糟糕的客戶體驗(yàn)會導(dǎo)致企業(yè)營收損失明顯。2023年5月IDC開展的全球客戶體驗(yàn)管理調(diào)查顯示，大部分企業(yè)將客戶戰(zhàn)略放在首位，但在客戶體驗(yàn)管理方面面臨的最大挑戰(zhàn)是來自于缺少足夠的技術(shù)預(yù)算和高層支持。
通過品牌傳道脫穎而出
在這個(gè)AI和全渠道客戶體驗(yàn)的時(shí)代，良好的客戶體驗(yàn)必不可少。但企業(yè)還必須不斷為客戶創(chuàng)造價(jià)值，提高他們對品牌的忠誠度并將他們轉(zhuǎn)化為品牌傳道者。創(chuàng)造品牌傳道者的關(guān)鍵在于了解客戶、增加與客戶的互動和作出快速響應(yīng)。企業(yè)可以借助AI的力量來創(chuàng)造忠實(shí)客戶。
利用AI創(chuàng)造客戶價(jià)值
由于ChatGPT和DALL-E以及它們創(chuàng)建的內(nèi)容通常與人類生成的內(nèi)容（如計(jì)算機(jī)代碼、論文甚至笑話）難以區(qū)分，人工智能的受歡迎程度激增。在生成式AI的推動下，這股AI熱潮已滲入到商業(yè)領(lǐng)域。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者們都想知道，AI到底是過眼云煙，還是一次改變業(yè)務(wù)的機(jī)遇。IDC最新發(fā)布的《全球人工智能支出指南》預(yù)測，亞太地區(qū)（不包括日本）的AI支出將在2026年增長至492億美元。
雖然AI應(yīng)用眾多，但生成式AI是目前最具創(chuàng)新潛力的企業(yè)用例。例如，客戶可以向基于AI的“虛擬助手”詢問有關(guān)產(chǎn)品的技術(shù)問題，以便為今后的購買提供參考或解決現(xiàn)有問題。當(dāng)獲得數(shù)據(jù)并與正確的語境相關(guān)聯(lián)時(shí)，虛擬助手可以比人類更快檢索并回復(fù)正確的信息。隨著AI模型的成熟，企業(yè)可以利用它們處理更復(fù)雜的用例，比如幫助客戶識別和修復(fù)設(shè)備故障等。
使用AI將更基本或瑣碎的客戶體驗(yàn)任務(wù)自動化，讓企業(yè)將更多的員工和資源投入到需要更多人際互動的領(lǐng)域，或者追求更高價(jià)值的任務(wù)，比如開拓潛在的銷售機(jī)會等。
上述例子只是生成式AI在企業(yè)環(huán)境中能做什么，以及如何利用它來提升客戶體驗(yàn)的冰山一角。
利用數(shù)據(jù)提供出眾的客戶體驗(yàn)
若想提供出眾的客戶體驗(yàn)，企業(yè)就需要挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。企業(yè)可以通過識別客戶行為數(shù)據(jù)中的歷史趨勢和模式，來預(yù)測客戶需求并主動向他們提供更加個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。
盡管企業(yè)明白數(shù)據(jù)對其客戶忠誠度至關(guān)重要，但他們在收集、組織、整合和分析數(shù)據(jù)時(shí)往往面臨挑戰(zhàn)。而且由于大型企業(yè)的數(shù)據(jù)通常分布在全球各地，跨越公有云和私有云上，這些問題會變得更加復(fù)雜。
為了解決這一問題，東南亞領(lǐng)先的銀行之一華僑銀行通過部署獨(dú)特的混合云解決方案，來整合其不同的數(shù)據(jù)源并提供創(chuàng)新的銀行服務(wù)。這個(gè)“不挑云”的混合數(shù)據(jù)平臺使該行的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠使用各種應(yīng)用，并在不同的云環(huán)境中訪問華僑銀行的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的安全。此外，華僑銀行可以利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)在其移動銀行應(yīng)用上提供100多種不同的個(gè)性化通知，提醒客戶有關(guān)機(jī)會的信息，這些通知的點(diǎn)擊率高達(dá)50%。
隨著數(shù)據(jù)訪問量的增加，企業(yè)必須能夠信任自己的數(shù)據(jù)。AI的好壞取決于用來訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)是最新、準(zhǔn)確且無偏見的，企業(yè)就可以對其AI模型生成的洞察充滿信心。
品牌信任至關(guān)重要。品牌傳道者相信他們所喜愛的品牌能夠滿足他們的期望并兌現(xiàn)承諾，這使他們成為回頭客。而信任自己的數(shù)據(jù)對企業(yè)同樣重要。在相信自己的數(shù)據(jù)是健康且可以隨時(shí)訪問的前提下，企業(yè)可以使用這些數(shù)據(jù)來驅(qū)動AI模型，從而提升客戶體驗(yàn)。
