企業可以使用人工智能和大數據來更好地改變客戶之旅。人們需要了解如何做到這一點,以及可以做些什么。
提供優質的客戶服務是很多企業的首要任務。而企業將客戶服務部門視為提供其個性化服務的重要部門。這也是客戶一直選擇其產品和服務的原因。這個道理很簡單,沒有客戶,就沒有企業的發展。消費者進行購物的路徑稱之為“客戶之旅”。這是企業關于客戶服務經驗的重要組成部分,他們通常希望其客戶這么認為:“這非常容易!”或“那真是一次很棒的經歷。”而一段美好的客戶之旅將提高客戶保留率,并消除錯誤和投訴。Econsultancy公司和Adobe公司詢問B2B公司調查報告2020年最令人興奮的增長機會是什么?其最主要的答案是“客戶體驗”。
然而,企業為客戶提供更好的客戶體驗存在很多挑戰。隨著采用人工智能和大數據解決這些挑戰,正在慢慢改變這一點。以下將深入地研究人工智能和大數據,以及它們將如何改變客戶之旅。
什么是人工智能?
Technopedia公司將人工智能定義為開發具有以人類方式工作和反應能力的智能機器。而人工智能技術目前應用的重點是:
•語音識別
•規劃
•學習
•解決問題
人工智能在許多領域都很重要。它允許領導者和創新者探索并達到新的競爭優勢水平,為企業和客戶節省成本和時間。人工智能和大數據正在幫助大型公司通過更順暢的交付和提高生產力來優化許多領域。它們還幫助提升了包括客戶服務在內的所有業務領域的利潤率。
業界領袖對人工智能的看法如下圖所示:
什么是大數據?
大數據描述了企業在日常活動中收集的大量結構化或非結構化數據。盡管數據量很重要,但大數據這一術語更側重于數據的組織以進行進一步分析。該分析用于為企業收集見解,以做出更好、更具戰略意義的決策。大數據對節省成本和獲得利潤有以下影響(見下圖):
人工智能和大數據如何為客戶之旅提供幫助?
當企業規劃客戶之旅時,他們通常希望創造一種理想的品牌體驗。為了成功地與客戶或網站訪問者互動,了解他們行為背后的意圖是很重要的。換句話說,網站的訪客想要完成什么?有時候,客戶所說的和他們想要的是兩回事。現在,采用人工智能,企業就有能力了解訪客的意圖。這是技術上的巨大進步。
以下是使用人工智能工具改善客戶之旅的11種方法:
(1)可以自動執行客戶服務流程的虛擬助理
(2)可以進行更真實、更快速交互的面向代理的機器人
(3)用于對話式電子商務和故障排除的聊天機器人
(4)用于收集有關客戶情緒反應信息的情緒分析工具,
(5)簡化任何潛在問題的自動路由
(6)帶來更好客戶服務的情感人工智能
(7)交叉銷售和向上銷售的人工智能系統
(8)增加銷量的人工智能分析
(9)有助于更快付款的面部識別技術
(10)可以減少業務響應時間(對于大型公司而言非常重要)的機器人流程自動化人工智能
(11)識別異常并減少欺詐的人工智能
許多有遠見的公司已經開始部署人工智能工具。例如,亞馬遜公司已經推出了一個人工智能系統來增加銷量。更詳細地說,人工智能系統(通過分析購買習慣)會知道用戶什么時候用完消耗性產品。它會自動為用戶下訂單。人工智能使用機器學習來理解數據和場景,以便預測(或識別)某些客戶行為和問題。人工智能被那些已經認識到預測客戶需求的價值的公司所使用,因此減少了客戶的額外工作。
如何將人工智能技術整合到企業業務中
嘗試從零開始開發自己的人工智能技術可能會令人沮喪和困惑。企業需要選擇一家人工智能供應商合作,確定人工智能可以幫助優化客戶之旅的領域。使用人工智能改善客戶體驗有很多好處。它可以幫助企業完成以下工作:
•智能電子郵件建議
•社交媒體自動回復(聊天機器人)
•基于對話自動創建票證,以快速解決問題
•自動路由和資源管理
•聊天機器人商務
•解決常見問題的智能機器人
•智能機器人,可以記住用戶,并以自然方式繼續與他們對話
有哪些大數據工具可以幫助改善客戶之旅?
數據分析就是答案。大數據可以改變客戶與企業之間的關系。當負責任地使用大數據時,它可以幫助企業從客戶的角度看待體驗,從而更好地了解客戶及其需求。此過程最大程度地減少了可能使客戶脫離客戶之旅的差距。負責任地使用大數據的最終結果是更好的參與度、個性化目標定位,以及清晰的溝通。大數據可以對企業產生積極影響。例如,如果客戶旅程更加整潔和優化,那么企業將會體驗以下好處:
•投訴減少
•更少的通話
•提高營銷活動的投資回報率
•更高的忠誠度
•更多銷售
•預測未來趨勢
結論
人工智能和大數據現在處于技術的最前沿。他們已經用于預測趨勢,可以幫助改善從客戶體驗到醫學研究的一切。更大的收獲是人工智能和大數據將幫助企業實現:
•更好地與客戶互動,并指導這些客戶采取所需步驟,以更快、更高效地完成交易。
•可通過人工智能聊天機器人提供全天候服務,聊天機器人可以識別回頭客并進行自然對話。
•找到客戶旅程中的痛點并加以解決,為在線交易創造更清潔的氛圍。
•自動化和個性化客戶體驗,再次促進更好的客戶體驗和更快的轉換。
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