了解生成式人工智慧對於建構客戶體驗的力量
已發表: 2023-12-14打造與受眾產生共鳴的客戶體驗既是一門藝術,也是一門科學。 隨著數位科技的發展,對吸引客戶的個人化、引人入勝的互動的需求也在不斷增長。 但做到這一點需要時間:行銷人員似乎永遠沒有足夠的時間。
到目前為止。
在本文中,我們將深入探討使用生成式人工智慧來提升客戶體驗的力量。 我們將討論「面向客戶體驗的生成人工智慧」的實際意義,分享最佳實踐,並教您如何使用產生人工智慧來提高您的行銷效率。
您準備好了解 CX 生成式 AI 的所有知識了嗎? 好的。 那我們就開始吧。
目錄
客戶體驗的生成式人工智慧:它到底意味著什麼?
使用生成式 AI 進行 CX 的 9 個好處
客戶體驗生成式人工智慧:範例和最佳實踐
Allianz 如何利用 Insider 的人工智慧細分功能在幾天內實現投資回報
生成式、預測式和對話式人工智慧
將全通路行銷自動化與生成式人工智慧結合
經常問的問題
客戶體驗的生成式人工智慧:它到底意味著什麼?
「生成式人工智慧」是指當您使用提示(例如「寫一篇有關全通路行銷的部落格文章」)來獲得所需的結果:您完成的部落格文章。 它是一類人工智慧系統,旨在透過從現有數據中學習模式來產生新內容,例如文字、圖像或音訊。 它本質上就是 ChatGPT,我們都知道那是什麼,無需太多解釋。
因此,以同樣的方式,用於客戶體驗的生成式人工智慧意味著您使用相同的提示流程,但這次它是自動化客戶體驗的不同方面,例如生成行銷活動文字、圖像、客戶旅程或建立細分。
CX 的生成式 AI 標誌著企業如何使用學習的資料模式輕鬆創建個人化體驗的顯著變化。 除了簡單地產生內容(就像我們在 ChatGPT 上所做的那樣)之外,它還可以簡化品牌吸引和取悅受眾的整個方法,將速度和效率放在首位。
以前需要由五名行銷人員組成的團隊一周才能完成的工作,現在只需兩名行銷人員使用生成式人工智慧進行行銷只需一半的時間即可完成。 這並不意味著大型行銷團隊的角色被消除——當然不是!——只是他們的時間、精力和注意力可以花在更具策略性、創造性的任務上,而不是花幾個小時日復一日日地執行相同的手動任務。
想像一下,如果您可以告別所有平凡的手動任務,產量將會增加!
使用生成式人工智慧提升客戶體驗的 9 個好處
那麼,為什麼客戶體驗的生成式人工智慧對於行銷人員理解和使用如此重要? 好吧,出於多種原因。 以下是前九名:
- 它有助於提高您的整個團隊的生產力和效率。 用於行銷的生成式人工智慧可以為您承擔許多手動、耗時的任務。 例如,它可以在幾秒鐘內找到正確的細分、編寫廣告文案並建立有影響力的圖像,這樣您就可以告別數小時甚至數天的手動工作。
- 它有助於提供個人化體驗。 生成式人工智慧可以分析客戶資料以創建個人化內容,從而增強個人化體驗並提高客戶參與度。 更個人化的客戶體驗=更滿意的客戶。
- 它可以根據您選擇的管道和期望的結果自動優化行銷活動以獲得最佳效果。 然後,您的行銷活動可以不斷地自我學習,在每次發送時變得越來越好,從而幫助提高績效。 這就像是類固醇的即時行銷活動優化。
- 它有助於確保可擴展性。 生成式人工智慧使企業能夠透過有效地為各種接觸點產生內容來擴展客戶參與工作,而無需成比例增加手動工作量。
- 它可以幫助客戶快速解決問題。 Gen AI for CX 可以透過產生相關回應和解決方案來幫助解決客戶查詢和問題,從而增強整體客戶支援和滿意度。
- 它可以幫助未來打造更好的客戶體驗。 透過分析歷史數據,生成式人工智慧可以幫助行銷人員預測未來趨勢、客戶行為和市場動態。 這種遠見使行銷人員能夠主動調整策略並在競爭中保持領先地位。
