V svetu, kjer so družbeni mediji in tehnologija izenačili konkurenčne pogoje med velikimi in majhnimi blagovnimi znamkami, vodje vedo, da je edina prava razlika stranka izkušnja (CX). Zavedajo se, da je to eden najbolj človeških vidikov vodenja podjetja – in raziskujejo inovativne tehnologije, kot je umetna inteligenca (AI), da bi jo obogatili.



Poleg učinkovitosti poteka dela orodja umetne inteligence zagotavljajo niansirane vpoglede, ki lahko preoblikujejo vaše poti strank, da postanejo bolj privlačne in podporne. Omogočajo vam, da razvijete prepričljivo strategijo uporabniške izkušnje bolje služiti strankam, nuditi prilagojene ponudbe in graditi pomembne odnose.



V tem članku bomo razčlenili, kaj je uporabniška izkušnja AI in tehnologije, ki jo poganjajo. Videli boste tudi osem praktičnih aplikacij umetne inteligence za ustvarjanje nepozabne, prilagojene uporabniške izkušnje.

Kaj je uporabniška izkušnja, ki jo poganja AI?

Izkušnja strank z umetno inteligenco je uporaba tehnologij umetne inteligence, kot je obdelava naravnega jezika (NLP), analiza besedila in analiza razpoloženja, da navdušite stranke ne glede na to, kje in kakor koli so v interakciji z vašo blagovno znamko.

Oblaček, ki definira uporabniško izkušnjo, ki jo poganja AI

Orodja umetne inteligence ne le pomagajo nadomestiti okorne procese z visoko učinkovitimi poteki dela, ampak brezhibno analizirajo nestrukturirane podatke za pridobivanje pomembnih poslovnih informacij. Ti dragoceni vpogledi omogočajo zaposlenim, da sprejemajo boljše odločitve, ki izboljšajo splošno izkušnjo in zadovoljstvo strank.

Pravzaprav per Poročilo o stanju družbenih medijev za leto 2023 96 % vodij podjetij verjame, da bo umetna inteligenca podjetjem pomagala bistveno izboljšati njihove procese odločanja v prihodnosti.

Tehnologije, ki spodbujajo uporabniško izkušnjo AI

Obstaja veliko tehnologij, ki temeljijo na AI, ki delujejo v povezavi med seboj in izboljšujejo uporabniško izkušnjo. To so najvidnejši.



Obdelava naravnega jezika

NLP pomaga računalniku razumeti človeški jezik z analizo besedila, skupaj s pogovornimi izrazi, jezikovnimi niansami in emodžiji. Za to NLP uporablja dve drugi podnalogi AI: razumevanje naravnega jezika (NLU) in ustvarjanje naravnega jezika (NLG). NLU in NLG power pametni pomočniki in Klepetalni roboti, ki jih poganja AI tako da jih je mogoče uporabiti za 24-urno izboljšano storitev za stranke.

Analiza razpoloženja

Analiza razpoloženja zazna čustva ali občutke v podatkih, ki jih je mogoče uporabiti za merjenje, kako stranke dojemajo vašo blagovno znamko ali vaše storitve. Tehnologija prepozna razpoloženje v povratnih informacijah iz številnih virov, kot so platforme, kot sta Trustpilot ali Google My Business, komentarji v družabnih medijih in neposredne omembe, ankete in viri novic.

Napovedna analitika

Prediktivna analitika razume vzorce v vedenju strank za predvidevanje prihodnjih potreb strank. Uporablja se za optimizacijo prodaje, načrtovanje logistike in dobavne verige ali spodbujanje promocije blagovne znamke za največji učinek. Na primer s študijem podatkov o strankah , lahko trgovci na drobno predvidijo oseke in oseke korakov na podlagi lokacije, dogodkov ali letnih časov in temu primerno dodelijo sredstva.



Napovedno analizo je mogoče uporabiti tudi za zaustavitev odliva strank z ugotavljanjem dejavnikov, ki na podlagi tega prispevajo glas podatkov o strankah .

pomen 411

Strojno učenje

Strojno učenje (ML) se uporablja za samodejno pridobivanje vpogledov iz ogromnih količin podatkov. Sistemi umetne inteligence uporabljajo strojno učenje za avtomatizacijo podnalog, kot so ekstrakcija tem, klasifikacija funkcij in razčlenjevanje besedila, potrebno za analizo besedila in analizo razpoloženja.

