Улога вештачке интелигенције у стварању хуманијег корисничког искуства

У свету у коме су друштвени медији и технологија изједначили терен између великих и малих брендова, лидери знају да је једини прави разликов искуство корисника (ЦКС). Они знају да је то један од најхуманијих аспеката вођења бизниса - и истражују иновативне технологије попут вештачке интелигенције (АИ) да би га обогатили.

Поред ефикасности тока посла, АИ алати пружају нијансиране увиде који могу да трансформишу ваша путовања клијената да постану привлачнији и подржавају. Они вам омогућавају да развијете убедљив стратегија корисничког искуства да боље служимо клијентима, пружамо персонализоване понуде и градимо значајне односе.

У овом чланку ћемо разложити шта је АИ корисничко искуство и технологије које га покрећу. Такође ћете видети осам практичних примена вештачке интелигенције за стварање незаборавног, персонализованог корисничког искуства.

Шта је корисничко искуство вођено вештачком интелигенцијом?

Искуство АИ корисника је употреба АИ технологија као што су обрада природног језика (НЛП), анализа текста и анализа сентимента како би одушевили купце где год и како год да комуницирају са вашим брендом.

Алати за вештачку интелигенцију не само да помажу да се гломазни процеси замене високо ефикасним радним токовима, већ и неприметно анализирају неструктуриране податке како би извукли важну пословну интелигенцију. Ови вредни увиди оснажују запослене да доносе боље одлуке које побољшавају опште искуство и задовољство корисника.

У ствари, пер Извештај о стању друштвених медија за 2023 96% пословних лидера верује да ће вештачка интелигенција помоћи компанијама да значајно унапреде своје процесе доношења одлука у будућности.

Технологије које покрећу корисничко искуство АИ

Постоји много технологија заснованих на вештачкој интелигенцији које раде у комбинацији једна са другом како би побољшале корисничко искуство. Ово су најистакнутији.

Обрада природног језика

НЛП помаже компјутеру да разуме људски језик кроз анализу текста, заједно са колоквијализмима, нијансама заснованим на језику и емоџијима. Да би то урадио, НЛП користи још два АИ подзадатка: разумевање природног језика (НЛУ) и генерисање природног језика (НЛГ). НЛУ и НЛГ напајају паметне асистенте и Четботови вођени вештачком интелигенцијом тако да се могу користити за нон-стоп, побољшану корисничку услугу.

Анализа сентимента

Анализа сентимента открива емоције или осећања у подацима, који се могу користити за процену како клијенти перципирају ваш бренд или ваше услуге. Технологија идентификује расположење у повратним информацијама из широког спектра извора као што су платформе као што су Трустпилот или Гоогле Ми Бусинесс, коментари на друштвеним медијима и директна помињања, анкете и извори вести.

Предиктивна аналитика

Предиктивна аналитика разуме обрасце понашања купаца како би предвидела будуће потребе купаца. Користи се за оптимизацију продаје, планирање логистике и ланца снабдевања или за унапређење промоције бренда за максималан утицај. На пример, учењем Ваши подаци , трговци на мало могу предвидети осеке и осеке у корацима на основу локације, догађаја или годишњих доба и у складу са тим расподелити ресурсе.

Предиктивна анализа се такође може користити за заустављање одлива купаца идентификацијом фактора који доприносе на основу глас података о купцима .

Машинско учење

Машинско учење (МЛ) се користи за аутоматско добијање увида из огромних количина података. Системи вештачке интелигенције користе машинско учење да аутоматизују подзадатке као што су издвајање тема, класификација карактеристика и рашчлањивање текста неопходних за анализу текста и анализу осећања.

---

анђео број 22

---

Ови модели анализирају податке путем вештачких неуронских мрежа (АНН) да би разумели и повезали обрасце у подацима и научили како они иду. То значи да када обрађују податке о искуству корисника, могу да копају по демографији публике, интересовањима, темама у тренду и другим факторима како би временом пружили све тачније увиде.

Пример за то је како Спотифи користи машинско учење за побољшање препорука за садржај. Предвиђа шта би се потрошачима могло допасти на основу њиховог тренутног избора слушања и нуди персонализоване предлоге за различите музичке жанрове, листе песама и подкастове.

Препознавање именованог ентитета

Препознавање именованих ентитета (НЕР) омогућава рачунару да идентификује важна имена која се појављују у подацима. Ови именовани ентитети могу бити људи, предузећа, валуте или локације и неопходни су за анализа конкуренције . НЕР модел се може обучити да препозна милионе тачака података и примени их на контексте специфичне за индустрију.