- 它可以幫助快速提高SEO排名。 Gen AI 可以幫助優化搜尋引擎的內容。 它可以產生富含關鍵字的內容、元描述和其他有助於提高搜尋引擎排名的元素,幫助行銷人員覆蓋更廣泛的受眾並改善客戶體驗。
- 它可以幫助行銷人員推出有趣的行銷活動。 行銷人員可以使用生成式人工智慧集思廣益,為行銷活動產生創意,以改善客戶體驗。 透過輸入參數和目標,人工智慧可以提出行銷人員可能沒有考慮到的創新概念和策略,從而與目標受眾產生共鳴。
- 它可以協助語言翻譯和在地化:對於在全球市場運營的行銷人員來說,生成式人工智慧可以協助語言翻譯和在地化。 這確保了行銷訊息具有文化相關性並能引起不同受眾的共鳴。
CX 的生成式 AI:範例和最佳實踐
那麼,客戶體驗生成式人工智慧究竟該如何幫助行銷人員更聰明地工作並取得更多成果呢?
以下最佳實踐都是 Insider 的生成式 AI 解決方案Sirius AI的範例。 這款正在申請專利的生成式AI 引擎可協助全球品牌在自動駕駛儀上提供值得信賴、相關且個人化的體驗,這意味著行銷團隊可以將生產力和效率提高60%,同時推動更多成長和收入。
讓我們來看看行銷人員如何將生成式人工智慧和行銷的力量結合起來,利用 Insider 的平台提供值得稱讚的客戶體驗。
1. 最佳實踐#1:發現獲利細分市場的速度提高 30 倍
告別手動嘗試為最新行銷活動找到正確的受眾群體細分。 只需輸入您的用例和預期結果,然後讓 Sirius AI 為您的業務目標創建即用型細分 — 無論您是希望提高參與度、增加轉換率還是兩者兼而有之。
2. 最佳實踐#2:精心設計客戶旅程
透過提示概述您的用例和預期結果,然後讓 Sirius AI 自動產生優化的跨渠道旅程以實現您的目標。 消除猜測,讓 AI 建立最有可能獲得結果的旅程——只需輕輕一擊。
3. 最佳實踐#3:建構行銷活動內容
借助 Sirius AI,行銷人員可以透過簡單的提示創建值得點擊的電子郵件主題行和引人入勝的內容。 訊息會根據頻道和所需結果自動自訂。
4. 最佳實踐#4:透過人工智慧主導的優化消除猜測
您是否知道行銷人員花費超過 40% 的時間來優化現有的行銷活動和計畫? 將優化置於自動駕駛儀上,以便客戶旅程自動學習,透過人工智慧驅動的 A/B 測試、自動獲勝者選擇、發送時間優化等來推動更好的結果。
「借助 Insider 強大的人工智慧,我們能夠吸引用戶從瀏覽到購買,這一切都是因為他們收到了更相關和個人化的優惠。 我們在短短一周內就看到轉換率提高了 25%。”
— 屈臣氏數位行銷總監。
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Allianz 如何利用 Insider 的人工智慧細分功能在幾天內實現投資回報
由於客戶體驗預計將超越價格和產品,成為金融服務品牌的關鍵差異化因素,安聯集團正在尋找能夠幫助他們在數位管道中提供卓越體驗的技術合作夥伴。 客戶越來越希望與保險公司的互動像其他行業一樣即時且個人化,因此客戶體驗是安聯團隊的重點關注點。
Insider 讓 Allianz 印象最深刻的是其人工智慧驅動的細分功能。 「該平台從客戶行為中學習,並確定每個客戶最感興趣的產品和服務,」安聯行銷主管表示。 「這種強大的智慧幫助我們最大限度地提高參與率,並在最快的時間內提供相關、及時的體驗。 」
生成式、預測式和對話式人工智慧
