Informeu -Vos Del Vostre Nombre D'Àngel
El paper de la IA en la creació d'una experiència de client més humana
En un món on les xarxes socials i la tecnologia han igualat el terreny de joc entre marques grans i petites, els líders saben que l'únic veritable diferenciador és l'experiència del client (CX). Saben que és un dels aspectes més humans de la gestió d'una empresa, i estan explorant tecnologies innovadores com la intel·ligència artificial (IA) per enriquir-la.
A més de l'eficiència del flux de treball, les eines d'IA ofereixen informació matisada que pot transformar els viatges dels vostres clients per ser més atractius i solidaris. Et permeten desenvolupar un atractiu estratègia d'experiència del client per servir millor als clients, oferir ofertes personalitzades i construir relacions significatives.
En aquest article, desglossarem en què consisteix l'experiència del client d'IA i les tecnologies que l'alimenten. També veureu vuit aplicacions pràctiques d'IA per crear una experiència de client memorable i personalitzada.
Què és l'experiència del client basada en IA?
L'experiència del client d'IA és l'ús de tecnologies d'IA com el processament del llenguatge natural (NLP), l'anàlisi de text i l'anàlisi de sentiments per deleitar els clients allà on i com interactuïn amb la vostra marca.
Les eines d'IA no només ajuden a substituir processos complicats per fluxos de treball altament eficients, sinó que analitzen perfectament dades no estructurades per extreure intel·ligència empresarial important. Aquests coneixements valuosos permeten als empleats prendre millors decisions que millorin l'experiència global i la satisfacció del client.
De fet, per Informe sobre l'estat de les xarxes socials 2023 , el 96% dels líders empresarials creuen que la IA ajudarà les empreses a millorar significativament els seus processos de presa de decisions en el futur.
Tecnologies que alimenten l'experiència del client d'IA
Hi ha moltes tecnologies basades en IA que funcionen conjuntament entre elles per millorar l'experiència del client. Aquests són els més destacats.
Processament del llenguatge natural
La PNL ajuda un ordinador a entendre el llenguatge humà mitjançant l'anàlisi de textos, amb col·loquials, matisos basats en el llenguatge i emojis. Per fer-ho, NLP utilitza altres dues subtasques d'IA: comprensió del llenguatge natural (NLU) i generació del llenguatge natural (NLG). NLU i NLG power assistants intel·ligents i Chatbots impulsats per IA de manera que es poden utilitzar per oferir un servei al client millorat les 24 hores del dia.
Anàlisi de sentiments
L'anàlisi de sentiments detecta emocions o sentiments a les dades, que es poden utilitzar per mesurar com els clients perceben la vostra marca o els vostres serveis. La tecnologia identifica el sentiment en comentaris d'una àmplia gamma de fonts, com ara plataformes com Trustpilot o Google My Business, comentaris a les xarxes socials i mencions directes, enquestes i fonts de notícies.
Analítica predictiva
L'anàlisi predictiva entén els patrons de comportament dels clients per anticipar-se a les necessitats futures dels clients. S'utilitza per optimitzar les vendes, planificar la logística i la cadena de subministrament o potenciar les promocions de la marca per obtenir el màxim impacte. Per exemple, estudiant dades del client , els minoristes poden preveure els fluxos i reflux de les passejades en funció de la ubicació, els esdeveniments o les estacions i assignar els recursos en conseqüència.
L'anàlisi predictiva també es pot utilitzar per frenar l'abandonament dels clients mitjançant la identificació de factors que contribueixen a veu de les dades del client .
Aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic (ML) s'utilitza per extreure informació de grans quantitats de dades automàticament. Els sistemes d'IA utilitzen l'aprenentatge automàtic per automatitzar subtasques com l'extracció de temes, la classificació de funcions i l'anàlisi de text necessaris per a l'anàlisi de text i l'anàlisi de sentiments.
Aquests models analitzen dades a través de xarxes neuronals artificials (ANN) per entendre i correlacionar patrons de dades i aprendre a mesura que avancen. Això vol dir que, quan processen les dades de l'experiència del client, poden investigar la demografia de l'audiència, els interessos, els temes de tendència i altres factors per proporcionar informació cada cop més precisa al llarg del temps.
Un exemple d'això és com Spotify utilitza l'aprenentatge automàtic per millorar les recomanacions de contingut. Prediu què els pot agradar als consumidors en funció de les seves opcions d'escolta actuals i ofereix suggeriments personalitzats sobre gèneres musicals, llistes de reproducció i podcasts.
Reconeixement de l'entitat anomenada
El reconeixement d'entitats anomenades (NER) permet a un ordinador identificar noms importants que apareixen a les dades. Aquestes entitats amb nom podrien ser persones, empreses, monedes o ubicacions i són necessàries anàlisi competitiva . Es pot entrenar un model NER per reconèixer milions de punts de dades i aplicar-los a contextos específics de la indústria.