Компјутерски вид

Компјутерски вид помаже у препознавању слика и оптичком препознавању карактера (ОЦР), што помаже систему да открије обрасце у великим подацима заснованим на сликама. Ова технологија се често користи за идентификацију познатих личности, брендова и производа на платформама друштвених медија за циљано оглашавање и анализу конкуренције, као и за дијагностицирање проблема купаца.

8 начина да примените АИ на корисничко искуство

Према нашем истраживању, пословни лидери виде огроман потенцијал за АИ да своје брендове учине више оријентисаним на купце. Ево најкориснијих примена вештачке интелигенције и машинског учења за које руководиоци сматрају да ће изградити богатије и ефикасније корисничко искуство.

1. Сегментација понашања за циљане производе и маркетинг

Према извештају о стању друштвених медија за 2023. годину, 49% пословних лидера сматра да ће АИ бити критична за сегментацију понашања како би се идентификовали и циљали специфични сегменти купаца.

Могућности вештачке интелигенције скенирају милионе тачака података из различитих извора као што су друштвени медији и прегледају веб странице како би уочили скривене обрасце. Овако пружају увид изван традиционалних демографских стереотипа (као, сви играчи су мушкарци), омогућавајући вам да сузите сегментацију колико год желите. Ови увиди вам помажу да развијете ефикасније циљане маркетиншке кампање и виши ниво персонализације производа и услуга.

На пример, ова компанија за шминкање има циљану Фацебоок маркетиншку кампању за жене старије од 50 година за део њихове линије шминке, на основу профилисања публике.

2. Предиктивна аналитика за предвиђање будућег понашања купаца

Према истом извештају, 45% лидера верује да ће коришћење предиктивне аналитике за указивање на будуће понашање купаца бити неопходна АИ апликација.

Предиктивна аналитика користи машинско учење за анализу података, како интерних (подаци о продаји и купцима) тако и екстерних (тренутни догађаји, подаци о конкуренцији, прегледи и коментари на друштвеним медијима) ради увида. Ово је кључно за предвиђање тржишних трендова и информисање одлука о контроли залиха, маркетиншким трошковима и другим инвестицијама.

На пример, компанија за производњу алкохолних пића Диагео користи вештачку интелигенцију да добије прогнозе у реалном времену о потражњи купаца, ценама роба и отплатама кредитора. Такође користи увиде вештачке интелигенције за доношење одлука о улагањима на основу фактора као што су време, дужина и домет маркетиншке кампање.

3. Оптимизујте цене на основу потражње

Четрдесет пет процената пословних лидера каже да ће вештачка интелигенција и МЛ бити критични за изградњу динамичких модела цена у будућности.

Ово није изненађујуће с обзиром да је динамичко одређивање цена уобичајено у индустријама као што су угоститељство и туризам са променљивом потражњом купаца (нпр. популарност лета/дестинације) и сезонским временом (викендом или радним данима).

Алгоритми вештачке интелигенције анализирају и историјске податке и податке у реалном времену (нпр. залихе, демографску продају, цене конкурената и објаве на друштвеним мрежама) да би извукли веома релевантне, временски осетљиве увиде. Са овим информацијама, тимови могу проактивно да прилагоде цене производа и поруке како бисте могли да повећате своју конкурентност и остварите циљеве у погледу прихода.

4. Анализа расположења да бисте разумели повратне информације купаца

Међу пословним лидерима које смо анкетирали, 44% наводи да ће анализа осећања вођена вештачком интелигенцијом бити кључна за разумевање повратних информација купаца и ефикасније реаговање на проблеме купаца.

Анализа сентимента може да одреди шта се купцима свиђа, а шта не допада код вашег бренда тако што ће вам дати циљане негативне и позитивне показатеље о теми или аспекту вашег пословања. На пример, здравствени систем може да користи анализу расположења друштвених медија да идентификује са којим аспектима њихове организације су пацијенти задовољни и које треба побољшати.

На овај начин, анализа сентимента може да идентификује факторе који утичу на имиџ вашег бренда, стопу задржавања купаца или лојалност бренду.

У Спроуту то можете да урадите из различитих извора за слушање друштвених мрежа као што су Твиттер и Инстаграм. Можете да надгледате и организујете помињања на друштвеним мрежама у реалном времену и мерите расположење на основу термина и хасхтагова које желите да пратите, све на једној обједињеној платформи.

5. Персонализујте садржај и побољшајте ангажовање купаца

Четрдесет четири процента испитаника сматра да је коришћење механизама за препоруке садржаја за побољшање персонализације једна од најперспективнијих примена вештачке интелигенције.

