通过预测分析改善客户体验

想象一下，在客户做出决定之前就知道他们想要什么。

预测分析通过查看过去的数据来猜测未来的趋势。人工智能会筛选海量的客户数据（从社交媒体评论到交易历史记录）来发现趋势，帮助您更快地发送个性化优惠或解决问题。

了解这些趋势有助于您领先于竞争对手并确保您的产品保持相关性。

在研究咨询公司的首席执行官兼首席分析师 中，强调了公司如何在收入、效率和客户评级方面取得重大提升。仅仅是因为人工智能可以帮助他们更快地解决问题并更好地为客户服务。

“当我们观察整体价值时就人工智能而言，这些指标非常引人注目，”Gareiss 说。 “我们询问公司，在实施人工智能（尤其是对话式人工智能）后，它对他们的业务产生了哪些影响。收入增加了吗？成本下降了吗？员工效率提高了还是客户评价提高了？在所有这些领域，我们都看到了显着的改进。”

当您有了这些见解时，我发现您可以通过以下方式使用它：

根据过去的行为和偏好发送个性化的产品推荐。 创建量身定制的营销活动和外展活动，营造规模化的一对一体验。 设置人工​​智能驱动的聊天机器人以提供 24/7 个性化客户支持。 实施流失预测以识别有风险的客户并采取先发制人的行动。 在问题发生之前解决问题，例如检测产品受欢迎程度何时下降。 通过情绪分析了解客户的感受

情感分析通过分析客户的言语来了解他们对您的产品或服务的感受nd 反应。

根据我的经验，了解客户情绪有助于您衡量满意度、识别痛点并在问题升级之前对其做出响应。它提供了关于您的产品或服务在情感上如何被感知的脉搏，而不仅仅是功能性。

人工智能驱动的 NLP 模型可以理解人类语言的细微差别，包括上下文、讽刺和惯用表达。这允许比简单的关键字匹配更准确的情感分类。

例如，短语“这个产品有病！”根据上下文可以做出积极或消极的解释。人工智能可以辨别其意图的含义。

人工智能系统可以实时分析来自多个来源的大量文本数据。这使公司能够从以下方面收集见解：

社交媒体帖子。 客户评价。 支持门票。 调查回复。 聊天记录。

所有这些都是同时连续进行的。

另外，不仅仅是将文本归类为积极的，n消极或中立的人工智能可以检测到更微妙的情绪，例如沮丧、兴奋、困惑或满意。

人工智能模型可以根据公司特定的数据进行训练，从而提高特定产品或行业术语的准确性。他们还会随着时间的推移进行学习和适应，并且每次分析都会变得更加精确。

通过结案后的见解完善知识库

是否希望您能够自动从每次客户互动中学习？人工智能会监听每一个电话，阅读每一条聊天记录，然后准确地告诉您如何改进。

在播客中，董事总经理兼领先的人工智能策略师分享了他们如何使用这项技术：

“案件结束后，在案件或对话完成后，我们使用生成式人工智能来总结通话原因、解决步骤和客户情绪。然后，我们使用这些信息来完善知识库、完善故障排除指南并完善我们对未来呼叫的预测能力。”

什么哈在这里？人工智能正在分析客户互动结束后的情况，并找出重要的部分——客户打电话的原因、问题是如何解决的以及客户对这一切的感受如何。

您的客户服务可以通过每次互动而变得更好。您将学习下次如何更快更好地解决问题。

专业提示：在人工智能的摘要中寻找模式。利用这些见解来更新您的帮助指南、创建有针对性的培训课程，并与您的团队一起对真实的客户场景进行角色扮演。

借助人工智能，您可以将每次互动转化为学习机会，并随着时间的推移让您的服务变得越来越好。

大规模综合和分析客户反馈

随着公司的发展，客户反馈的数量很快就会变得巨大。事实证明，人工智能工具在综合这些信息和提取可行的见解方面具有无价的价值。以下是数字大厅通行证公司 at 如何使用人工智能进行管理的真实示例并分析客户反馈：

“随着我们的成长，我们不断从客户那里获得越来越多的反馈和见解。我们一直在使用一些工具来收集来自 Intercom 支持聊天、与潜在客户/客户的 Kong 录音、调查回复、我们面向公众的愿望清单、G2 评论等的反馈。我们使用的人工智能工具有助于综合反馈并突出显示我们需要深入研究的产品中的重要峰值/趋势。”

自动分析可确保所有反馈得到平等对待，减少人为偏见。人工智能还可以持续分析传入的反馈，以提供最新的见解。

该公司发现，人工智能驱动的分析解决了他们之前手动方法的一个关键问题。

“在使用这样的工具之前，我们会手动将客户反馈标记为功能请求。这在一段时间内有效，但随着时间的推移，我们收到的反馈太多而无法手动记录。”Luba 分享道。 “这不仅是蒂姆电子消耗，但几个月后，这个功能请求日志变得过时，我们从未最终使用它。”

也许最重要的是，SmartPass 的经验表明，人工智能驱动的见解可以直接为产品开发和客户保留策略提供信息：

“到目前为止，我们使用的一种方法是：我们最近有一些客户流失。只需点击几下，我们就可以从过去几年客户发送给我们的直接反馈中获得战术性的、可操作的综合见解。借助人工智能，我们能够快速了解​​趋势并找出我们可以做出的影响最大的改变。我们将利用这些见解来制定未来几个月的产品路线图。”

我喜欢人工智能反馈分析如何帮助公司快速分析数千条客户评论，识别传统方法遗漏的常见痛点和新兴趋势。公司可以开发更好的产品、提高客户满意度并提高整体业务绩效。

改进营销策略

人工智能正在改变营销。现在，我们可以将广告精准定位到正确的人群，并即时进行调整。这比向每个人发送广告并希望得到最好结果的旧方法要好得多。

在我看来，最令人兴奋的发展之一是人工智能创建动态内容的能力。根据您现在正在做的事情更新的图片电子邮件，或者根据您喜欢的内容显示不同信息的网站。营销人员曾经梦想过这些东西，但现在人工智能使之成为现实。

，安全即时通讯工具的联合创始人兼首席执行官，分享了人工智能如何增强营销工作的实际示例：

“我们使用 Google Analytics 4 (GA4) 的人工智能功能来深入了解营销工作中的数据。 GA4 使用机器学习模型，这在了解有用的用户行为方面非常有用。我们发现它有助于检测流量模式，因此我们可以识别新的机会以便快速改进。我们还可以了解访问者如何与网站互动，并据此改进我们的营销策略。”

这种人工智能方法可以让营销人员准确了解用户的行为方式。这不仅仅是要了解访问者来自哪里，还要了解不同的细分受众群如何与您的内容互动以及他们在转化渠道中的位置。

Chekanov 详细阐述了这种洞察力如何直接影响他们的策略，“例如，我们知道大多数访问者来自自然流量，因此我们决定看看其中有多少访问者实际进行了转化。我们所做的是使用漏斗可视化工具分析有机访问者的流量，我们看到了流失发生的地方，并确定了对转化贡献最大的关键页面。一旦我们获得了这些信息，我们就知道我们必须在这些页面上加倍努力。”

有了这些信息，营销人员可以更明智地花费时间和金钱。他们可以专注于真正有效的事情，并根据人工智能告诉他们的内容不断改进他们的计划。

为客户数据创建单一事实来源

开始这段旅程时，我认为用于客户洞察的人工智能只是聊天机器人和基本数据处理。男孩，我错了吗？正如我们所看到的，人工智能正在以我从未想象过的方式改变我们理解和服务客户​​的方式。

但真正的问题是——人工智能的最佳技巧是将所有客户信息汇集到一个地方。

我们不再只是根据零碎的内容进行猜测。人工智能将一切整合在一起——客户在网上说什么、他们买什么、他们的问题、他们如何使用我们的网站。这就像看到每个客户的全貌，而且始终是最新的。

HubSpot 欧洲、中东和非洲地区的客户支持总监对此进行了完美的总结：“现在真正对我们有帮助的是我们的答案的流动性，更好地了解我们的客户，以及他们的特定查询可能与什么相关。一个个人水平。”

这张完整的图片有助于我们为每个客户提供合适的服务，猜测他们接下来需要什么，并在问题出现之前解决问题。