人工智能在創造更加人性化的客戶體驗方面的作用
已發表: 2023-06-26在社交媒體和技術為大大小小的品牌之間提供公平競爭環境的世界中，領導者知道唯一真正的差異化因素是客戶體驗 (CX)。 他們知道這是企業經營中最人性化的方面之一，並且他們正在探索人工智能 (AI) 等創新技術來豐富這一點。
除了工作流程效率之外，人工智能工具還提供細緻入微的見解，可以改變您的客戶旅程，使其變得更具吸引力和支持性。 它們使您能夠制定引人注目的客戶體驗策略，以更好地服務客戶、提供個性化產品並建立有意義的關係。
在本文中，我們將詳細介紹人工智能客戶體驗的全部內容以及為其提供支持的技術。 您還將看到人工智能的八個實際應用，用於創造令人難忘的個性化客戶體驗。
什麼是人工智能驅動的客戶體驗？
AI 客戶體驗是指使用自然語言處理 (NLP)、文本分析和情感分析等 AI 技術來取悅客戶，無論他們何時何地與您的品牌互動。
人工智能工具不僅有助於用高效的工作流程取代繁瑣的流程，還能無縫分析非結構化數據以提取重要的商業智能。 這些寶貴的見解使員工能夠做出更好的決策，從而改善整體客戶體驗和滿意度。
事實上，根據《2023 年社交媒體狀況報告》，96% 的企業領導者認為人工智能將幫助公司顯著改善未來的決策流程。
推動人工智能客戶體驗的技術
有許多基於人工智能的技術可以相互協作來提升客戶體驗。 這些是最突出的。
自然語言處理
NLP 通過文本分析幫助計算機理解人類語言，包括口語、基於語言的細微差別和表情符號。 為此，NLP 使用另外兩個 AI 子任務：自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG)。 NLU 和 NLG 為智能助手和人工智能驅動的聊天機器人提供支持，因此它們可用於全天候、增強的客戶服務。
情感分析
情緒分析檢測數據中的情緒或情緒，可用於衡量客戶如何看待您的品牌或服務。 該技術可以識別來自各種來源的反饋中的情緒，例如 Trustpilot 或 Google My Business 等平台、社交媒體評論和直接提及、調查和新聞來源。
預測分析
預測分析了解客戶行為模式，以預測未來的客戶需求。 它用於優化銷售、規劃物流和供應鏈，或促進品牌促銷以獲得最大影響。 例如，通過研究客戶數據，零售商可以根據位置、事件或季節預測客流量的漲落，並相應地分配資源。
預測分析還可以根據客戶數據的聲音識別影響因素，從而阻止客戶流失。
機器學習
機器學習 (ML) 用於自動從大量數據中挖掘見解。 人工智能係統使用機器學習來自動化文本分析和情感分析所需的子任務，例如主題提取、特徵分類和文本解析。
這些模型通過人工神經網絡 (ANN) 分析數據，以理解和關聯數據模式，並在數據運行過程中進行學習。 這意味著，當他們處理客戶體驗數據時，他們可以深入了解受眾人口統計、興趣、趨勢主題和其他因素，以便隨著時間的推移提供越來越準確的見解。
Spotify 如何使用機器學習來改進內容推薦就是一個例子。 它根據消費者當前的收聽選擇來預測消費者可能喜歡什麼，並提供跨音樂流派、播放列表和播客的個性化建議。
命名實體識別
命名實體識別 (NER) 允許計算機識別數據中出現的重要名稱。 這些命名實體可以是人、企業、貨幣或地點，並且是競爭分析所必需的。 NER 模型可以經過訓練來識別數百萬個數據點並將其應用於特定於行業的環境。
計算機視覺
計算機視覺有助於圖像識別和光學字符識別 (OCR)，這有助於系統檢測基於圖像的大數據中的模式。 該技術通常用於識別社交媒體平台上的名人、品牌和產品，以進行有針對性的廣告和競爭分析，並診斷客戶問題。
將人工智能應用於客戶體驗的 8 種方法
根據我們的研究，企業領導者看到了人工智能的巨大潛力，可以讓他們的品牌更加以客戶為中心。 以下是人工智能和機器學習最有用的應用，高管們認為這些應用將打造更豐富、更有效的客戶體驗。
1. 針對目標產品和營銷的行為細分
根據《2023 年社交媒體狀況》報告，49% 的企業領導者認為人工智能對於行為細分以識別和定位特定客戶群至關重要。
人工智能功能可掃描來自社交媒體和評論網站等各種來源的數百萬個數據點，以發現隱藏的模式。 這就是他們提供超越傳統人口統計刻板印象（例如所有遊戲玩家都是男性）的見解的方式，讓您可以根據需要縮小細分範圍。 這些見解可幫助您制定更有效的有針對性的營銷活動以及更高水平的產品和服務個性化。
例如，這家化妝品公司根據受眾分析，針對其化妝品系列的一部分針對 50 歲以上的女性開展了有針對性的 Facebook 營銷活動。
2. 預測分析以預測未來的客戶行為
根據同一份報告，45% 的領導者認為使用預測分析來指示未來的客戶行為將是一項重要的人工智能應用。
預測分析使用機器學習來分析內部數據（銷售和客戶數據）和外部數據（時事、競爭對手數據、評論和社交媒體評論）以獲得見解。 這些對於預測市場趨勢以及為庫存控制、營銷支出和其他投資決策提供信息至關重要。
