I en värld där sociala medier och teknik har utjämnat spelplanen mellan stora och små varumärken, vet ledare att den enda sanna skillnaden är kundupplevelse (CX). De vet att det är en av de mest mänskliga aspekterna av att driva ett företag – och de utforskar innovativ teknik som artificiell intelligens (AI) för att berika den.



Förutom arbetsflödeseffektivitet ger AI-verktyg nyanserade insikter som kan förvandla dina kundresor till att bli mer engagerande och stödjande. De gör det möjligt för dig att utveckla en övertygande kundupplevelsestrategi att betjäna kunderna bättre, tillhandahålla personliga erbjudanden och bygga meningsfulla relationer.



I den här artikeln kommer vi att bryta ner vad AI-kundupplevelse handlar om och de teknologier som driver den. Du kommer också att se åtta praktiska tillämpningar av AI för att skapa en minnesvärd, personlig kundupplevelse.

Vad är AI-driven kundupplevelse?

AI kundupplevelse är användningen av AI-tekniker som naturlig språkbehandling (NLP), textanalys och sentimentanalys för att glädja kunder var och hur de än interagerar med ditt varumärke.

Bildtext som definierar AI-driven kundupplevelse

AI-verktyg hjälper inte bara att ersätta besvärliga processer med högeffektiva arbetsflöden, de analyserar sömlöst ostrukturerad data för att extrahera viktig affärsintelligens. Dessa värdefulla insikter ger medarbetarna möjlighet att fatta bättre beslut som förbättrar den övergripande kundupplevelsen och tillfredsställelsen.

Faktum är att per Rapporten om 2023 års status för sociala medier , 96 % av företagsledarna tror att AI kommer att hjälpa företag att avsevärt förbättra sina beslutsprocesser framöver.

Teknik som driver AI-kundupplevelsen

Det finns många AI-baserade teknologier som arbetar tillsammans för att höja kundupplevelsen. Dessa är de mest framträdande.



Naturlig språkbehandling

NLP hjälper en dator att förstå mänskligt språk genom textanalys, komplett med talspråk, språkbaserade nyanser och emojis. För att göra detta använder NLP två andra AI-underuppgifter: naturlig språkförståelse (NLU) och naturlig språkgenerering (NLG). NLU och NLG kraftsmarta assistenter och AI-drivna chatbots så att de kan användas för förbättrad kundservice dygnet runt.

Sentimentanalys

Sentimentanalys upptäcker känslor eller känslor i data, som kan användas för att mäta hur kunderna uppfattar ditt varumärke eller dina tjänster. Tekniken identifierar sentiment i feedback från ett brett spektrum av källor såsom plattformar som Trustpilot eller Google My Business, kommentarer på sociala medier och direkta omnämnanden, undersökningar och nyhetskällor.

Prediktiv analys

Predictive analytics förstår mönster i kundbeteende för att förutse framtida kundbehov. Det används för att optimera försäljningen, planera logistik och försörjningskedja eller för att öka varumärkeskampanjer för maximal effekt. Till exempel genom att studera konsument data , kan återförsäljare förutse ebb och flod i fotfall baserat på plats, händelser eller säsonger och allokera resurser därefter.



Prediktiv analys kan också användas för att stoppa kundförlust genom att identifiera bidragande faktorer baserat på röst av kunddata .

Maskininlärning

Maskininlärning (ML) används för att automatiskt ta fram insikter från enorma mängder data. AI-system använder maskininlärning för att automatisera deluppgifter som ämnesextraktion, funktionsklassificering och textanalys som är nödvändig för textanalys och sentimentanalys.

Dessa modeller analyserar data genom artificiella neurala nätverk (ANN) för att förstå och korrelera mönster i data och lära sig allt eftersom. Detta innebär att när de bearbetar kundupplevelsedata kan de gräva i målgruppsdemografi, intressen, trendämnen och andra faktorer för att ge allt mer exakta insikter över tiden.

Ett exempel på detta är hur Spotify använder maskininlärning för att förbättra innehållsrekommendationer. Den förutsäger vad konsumenter kan gilla baserat på deras nuvarande lyssningsval och erbjuder personliga förslag över musikgenrer, spellistor och poddsändningar.

Namngiven enhetserkännande

Named entity recognition (NER) gör att en dator kan identifiera viktiga namn som förekommer i data. Dessa namngivna enheter kan vara personer, företag, valutor eller platser och är nödvändiga för konkurrensanalys . En NER-modell kan tränas för att känna igen miljontals datapunkter och tillämpa dem på branschspecifika sammanhang.

