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AI 推动新客户体验时代的曙光

发布日期:2021-07-24 22:57:46浏览量:32

改善客户体验需要一种将客户旅程中的所有工具、流程和数据都考虑在内的方法。这个复杂的过程通常涉及动态维护每个客户的单一事实来源,以根据个人偏好和行为推动个性化体验。然而,如今的企业主要投资于记录系统,例如传统客户关系管理 (CRM) 和企业资源规划 (ERP)。虽然这些系统对于管理内部运营流程至关重要,但它们对于当今的业务变化步伐通常无效。

公司必须用更加敏捷和智能的参与系统来补充记录系统,以提供无摩擦的客户体验。参与系统(专门为自动化面向客户的流程而设计的工具和应用程序)可以与记录系统相关联,这样现有的情报就不会丢失,而且还可以以实现而不是抑制良好客户体验的方式加以利用。这些参与系统需要能够在智能系统中利用所有这些额外的客户交互以及由此产生的数据。这有助于企业跟上携带智能手机、在社交媒体上发帖、获得授权的客户的步伐。

洞察驱动的体验需要结合第一方和第三方数据的客户智能平台,并添加一层预测性机器学习智能,以实现实时一对一功能(最好在 20 毫秒内)。现在可用的更深入的数据和改进的算法让用户能够将个人亲和力、细分和调查响应数据以及整体意图考虑在内。结果是更大的相关性和有效性。

信息、身份和洞察力推动新的客户智能平台
将数据转化为有意义的情报至关重要。数据驱动的个人体验需要不断更新的信息(例如,交易、事件、上下文、交互和行为)并与每个客户的唯一身份相关联,以构建完整的客户档案。然后,必须使用基于机器学习的算法将该信息和身份转化为规范性洞察,以识别客户机会并确定如何通过多种渠道和设备与客户进行最佳互动。

在我们的调查受访者中,46% 的人优先考虑提高应用程序对上下文和状态的感知能力,以改进业务流程。应用程序感知主要用于维护有关连接应用程序的信息以优化流程。一个重要的元素是嵌入智能以了解与应用程序的上下文相关性。目标是使用模式,以便应用程序理解并根据各种条件进行调整。

这反过来又使企业能够创建更智能的流程。智能业务流程还需要通过嵌入式分析对非结构化数据进行自动化洞察,以获得规范性指导。那是因为客户不使用整齐地位于关系数据库表中的那种数据进行通信;他们通过电子邮件、推特、打电话或发送图片,这也需要进行分析。因此,43% 的受访者优先将机器学习用于非结构化数据,36% 的受访者还对将分析嵌入业务应用程序感兴趣。

创造情境体验的新方法
业务应用程序变得越来越智能,可以利用组织或第三方服务中大量增长的数据。上下文感知、流程驱动的应用程序是未来。

人工智能和机器学习技术正迅速成为个人与其周围世界之间关系发生有史以来最深刻变化之一的催化剂。业务从人与人之间的交易关系重新定义为人与他们用来与世界互动的自动化系统和设备之间更加微妙、复杂的关系。

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