Post by account_disabled on Jan 28, 2024 7:15:24 GMT
唯一真正的差异化因素是客户体验 (CX)。他们知道这是企业经营中最人性化的方面之一，并且他们正在探索人工智能 (AI) 等创新技术来丰富这一点。 除了工作流程效率之外，人工智能工具还提供细致入微的见解，可以改变您的客户旅程，使其变得更具吸引力和支持性。它们使您能够制定引人注目的客户体验策略，以更好地服务客户、提供个性化产品并建立有意义的关系。 在本文中，我们将详细介绍人工智能客户体验的全部内容以及为其提供支持的技术。您还将看到人工智能的八个实际应用，用于创造令人难忘的个性化客户体验。 什么是人工智能驱动的客户体验？ AI 客户体验是指使用自然语言处理 (NLP)、文本分析和情感分析等 AI 技术来取悦客户，无论他们何时何地与您的品牌互动。 定义人工智能驱动的客户体验的标注 人工智能工具不仅有助于用高效的工作流程取代繁琐的流程，还能无缝分析非结构化数据以提取重要的商业智能。这些宝贵的见解使员工能够做出更好的决策，从而改善整体客户体验和满意度。
事实上，根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的企业领导者认为人工智能将 WhatsApp 数据 帮助公司显着改善未来的决策流程。 推动人工智能客户体验的技术 有许多基于人工智能的技术可以相互协作来提升客户体验。这些是最突出的。 自然语言处理 NLP 通过文本分析帮助计算机理解人类语言，包括口语、基于语言的细微差别和表情符号。为此，NLP 使用另外两个 AI 子任务：自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。NLU 和 NLG 为智能助手和人工智能驱动的聊天机器人提供支持，因此它们可用于全天候、增强的客户服务。 情感分析 情绪分析检测数据中的情绪或情绪，可用于衡量客户如何看待您的品牌或服务。该技术可以识别来自各种来源的反馈中的情绪，例如 Trustpilot 或 Google My Business 等平台、社交媒体评论和直接提及、调查和新闻来源。 预测分析 预测分析了解客户行为模式，以预测未来的客户需求。它用于优化销售、规划物流和供应链，或促进品牌促销以获得最大影响。例如，通过研究客户数据，零售商可以根据位置、事件或季节预测客流量的涨落，并相应地分配资源。 预测分析还可以根据客户数据的声音识别影响因素，从而阻止客户流失。
机器学习 机器学习 (ML) 用于自动从大量数据中挖掘见解。人工智能系统使用机器学习来自动化文本分析和情感分析所需的子任务，例如主题提取、特征分类和文本解析。 这些模型通过人工神经网络 (ANN) 分析数据，以理解和关联数据模式，并在数据运行过程中进行学习。这意味着，当他们处理客户体验数据时，他们可以深入了解受众人口统计、兴趣、趋势主题和其他因素，以便随着时间的推移提供越来越准确的见解。 Spotify如何使用机器学习来改进内容推荐就是一个例子。它根据消费者当前的收听选择来预测消费者可能喜欢什么，并提供跨音乐流派、播放列表和播客的个性化建议。 命名实体识别 命名实体识别(NER) 允许计算机识别数据中出现的重要名称。这些命名实体可以是人、企业、货币或地点，并且是竞争分析所必需的。NER 模型可以经过训练来识别数百万个数据点并将其应用于特定于行业的环境。 计算机视觉 计算机视觉有助于图像识别和光学字符识别 (OCR)，这有助于系统检测基于图像的大数据中的模式。该技术通常用于识别社交媒体平台上的名人、品牌和产品，以进行有针对性的广告和竞争分析，并诊断客户问题。
事实上，根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的企业领导者认为人工智能将 WhatsApp 数据 帮助公司显着改善未来的决策流程。 推动人工智能客户体验的技术 有许多基于人工智能的技术可以相互协作来提升客户体验。这些是最突出的。 自然语言处理 NLP 通过文本分析帮助计算机理解人类语言，包括口语、基于语言的细微差别和表情符号。为此，NLP 使用另外两个 AI 子任务：自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。NLU 和 NLG 为智能助手和人工智能驱动的聊天机器人提供支持，因此它们可用于全天候、增强的客户服务。 情感分析 情绪分析检测数据中的情绪或情绪，可用于衡量客户如何看待您的品牌或服务。该技术可以识别来自各种来源的反馈中的情绪，例如 Trustpilot 或 Google My Business 等平台、社交媒体评论和直接提及、调查和新闻来源。 预测分析 预测分析了解客户行为模式，以预测未来的客户需求。它用于优化销售、规划物流和供应链，或促进品牌促销以获得最大影响。例如，通过研究客户数据，零售商可以根据位置、事件或季节预测客流量的涨落，并相应地分配资源。 预测分析还可以根据客户数据的声音识别影响因素，从而阻止客户流失。
机器学习 机器学习 (ML) 用于自动从大量数据中挖掘见解。人工智能系统使用机器学习来自动化文本分析和情感分析所需的子任务，例如主题提取、特征分类和文本解析。 这些模型通过人工神经网络 (ANN) 分析数据，以理解和关联数据模式，并在数据运行过程中进行学习。这意味着，当他们处理客户体验数据时，他们可以深入了解受众人口统计、兴趣、趋势主题和其他因素，以便随着时间的推移提供越来越准确的见解。 Spotify如何使用机器学习来改进内容推荐就是一个例子。它根据消费者当前的收听选择来预测消费者可能喜欢什么，并提供跨音乐流派、播放列表和播客的个性化建议。 命名实体识别 命名实体识别(NER) 允许计算机识别数据中出现的重要名称。这些命名实体可以是人、企业、货币或地点，并且是竞争分析所必需的。NER 模型可以经过训练来识别数百万个数据点并将其应用于特定于行业的环境。 计算机视觉 计算机视觉有助于图像识别和光学字符识别 (OCR)，这有助于系统检测基于图像的大数据中的模式。该技术通常用于识别社交媒体平台上的名人、品牌和产品，以进行有针对性的广告和竞争分析，并诊断客户问题。