Ti modeli analizirajo podatke prek umetnih nevronskih mrež (ANN), da bi razumeli in povezali vzorce v podatkih ter se sproti učili. To pomeni, da se lahko pri obdelavi podatkov o uporabniški izkušnji poglobijo v demografske podatke občinstva, zanimanja, priljubljene teme in druge dejavnike, da sčasoma zagotovijo vse natančnejše vpoglede.

Primer tega je, kako Spotify uporablja strojno učenje za izboljšanje priporočil vsebine. Napoveduje, kaj bi lahko bilo potrošnikom všeč glede na njihove trenutne izbire poslušanja, in ponuja prilagojene predloge za glasbene zvrsti, sezname predvajanja in poddaje.

Prepoznavanje imenovane entitete

Prepoznavanje poimenovanih entitet (NER) omogoča računalniku, da prepozna pomembna imena, ki se pojavljajo v podatkih. Ti imenovani subjekti so lahko ljudje, podjetja, valute ali lokacije in so potrebni za konkurenčna analiza . Model NER je mogoče usposobiti za prepoznavanje milijonov podatkovnih točk in njihovo uporabo v kontekstih, specifičnih za panogo.

Računalniški vid

Računalniški vid pomaga pri prepoznavanju slik in optičnem prepoznavanju znakov (OCR), ki sistemu pomaga zaznati vzorce v velikih podatkih na podlagi slike. Ta tehnologija se pogosto uporablja za prepoznavanje znanih osebnosti, blagovnih znamk in izdelkov na platformah družbenih medijev za ciljano oglaševanje in analizo konkurence ter za diagnosticiranje težav strank.

8 načinov uporabe AI za uporabniško izkušnjo

Po naši raziskavi vodje podjetij vidijo ogromen potencial za AI da bodo njihove blagovne znamke bolj osredotočene na stranke. Tu so najbolj uporabne aplikacije umetne inteligence in strojnega učenja, za katere vodje menijo, da bodo ustvarile bogatejšo in učinkovitejšo izkušnjo strank.

Grafika, ki našteva 8 načinov, na katere aplikacije AI izboljšajo uporabniško izkušnjo

1. Vedenjska segmentacija za ciljne izdelke in trženje

Glede na poročilo o stanju družbenih medijev za leto 2023 49 % vodij podjetij meni, da bo umetna inteligenca ključna za vedenjsko segmentacijo za prepoznavanje in ciljanje na specifične segmente strank.

Zmogljivosti umetne inteligence skenirajo milijone podatkovnih točk iz različnih virov, kot so družbeni mediji in pregledujejo spletna mesta, da odkrijejo skrite vzorce. Tako zagotavljajo vpoglede, ki presegajo tradicionalne demografske stereotipe (na primer, da so vsi igralci iger moški), kar vam omogoča, da zožite segmentacijo, kolikor želite. Ti vpogledi vam pomagajo razviti učinkovitejše ciljno usmerjene marketinške akcije in višjo raven personalizacije izdelkov in storitev.

Na primer, to podjetje ličil ima ciljno tržno kampanjo na Facebooku za ženske, starejše od 50 let, za del svoje linije ličil, ki temelji na profiliranju občinstva.

Posnetek zaslona Facebook koluta linije ličil, namenjene ženskam nad 50 let.

2. Napovedna analitika za napovedovanje prihodnjega vedenja strank

Po istem poročilu 45 % vodilnih meni, da bo uporaba napovedne analitike za nakazovanje prihodnjega vedenja strank bistvena aplikacija umetne inteligence.

Prediktivna analitika uporablja strojno učenje za analizo podatkov, tako notranjih (podatki o prodaji in strankah) kot zunanjih (trenutni dogodki, podatki o konkurentih, ocene in komentarji na družbenih medijih) za vpogled. Ti so ključnega pomena za predvidevanje tržnih trendov in informiranje o odločitvah glede nadzora zalog, porabe za trženje in drugih naložb.

Na primer podjetje za proizvodnjo alkoholnih pijač Diageo uporablja AI za pridobivanje napovedi povpraševanja strank, cen surovin in plačil upnikov v realnem času. Uporablja tudi vpoglede umetne inteligence za obveščanje o naložbenih odločitvah na podlagi dejavnikov, kot so čas, dolžina in doseg tržne kampanje.

