数据分析、人工智能和客户体验:推动数字时代增长和忠诚度的整合

当前的企业格局以快速变化、信息量大为特点,要求深入了解客户、提供差异化体验的能力已成为至关重要的战略差异化因素。. 

也就是说:与此同时,数字化扩大了进入不同市场的机会,另一方面,这种情况使客户的要求更高,期望个性化服务和立即响应。. 

面,[数据 分析]、人工 智能 (AI) 和客 户体 验(CX) 的合[成成 为对]各种 规模 公司 的要求,这 三个 代表 不仅 采用尖端技 术, 主要是建 设将 数据 转化为 市场 竞争力的 方法。.

数据分析、AI 和 CX 集成如何工作?

Data analystics, AI 和 CX 组成了一个相互依存的生态系统,数据分析是出发点:它收集、组织和解释从点击网站到售后服务的每一次客户互动中产生的信息。. 

为此,数据存储库工具 (数据湖)和数据存储(数据仓库()结构内容,并识别行为模式,例如实时的偏好和反馈。. 

然而,这些数据只有在通过人工智能算法进行处理时才能获得“vida”,人工智能算法负责预测场景或趋势并准确自动化决策,为公司业务的运营和发展产生切实的价值。. 

最后,CX 通过提供定制解决方案使购买旅程更加流畅,而预测性商业智能 (BI) 仪表板允许管理人员在多个方面执行策略,例如营销、销售、客户服务和财务等。. 

例如,想象一个客户在互联网上搜索产品。人工智能由该客户的历史浏览数据提供支持,可以预测他对互补项目的兴趣并实时提供推荐。如果他放弃购物车,自动化系统可以发送个性化优惠,恢复销售。所有这些都无需人工干预,但具有分析准确性。. 

超越运营效率的好处

(McKinsey)的一项调查发现,将AI和数据分析与CX策略相结合的公司,收入增长的可能性高达25%,这证明这三个领域的结合超越了简单的流程优化。.

AI和CX整合数据分析的主要好处是:

• 规模上的超个性化:加快战略决策。报告时间可以从几天缩短到几分钟,从而提高报告的质量 见解.正如麦肯锡所报告的,这种敏捷性使运营效率能够增长到 40%。因此,AI 可以实现分段创建,大规模定制客户通信,而不会影响可扩展性。.

• 预测场景:预测模型分析行为数据,以便在趋势变得明显之前识别趋势,零售商使用AI来调整季节性库存,将产品过剩或缺乏的成本降低高达30%,根据Gartner的动态细分,基于预测算法,增加通信的相关性,导致高达25%的转化率增加和流失的30%减少,根据Forrester Research的研究。.

• 忠诚:以客户为中心强化了忠诚度,反映了净推广者评分(NPS)的提高和客户终生价值(CLV)的增长。为了强化这一优势,我从市场研究中指出了两个发现:根据IDC的数据,拥有AI驱动的CX战略报告的公司收入高出1.8倍;正如埃森哲所披露的那样,AI和CX的集成采用可以在两年内产生高达300%的投资回报率(ROI)。.

创造更智能、更富有同理心的联系的技术

加速和适应性是企业环境中的关键词,数据分析、AI 和 CX 之间的集成不仅仅是改进内部指标的工具。. 

素(如监管变化、经济波动和行为转变)的组织应对方式的革命,技术不是把客户当作电子表格中的数字,而是让他们把客户看作是独特的个人,他们的偏好塑造了企业的未来。. 

我引用了另一个实际的例子:电信公司正在使用预测分析来识别可能取消服务的客户,在做出决定之前干预相关报价,这种主动的方法,如果不使用AI和数据是不可能的,将取消率降低高达15%,哈佛商业评论指出。.

我们不能忘记人为因素

然而,这种转变需要强大的数据治理和以实验为导向的内部文化,并有多学科团队来测试假设并加速创新周期。. 

许多公司担心自动化会使关系变得非个人化,但事实恰恰相反:技术凸显了人类的潜力。当机器承担重复性任务时,团队可以专注于对公司真正重要的事情,即创造力、战略以及与客户建立联系。.

对于领导者来说,信息很明确:投资这种整合是敏捷创新的基础,在饱和市场中竞争,最重要的是,提供价值,使体验超越价格作为差异。.