生成式人工智慧只是 Insider 產業塑造人工智慧解決方案的一部分。 我們利用單一平台內的生成型、預測型和對話式AI 的綜合力量,幫助全球 1,200 個品牌將生產力提高了 60%。
我們已經介紹了生成式人工智慧,但這裡簡要概述了 Insider 的 Sirius AI 使用的其他類型的人工智慧:
- 預測性 AI使行銷人員能夠使用強大的預測性 ML 模型來了解獨特的客戶群,從而預測客戶的偏好、需求和需求。 這意味著行銷人員可以輕鬆找到與每個購物者建立聯繫的最佳時間、管道和產品。
- 對話式人工智慧使品牌能夠透過客戶喜愛的管道與客戶進行結構化和非結構化對話。 我們的大型語言模型 (LLM) 可偵測意圖並提供相關回應,以確保無縫、有效的溝通。
“我們發現 Insider 的人工智慧演算法非常強大,具有許多出色的功能,在使用上提供了巨大的靈活性。”
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將全通路行銷自動化與生成式人工智慧結合
Insider 的全通路行銷自動化解決方案 Architect 可協助行銷人員在 12 個以上行銷管道中建立無縫、個人化的客戶體驗。 Architect 的人工智慧支援功能可確保品牌在正確的時間透過正確的管道向正確的客戶傳達正確的訊息——所有這些都來自一個平台。
行銷人員可以將架構師的力量與生成式人工智慧結合,透過消除手動工作和猜測來簡化旅程編排。 如上所述,這種強大的組合使行銷人員能夠快速創建細分、無縫旅程編排和自動文案生成,從而幫助行銷人員將生產力和效率提高 60%。
這意味著使用 Insider 的生成式 AI 客戶體驗解決方案可以幫助您在一半的時間內建立全通路客戶體驗。
「我們利用 Insider 的人工智慧支援的客戶旅程建構器 Architect,使我們能夠在正確的時間透過正確的管道與正確的訊息與正確的用戶進行溝通。 這有助於我們將流失的用戶帶回我們的網站和應用程序,並進一步促使我們推動他們完成購買。 透過這項實施,我們觀察到參與度、保留率和轉換率大幅上升。”
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經常問的問題
生成式人工智慧是指一類人工智慧系統,旨在透過從現有數據中學習模式來產生新內容,例如文字、圖像或音訊。 與遵循預定義規則的傳統人工智慧模型不同,生成式人工智慧通常由神經網路驅動,可以創建未明確編程的新穎輸出。 它涉及在大型資料集上訓練模型,使它們能夠理解和複製輸入資料的底層結構。 生成式人工智慧能夠產生現實且與上下文相關的輸出,使其成為執行各種創造性和解決問題任務的強大工具。
生成式人工智慧使用 GAN 或 Transformer 等神經網路來分析大量資料集、學習模式和關係。 透過訓練,該模型可以細化參數,使其能夠產生上下文相關的內容,而無需明確編程。 這種多功能性使生成式人工智慧成為各種任務的創意解決方案。
生成式人工智慧是人工智慧的一個子集,專注於透過從資料中學習模式(通常使用神經網路)來創建新內容。 與涵蓋廣泛任務的通用人工智慧不同,生成式人工智慧特別強調新穎輸出的生成,例如文字、圖像或音訊。 雖然人工智慧包括各種方法,但生成式人工智慧強調透過學習模式產生上下文相關和創造性內容的能力,使其成為需要創造性合成的任務的專門且強大的工具。
行銷中的生成式人工智慧涉及使用人工智慧來創建原創且與上下文相關的內容,例如廣告文案、圖像或促銷材料。 它利用從現有數據中學習到的模式來產生引人注目的客製化行銷材料,優化行銷活動開發的創造力和效率。