Visió per computador
La visió per ordinador ajuda en el reconeixement d'imatges i el reconeixement òptic de caràcters (OCR), que ajuda a un sistema a detectar patrons en grans dades basades en imatges. Aquesta tecnologia s'utilitza sovint per identificar celebritats, marques i productes a les plataformes de xarxes socials per a publicitat dirigida i anàlisi competitiva, i per diagnosticar problemes dels clients.
8 maneres d'aplicar la IA a l'experiència del client
Segons la nostra investigació, els líders empresarials ho veuen gran potencial per a la IA per fer les seves marques més centrades en el client. Aquestes són les aplicacions més útils d'IA i aprenentatge automàtic que els executius creuen que crearan una experiència de client més rica i eficaç.
1. Segmentació conductual per a productes i màrqueting orientats
Segons l'informe The 2023 State of Social Media, el 49% dels líders empresarials creu que la IA serà fonamental per a la segmentació del comportament per identificar i orientar segments de clients específics.
Les capacitats d'IA escanegen milions de punts de dades de diverses fonts, com ara xarxes socials, i revisen llocs web per detectar patrons ocults. Així és com proporcionen informació més enllà dels estereotips demogràfics tradicionals (com ara, tots els jugadors són homes), cosa que us permet reduir la segmentació tant com vulgueu. Aquestes estadístiques us ajuden a desenvolupar campanyes de màrqueting orientades més efectives i un nivell més alt de personalització dels productes i serveis.
Per exemple, aquesta empresa de maquillatge té una campanya de màrqueting de Facebook dirigida a dones de més de 50 anys per a una secció de la seva línia de maquillatge, basada en el perfil del públic.
2. Anàlisis predictives per preveure el comportament futur dels clients
Segons el mateix informe, el 45% dels líders creu que l'ús d'analítica predictiva per indicar el comportament futur dels clients serà una aplicació d'IA essencial.
L'anàlisi predictiva utilitza l'aprenentatge automàtic per analitzar dades, tant internes (dades de vendes i clients) com externes (esdeveniments actuals, dades de la competència, ressenyes i comentaris de les xarxes socials) per obtenir informació. Aquests són crítics per anticipar les tendències del mercat i informar les decisions sobre el control d'inventaris, les despeses de màrqueting i altres inversions.
significat de 7777
Per exemple, empresa de begudes alcohòliques Diageo utilitza IA per obtenir previsions en temps real de la demanda dels clients, els preus de les mercaderies i els pagaments dels creditors. També utilitza coneixements d'IA per informar les decisions d'inversió en funció de factors com el moment, la durada i l'abast d'una campanya de màrqueting.
3. Optimitzar els preus en funció de la demanda
El quaranta-cinc per cent dels líders empresarials diuen que la IA i el ML seran fonamentals per crear models de preus dinàmics en el futur.
Això no és sorprenent atès que els preus dinàmics són habituals en indústries com l'hostaleria i el turisme amb una demanda fluctuant dels clients (per exemple, la popularitat d'un vol/destinació) i estacionalitat (caps de setmana o dies laborables).
Els algorismes d'IA analitzen dades històriques i en temps real (p. ex., inventari, vendes basades en dades demogràfiques, preus de la competència i publicacions a les xarxes socials) per obtenir informació molt rellevant i sensible al temps. Amb aquesta informació, els equips poden personalitzar els preus dels productes i els missatges de manera proactiva perquè pugueu augmentar la vostra competitivitat i assolir els objectius d'ingressos.
4. Anàlisi de sentiments per entendre el feedback dels clients
Entre els líders empresarials que hem enquestat, el 44% informa que l'anàlisi de sentiments basat en IA serà clau per entendre els comentaris dels clients i respondre als problemes dels clients de manera més eficient.
L'anàlisi de sentiments pot especificar què els agrada i què no els agrada als clients de la vostra marca, oferint-vos mètriques negatives i positives sobre un tema o aspecte de la vostra empresa. Per exemple, un sistema de salut pot utilitzar l'anàlisi del sentiment de les xarxes socials per identificar quins aspectes de la seva organització estan satisfets amb els pacients i quins s'han de millorar.
D'aquesta manera, l'anàlisi de sentiments pot identificar factors que afecten la vostra imatge de marca, el percentatge de retenció de clients o la fidelitat a la marca.
A Sprout, podeu fer-ho des de diverses fonts d'escolta social com Twitter i Instagram. Podeu supervisar i organitzar les mencions socials en temps real i mesurar el sentiment en funció dels termes i hashtags que voleu fer un seguiment, tot en una plataforma unificada.
