Wykorzystanie sztucznej inteligencji do poprawy obsługi klienta i organizacji podróży klienta

Wiadomości i doświadczenia zorientowane na klienta wymagają inteligentnych reakcji zarządzanych przez sztuczną inteligencję. Jeśli klienci nie otrzymają odpowiednich wiadomości e-mail lub innych komunikatów, po prostu zrezygnują.

„W tej chwili marketing zawodzi bardziej niż działa” – powiedział Matthew Camuso, menedżer ds. marketingu produktu w firmie Pegasystems zajmującej się oprogramowaniem CRM, podczas konferencji MarTech. „A jeśli myślisz o tym, dlaczego to się nie udaje, to dlatego, że większość tego, co promujemy i kiedy to robimy, nie ma prawdziwego znaczenia dla konsumentów”.

Powołał się na wewnętrzne badanie ponad 5000 konsumentów, które wykazało, że 68% z nich nie wierzy, że marki dbają o ich potrzeby.

Jeśli marki nie reagują inteligentnie na potrzeby klientów za pomocą narzędzia AI, zwykle polegają na gotowych wiadomościach wysyłanych do klastrów klientów, podzielonych na segmenty. Ryzyko polega na tym, że wielu klientów w tych segmentach uzna, że ​​przekaz jest nieistotny i zostanie zniechęconych do marki.

Czytaj dalej: Dlaczego zależy nam na AI w marketingu

Ryzyka w tradycyjnej segmentacji

W tradycyjnej kampanii baza klientów jest dzielona według danych demograficznych, geograficznych i innych kategorii, aby utworzyć segmenty, a nawet precyzyjnie dostrojone mikrosegmenty. Marketerzy mogą następnie dodawać reguły w oparciu o to, co wiadomo o kliencie, takie jak jego środki finansowe lub zainteresowanie określoną stroną internetową. Z góry określone wiadomości są następnie wysyłane do tej ustalonej grupy klientów.

„Pod koniec dnia tak naprawdę starasz się znaleźć najlepszą listę osób, które mogą kupić Twój produkt, a gdy już ją otrzymasz, jest ona nieco mniejsza, ale kierujesz reklamy do wszystkich tych osób w różnych kanałach”. powiedział Camuso.

Ta strategia generuje niski procent sprzedaży, zwykle w przedziale 1%-2%, powiedział.

„Może to trafić w krótkoterminowe cele kampanii, co jest świetne, ale w dłuższej perspektywie jesteśmy tak skoncentrowani na produkcie i sprzedaży, że w rzeczywistości odbija się to na naszych relacjach z klientami” – wyjaśnił Camuso.

Oparte na sztucznej inteligencji doświadczenia zorientowane na klienta

Aby kierować wiadomościami i doświadczeniami zorientowanymi na klienta, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do pozyskiwania sygnałów klientów ze wszystkich kanałów, aktualizowania profilu klienta, a następnie proponowania kolejnych najlepszych działań, które są odpowiednie dla tych klientów.

„Potrzebujesz mózgu, scentralizowanego organu decyzyjnego, który może zasilać wszystkie twoje zaangażowanie i je łączyć” – powiedział Camuso. „To, co zrobi ten mózg, to zbierze dane o kliencie z twoich kanałów, takich jak e-mail, sieć lub telefon komórkowy, a następnie połączy je z danymi historycznymi, które masz z profilu klienta lub historii interakcji, a także ze wszystkim, co może być przesyłane strumieniowo, w czasie rzeczywistym."

Zamiast kampanii typu „cookie-cutter” skierowanej do segmentowanej listy klientów, komunikacja zarządzana i autoryzowana przez sztuczną inteligencję dostarcza osobiście odpowiednich ofert lub sugestii.

Marketerzy odgrywają również rolę w podejmowaniu decyzji dotyczących sztucznej inteligencji, ustalając kryteria specyficzne dla ich branży lub produktu. Na przykład, jeśli marką jest bank, może sprzedać kartę kredytową tylko klientowi, który ma co najmniej 18 lat, a reguła ta powinna zostać dodana do zestawu warunków kontaktu z klientem.

W tych węższych warunkach sztuczna inteligencja może następnie dojść do kolejnych najlepszych działań, w oparciu o celowość działania dla klienta – oznaczoną w algorytmie jako wartość „P” (skłonność) – a także w oparciu o wartość („V”) akcji lub sprzedaży spółce.

Dodatkowo sztuczna inteligencja wykorzysta wewnętrzne czynniki biznesowe do podjęcia decyzji o działaniu. Na przykład, jeśli produkt ma niskie zapasy, sztuczna inteligencja może stwierdzić, że lepiej jest umieścić inny produkt przed klientem, gdzie jest wyższy zapas, aby firma mogła zrealizować sprzedaż.

Otrzymuj codzienny biuletyn, na którym polegają marketerzy cyfrowi.

Przetwarzanie ... Proszę czekać.

SUBSKRYBUJ

Zobacz warunki.

Orkiestracja podróży klienta oparta na sztucznej inteligencji

Każdy nowy element danych, który pojawia się na temat klienta, powoduje, że sztuczna inteligencja ponownie oblicza wynik, zachowując aktualność i trafność wszystkich wiadomości. Na przykład zakup kartą kredytową może spowodować wysłanie na czas wiadomości SMS, a nawet pomocny telefon od przedstawiciela na żywo.

Te kolejne najlepsze działania oparte na wiadomościach są ważną częścią doświadczenia klienta. Ale decyzje AI mogą być również wykorzystywane do tworzenia stron internetowych i doświadczeń mobilnych dostosowanych do klienta w oparciu o zaktualizowane informacje w profilu klienta.

Ponadto podejście zorientowane na klienta oparte na sztucznej inteligencji może umożliwić bardziej odpowiednią i skuteczną organizację podróży klienta.

Tradycyjne podróże klientów są mapowane w prostych liniach przy użyciu reguł, które popychają klientów z jednego działania lub etapu do następnego. Kiedy klient – ​​dowolny klient – ​​wykonuje określoną akcję „X”, to w procesie zostaje przesunięty do innej akcji „Y”, w oparciu o podstawowe zasady podróży.

Różnica w przypadku orkiestracji podróży klienta opartej na sztucznej inteligencji polega na tym, że może ona pozostać zorientowana na klienta i wybierać spośród większej liczby opcji, które mają sens dla konkretnego klienta na podstawie profilu klienta.

Kiedy sztuczna inteligencja kieruje podróżą, może zarządzać bardziej skomplikowanymi podróżami, które zawierają wiele zmiennych, z których wszystkie są oceniane według skłonności. Dobrym przykładem dla firm finansowych jest kredyt hipoteczny, który jest skomplikowanym procesem z wieloma etapami opartymi na wielu punktach danych osobowych.

„Ostatecznie jest to po prostu próba pomocy klientom w osiągnięciu tego, co robią na tym etapie”, powiedział Comuso. „A kiedy dochodzą do tego kroku, nigdy nie próbujemy ich zmuszać do następnego. Zamiast tego patrzymy na wszystkie te podróże [od poprzednich klientów] i widzimy, gdzie jest w szerszym kontekście, a następnie wykorzystujemy podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i modelowanie skłonności”.

Wykorzystując skalę zapewnianą przez modelowanie AI, celem jest, aby każda podróż lub wiadomość była świeża i adekwatna do obecnego klienta. Jeśli ten cel zostanie osiągnięty, klienci będą mieli wrażenie, że marka naprawdę dba o ich indywidualne potrzeby.

Od ignorowanych do zaangażowanych: zapewniaj lepsze wrażenia klientów dzięki ciągłemu marketingowi od Third Door Media na Vimeo.