3. Optimizirajte cene glede na povpraševanje

Petinštirideset odstotkov vodij podjetij pravi, da bosta umetna inteligenca in strojno učenje ključnega pomena za oblikovanje dinamičnih cenovnih modelov v prihodnosti.

To ni presenetljivo glede na to, da je dinamično oblikovanje cen običajno v panogah, kot sta gostinstvo in turizem, z nihajočim povpraševanjem strank (npr. priljubljenost leta/destinacije) in sezonskostjo (konci tedna ali delavniki).

Posnetek zaslona tvita Bloomberg Markets o skokovitem porastu potovanj ob padcu cen letalskih kart

Algoritmi umetne inteligence analizirajo pretekle podatke in podatke v realnem času (npr. inventar, prodajo na podlagi demografskih podatkov, cene konkurentov in objave v družabnih medijih), da pridobijo zelo ustrezne in časovno občutljive vpoglede. S temi informacijami lahko skupine proaktivno prilagodijo cene izdelkov in sporočanje, tako da lahko povečate svojo konkurenčnost in dosežete cilje prihodkov.

4. Analiza razpoloženja za razumevanje povratnih informacij strank

Med voditelji podjetij, ki smo jih anketirali, jih 44 % poroča, da bo analiza razpoloženja na podlagi umetne inteligence ključna za razumevanje povratnih informacij strank in učinkovitejše odzivanje na težave strank.

Analiza razpoloženja lahko določi, kaj je strankam všeč in kaj ne mara pri vaši blagovni znamki, tako da vam ponudi ciljane negativne in pozitivne meritve o temi ali vidiku vašega podjetja. Na primer, zdravstveni sistem lahko uporabi analizo razpoloženja družbenih medijev, da ugotovi, s katerimi vidiki njihove organizacije so pacienti zadovoljni in katere je treba izboljšati.

Na ta način lahko analiza razpoloženja prepozna dejavnike, ki vplivajo na podobo vaše blagovne znamke, stopnjo zadrževanja strank ali zvestobo blagovni znamki.

V Sproutu lahko to storite iz različnih virov družbenega poslušanja, kot sta Twitter in Instagram. Omembe v družabnih omrežjih lahko spremljate in organizirate v realnem času ter merite razpoloženje na podlagi izrazov in hashtagov, ki jim želite slediti, vse na eni poenoteni platformi.

Posnetek zaslona Sprout Social's sentiment analysis report that shows trends in audience sentiment on various topics found in the social listening data.

5. Prilagodite vsebino in izboljšajte sodelovanje strank

Štiriinštirideset odstotkov anketirancev meni, da je uporaba mehanizmov za priporočanje vsebine za izboljšanje personalizacije ena najbolj obetavnih aplikacij umetne inteligence.

Orodja umetne inteligence zagotavljajo vpoglede, specifične za stranke, iz zgodovine nakupov, vedenja spletnega mesta (iskanje, pomikanje in kliki) in komentarjev, da napovejo, kaj bi jih lahko zanimalo, tako da lahko prilagodite in optimizirate svojo vsebino za največji učinek.

S prilagojenimi, vnaprej odobrenimi predlaganimi odgovori z uporabo orodij, kot je Sprout, kot blagovna znamka sladoleda, lahko tudi spodbudite sodelovanje strank in znatno izboljšate stopnjo odziva strank. Carvel za izboljšano uporabniško izkušnjo.

Posnetek zaslona predlaganih odgovorov v Sprout Social. Ta orodja lahko pospešijo vaš odzivni čas v družbenih medijih in skrajšajo čas, ki ga porabite za pisanje ročnih sporočil.

6. Prepoznavanje slik za analizo vizualne vsebine

Ker vizualna vsebina prevladuje v vsem, od družbenih medijev do spletnega iskanja, 43 % vodij podjetij verjame, da bo umetna inteligenca pomagala pri prepoznavanju slik za prepoznavanje in analizo vizualne vsebine.

