Menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan orkestrasi perjalanan pelanggan

Pesan dan pengalaman yang berpusat pada pelanggan memerlukan respons cerdas yang dikelola oleh AI. Jika pelanggan tidak menerima email yang relevan atau komunikasi lainnya, mereka hanya akan memilih keluar.

“Saat ini, pemasaran lebih banyak gagal daripada berhasil,” kata Matthew Camuso, manajer pemasaran produk untuk perusahaan perangkat lunak CRM Pegasystems, di The MarTech Conference. “Dan jika Anda memikirkan mengapa ini gagal, itu karena sebagian besar dari apa yang kami dorong, dan ketika kami mendorongnya, tidak memiliki relevansi nyata bagi konsumen.”

Dia mengutip sebuah studi internal terhadap lebih dari 5.000 konsumen yang menemukan bahwa 68% dari mereka tidak percaya bahwa merek peduli dengan kebutuhan mereka.

Jika merek tidak merespons kebutuhan pelanggan secara cerdas dengan alat AI, mereka biasanya bergantung pada pesan yang sudah dikemas yang dikirim ke kelompok pelanggan, dipecah menjadi beberapa segmen. Risikonya adalah banyak pelanggan dalam segmen ini akan menganggap pesan tersebut tidak relevan dan beralih ke merek tersebut.

Baca selanjutnya: Mengapa kami peduli dengan AI dalam pemasaran

Risiko dalam segmentasi tradisional

Dalam kampanye tradisional, basis pelanggan dibagi berdasarkan demografi, geografi, dan kategori lainnya untuk membuat segmen, dan bahkan segmen mikro yang disempurnakan. Pemasar kemudian dapat menambahkan aturan berdasarkan apa yang diketahui tentang pelanggan, seperti kemampuan finansial mereka atau minat yang mereka ungkapkan pada halaman web tertentu. Pesan yang telah ditentukan kemudian dikirim ke grup pelanggan tetap ini.

“Pada akhirnya, Anda benar-benar hanya mencoba menemukan daftar orang terbaik yang dapat membeli produk Anda, dan setelah Anda mendapatkan daftar itu, daftarnya sedikit lebih kecil, tetapi Anda menargetkan semua orang itu di seluruh saluran,” kata Camuso.

Strategi ini menghasilkan persentase penjualan yang rendah, biasanya dalam kisaran 1%-2%, katanya.

“Itu mungkin mencapai sasaran kampanye jangka pendek Anda, yang sangat bagus, tetapi dalam jangka panjang kami sangat berfokus pada produk dan berfokus pada penjualan sehingga hal itu benar-benar merusak hubungan pelanggan kami,” Camuso menjelaskan.

Pengalaman berpusat pada pelanggan yang digerakkan oleh AI

Untuk mendorong pesan dan pengalaman yang berpusat pada pelanggan, AI dapat digunakan untuk menyerap sinyal pelanggan dari semua saluran, memperbarui profil pelanggan, dan kemudian mengusulkan tindakan terbaik berikutnya yang relevan dengan pelanggan tersebut.

“Yang Anda butuhkan adalah otak, otoritas pengambilan keputusan terpusat, yang dapat menggerakkan semua keterlibatan Anda dan menyatukannya,” kata Camuso. “Apa yang akan dilakukan otak itu adalah mengumpulkan data tentang pelanggan dari saluran Anda, seperti email atau web atau seluler, dan kemudian menggabungkannya dengan data historis yang Anda miliki dari profil pelanggan atau riwayat interaksi, serta apa pun yang mungkin dialirkan, dalam waktu nyata.”

Alih-alih kampanye cookie-cutter yang menargetkan daftar pelanggan yang tersegmentasi, komunikasi yang dikelola dan disahkan oleh AI memberikan penawaran atau saran yang relevan secara pribadi.

Pemasar juga berperan dalam pengambilan keputusan AI dengan menetapkan kriteria yang spesifik untuk industri atau produk mereka. Misalnya, jika mereknya adalah bank, mereka hanya dapat menjual kartu kredit kepada pelanggan yang berusia 18 tahun ke atas, dan aturan itu harus ditambahkan ke serangkaian ketentuan untuk menghubungi pelanggan.

