如何优化和加速 CX 的 ROI

2020年,CX成为商业竞争焦点。企业需关注行动而非基础数据,利用现代CX技术整合X-data与O-data,优化高价值领域。AI助力提供个性化体验,如万事达提升满意度23%。

到 2020 年底,客户体验 (CX) 将取代价格和产品,成为让您在竞争中脱颖而出的主要差异化因素。

对于许多企业来说,这种状态已经成为现实。你只需要看看澳洲航空、优步和美国运通等行业领导者,就能意识到最成功的企业靠经验竞争和取胜。

但对于某些组织而言,他们的 CX 投资尚未完全成熟。部分原因是 CX 策略比 CX 执行更领先。也就是说,企业已经制定了他们的 CX 愿景,但尚未确定如何将其变为现实。

CX是一种必须执行的策略

在未来几年通过 CX 找到竞争优势的企业将通过更多地关注行动而不是基础数据来实现这一目标。

实现这一目标的一个关键推动因素将是超越基本指标的现代 CX 技术,它允许企业将所有类型的客户体验数据 (X-data) - 无论是响应时间还是在线评论 - 与运营数据 (O-data) -比如销售渠道和收入——更明智、更快速的决策。

关注客户体验价值和交易量

企业一直在寻找改善客户体验的方法。这意味着知道从哪里开始将您的 CX 策略转化为行动可能是一个艰难的决定。

为了加速和优化您的客户体验计划的投资回报率,优先考虑高价值和高容量的领域。链接 X-data 和 O-data 是解锁这些洞察力的基础,因为它不仅显示 CX 如何推动或降低您的绩效,而且将其与客户获取、保留和增长等业务成果联系起来。

例如,如果企业在线识别高水平的购物车放弃 (O-data),他们可以使用 X-data 确定客户不满意的原因,然后再解决问题。结果 - 基于有形事实的行动。

同样,如果 X-data 在您的客户旅程中遇到常见的痛点,您可以快速采取行动并解决影响大部分客户群的问题。

万事达卡是品牌将 X-data 和 O-data 联系起来以实现其 CX 计划目标的一个很好的例子,万事达卡能够将其 23 亿客户的满意度提高 23%。

成功地大规模使用人工智能

AI 和机器学习的出现在 CX 中产生了一个悖论。研究预测,到 2020 年底,85% 的客户交互将在没有人工交互的情况下发生,2 86% 的消费者更愿意与人工代理交互。

消费者不愿使用虚拟助手的部分原因是该技术仍处于起步阶段。

随着人工智能和机器学习技术被更广泛地采用和集成到客户旅程中,它们将在提供高质量数字化体验方面发挥核心作用,同时以允许实时人工干预的方式智能评估和响应客户情绪需要的地方。

美国领先的银行之一已经在使用语音分析来产生积极影响。通过在其呼叫脚本中添加两个问题,该银行将其调查回复率从 3% 提高到 90%。

这种显着的增长为银行提供了前所未有的客户洞察力,这些洞察力更能代表客户群,可以倾听、理解并采取行动。这是一个小变化如何对整个组织产生高价值影响的例子。

# This example shows off using the frogeye2020 event camera. # # The frogeye2020 is a 320x240 event camera. There are two bits per pixel which show no motion, # motion in one direction, or motion in another direction. The sensor runs at 50 FPS. import sensor, image, time, math from pyb import UART # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 使用灰度图像 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 160x120 分辨率 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定 uart = UART(3, 9600) # UART3, 波特率 9600 # PID 参数 KP = 0.5 # 比例系数 KD = 0.1 # 微分系数 previous_error = 0 # 设定感兴趣区域 (ROI) ROI_HEIGHT = 20 # 关注底部区域高度 ROI_Y = 100 # 位置:底部偏移量 ROI_X = 0 # X 偏移 ROI_WIDTH = 160 # 区域宽度 # 小车控制函数 def move_car(direction): if direction == "left": uart.write("L\n") # 发送左转信号 elif direction == "right": uart.write("R\n") # 发送右转信号 elif direction == "forward": uart.write("F\n") # 发送前进信号 else: uart.write("S\n") # 停止 # 循迹主循环 clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot() # 获取图像 # 定义感兴趣区域 (ROI) roi = (ROI_X, ROI_Y, ROI_WIDTH, ROI_HEIGHT) # 查找黑线:反转阈值以识别黑色轨迹 line = img.get_statistics(roi=roi) # 计算轨迹中心 threshold = (0, 60) # 黑色阈值范围 binary_img = img.binary([threshold]) # 转换为二值图像 blobs = binary_img.find_blobs([(0, 60)], roi=roi, pixels_threshold=100, area_threshold=100) if blobs: largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) # 找到最大黑色区域 cx = largest_blob.cx() # 轨迹中心 X 坐标 # 绘制轨迹中心 img.draw_cross(cx, ROI_Y + ROI_HEIGHT // 2, color=255) # 计算误差 error = cx - (ROI_WIDTH // 2) correction = KP * error + KD * (error - previous_error) previous_error = error # 根据误差调整方向 if abs(error) < 5: move_car("forward") elif error > 5: move_car("right") elif error < -5: move_car("left") else: # 如果没有检测到轨迹,停
03-25
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值