Duomenų analizė, dirbtinis intelektas ir klientų patirtis: integracija, skatinanti augimą ir lojalumą skaitmeniniame amžiuje

Dabartinei įmonės aplinkai būdingi greiti pokyčiai ir didelė informacijos apimtis, todėl gebėjimas giliai suprasti klientą ir suteikti diferencijuotą patirtį tapo esminiu strateginiu diferenciatoriumi. 

Tai yra: tuo pat metu skaitmeninimas išplėtė prieigą prie įvairių rinkų, kita vertus, dėl šio scenarijaus klientai tapo reiklesni, tikimasi individualizuoto aptarnavimo ir neatidėliotinų atsakymų. 

Šiame kontekste duomenų analizės, dirbtinio intelekto (DI) ir klientų patirties (CX) integracija tapo reikalavimu visų dydžių įmonėms. Ši trijulė reiškia ne tik pažangiausių technologijų pritaikymą, bet daugiausia metodo, kuris paverčia duomenis rinkos konkurencingumu, kūrimą.

Kaip veikia duomenų analizė, AI ir CX integracija?

Duomenų analizė, AI ir CX sudaro tarpusavyje priklausomą ekosistemą Duomenų analizė yra atskaitos taškas: ji renka, sistemina ir interpretuoja informaciją, sugeneruotą kiekvienoje klientų sąveikoje nuo paspaudimo svetainėje iki aptarnavimo po pardavimo. 

Kad tai įvyktų, duomenų saugyklos įrankiai (duomenų ežerai) ir duomenų saugojimas (duomenų saugyklos) struktūrizuokite turinį ir nustatykite elgesio modelius, tokius kaip nuostatos ir atsiliepimai realiuoju laiku. 

Tačiau šie duomenys įgyja “vida” tik tada, kai apdorojami dirbtinio intelekto algoritmais, kurie yra atsakingi už scenarijų ar tendencijų numatymą ir tikslų sprendimų automatizavimą, sukuriant apčiuopiamą vertę įmonės verslo veikimui ir raidai. 

Galiausiai, CX daro pirkimo kelionę sklandesnę, siūlydama pritaikytus sprendimus, o nuspėjamosios verslo žvalgybos (BI) informacijos suvestinės leidžia vadovams vykdyti strategijas keliose srityse, pavyzdžiui, rinkodaros, pardavimo, klientų aptarnavimo ir finansų srityse. 

Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad klientas ieško produkto internete AI, maitinamas šio kliento istorinių naršymo duomenų, gali numatyti jo susidomėjimą papildomais daiktais ir pasiūlyti rekomendacijas realiuoju laiku Jei jis atsisako pirkinių krepšelio, automatizuotos sistemos gali siųsti asmeninį pasiūlymą, atgaudamos pardavimą Visa tai vyksta be žmogaus įsikišimo, bet analitiniu tikslumu. 

Privalumai, viršijantys veiklos efektyvumą

McKinsey apklausa parodė, kad įmonės, kurios integruoja AI ir duomenų analizę su CX strategijomis, iki 25% labiau linkusios augti pajamas, o tai įrodo, kad šių trijų sričių sąjunga neapsiriboja paprastu procesų optimizavimu.

Pagrindiniai duomenų analizės, AI ir CX integravimo privalumai yra šie:

• Hiperpersonalizacija mastu: pagreitina strateginių sprendimų priėmimą. Ataskaitų teikimo laikas gali būti sutrumpintas nuo kelių dienų iki kelių minučių, o tai pagerina ataskaitų kokybę įžvalgosšis judrumas leidžia veiklos efektyvumui išaugti iki 40%, kaip pranešė McKinsey Taigi AI leidžia kurti segmentavimą, pritaikant klientų bendravimą mastu, nepakenkiant mastelio keitimui.

• Scenarijų numatymas: Nuspėjamieji modeliai analizuoja elgsenos duomenis, kad nustatytų tendencijas, kol jos tampa akivaizdžios Mažmenininkai naudoja AI sezoninėms atsargoms koreguoti, sumažindami išlaidas su produktų pertekliumi ar trūkumu iki 30%, pasak Gartner. Dinaminiai segmentavimai, pagrįsti nuspėjamaisiais algoritmais, padidina ryšių aktualumą, todėl konversijų rodikliai padidėja iki 25%, o 30% sumažėja, rodo Forrester Research tyrimai.

• Lojalumas: klientų orientavimas stiprina lojalumą, atspindėdamas grynojo reklamuotojo balo (NPS) padidėjimą ir klientų gyvenimo trukmės vertės (CLV) augimą. Siekdamas sustiprinti šią naudą, atkreipiu dėmesį į dvi rinkos tyrimų išvadas: įmonės, kurių dirbtiniu intelektu pagrįsta CX strategija, praneša apie 1,8 karto didesnes pajamas, pagal IDC; integruotas AI ir CX pritaikymas gali generuoti investicijų grąžą (ROI) iki 300% per dvejus metus, kaip atskleidė Accenture.

Technologijos, skirtos sukurti protingesnius, empatiškesnius ryšius

Pagreitis ir pritaikomumas yra pagrindiniai žodžiai įmonės aplinkoje, kurioje duomenų analizės, AI ir CX integravimas nėra tik vidinės metrikos tobulinimo priemonė. 

Tiesą sakant, tai yra revoliucija, kaip organizacijos reaguoja į tokius veiksnius kaip reguliavimo pokyčiai, ekonomikos nepastovumas ir elgesio transformacijos Užuot traktavę klientus skaičiuoklėse kaip skaičius, technologijos leidžia jiems matyti juos kaip unikalius asmenis, kurių pageidavimai formuoja verslo ateitį. 

Cituoju dar vieną praktinį pavyzdį: telekomunikacijų bendrovės naudoja nuspėjamąją analizę, kad nustatytų klientus, kurie gali atšaukti paslaugas, įsikišdami į atitinkamus pasiūlymus prieš priimant sprendimą. tokio tipo iniciatyvus požiūris, kuris būtų neįmanomas nenaudojant AI ir duomenų, sumažina atšaukimo rodiklį iki 15%, nurodė Harvardo verslo apžvalga.

Negalime pamiršti žmogiškojo faktoriaus

Tačiau šiai transformacijai reikalingas tvirtas duomenų valdymas ir vidinė kultūra, orientuota į eksperimentavimą, dalyvaujant daugiadalykėms komandoms, kurios tikrintų hipotezes ir paspartintų inovacijų ciklus. 

Daugelis įmonių baiminasi, kad automatizavimas padarys santykius beasmenius, tačiau tiesa yra priešinga: technologijos išryškina žmogaus potencialą Kai mašinos imasi pasikartojančių užduočių, komandos gali sutelkti dėmesį į tai, kas iš tikrųjų svarbu įmonei, ty kūrybiškumą, strategiją ir ryšių su klientais kūrimą.

Lyderiams žinia aiški: investicijos į šią integraciją yra pagrindas judriai diegti naujoves, konkuruoti prisotintose rinkose ir, svarbiausia, teikti vertę, kad patirtis viršytų kainą kaip skirtumą.