Datorsyn

Datorseende hjälper till med bildigenkänning och optisk teckenigenkänning (OCR), som hjälper ett system att upptäcka mönster i bildbaserad big data. Denna teknik används ofta för att identifiera kändisar, varumärken och produkter på sociala medieplattformar för riktad reklam och konkurrensanalys, och för att diagnostisera kundproblem.

8 sätt att tillämpa AI på kundupplevelsen

Enligt vår forskning ser företagsledare stor potential för AI att göra sina varumärken mer kundcentrerade. Här är de mest användbara tillämpningarna av AI och maskininlärning som chefer tror kommer att bygga en rikare och effektivare kundupplevelse.

Grafik som räknar upp 8 sätt på vilka AI-applikationer förbättrar kundupplevelsen

1. Beteendesegmentering för riktade produkter och marknadsföring

Enligt The 2023 State of Social Media-rapport tror 49 % av företagsledarna att AI kommer att vara avgörande för beteendesegmentering för att identifiera och rikta in sig på specifika kundsegment.

AI-funktioner skannar miljontals datapunkter från olika källor som sociala medier och granskar webbplatser för att upptäcka dolda mönster. Det är så de ger insikter bortom traditionella demografiska stereotyper (som alla spelare är män), så att du kan begränsa segmenteringen så mycket du vill. Dessa insikter hjälper dig att utveckla mer effektiva riktade marknadsföringskampanjer och en högre nivå av personalisering av produkter och tjänster.

Till exempel har detta sminkföretag en riktad Facebook-marknadsföringskampanj för kvinnor över 50 för en del av deras makeup-linje, baserad på målgruppsprofilering.

Facebook-rulle-skärmdump av en makeup-linje riktad till kvinnor över 50.

2. Prediktiv analys för att förutsäga framtida kundbeteende

Enligt samma rapport tror 45 % av ledarna att använda prediktiv analys för att indikera framtida kundbeteende kommer att vara en viktig AI-applikation.

Predictive analytics använder maskininlärning för att analysera data, både intern (försäljnings- och kunddata) och extern (aktuella händelser, konkurrentdata, recension och kommentarer i sociala medier) för insikter. Dessa är avgörande för att förutse marknadstrender och informera beslut kring lagerkontroll, marknadsföringsutgifter och andra investeringar.

Till exempel alkoholhaltiga dryckesföretag Diageo använder AI för att få prognoser i realtid av kundernas efterfrågan, råvarupriser och fordringsägares betalningar. Den använder också AI-insikter för att informera investeringsbeslut baserat på faktorer som timing, längd och räckvidd för en marknadsföringskampanj.

3. Optimera prissättning baserat på efterfrågan

Fyrtiofem procent av företagsledarna säger att AI och ML kommer att vara avgörande för att bygga dynamiska prismodeller i framtiden.

10 10 tecken

Detta är inte förvånande med tanke på att dynamisk prissättning är vanligt förekommande i branscher som gästfrihet och turism med fluktuerande kundefterfrågan (t.ex. populariteten för ett flyg/destination) och säsongsvariationer (helger eller vardagar).

Skärmdump av en tweet från Bloomberg Markets om reseökningar mitt i sjunkande flygpriser

AI-algoritmer analyserar både historisk och realtidsdata (t.ex. lager, demografisk baserad försäljning, konkurrentpriser och inlägg på sociala medier) för att få mycket relevanta, tidskänsliga insikter. Med denna information kan team anpassa produktpriser och meddelanden proaktivt så att du kan öka din konkurrenskraft och nå intäktsmål.

4. Sentimentanalys för att förstå kundfeedback

Bland de företagsledare vi undersökte rapporterar 44 % att AI-driven sentimentanalys kommer att vara nyckeln till att förstå kundfeedback och svara på kundfrågor mer effektivt.

Sentimentanalys kan specificera vad kunder gillar och ogillar med ditt varumärke genom att ge dig riktade negativa och positiva mätvärden om ett ämne eller aspekt av ditt företag. Till exempel kan ett hälsosystem använda känslan av sociala medier för att identifiera vilka aspekter av deras organisation som patienter är nöjda med och vilka som behöver förbättras.

På detta sätt kan sentimentanalys identifiera faktorer som påverkar din varumärkesimage, kundbehållningsgrad eller varumärkeslojalitet.

I Sprout kan du göra det från en mängd olika sociala lyssningskällor som Twitter och Instagram. Du kan övervaka och organisera sociala omnämnanden i realtid och mäta sentiment baserat på termer och hashtags du vill spåra, allt i en enhetlig plattform.

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

5. Anpassa innehåll och förbättra kundernas engagemang

Fyrtiofyra procent av de tillfrågade i enkäten anser att användningen av innehållsrekommendationsmotorer för att förbättra personaliseringen är en av de mest lovande tillämpningarna av AI.

AI-verktyg ger kundspecifika insikter från köphistorik, webbplatsbeteende (sökningar, rullningar och klick) och kommentarer för att förutsäga vad de kan vara intresserade av så att du kan skräddarsy och optimera ditt innehåll för maximal effekt.

Du kan också öka kundernas engagemang och förbättra kundernas svarsfrekvens avsevärt med personliga, förgodkända förslag på svar med hjälp av verktyg som Sprout, som glassvarumärke Carvel gjorde för en förbättrad kundupplevelse.

En skärmdump av föreslagna svar i Sprout Social. Dessa verktyg kan påskynda din responstid på sociala medier och minska den tid som ägnas åt att skriva manuella meddelanden.

6. Bildigenkänning för att analysera visuellt innehåll

Med visuellt innehåll som dominerar allt från sociala medier till webbsökning, tror 43 % av företagsledarna att AI kommer att hjälpa till med bildigenkänning för att identifiera och analysera visuellt innehåll.

Visuella AI-algoritmer identifierar mönster i visuellt innehåll, analyserar sökhistorik och ger riktade förslag på designidéer eller varianter. Många populära märken som t.ex Canva och sociala nätverk som Pinterest har redan integrerat denna AI-funktion i sina plattformar för en rikare användarupplevelse.

Visuell AI är lika kritisk i sentimentmining, konkurrentanalys och personlig marknadsförings- och reklamtaktik. Till exempel, när jag sökte efter 'grey wall bedroom ideas' på Pinterest, fick jag också riktade annonser från heminredningsmärket Wayfair.

Skärmdump av Pinterest-stift av gråväggiga inredningsdesigner

AI för visuellt innehåll inkluderar även analys av videoinnehåll.

Videor är bara en serie bilder eller ramar som visas i snabbare hastighet. AI-algoritmer bryter ner dessa ramar och söker efter kändisansikten, varumärken, logotyper, platser eller andra element som de har tränats att leta efter.

Den här förmågan förändrar spelet eftersom den gör att du kan mäta känslor i videor lika enkelt som i textdata. Du kan mäta kundernas sentiment och genomföra konkurrensanalyser på konkurrerande varumärken från videor på plattformar som TikTok, Instagram och YouTube.

betydelsen av siffror 3

7. Förbättra kundservice genom förbättrade chatbot-interaktioner

Fyrtioen procent av företagsledarna tror att NLP kommer att spela en nyckelroll för att förbättra kundinteraktioner via virtuella assistenter och intelligenta chatbots.

NLP gör det möjligt för virtuella agenter och chatbots att förstå samtalsspråk och svara kunder genom att automatiskt generera svar baserat på inställda parametrar.

Till skillnad från regelbaserade chatbots har AI-drivna algoritmer förmågan att förstå semantik och därför lättare identifiera kundproblem. De kan till och med rekommendera nästa steg som att dirigera kunden till en liveagent.

Märken som Walmart använder redan konversations-AI-funktioner med ChatGPT för att berika sin kundupplevelse. Förutom att ha tillgång till intuitiv kundservice, kommer kunder också att kunna lägga till produkter i sin varukorg genom att sms:a eller använda röstkommandon, via Walmart-mobilappen.

8. Optimerad röstsökning för bättre kundupplevelse och SEO-rankning

Sist men inte minst tror 40 % av ledarna att röstsökningsoptimering är en av de viktigaste tillämpningarna av AI framöver.

AI-baserad röstsökningsoptimering förbättrar din webbplats innehåll och struktur för att öka synligheten så att du klarar dig bättre i röstsökningsrankingen. Detta är ett växande behov av varumärken, med tanke på att röstaktiverade köp via smartphones och smarta enheter i hemmet förväntas växa med 400 % inom två år (2021 till 2023).

På liknande sätt hjälper AI till att ersätta tråkiga interaktiva röstinspelningssystem (IVR) med intelligent röstautomation för att öka kundservice effektivitet .

Bygg en mer mänsklig kundupplevelse med AI

AI-verktyg kan snabbt spåra din väg till en rikare kundupplevelse byggd på personlig vård, snabbare support och autentiskt engagemang.

Att genomföra en kundupplevelserevision är ett bra ställe att börja så att du kan identifiera vad som för närvarande fungerar och vilka områden som behöver din uppmärksamhet. Det kommer också att ge dig en bättre uppfattning om vilka AI-funktioner som bäst tjänar dina affärsmål.

Ta en titt på några av mallarna vi har utvecklat för att hjälpa dig granska och optimera din kundupplevelse .

Dela Med Dina Vänner: