هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها چگونه به تقویت تجربه مشتری کمک می‌کنند؟

اگر همه‌گیری کووید ۱۹ چیزی را به جهانیان نشان داده باشد، این است که حرفه‌ای‌های کسب‌وکار و به‌ویژه بازاریاب‌ها هنوز هم می‌توانند مشتریان را به طور معناداری در دنیای دیجیتالی جذب کنند. بدون شک برای بازاریابان چالش‌برانگیز است که به ارائه یک تجربه مشتری یکپارچه در کانال‌های دیجیتال مختلف مانند رسانه‌های اجتماعی ادامه دهند.

با این حال، خوشبختانه، عواملی مانند هوش مصنوعی (AI) و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند تجربیات مشتری چند کانالی را در کل سفر مشتری – از توجه به محصول گرفته تا خرید – درگیر کنند.

کسب‌وکارها ثابت کرده‌اند که هم توانایی دارند و هم می‌خواهند در میان همه‌گیری پرتلاطم کووید سازگار باقی بمانند تا مشکلات کسب و کار و فرصت‌های بعدی را درک کنند. با این حال، فرآیند درک واقعی این مشکلات و فرصت‌ها چندان ساده نیست.

تجزیه و تحلیل، داده‌ها و هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که درک بازاریابان از تجربیات مشتریان خود را غنی‌تر کنند تا تجربیات مرتبط و معنادار را در آینده ارائه دهند. برای این منظور، بیایید نگاهی بیاندازیم به اینکه چگونه داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها می‌توانند برای بازاریابان علاقه‌مند به بهبود سفر مشتری که در کانال‌های دیجیتال مختلف ارائه می‌کنند، ارزشمند باشد.

استراتژی‌های متناسب، تجارب مشتری را بهبود می‌بخشند

بازاریابان این مسئولیت را دارند که کل سفر مشتری را در نظر بگیرند تا مشتریان را در هر مرحله از فرآیند درگیر کنند.

این امر با مرحله نیاز – جایی که مشتری تشخیص می‌دهد که با مشکلی روبروست که نیاز به حل دارد – شروع می‌شود و تا خرید، استفاده و حتی توصیه یک محصول یا خدمات ادامه می‌یابد.

بهترین راه برای تعیین چگونگی بهبود سفر مشتری در هر یک از این مراحل ایجاد فرآیند تحلیل بازخورد مشتری است.

بازخورد مشتری فقط از چیزهایی مانند فرم تماس نمی‌آید، بلکه از همه جا جمع‌آوری می‌شود که می‌تواند هم خوب و هم بد باشد. بد به این دلیل که به ظاهر غیرممکن است که بازخورد مشتریان را از تمام مکان‌هایی که کسب و کار شما به صورت آنلاین در آن‌ها حضور دارد حذف کنید. اما از طرفی خوب است زیرا ابزارهایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی می‌توانند به طور قابل اعتمادی همه این بازخوردهای مشتری را به شیوه‌ای قابل هضم و جامع جمع‌آوری کنند.

تجمیع بازخوردهای مشتری در مقیاس وسیع برای بازاریابانی مهم است که اکنون نیاز به ارزیابی مجدد رویکرد ترکیبی سنتی تاکتیک‌های تعامل فیزیکی و دیجیتالی با مشتری دارند. صرفاً اتکا بر سرنخ‌های تولید شده از مثلاً رویدادهای حضوری و درخواست بازخورد از آن رویدادها، گزینه مناسبی نیست.

در عوض، بازاریابان باید به این فکر کنند که چگونه می‌توانند تأثیر خود را از طریق کانال‌های دیجیتالی که ردپای جهانی شرکت آن‌ها را تشکیل می‌دهند، به حداکثر برسانند. با نوآوری‌هایی مانند یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی، بازاریابان می‌توانند مجموعه‌های عظیمی از را با دقت زیادی تجزیه و تحلیل کنند تا بفهمند مشتریان چه خدماتی را در تجارب مشتریشان بیشتر از همه ارزشمند می‌دانند؛ مانند ابزارهای سلف‌سرویس همچون ربات‌های چت و دستیاران مجازی.

توانایی تجزیه و تحلیل مجموعه‌های بزرگ از داده‌ها به ویژه در دنیای کسب و کار پس از کووید مهم است. شرکت‌های B2B و تیم‌های بازاریابی آن‌ها این فرصت را دارند که اولویت‌های تعیین‌شده در سطح جهانی خود را درک کرده و به آن‌ها ارائه دهند و همچنین یک رویکرد بومی‌سازی شده با تیم‌هایی از متخصصان حوزه‌های منطقه‌ای و اصلی ایجاد کنند که عملکرد کمپین تاریخی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، تقسیم‌بندی هدفمند را توسعه می‌دهند، و تجزیه و تحلیل، آزمایش و بینش را ترکیب می‌کنند.

از آنجایی که استراتژی‌های بهبود تجربیات مشتری بر اساس قدرت داده‌ها و تحلیل‌ها طراحی می‌شوند، شرکت‌ها باید از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز برای حفظ پیام‌های شخصی‌شده در سراسر جغرافیا و کانال‌های دیجیتال خود استفاده کنند.

تجزیه و تحلیل و شخصی‌سازی مبتنی بر داده

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارتباط کسب‌وکارها با مشتریان را از طریق کانال‌های دیجیتال متعدد برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و تبدیل آن‌ها به هوش تجاری عملی آسان‌تر می‌کنند. زمانی که کسب‌وکارها و تیم‌های بازاریابی چرخه فروش خود را – از تولید سرنخ و تبدیل تا پشتیبانی پس از فروش – با قدرت داده‌ها و تحلیل‌ها مطالعه می‌کنند، استراتژی‌هایی برای ارتقای تجربه مشتری برای توسعه و پیگیری واضح‌تر می‌شوند.

با این حال، شرکت‌ها نباید تنها به تجزیه و تحلیل داده‌ها بسنده کنند: این مهم است که از بازاریابی تقویت‌شده با هوش مصنوعی برای افزایش تمایل مشتریان جهت شخصی‌سازی استفاده کنند. از این گذشته، مشتریان تقریباً همیشه مایلند که بهتر درک شوند و ارزش مورد نظر خود را بر اساس نیازها و خواسته‌های منحصر به فرد خود ارائه دهند.

وقتی در نظر می‌گیریم که با بازاریابی تقویت شده با هوش مصنوعی به چه چیزی دست پیدا می‌کنیم، شرکت‌ها معمولاً می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد توصیه‌های شخصی محصول و خدمات برای مشتریان شروع کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین این را برای شرکت‌های B2B واقع‌بینانه می‌سازند که به طور مداوم توصیه‌هایی را که به مشتریان نشان می‌دهند شخصی‌سازی کنند که به نوبه خود ترافیک را به کانال‌های دیجیتالی بیشتری هدایت نموده و نرخ تبدیل مشتریان احتمالی را که به آن کانال‌ها می‌رسند افزایش می‌دهد.

توصیه‌های شخصی می‌تواند اشکال مختلفی داشته باشد. نمونه‌های محبوب شامل تبلیغات آموزنده و جلب توجه است که به مشتریان کمک می‌کند بفهمند چرا محصولات و خدمات شما نیازهای خاصی را که توسط تجزیه و تحلیل‌ها شناسایی شده است را برآورده می‌کنند.

با توجه به محیط های کار از راه دور که بسیاری از شرکت‌های B2B در آن فعالیت می‌کنند، ممکن است عاقلانه باشد که همکاری بین تیم‌های بازاریابی و بخش‌های فناوری اطلاعات را تشویق کنیم. توسعه‌دهندگان و طراحان وب کسب و کار شما ممکن است بتوانند سرعت ایجاد یک جریان ثابت از توصیه‌های جدید و شخصی‌شده برای مشتریان را افزایش دهند.

به هر حال، بیشتر توسعه‌دهندگان کار خود را در زمینه‌ای غیر از توسعه شروع کردند، بنابراین در صورت امکان، همکاری بین تیم‌های IT و بازاریابی خود را تشویق کنید. این همکاری باید بر روی اتوماسیون تولید محتوا و سئو برای تعامل مستمر و بهبود یافته با مشتری تمرکز کند.

کسب و کارها دیگر بهانه‌ای برای عدم حضور چند کانالی که مشتریان بتوانند از طریق آن با آن‌ها ارتباط برقرار کنند، ندارند. خوشبختانه، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اکنون استفاده از محیط‌های کار از راه دور و هماهنگ کردن تلاش‌های کل بخش را برای گسترش جریان توصیه‌های شخصی‌شده در این کانال‌های مختلف ساده‌تر از همیشه کرده‌اند.

اتوماسیون زمان تعامل با مشتری را افزایش می‌دهد

ابزارهایی که تجربه مشتری را با نوآوری‌هایی مانند داده‌های هوش مصنوعی تغییر می‌دهند، نه تنها به بازاریابان کمک می‌کنند محصولات و خدمات را بهتر به مشتریان توصیه کنند؛ بلکه همچنین به خودکارسازی محتوا و بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO) برای تولید کلمات کلیدی و خودکارسازی فرآیندهای خسته‌کننده مانند برچسب‌گذاری تبلیغات کمک می‌کنند تا بازاریابان زمان بیشتری را برای تعامل رو در رو با مشتری صرف کنند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور موثر تولید محتوا و ابزارهای اتوماسیون سئو را با ویژگی‌هایی از ساخت پست‌های وبلاگ گرفته تا تولید کلمات کلیدی SEO تا برچسب‌گذاری خودکار تبلیغات ایجاد می‌کنند. این ابزارها به بازاریابان این امکان را می‌دهند که بیشتر وقت خود را بر روی تعاملات با مشتری متمرکز نمایند تا بر روی کارهای خسته‌کننده و وقت‌گیر.

با این حال، نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی ممکن است مشتریانی را که نسبت به روش‌های جمع‌آوری داده‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ارائه بینش، کارایی و سفارشی‌سازی تجربیات مشتریان خود به کسب‌وکارها استفاده می‌کنند، ناراحت کند.

اگر این موضوع در طول بحث در مورد تجربیات مشتری تقویت‌شده با هوش مصنوعی مطرح شود، بازاریابان باید آماده باشند تا کمی بیشتر در مورد حفظ حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با مشتریان و همچنین رهبران کسب و کارشان توضیح دهند.

کسب و کارها و بازاریابان آن‌ها باید به ذینفعان کلیدی کسب و کار و همچنین مشتریان خود یادآوری کنند که انطباق با PCI معادل موفقیت ایمن بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی است. این امر اطلاعات شخصی و مالی مشتریان را از افتادن به دست مجرمان سایبری محافظت می‌کند و اکوسیستم پرداخت‌های دیجیتال را ایمن نگه می‌دارد.

مسلماً ساده‌ترین جنبه چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی، توانایی آن‌ها برای کار در ارتباط با یکدیگر است. چت بات‌ها، و همچنین هر سرویس تجربه مشتری مستقل دیگری، می‌توانند به سرعت مسائلی مانند مشکلات تراکنش را با قابلیت‌های کشف سریع اطلاعات خود حل کنند. برای مثال، برخی از ربات‌های گفتگوی مجهز به هوش مصنوعی، می‌توانند از پردازش زبان طبیعی برای حل سریع سؤالات ساده که بر داده‌های پیچیده متکی هستند، استفاده کنند.

این کشف اطلاعات فراتر از سوالات خدمات مشتری است. چت بات‌ها حتی می‌توانند تاریخچه منحصر به فرد یک مشتری را تجزیه و تحلیل کنند تا پیشنهادات یا تبلیغات شخصی‌سازی شده را به طور خاص برای کانال فروشی که مشتری در آن خرید می‌کند، ارائه دهند. تصاویر غنی، عکس‌های پیشنهادات محصول، و حتی لینک‌هایی به صفحات محصول، همگی بخش‌های احتمالی پیشنهادهای شخصی‌شده‌ای هستند که هوش مصنوعی می‌تواند برای مشتریان علاقه‌مند تهیه کند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها روشی را که بازاریابان و کسب‌وکارهایشان درخواست داده‌ها و بازخورد مشتری می‌کنند، تغییر می‌دهند؛ بلکه خودکارسازی فرآیند ایجاد محتوایی که برای مشتریان نیز جذاب باشد را امکان‌پذیر می‌کنند. تولید خودکار محتوا، و همچنین تلاش‌های سئو با هوش مصنوعی که کلمات کلیدی را تولید می‌کند و وظایفی مانند برچسب‌گذاری تبلیغات را خودکار می‌سازد، زمان را برای بازاریابان آزاد می‌کند تا توجه کامل خود را بر سرنخ‌های موجودی که با آن‌ها در تعامل هستند متمرکز کنند.

این زمان افزایش‌یافته که بازاریابان می‌توانند با مشتریان بگذرانند، زمانی بیشتر می‌شود که کسب‌وکارها از چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، که هم برای مشتریان و هم برای بازاریابان با زمان محدود مفید است.

چت بات‌ها بیشتر از همیشه برای مشتریان مفید می‌شوند

ربات‌های چت هوش مصنوعی بالاخره به بلوغ می‌رسند، زیرا کسب‌وکارهای بیشتری از برنامه‌های چت بات مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. بیش از ۱۰۰۰ رهبر کسب‌وکار اکنون به چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی تکیه می‌کنند که با آن‌ها می‌توانند تلاش‌های فروش و بازاریابی کسب‌وکار خود را با دقت بیشتری دنبال کنند، و دلیل خوبی هم دارد: اگرچه چت بات‌های مجهز به هوش مصنوعی جایگزینی برای تماس و تعامل انسانی نیستند، می‌توانند تعادل مهمی بین سلف سرویس و تعامل رو در رو با یک نماینده خدمات مشتری واقعی ایجاد کنند.

چت بات‌های هوش مصنوعی نه تنها در یک چشم‌انداز عملیات کسب و کار عمدتاً از راه دور پس از کووید به بلوغ می‌رسند، بلکه پیشروترین استفاده از هوش مصنوعی در بین رهبران کسب‌وکار و شرکت‌هایشان هستند. تعاملات مبتنی بر هوش مصنوعی با کسب و کارها، از جمله چت بات‌ها و همچنین دستیاران مجازی و خوانندگان با قابلیت بیومتریک و اسکنرهای تشخیص چهره، حس اعتماد قابل توجهی را در مشتریان القا می‌کنند.

چت بات‌ها می‌توانند در هر زمان و هر مکان با مشتریان تعامل داشته باشند – ۳۴ ساعت شبانه روز، ۳۶۵ روز در سال، همه در زمان واقعی. مشتریان بالقوه یک کسب و کار نیازی به هدر دادن زمان برای پر کردن و ارسال فرم‌های درخواست ندارند، نیازی ندارند منتظر پاسخ یک نماینده خدمات مشتری انسانی باشند و می‌توانند انتظار مشاوره فوری و متناسب با محصولات یا خدماتی که به آن‌ها علاقه دارند داشته باشند.

هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها: روندی که همچنان در حال رشد است

هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها به سرعت در حال تغییر و بهبود روش‌هایی هستند که کسب‌وکارها و بازاریابان آن‌ها را با مشتریان در کانال‌های دیجیتالی متعدد جذب می‌کنند. استراتژی‌های تقویت تجربه مشتری با تجزیه و تحلیل مجموعه‌های بزرگی از بازخورد مشتری و داده‌های استخراج‌شده از کانال‌های مختلف آغاز می‌شود.

تجمع گسترده بازخورد مشتریان از این کانال‌های چندگانه به بازاریاب‌ها اجازه می‌دهد تا رویکرد ترکیبی سنتی خود در تعامل فیزیکی و دیجیتالی با مشتری را با مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها و بینش بهبودیافته نسبت به خدماتی که مشتریان بیشترین ارزش را دارند، ارزیابی کنند.

تجزیه و تحلیل چنین مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها به‌ویژه در دنیای کسب‌وکار پس از کووید که از شرکت‌های B2B و تیم‌های بازاریابی آن‌ها می‌خواهد رویکردهای محلی و جهانی را برای تجزیه و تحلیل عملکرد کمپین بازاریابی تاریخی، توسعه بخش‌بندی هدفمند، و ترکیب تجزیه و تحلیل و آزمایش مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه دهند، مهم است.

از آنجا به بعد، بازاریابان می‌توانند از داده‌هایی که جمع‌آوری کرده‌اند برای شخصی‌سازی با جریان‌های ثابت تبلیغات هدفمند استفاده کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به بازاریابان این امکان را می‌دهند که زمان با کیفیت بیشتری را با مشتریان بگذرانند – فقط مراقب باشید به رهبران کسب و کار و همچنین مشتریان خود یادآوری کنید که اقداماتی مانند انطباق با PCI برای محافظت از داده‌های شخصی و مالی که کمپین‌های تقویت شده با هوش مصنوعی شما جمع‌آوری می‌کنند، وجود دارد.

در نهایت، کسب‌وکارها باید ربات‌های گفتگوی مجهز به هوش مصنوعی را که برای مشتریان و بازاریابان مفیدتر از همیشه هستند، در نظر بگیرند. چت بات‌های مجهز به هوش مصنوعی تعادل مهمی بین سلف سرویس خودکار و همچنین تعامل چهره به چهره و انسانی ارائه شده توسط نمایندگان خدمات مشتری واقعی ایجاد می‌کنند. این چت‌بات‌ها به دلیل توانایی‌شان در ایجاد اعتماد در بین مشتریان، پیشروترین استفاده از هوش مصنوعی در میان اکثر رهبران کسب‌وکار هستند.