例如，酒精飲料公司帝亞吉歐（Diageo）使用人工智能來實時預測客戶需求、商品價格和債權人付款。 它還使用人工智能洞察，根據營銷活動的時間、長度和範圍等因素來為投資決策提供信息。
3. 根據需求優化定價
45% 的企業領導者表示，人工智能和機器學習對於未來構建動態定價模型至關重要。
這並不奇怪，因為動態定價在酒店和旅遊業等行業中很常見，客戶需求（例如，航班/目的地的受歡迎程度）和季節性（週末或工作日）不斷波動。
人工智能算法分析歷史和實時數據（例如庫存、基於人口統計的銷售、競爭對手定價和社交媒體帖子），以獲取高度相關、時間敏感的見解。 有了這些信息，團隊可以主動定制產品定價和消息傳遞，以便您可以提高競爭力並實現收入目標。
4. 情感分析以了解客戶反饋
在我們調查的企業領導者中，44% 的人表示人工智能驅動的情緒分析將是了解客戶反饋和更有效地響應客戶問題的關鍵。
情緒分析可以通過為您提供有關業務主題或方面的有針對性的負面和正面指標來指定客戶對您的品牌的喜歡和不喜歡。 例如，衛生系統可以使用社交媒體情緒分析來確定患者對其組織的哪些方面感到滿意以及哪些方面需要改進。
通過這種方式，情感分析可以識別影響您的品牌形象、客戶保留率或品牌忠誠度的因素。
在 Sprout 中，您可以通過 Twitter 和 Instagram 等各種社交聆聽源進行此操作。 您可以實時監控和組織社交提及，並根據您想要跟踪的術語和主題標籤衡量情緒，所有這些都在一個統一的平台上進行。
5.個性化內容並提高客戶參與度
44% 的受訪者認為使用內容推薦引擎來提高個性化是人工智能最有前途的應用之一。
人工智能工具根據購買歷史記錄、網站行為（搜索、滾動和點擊）和評論提供針對客戶的見解，以預測他們可能感興趣的內容，以便您可以定制和優化您的內容以獲得最大影響。
您還可以使用 Sprout 等工具，通過個性化的、預先批准的建議回復來提高客戶參與度並顯著提高客戶響應率，就像冰淇淋品牌 Carvel 為增強客戶體驗所做的那樣。
6. 圖像識別來分析視覺內容
隨著視覺內容主導從社交媒體到網絡搜索的一切，43% 的企業領導者認為人工智能將有助於圖像識別來識別和分析視覺內容。
視覺人工智能算法識別視覺內容中的模式，分析搜索歷史並為設計理念或變化提供有針對性的建議。 許多流行品牌（例如 Canva）和社交網絡（例如 Pinterest）已經將這項人工智能功能集成到他們的平台中，以提供更豐富的用戶體驗。
視覺人工智能在情感挖掘、競爭對手分析以及個性化營銷和廣告策略中同樣重要。 例如，當我在 Pinterest 上搜索“灰牆臥室創意”時，我還收到了家居裝飾品牌 Wayfair 的定向廣告。
視覺內容人工智能還包括視頻內容分析。
視頻只是以加速速度顯示的一系列圖像或幀。 人工智能算法會分解這些框架並掃描名人面孔、品牌、標誌、地點或他們經過訓練尋找的其他元素。
這種能力改變了遊戲規則，因為它使您能夠像測量文本數據一樣輕鬆地測量視頻中的情緒。 您可以通過 TikTok、Instagram 和 YouTube 等平台上的視頻來衡量客戶情緒並對競爭品牌進行競爭分析。
7. 通過改進聊天機器人交互來改善客戶服務
41% 的企業領導者認為 NLP 將通過虛擬助理和智能聊天機器人在改善客戶互動方面發揮關鍵作用。
NLP 使虛擬代理和聊天機器人能夠理解對話語言，並根據設置的參數自動生成響應來響應客戶。
與基於規則的聊天機器人不同，人工智能驅動的算法能夠理解語義，因此更容易識別客戶問題。 他們甚至可以建議後續步驟，例如將客戶引導給現場代理。
沃爾瑪等品牌已經採用 ChatGPT 的對話式 AI 功能來豐富客戶體驗。 除了獲得直觀的客戶服務外，客戶還可以通過沃爾瑪移動應用程序通過短信或使用語音命令將產品添加到購物車。
8.優化語音搜索，以獲得更好的客戶體驗和SEO排名
最後但並非最不重要的一點是，40% 的領導者認為語音搜索優化是人工智能未來最重要的應用之一。
基於人工智能的語音搜索優化可改善您網站的內容和結構，以提高可見性，從而使您在語音搜索排名中取得更好的成績。 鑑於通過智能手機和家庭智能設備進行的語音購物預計將在兩年內（2021 年至 2023 年）增長 400%，這對品牌來說是一種日益增長的需求。
同樣，人工智能正在幫助用智能語音自動化取代繁瑣的交互式語音記錄（IVR）系統，以提高客戶服務效率。
利用人工智能打造更加人性化的客戶體驗
人工智能工具可以幫助您快速獲得基於個性化護理、更快速的支持和真實參與的更豐富的客戶體驗。
進行客戶體驗審核是一個很好的起點，這樣您就可以確定當前正在發揮作用的內容以及需要注意的領域。 它還將使您更好地了解哪些人工智能功能最能滿足您的業務目標。
查看我們開發的一些模板，以幫助您審核和優化客戶體驗。