Dalam kondisi yang lebih sempit ini, AI kemudian dapat mencapai tindakan terbaik berikutnya, berdasarkan keinginan tindakan tersebut kepada pelanggan – yang ditentukan dalam algoritme sebagai nilai “P” (kecenderungan) – dan juga berdasarkan nilai (“V”) dari tindakan atau penjualan kepada perusahaan.

Selain itu, AI akan menggunakan faktor bisnis internal untuk mencapai keputusannya tentang tindakan tersebut. Misalnya, jika suatu produk memiliki persediaan rendah, AI mungkin menentukan bahwa lebih baik menempatkan produk lain di depan pelanggan yang memiliki persediaan lebih tinggi, sehingga perusahaan dapat memenuhi penjualan.

Dapatkan buletin harian yang diandalkan oleh pemasar digital.

Memproses ... tunggu sebentar.

LANGGANAN

Lihat istilah.

Orkestrasi perjalanan pelanggan yang digerakkan oleh AI

Setiap data baru yang masuk tentang pelanggan memicu AI untuk menghitung ulang skor, menjaga semua pesan tetap terkini dan relevan. Pembelian kartu kredit, misalnya, dapat memicu SMS tepat waktu, atau bahkan panggilan telepon yang membantu dari perwakilan langsung.

Tindakan terbaik berikutnya berbasis pesan ini adalah bagian penting dari pengalaman pelanggan. Namun, keputusan AI juga dapat digunakan untuk membangun halaman web dan pengalaman seluler yang disesuaikan dengan pelanggan berdasarkan informasi terbaru di profil pelanggan.

Selain itu, pendekatan yang berpusat pada pelanggan yang didukung oleh AI dapat memungkinkan orkestrasi perjalanan pelanggan yang juga lebih relevan dan efektif.

Perjalanan pelanggan tradisional dipetakan dalam garis lurus menggunakan aturan untuk mendorong pelanggan dari satu tindakan atau tahap ke tindakan berikutnya. Ketika seorang pelanggan – pelanggan mana pun – melakukan tindakan tertentu “X”, maka mereka akan dipindahkan dalam proses ke tindakan lain, “Y”, berdasarkan aturan dasar perjalanan.

Perbedaan dengan orkestrasi perjalanan pelanggan yang digerakkan oleh AI adalah ia dapat tetap berpusat pada pelanggan dan memilih dari sejumlah besar opsi yang masuk akal bagi pelanggan tertentu berdasarkan profil pelanggan.

Ketika AI memandu perjalanan, ia dapat mengelola perjalanan yang lebih rumit yang mencakup banyak variabel, yang semuanya diberi skor sesuai dengan kecenderungan. Contoh yang baik untuk perusahaan keuangan adalah hipotek, yang merupakan proses rumit dengan sejumlah tahapan yang didasarkan pada banyak titik data pribadi.

“Pada akhirnya itu hanya mencoba membantu pelanggan mencapai apa pun yang mereka lakukan di tahap itu,” kata Comuso. “Dan ketika mereka sampai ke langkah itu, kami tidak pernah mencoba memaksa mereka ke langkah berikutnya. Sebagai gantinya, kami melihat semua perjalanan itu [dari pelanggan sebelumnya] dan melihat di mana dia berada dalam gambaran yang lebih besar, dan kemudian menggunakan pengambilan keputusan dan pemodelan kecenderungan waktu nyata.”

Memanfaatkan skala yang disediakan oleh pemodelan AI, tujuannya adalah agar setiap perjalanan atau pesan menjadi segar dan relevan dengan pelanggan saat ini. Jika tujuan ini terpenuhi, pelanggan akan memiliki kesan bahwa merek benar-benar peduli dengan kebutuhan individu mereka.

Dari diabaikan menjadi terlibat: Berikan pengalaman pelanggan yang lebih baik dengan pemasaran yang selalu aktif dari Third Door Media di Vimeo.