Algoritmi vizualne umetne inteligence identificirajo vzorce v vizualni vsebini, analizirajo zgodovino iskanja in zagotavljajo ciljno usmerjene predloge za oblikovalske ideje ali različice. Številne priljubljene znamke, kot npr Canva družbena omrežja, kot je Pinterest, so to funkcijo AI že integrirala v svoje platforme za bogatejšo uporabniško izkušnjo.

Vizualna umetna inteligenca je enako pomembna pri rudarjenju razpoloženja, analizi konkurentov ter prilagojenih trženjskih in oglaševalskih taktikah. Na primer, ko sem na Pinterestu iskal »ideje za spalnico s sivimi stenami«, sem prejel tudi ciljane oglase blagovne znamke za dekoracijo doma Wayfair.

Posnetek zaslona Pinterest žebljičkov notranjih modelov s sivimi stenami

AI za vizualne vsebine vključuje tudi analizo video vsebin.

Videoposnetki so le serija slik ali okvirjev, prikazanih s pospešeno hitrostjo. Algoritmi umetne inteligence razčlenijo te okvire in poiščejo obraze slavnih, blagovne znamke, logotipe, lokacije ali druge elemente, za katere so bili usposobljeni iskati.

Ta zmožnost spremeni igro, saj vam omogoča merjenje razpoloženja v videoposnetkih tako preprosto kot v besedilnih podatkih. Iz videoposnetkov na platformah, kot so TikTok, Instagram in YouTube, lahko izmerite razpoloženje strank in izvedete konkurenčno analizo konkurenčnih blagovnih znamk.

7. Izboljšajte storitve za stranke z izboljšanimi interakcijami chatbotov

Enainštirideset odstotkov vodij podjetij meni, da bo imel NLP ključno vlogo pri izboljšanju interakcij s strankami prek virtualnih pomočnikov in inteligentnih chatbotov.

NLP omogoča virtualnim agentom in chatbotom, da razumejo pogovorni jezik in se odzivajo na stranke s samodejnim generiranjem odgovorov na podlagi nastavljenih parametrov.

Za razliko od klepetalnih robotov, ki temeljijo na pravilih, lahko algoritmi, ki jih poganja AI, razumejo semantiko in zato lažje prepoznajo težave strank. Lahko celo priporočijo naslednje korake, na primer usmerjanje stranke k agentu v živo.

Znamke, kot so Walmart že sprejemajo pogovorne zmogljivosti umetne inteligence s ChatGPT, da obogatijo svojo uporabniško izkušnjo. Poleg dostopa do intuitivne storitve za stranke bodo lahko kupci dodajali izdelke v svojo košarico tudi s pošiljanjem sporočil SMS ali glasovnimi ukazi prek mobilne aplikacije Walmart.

8. Optimizirano glasovno iskanje za boljšo uporabniško izkušnjo in SEO uvrstitev

Nenazadnje, 40 % vodilnih meni, da je optimizacija glasovnega iskanja ena najpomembnejših aplikacij umetne inteligence v prihodnosti.

Optimizacija glasovnega iskanja, ki temelji na umetni inteligenci, izboljša vsebino in strukturo vašega spletnega mesta, da poveča vidnost, tako da ste boljši na lestvici glasovnega iskanja. To je vedno večja potreba blagovnih znamk, glede na to, da se bo glasovno omogočeno nakupovanje prek pametnih telefonov in pametnih naprav doma povečalo za 400 % v dveh letih (2021 do 2023).

angel številka 345

Podobno umetna inteligenca pomaga nadomestiti dolgočasne sisteme za interaktivno snemanje glasu (IVR) z inteligentno glasovno avtomatizacijo za povečanje učinkovitost storitev za stranke .

Ustvarite bolj človeško uporabniško izkušnjo z AI

Orodja umetne inteligence vam lahko pospešijo pot do bogatejše uporabniške izkušnje, ki temelji na prilagojeni oskrbi, hitrejši podpori in pristnem sodelovanju.

Izvajanje revizije uporabniške izkušnje je dober začetek, da lahko ugotovite, kaj trenutno deluje in katera področja potrebujejo vašo pozornost. Prav tako vam bo dala boljšo predstavo o tem, katere zmogljivosti AI bodo najbolje služile vašim poslovnim ciljem.

Oglejte si nekaj predlog, ki smo jih razvili, da vam pomagamo preverite in optimizirajte svojo uporabniško izkušnjo .

Delite S Prijatelji: