人工智能在创造更加人性化的客户体验方面的作用

已发表: 2023-06-26

在社交媒体和技术为大大小小的品牌之间提供公平竞争环境的世界中,领导者知道唯一真正的差异化因素是客户体验 (CX)。 他们知道这是企业经营中最人性化的方面之一,并且他们正在探索人工智能 (AI) 等创新技术来丰富这一点。

除了工作流程效率之外,人工智能工具还提供细致入微的见解,可以改变您的客户旅程,使其变得更具吸引力和支持性。 它们使您能够制定引人注目的客户体验策略,以更好地服务客户、提供个性化产品并建立有意义的关系。

在本文中,我们将详细介绍人工智能客户体验的全部内容以及为其提供支持的技术。 您还将看到人工智能的八个实际应用,用于创造令人难忘的个性化客户体验。

什么是人工智能驱动的客户体验?

AI 客户体验是指使用自然语言处理 (NLP)、文本分析和情感分析等 AI 技术来取悦客户,无论他们何时何地与您的品牌互动。

定义人工智能驱动的客户体验的标注

人工智能工具不仅有助于用高效的工作流程取代繁琐的流程,还能无缝分析非结构化数据以提取重要的商业智能。 这些宝贵的见解使员工能够做出更好的决策,从而改善整体客户体验和满意度。

事实上,根据《2023 年社交媒体状况报告》,96% 的企业领导者认为人工智能将帮助公司显着改善未来的决策流程。

推动人工智能客户体验的技术

有许多基于人工智能的技术可以相互协作来提升客户体验。 这些是最突出的。

自然语言处理

NLP 通过文本分析帮助计算机理解人类语言,包括口语、基于语言的细微差别和表情符号。 为此,NLP 使用另外两个 AI 子任务:自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。 NLU 和 NLG 为智能助手和人工智能驱动的聊天机器人提供支持,因此它们可用于全天候、增强的客户服务。

情感分析

情绪分析检测数据中的情绪或情绪,可用于衡量客户如何看待您的品牌或服务。 该技术可以识别来自各种来源的反馈中的情绪,例如 Trustpilot 或 Google My Business 等平台、社交媒体评论和直接提及、调查和新闻来源。

预测分析

预测分析了解客户行为模式,以预测未来的客户需求。 它用于优化销售、规划物流和供应链,或促进品牌促销以获得最大影响。 例如,通过研究客户数据,零售商可以根据位置、事件或季节预测客流量的涨落,并相应地分配资源。

预测分析还可以根据客户数据的声音识别影响因素,从而阻止客户流失。

机器学习

机器学习 (ML) 用于自动从大量数据中挖掘见解。 人工智能系统使用机器学习来自动化文本分析和情感分析所需的子任务,例如主题提取、特征分类和文本解析。

这些模型通过人工神经网络 (ANN) 分析数据,以理解和关联数据模式,并在数据运行过程中进行学习。 这意味着,当他们处理客户体验数据时,他们可以深入了解受众人口统计、兴趣、趋势主题和其他因素,以便随着时间的推移提供越来越准确的见解。

Spotify 如何使用机器学习来改进内容推荐就是一个例子。 它根据消费者当前的收听选择来预测消费者可能喜欢什么,并提供跨音乐流派、播放列表和播客的个性化建议。

命名实体识别

命名实体识别 (NER) 允许计算机识别数据中出现的重要名称。 这些命名实体可以是人、企业、货币或地点,并且是竞争分析所必需的。 NER 模型可以经过训练来识别数百万个数据点并将其应用于特定于行业的环境。

计算机视觉

计算机视觉有助于图像识别和光学字符识别 (OCR),这有助于系统检测基于图像的大数据中的模式。 该技术通常用于识别社交媒体平台上的名人、品牌和产品,以进行有针对性的广告和竞争分析,并诊断客户问题。

将人工智能应用于客户体验的 8 种方法

根据我们的研究,企业领导者看到了人工智能的巨大潜力,可以让他们的品牌更加以客户为中心。 以下是人工智能和机器学习最有用的应用,高管们认为这些应用将打造更丰富、更有效的客户体验。

图解AI应用提升客户体验的8种方式

1. 针对目标产品和营销的行为细分

根据《2023 年社交媒体状况》报告,49% 的企业领导者认为人工智能对于行为细分以识别和定位特定客户群至关重要。

人工智能功能可扫描来自社交媒体和评论网站等各种来源的数百万个数据点,以发现隐藏的模式。 这就是他们提供超越传统人口统计刻板印象(例如所有游戏玩家都是男性)的见解的方式,让您可以根据需要缩小细分范围。 这些见解可帮助您制定更有效的有针对性的营销活动以及更高水平的产品和服务个性化。

例如,这家化妆品公司根据受众分析,针对其化妆品系列的一部分针对 50 岁以上的女性开展了有针对性的 Facebook 营销活动。

Facebook 上发布了针对 50 岁以上女性的化妆品系列截图。

2. 预测分析以预测未来的客户行为

根据同一份报告,45% 的领导者认为使用预测分析来指示未来的客户行为将是一项重要的人工智能应用。

预测分析使用机器学习来分析内部数据(销售和客户数据)和外部数据(时事、竞争对手数据、评论和社交媒体评论)以获得见解。 这些对于预测市场趋势以及为库存控制、营销支出和其他投资决策提供信息至关重要。

例如,酒精饮料公司帝亚吉欧(Diageo)使用人工智能来实时预测客户需求、商品价格和债权人付款。 它还使用人工智能洞察,根据营销活动的时间、长度和范围等因素来为投资决策提供信息。

3. 根据需求优化定价

45% 的企业领导者表示,人工智能和机器学习对于未来构建动态定价模型至关重要。

这并不奇怪,因为动态定价在酒店和旅游业等行业中很常见,客户需求(例如,航班/目的地的受欢迎程度)和季节性(周末或工作日)不断波动。

彭博市场 (Bloomberg Markets) 发布的一条推文截图,内容涉及机票价格下跌期间旅游人数激增

人工智能算法分析历史和实时数据(例如库存、基于人口统计的销售、竞争对手定价和社交媒体帖子),以获取高度相关、时间敏感的见解。 有了这些信息,团队可以主动定制产品定价和消息传递,以便您可以提高竞争力并实现收入目标。

4. 情感分析以了解客户反馈

在我们调查的企业领导者中,44% 的人表示人工智能驱动的情绪分析将是了解客户反馈和更有效地响应客户问题的关键。

情绪分析可以通过为您提供有关业务主题或方面的有针对性的负面和正面指标来指定客户对您的品牌的喜欢和不喜欢。 例如,卫生系统可以使用社交媒体情绪分析来确定患者对其组织的哪些方面感到满意以及哪些方面需要改进。

通过这种方式,情感分析可以识别影响您的品牌形象、客户保留率或品牌忠诚度的因素。

在 Sprout 中,您可以通过 Twitter 和 Instagram 等各种社交聆听源进行此操作。 您可以实时监控和组织社交提及,并根据您想要跟踪的术语和主题标签衡量情绪,所有这些都在一个统一的平台上进行。

Sprout Social 情绪分析报告的屏幕截图,显示了社交聆听数据中发现的各种主题的受众情绪趋势。

5.个性化内容并提高客户参与度

44% 的受访者认为使用内容推荐引擎来提高个性化是人工智能最有前途的应用之一。

人工智能工具根据购买历史记录、网站行为(搜索、滚动和点击)和评论提供针对客户的见解,以预测他们可能感兴趣的内容,以便您可以定制和优化您的内容以获得最大影响。

您还可以使用 Sprout 等工具,通过个性化的、预先批准的建议回复来提高客户参与度并显着提高客户响应率,就像冰淇淋品牌 Carvel 为增强客户体验所做的那样。

Sprout Social 中建议回复的屏幕截图。这些工具可以加快您的社交媒体响应时间并减少手动编写消息所花费的时间。

6. 图像识别来分析视觉内容

随着视觉内容主导从社交媒体到网络搜索的一切,43% 的企业领导者认为人工智能将有助于图像识别来识别和分析视觉内容。

视觉人工智能算法识别视觉内容中的模式,分析搜索历史并为设计理念或变化提供有针对性的建议。 许多流行品牌(例如 Canva)和社交网络(例如 Pinterest)已经将这项人工智能功能集成到他们的平台中,以提供更丰富的用户体验。

视觉人工智能在情感挖掘、竞争对手分析以及个性化营销和广告策略中同样重要。 例如,当我在 Pinterest 上搜索“灰墙卧室创意”时,我还收到了家居装饰品牌 Wayfair 的定向广告。

灰墙室内设计的 Pinterest 图钉截图

视觉内容人工智能还包括视频内容分析。

视频只是以加速速度显示的一系列图像或帧。 人工智能算法会分解这些框架并扫描名人面孔、品牌、标志、地点或他们经过训练寻找的其他元素。

这种能力改变了游戏规则,因为它使您能够像测量文本数据一样轻松地测量视频中的情绪。 您可以通过 TikTok、Instagram 和 YouTube 等平台上的视频来衡量客户情绪并对竞争品牌进行竞争分析。

7. 通过改进聊天机器人交互来改善客户服务

41% 的企业领导者认为 NLP 将通过虚拟助理和智能聊天机器人在改善客户互动方面发挥关键作用。

NLP 使虚拟代理和聊天机器人能够理解对话语言,并根据设置的参数自动生成响应来响应客户。

与基于规则的聊天机器人不同,人工智能驱动的算法能够理解语义,因此更容易识别客户问题。 他们甚至可以建议后续步骤,例如将客户引导给现场代理。

沃尔玛等品牌已经采用 ChatGPT 的对话式 AI 功能来丰富客户体验。 除了获得直观的客户服务外,客户还可以通过沃尔玛移动应用程序通过短信或使用语音命令将产品添加到购物车。

8.优化语音搜索,以获得更好的客户体验和SEO排名

最后但并非最不重要的一点是,40% 的领导者认为语音搜索优化是人工智能未来最重要的应用之一。

基于人工智能的语音搜索优化可改善您网站的内容和结构,以提高可见性,从而使您在语音搜索排名中取得更好的成绩。 鉴于通过智能手机和家庭智能设备进行的语音购物预计将在两年内(2021 年至 2023 年)增长 400%,这对品牌来说是一种日益增长的需求。

同样,人工智能正在帮助用智能语音自动化取代繁琐的交互式语音记录(IVR)系统,以提高客户服务效率。

利用人工智能打造更加人性化的客户体验

人工智能工具可以帮助您快速获得基于个性化护理、更快速的支持和真实参与的更丰富的客户体验。

进行客户体验审核是一个很好的起点,这样您就可以确定当前正在发挥作用的内容以及需要注意的领域。 它还将使您更好地了解哪些人工智能功能最能满足您的业务目标。

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