Алати за вештачку интелигенцију пружају увиде специфичне за купце из историје куповине, понашања веб-сајта (претраге, скроловања и кликови) и коментара како би предвидели шта би их могло занимати како бисте могли да прилагодите и оптимизујете свој садржај за максимални утицај.

Такође можете подстаћи ангажовање купаца и значајно побољшати стопу одговора купаца персонализованим, унапред одобреним предложеним одговорима користећи алате као што је Спроут, као бренд сладоледа Царвел учинио за побољшано корисничко искуство.

6. Препознавање слике за анализу визуелног садржаја

Са визуелним садржајем који доминира свиме, од друштвених медија до веб претраге, 43% пословних лидера верује да ће вештачка интелигенција помоћи у препознавању слика за идентификацију и анализу визуелног садржаја.

Визуелни АИ алгоритми идентификују обрасце у визуелном садржају, анализирају историју претраге и дају циљане предлоге за дизајнерске идеје или варијације. Многи популарни брендови као нпр Цанва и друштвене мреже као што је Пинтерест су већ интегрисале ову АИ функцију у своје платформе за богатије корисничко искуство.

Визуелна вештачка интелигенција је подједнако критична у истраживању осећања, анализи конкуренције и персонализованим маркетиншким и рекламним тактикама. На пример, док сам тражио „идеје за спаваћу собу са сивим зидом“ на Пинтересту, такође сам добио циљане огласе од бренда за кућну декорацију, Ваифаир.

АИ за визуелни садржај такође укључује анализу видео садржаја.

Видео снимци су само низ слика или кадрова који се приказују великом брзином. АИ алгоритми разбијају ове оквире и скенирају лица славних личности, брендове, логотипе, локације или друге елементе за које су обучени да траже.

Ова способност мења игру јер вам омогућава да мерите расположење у видео записима једнако лако као и у текстуалним подацима. Можете да мерите расположење купаца и спроведете анализу конкуренције конкурентских брендова из видео записа на платформама као што су ТикТок, Инстаграм и ИоуТубе.

7. Побољшајте корисничку услугу кроз побољшане интеракције са четботом

Четрдесет један одсто пословних лидера мисли да ће НЛП играти кључну улогу у побољшању интеракције са клијентима путем виртуелних асистената и интелигентних робота за ћаскање.

НЛП омогућава виртуелним агентима и чет-ботовима да разумеју језик разговора и одговоре клијентима аутоматским генерисањем одговора на основу постављених параметара.

За разлику од четботова заснованих на правилима, алгоритми вођени вештачком интелигенцијом имају способност да разумеју семантику и стога лакше идентификују проблеме корисника. Они чак могу препоручити следеће кораке као што је усмеравање клијента ка живом агенту.

Брендови као Валмарт већ усвајају могућности АИ за разговор са ЦхатГПТ-ом како би обогатили своје корисничко искуство. Осим што ће имати приступ интуитивној служби за кориснике, купци ће такође моћи да додају производе у своју корпу слањем СМС-а или гласовним командама, преко Валмарт мобилне апликације.

8. Оптимизована гласовна претрага за боље корисничко искуство и СЕО рангирање

На крају, али не и најмање важно, 40% лидера верује да је оптимизација гласовне претраге једна од најважнијих примена вештачке интелигенције у будућности.

Оптимизација гласовне претраге заснована на вештачкој интелигенцији побољшава садржај и структуру ваше веб локације како би повећала видљивост како бисте били бољи у рангирању гласовне претраге. Ово је растућа потреба за брендовима, с обзиром на то да се очекује да ће куповина путем паметних телефона и паметних уређаја у кући расти за 400% у року од две године (2021-2023).

Слично томе, АИ помаже да се замене досадни интерактивни системи за снимање гласа (ИВР) интелигентном аутоматизацијом гласа како би се повећала ефикасност корисничког сервиса .

Изградите људскије корисничко искуство са АИ

АИ алати могу убрзати ваш пут до богатијег корисничког искуства заснованог на персонализованој нези, бржој подршци и аутентичном ангажовању.

Спровођење ревизије корисничког искуства је добро место за почетак како бисте могли да идентификујете шта тренутно ради и на које области је потребна ваша пажња. Такође ће вам дати бољу представу о томе које ће АИ могућности најбоље служити вашим пословним циљевима.

Погледајте неке од шаблона које смо развили да вам помогну ревидира и оптимизује своје корисничко искуство .

Подели Са Пријатељима: