人工智能和机器学习在改善客户体验方面的应用

有些人认为机器不可能接管客户服务。许多人认为机器缺乏同理心和情商来提供独特的客户体验，而许多其他人则看到利用人工智能和机器学习来自动完成重复性任务的好处。事实是通过实施AI技术，员工可以将更多时间用于重要的决策和创造性任务。

根据美国全国零售联合会的一项调查，近 40% 的零售商正在使用某种智能自动化。事实上，据信到 2021 年底，超过 80% 的企业将朝着这个方向发展。人工智能和分析已经通过自动化大量手动和繁重的任务，在质量和响应能力方面取得了巨大的进步。

那么，理想的前进方向是什么？

客户体验中对 AI 和 ML 的需求是什么？

许多电子商务网站利用更新的技术为购物者提供令人满意的客户体验 (CX)。AI 和 ML 正受到关注，因为它们在两端提供了几个优势。它几乎遍及所有行业，从智能家居和电子学习到电子商务。事实上，机器学习和人工智能在网页设计、内容营销等重要行业领域都有影响。

人工智能和机器学习能力的最佳部分是它们以自动化的方式帮助加速复杂的家务。机器和软件总是有助于完成费力费时的任务。他们正在简化并帮助员工专注于其他重要任务。

使用 AI 和 ML 来改善客户体验

人工智能和机器学习在改善客户体验和满意度方面取得了长足的进步。以下是发生的几种方式：

A
更好的了解客户

随着线上购物变得越来越流行，获取数据和分析买家个性变得越来越困难。这就是人工智能和机器学习可以派上用场的地方。借助新的和改进的 AI 营销功能，例如定制的资讯和自动社交媒体帖子，客户不得不查看品牌提供的令人兴奋的优惠。

例如，Keen网站销售鞋类。Keen使用网站 cookie 信息向消费者发送重新参与购买的电子邮件，并为其产品提供 20% 的折扣。

与数据分析软件不同，人工智能具有一致的学习曲线。它不断根据分析的数据提供改进的操作，预测客户行为。不少大牌受益于此功能，提供相关内容，提高销售和转化率，并增强客户在其网站上的旅程。

甚至 Salesforce 和 Zoho 等客户关系管理 (CRM) 平台也已将 AI 集成到其生态系统中。这有助于增强实时决策、预测分析和其他功能方面以吸引客户。此外，Amperity、BlueConic 和 ActionIQ 还将 AI 统一到传统的客户数据平台 (CDP) 中，以整合客户数据并为营销人员提供实时决策帮助。AI 可以更深入地了解客户需求、客户们如何与网站互动以及他们对企业的满意度。

B
实时决策和预测行为分析

网站可以向使用广告拦截器的客户显示不同的 UI 组件，以保持他们与品牌产品的互动。此外，通过个性化推荐，使他们有兴趣发现相关产品或服务。这些都是人工智能与实时决策相结合的极好例子，可以增强网站上的客户体验。

使用人工智能帮助企业通过生成的数据识别和理解客户的意图。这有助于厂商向消费者提供高度个性化和相关的内容，丰富他们的在线体验。

同时，预测分析结合了统计、数据挖掘和建模来预测消费者行为。人工智能和机器学习能够在几秒钟内分析大量数据，产生可执行的建议，指导品牌个性化客户互动。

C
整理您的数据

每个公司系统都有大量积累的数据。机器学习与强大的算法相结合，可以对存储在服务器和数据库上的数以千计的电子邮件、文档和图形进行分类。人工智能和数据分析可以重新组织非结构化数据并为您预先排序。

在数据管理方面，人工智能在数据准备方面被证明是有益的。此过程涉及获取原始数据集并优化它们以进行进一步处理和分析。数据准备对于帮助您识别数据源、可能重叠的数据源、确定其使用位置以及它是否值得信赖至关重要。

Twitter使用机器学习技术和人工智能来评估推文并使用各种指标对其进行评级。谷歌正在研究机器学习的多个方面，使用自然语言处理和预测系统开发“排名算法”。

D
NLP可操作并量化CX计划的投资回报率

将人工智能与人类语言学相结合产生了自然语言处理 (NLP) 技术。根据SAS 的这篇文章(https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/what-is-natural-language-processing-nlp.html)，人工智能的这一分支使计算机和系统能够理解、解释人类语言并做出反应。

自然语言处理允许计算机提取关键字和短语，分析语言，将其翻译成另一种语言，或提出响应。

这是亚马逊 Alexa 应用程序的屏幕截图，它提供了以下问题的答案：“Alexa，什么是 Inception？”

ML 和 AI 计划的 ROI （投资回报率）估算是通过创建财务预测实现的。财务预测有助于定义关键绩效指标 (KPI)，在数据集之间建立比较基准，并监控活动加班时间。针对品牌进行 A/B 测试和 GAP 分析，这些关键指标可以得到得到验证和更新。

E
通过聊天机器人技术利用24小时客户服务

随着企业转向快速高效的方法，聊天机器人已成为智能自动化的一个关键方面。最重要的应用是它在自动对话中的使用。现代网站将这些伪装成人类互动，提供了一种现实的方法。

事实上，与各种网站互动的消费者对聊天机器人和虚拟助手的需求越来越大。这是一个图表来证明它的受欢迎程度。

资料来源：statista.com

借助由机器学习支持的聊天机器人，不少公司正在弥合客户期望和可交付成果之间的差距。聊天机器人使用自然语言处理 (NLP) 来衡量用户正在寻找什么。此外，凭借其提供 24/7 全天候协助的能力，1企业可以从具有成本效益的全天候服务中受益。他们向真正的客户支持代表伸出援助之手，接受过诸如修改发票或回答有关公司产品的基本问题的培训。

看看这个由 Casper 开发的机器人。晚上11点到早上5点之间可以聊天，为睡眠不规律的人提供陪伴。

F
允许人类做他们最擅长的事情

Quartz 在其文章中提到：“自动化将带走我们不喜欢的工作部分，并为更有意义的工作留出空间。”

人工智能在自动化人工任务方面正在改进自身。除了在工厂组装零件等重复性任务外，人工智能机器人甚至可以掌握传统上人类专长的复杂任务。有争议的是，不久的将来，这些机器代理将承担许多不同类型的工作和任务。

然而，通用人工智能无法真正理解用户或以创造力和同理心做出回应。在 technologyreview.com 的这篇文章中，我们看到人工智能仍然不太擅长需要创造力、批判性思维、领导力或艺术表现力的工作。相反，自动化将使人类免于执行特定任务。

例如，人工智能不能进行创意写作。虽然它可以生成内容，但如果没有详细和具体的指导方针，就无法创建内容。自然语言生成(NLG) 是一种软件过程，可从数据堆栈中自动创建内容。企业正在使用它来生成消息通信、数据报告和投资组合。

G
使用 AI 的客户分析发现有影响力的见解

虽然可能需要人类花费大量时间来分析数字和大量数据，但人工智能可以通过以闪电般的速度执行检查来提供结果。

例如，安德玛 与 IBM 的合作以及 Watson AI 的“认知指导”潜力，HealthBox 的开发在竞争中脱颖而出。通过提供营养、训练和睡眠信息，生态系统能够理解大量数据、推荐行动并持续学习。

人工智能算法系统地利用数十亿个数据点来描述买家个性。其中一些接触点涉及以前的沟通、购买模式、现场交易、推荐来源等。

因此，机器学习算法开发出以下能力：

•检测活动应关注哪些客户群。

•向合适的客户提供有暗示性和讨人喜欢的产品。

•避免向不断退货的买家推销某些库存。

人工智能提供选项和见解，并通过最相关的内容或产品对客户行为做出反应。所许的信息可以从网站用户之前的互动中或通过邮寄部门获得。

人工智能和机器学习的未来需求

愿意增强客户体验的企业对机器学习和人工智能的需求预计会增加。事实上，Gartner 预测到 2022 年将近 70% 的客户互动将涉及由人工智能和机器学习支持的技术。这与 2017 年记录的 11% 相比直线上升。

人工智能 (AI)、聊天机器人和虚拟助手已经存在一段时间了，它们的能力在不断提高。IDC 的最新研究表明人工智能已被证明是在企业之间转变 CX 的强大工具。在早期采用人工智能和机器学习的公司报告称，客户体验提高了约 25%，提高了利润率并增强了竞争力。

最后的想法

人工智能和机器学习已经影响了业务的几个方面，如勘探、营销和销售。但是，最重要的是，他们最重要的贡献是在客户服务方面。不可否认，它在改善客户每个阶段的体验和互动方面具有多种好处。

因此，为了在竞争中保持领先，请关注上述要点，以便在您的客户体验计划中最佳利用 AI 和 ML。

原文链接：https://www.sitepronews.com/2021/06/24/discover-the-role-of-ai-and-machine-learning-to-improve-customer-experience/