5. Personalitza el contingut i millora la implicació del client
El quaranta-quatre per cent dels enquestats creu que l'ús de motors de recomanació de contingut per millorar la personalització és una de les aplicacions més prometedores de la IA.
Les eines d'IA ofereixen informació específica dels clients a partir de l'historial de compres, el comportament del lloc web (cerques, desplaçaments i clics) i comentaris per predir què els pot interessar perquè pugueu adaptar i optimitzar el vostre contingut per obtenir el màxim impacte.
També podeu impulsar la implicació del client i millorar significativament les taxes de resposta dels clients amb respostes suggerides personalitzades i aprovades prèviament mitjançant eines com Sprout, com a marca de gelats. Carvel fet per millorar l'experiència del client.
6. Reconeixement d'imatges per analitzar contingut visual
Amb el contingut visual que domina tot, des de les xarxes socials fins a la cerca web, el 43% dels líders empresarials creuen que la IA ajudarà amb el reconeixement d'imatges per identificar i analitzar el contingut visual.
Els algorismes d'IA visual identifiquen patrons en el contingut visual, analitzen els historials de cerca i proporcionen suggeriments específics per a idees o variacions de disseny. Moltes marques populars com ara Canva i xarxes socials com Pinterest ja han integrat aquesta funció d'IA a les seves plataformes per a una experiència d'usuari més rica.
La intel·ligència artificial visual és igualment crítica en la mineria de sentiments, l'anàlisi de la competència i les tàctiques de màrqueting i publicitat personalitzades. Per exemple, mentre cercava 'idees de dormitoris de paret gris' a Pinterest, també vaig rebre anuncis orientats de la marca de decoració per a la llar Wayfair.
La IA per al contingut visual també inclou l'anàlisi del contingut de vídeo.
Els vídeos són només una sèrie d'imatges o fotogrames que es mostren a una velocitat accelerada. Els algorismes d'IA desglossen aquests marcs i busquen cares de celebritats, marques, logotips, ubicacions o altres elements per als quals han estat entrenats per buscar.
Aquesta habilitat és un canvi de joc perquè us permet mesurar el sentiment als vídeos amb la mateixa facilitat com a les dades de text. Podeu mesurar el sentiment dels clients i realitzar anàlisis competitives de marques competidores a partir de vídeos de plataformes com TikTok, Instagram i YouTube.
7. Millorar el servei al client mitjançant interaccions millorades amb el chatbot
El quaranta-un per cent dels líders empresarials creu que la PNL jugarà un paper clau en la millora de les interaccions amb els clients mitjançant assistents virtuals i chatbots intel·ligents.
NLP permet als agents virtuals i als chatbots entendre el llenguatge conversacional i respondre als clients generant respostes automàticament basades en paràmetres establerts.
A diferència dels chatbots basats en regles, els algorismes basats en IA tenen la capacitat d'entendre la semàntica i, per tant, identificar els problemes dels clients amb més facilitat. Fins i tot poden recomanar els propers passos com dirigir el client a un agent en directe.
3:33 temps
Marques com Walmart ja estan adoptant capacitats d'IA conversacional amb ChatGPT per enriquir la seva experiència de client. A més de tenir accés a un servei d'atenció al client intuïtiu, els clients també podran afegir productes al seu carretó enviant missatges de text o utilitzant ordres de veu, mitjançant l'aplicació mòbil Walmart.
8. Cerca per veu optimitzada per a una millor experiència del client i classificació SEO
Finalment, però no menys important, el 40% dels líders creu que l'optimització de la cerca per veu és una de les aplicacions més importants de la IA en el futur.
L'optimització de la cerca per veu basada en IA millora el contingut i l'estructura del vostre lloc web per augmentar la visibilitat de manera que us trobeu millor en els rànquings de cerca per veu. Aquesta és una necessitat creixent per a les marques, atès que es preveu que les compres amb veu a través de telèfons intel·ligents i dispositius intel·ligents a la llar creixin en 400% en un termini de dos anys (2021 a 2023).
De la mateixa manera, la IA està ajudant a substituir els tediosos sistemes d'enregistrament de veu interactiu (IVR) per l'automatització intel·ligent de veu per augmentar eficiència del servei al client .
Creeu una experiència de client més humana amb IA
Les eines d'IA poden accelerar el camí cap a una experiència de client més rica basada en una atenció personalitzada, un suport més ràpid i un compromís autèntic.
Realitzar una auditoria de l'experiència del client és un bon lloc per començar perquè pugueu identificar què funciona actualment i quines àrees necessiten la vostra atenció. També us donarà una millor idea de quines capacitats d'IA serviran millor als vostres objectius empresarials.
Fes una ullada a algunes de les plantilles que hem desenvolupat per ajudar-te auditar i optimitzar la vostra experiència de client .
Comparteix Amb Els Teus Amics:
