaman içinde giderek daha doğru içgörüler sağlamak için kitle demografik özelliklerini, ilgi alanlarını, trend olan konuları ve diğer faktörleri derinlemesine inceleyebilecekleri anlamına gelir.

Buna bir örnek, Spotify'ın içerik önerilerini iyileştirmek için makine öğrenimini nasıl kullandığıdır. Mevcut dinleme tercihlerine göre tüketicilerin neleri sevebileceğini tahmin ediyor ve müzik türleri, çalma listeleri ve podcast'ler arasında kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor.

Adlandırılmış varlık tanıma

Adlandırılmış varlık tanıma (NER), bir bilgisayarın verilerde bulunan önemli adları tanımlamasını sağlar. Adlandırılan bu varlıklar kişiler, işletmeler, para birimleri veya konumlar olabilir ve rekabet analizi için gereklidir. Bir NER modeli, milyonlarca veri noktasını tanımak ve bunları sektöre özgü bağlamlara uygulamak için eğitilebilir.

Bilgisayar görüşü

Bilgisayar görüşü, bir sistemin görüntü tabanlı büyük verilerdeki kalıpları algılamasına yardımcı olan görüntü tanıma ve optik karakter tanımaya (OCR) yardımcı olur. Bu teknoloji genellikle, hedefli reklamcılık ve rekabet analizi için sosyal medya platformlarındaki ünlüleri, markaları ve ürünleri belirlemek ve müşteri sorunlarını teşhis etmek için kullanılır.

AI'yı müşteri deneyimine uygulamanın 8 yolu

Araştırmamıza göre iş dünyası liderleri, yapay zekanın markalarını daha müşteri odaklı hale getirme konusunda büyük bir potansiyel görüyor. İşte yöneticilerin daha zengin, daha etkili bir müşteri deneyimi oluşturacağını düşündükleri yapay zeka ve makine öğreniminin en kullanışlı uygulamaları.

1. Hedeflenen ürünler ve pazarlama için davranışsal segmentasyon

2023 Sosyal Medyanın Durumu raporuna göre, işletme liderlerinin %49'u yapay zekanın belirli müşteri segmentlerini belirlemeye ve hedeflemeye yönelik davranışsal segmentasyon için kritik öneme sahip olacağını düşünüyor.

Yapay zeka yetenekleri, sosyal medya gibi çeşitli kaynaklardan milyonlarca veri noktasını tarar ve gizli kalıpları tespit etmek için web sitelerini inceler. Bu şekilde, geleneksel demografik klişelerin (tüm oyuncular erkektir gibi) ötesinde içgörüler sağlayarak segmentasyonu istediğiniz kadar daraltmanıza olanak tanır. Bu içgörüler, daha etkili hedefli pazarlama kampanyaları geliştirmenize ve ürün ve hizmetlerde daha yüksek düzeyde kişiselleştirme yapmanıza yardımcı olur.

Örneğin, bu makyaj şirketinin, kitle profili oluşturmaya dayalı olarak, makyaj ürünlerinin bir bölümü için 50 yaş üstü kadınlara yönelik hedefli bir Facebook pazarlama kampanyası var.

2. Gelecekteki müşteri davranışını tahmin etmek için tahmine dayalı analitik

Aynı rapora göre liderlerin %45'i, gelecekteki müşteri davranışlarını belirtmek için tahmine dayalı analitiği kullanmanın temel bir yapay zeka uygulaması olacağına inanıyor.

Tahmine dayalı analitik, içgörüler için hem dahili (satış ve müşteri verileri) hem de harici (güncel olaylar, rakip verileri, inceleme ve sosyal medya yorumları) verileri analiz etmek için makine öğrenimini kullanır. Bunlar, pazar trendlerini tahmin etmek ve envanter kontrolü, pazarlama harcamaları ve diğer yatırımlar hakkında kararları bilgilendirmek için kritik öneme sahiptir.

Örneğin, alkollü içecek şirketi Diageo, müşteri talebi, emtia fiyatları ve alacaklı ödemelerine ilişkin gerçek zamanlı tahminler almak için yapay zekayı kullanıyor. Ayrıca, bir pazarlama kampanyasının zamanlaması, uzunluğu ve erişimi gibi faktörlere dayalı olarak yatırım kararlarını bilgilendirmek için AI içgörülerini kullanır.

3. Talebe göre fiyatlandırmayı optimize edin

İşletme liderlerinin yüzde kırk beşi, yapay zeka ve makine öğreniminin gelecekte dinamik fiyatlandırma modelleri oluşturmak için kritik öneme sahip olacağını söylüyor.

Dinamik fiyatlandırmanın, değişken müşteri talebi (örneğin bir uçuşun/destinasyonun popülaritesi) ve mevsimsellik (hafta sonları veya hafta içi) ile konaklama ve turizm gibi endüstrilerde yaygın olduğu göz önüne alındığında, bu şaşırtıcı değildir.

AI algoritmaları, son derece alakalı, zamana duyarlı içgörüler elde etmek için hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verileri (ör. envanter, demografik tabanlı satışlar, rakip fiyatlandırma ve sosyal medya gönderileri) analiz eder. Ekipler, bu bilgilerle ürün fiyatlandırmasını ve mesajlaşmayı proaktif olarak özelleştirebilir, böylece rekabet gücünüzü artırabilir ve gelir hedeflerine ulaşabilirsiniz.

4. Müşteri geri bildirimlerini anlamak için duygu analizi

Anket yaptığımız işletme liderlerinin %44'ü, yapay zeka güdümlü duyarlılık analizinin müşteri geri bildirimlerini anlamada ve müşteri sorunlarına daha verimli şekilde yanıt vermede kilit rol oynayacağını bildirdi.

Duyarlılık analizi, işletmenizin bir konusu veya yönü hakkında size hedeflenmiş negatif ve pozitif ölçümler vererek müşterilerin markanızla ilgili neyi sevip neyi sevmediğini belirleyebilir. Örneğin, bir sağlık sistemi, hastaların kuruluşlarının hangi yönlerinin mutlu olduğunu ve hangilerinin iyileştirilmesi gerektiğini belirlemek için sosyal medya duyarlılık analizini kullanabilir.

Bu şekilde, duyarlılık analizi marka imajınızı, müşteri tutma oranınızı veya marka sadakatinizi etkileyen faktörleri belirleyebilir.

Sprout'ta bunu Twitter ve Instagram gibi çeşitli sosyal dinleme kaynaklarından yapabilirsiniz. Sosyal bahsetmeleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve düzenleyebilir ve takip etmek istediğiniz terimlere ve hashtag'lere göre duyarlılığı tek bir birleşik platformda ölçebilirsiniz.

5. İçeriği kişiselleştirin ve müşteri katılımını iyileştirin

Ankete katılanların yüzde kırk dördü, kişiselleştirmeyi iyileştirmek için içerik tavsiye motorlarını kullanmanın yapay zekanın en umut verici uygulamalarından biri olduğunu düşünüyor.

Yapay Zeka araçları, satın alma geçmişlerinden, web sitesi davranışından (aramalar, kaydırmalar ve tıklamalar) ve yorumlardan müşteriye özel içgörüler sunarak müşterilerin neyle ilgilenebileceklerini tahmin eder, böylece içeriğinizi maksimum etki için uyarlayabilir ve optimize edebilirsiniz.

Ayrıca dondurma markası Carvel'in gelişmiş bir müşteri deneyimi için yaptığı gibi, Sprout gibi araçları kullanarak kişiselleştirilmiş, önceden onaylanmış önerilen yanıtlarla müşteri katılımını artırabilir ve müşteri yanıt oranlarını önemli ölçüde artırabilirsiniz.

6. Görsel içeriği analiz etmek için görüntü tanıma

Sosyal medyadan web aramasına kadar her şeye hakim olan görsel içerikle, iş liderlerinin %43'ü yapay zekanın görsel içeriği tanımlamaya ve analiz etmeye yönelik görüntü tanımaya yardımcı olacağına inanıyor.

Görsel AI algoritmaları, görsel içerikteki kalıpları tanımlar, arama geçmişlerini analiz eder ve tasarım fikirleri veya varyasyonları için hedeflenen öneriler sağlar. Canva gibi birçok popüler marka ve Pinterest gibi sosyal ağlar, daha zengin bir kullanıcı deneyimi için bu AI özelliğini platformlarına entegre etti.

Görsel AI, duygu madenciliği, rakip analizi ve kişiselleştirilmiş pazarlama ve reklamcılık taktiklerinde eşit derecede önemlidir. Örneğin, Pinterest'te "gri duvarlı yatak odası fikirleri" ararken, ev dekorasyonu markası Wayfair'den hedefli reklamlar da aldım.

Görsel içerik için AI, video içerik analizini de içerir.

Videolar, yalnızca hızlandırılmış bir hızda gösterilen bir dizi resim veya karedir. AI algoritmaları bu kareleri parçalar ve ünlülerin yüzlerini, markalarını, logolarını, konumlarını veya aramak için eğitildikleri diğer öğeleri tarar.

Bu yetenek, videolardaki duyarlılığı metin verilerindeki kadar kolay bir şekilde ölçmenizi sağladığı için oyunun kurallarını değiştirir. TikTok, Instagram ve YouTube gibi platformlardaki videolardan müşteri duyarlılığını ölçebilir ve rakip markalar hakkında rekabet analizi yapabilirsiniz.

7. Geliştirilmiş chatbot etkileşimleriyle müşteri hizmetlerini iyileştirin

İş liderlerinin yüzde kırk biri, NLP'nin sanal asistanlar ve akıllı sohbet robotları aracılığıyla müşteri etkileşimlerini iyileştirmede önemli bir rol oynayacağını düşünüyor.

NLP, sanal temsilcilerin ve sohbet robotlarının konuşma dilini anlamasını ve ayarlanan parametrelere göre otomatik olarak yanıtlar üreterek müşterilere yanıt vermesini sağlar.

Kural tabanlı sohbet robotlarının aksine, yapay zeka güdümlü algoritmalar semantiği anlama yeteneğine sahiptir ve bu nedenle müşteri sorunlarını daha kolay tespit eder. Müşteriyi canlı bir temsilciye yönlendirmek gibi sonraki adımları bile önerebilirler.

Walmart gibi markalar, müşteri deneyimlerini zenginleştirmek için zaten ChatGPT ile sohbete dayalı yapay zeka özelliklerini benimsiyor. Sezgisel müşteri hizmetlerine erişimin yanı sıra müşteriler, Walmart mobil uygulaması aracılığıyla mesaj göndererek veya sesli komutları kullanarak sepetlerine ürün ekleyebilecekler.

8. Daha iyi müşteri deneyimi ve SEO sıralaması için optimize edilmiş sesli arama

Son olarak, liderlerin %40'ı sesli arama optimizasyonunun yapay zekanın ileriye dönük en önemli uygulamalarından biri olduğuna inanıyor.

AI tabanlı sesli arama optimizasyonu, web sitenizin içeriğini ve yapısını iyileştirerek görünürlüğü artırır, böylece sesli arama sıralamalarında daha iyi olursunuz. Evdeki akıllı telefonlar ve akıllı cihazlar üzerinden sesle yapılan satın almaların iki yıl içinde (2021'den 2023'e kadar) %400 artması beklendiği için bu, markalar için artan bir ihtiyaç.

Benzer şekilde yapay zeka, müşteri hizmetleri verimliliğini artırmak için sıkıcı etkileşimli ses kaydı (IVR) sistemlerinin akıllı ses otomasyonu ile değiştirilmesine yardımcı oluyor.

Yapay zeka ile daha insancıl bir müşteri deneyimi oluşturun

Yapay zeka araçları, kişiselleştirilmiş bakım, daha hızlı destek ve gerçek katılım üzerine kurulu daha zengin bir müşteri deneyimine giden yolunuzu hızlandırabilir.

Bir müşteri deneyimi denetimi yürütmek, şu anda neyin işe yaradığını ve hangi alanlara dikkat etmeniz gerektiğini belirleyebilmeniz için iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. Ayrıca hangi yapay zeka özelliklerinin iş hedeflerinize en iyi şekilde hizmet edeceği konusunda size daha iyi bir fikir verecektir.

Müşteri deneyiminizi denetlemenize ve optimize etmenize yardımcı olmak için geliştirdiğimiz bazı şablonlara göz atın.