我们已经之前讨论过数据分析如何推动关键客户体验改进。在这篇文章中,我们将通过探索类似的主题来扩展这个想法 - 即,AI驱动的预测模型如何改变客户体验,并在此过程中增加收入。

但正如我们在以前的帖子中讨论过的那样,收获AI举措的奖励可能很棘手。不确定什么开始?阅读以下三个基本步骤:

1。从多个来源收集数据

传统上,人工智能被用来预测顾客的购买模式,包括人们可能会购买什么商品,或者他们愿意为一种产品或服务支付多少钱。下一代人工智能应用程序将在这方面更进一步,从多个来源收集数据,以提供上下文相关的、及时的、准确的预测模型。实时客户反馈、人口统计研究、社交媒体和消息应用程序只是可以为品牌提供相关信息的数据feed的几个例子。

2。将AI应用于客户旅程

使用AI了解客户如何体验他们的旅程,允许企业在下一次互动下提供更优越的体验。让我们作为一个例子拍摄手机运营商。如果特定客户已经过了几个月的数据使用限制,则客户服务中心可以到达AI驱动的预测,以至于他可能有兴趣将他的计划更改为提供更高的数据津贴的计划。

3.触发动作以提高客户体验

AI还可以帮助公司进行干预,如果可能导致负面客户体验,并在个人层面采取个性化行动。例如,服装零售商可以预测客户将对特定项目感兴趣,但也可以在她的特定规模中不可用。公司而不是等待客户发现自己,该公司可以将她引导到一个不同的项目,即使在她登录到网站之前也可以使用。这种“微目标”可以减少客户流失,允许公司采取不断优化客户体验的行动。

福布斯有关我们可以预期的更多信息,因为AI驱动的客户体验展开。