摘要：为品牌创造个性化的客户体验仍然是每个客户至上企业的重要方面。客户不断寻找与他们的期望密切相关的服务和产品，并有意义地满足他们的所有期望。然而，尽管品牌尽了一切可能，却未能减少客户流失，增加品牌亲和力。人类失败的地方，科技就会崛起，而且是如何崛起的!

    为品牌创造个性化的客户体验仍然是每个客户至上企业的重要方面。客户不断寻找与他们的期望密切相关的服务和产品，并有意义地满足他们的所有期望。然而，尽管品牌尽了一切可能，却未能减少客户流失，增加品牌亲和力。人类失败的地方，科技就会崛起，而且是如何崛起的!
　　
　　2023年，人工智能(AI)在向忠实用户提供客户体验(CX)方面的应用将达到顶峰。新的流行词，如联络中心的生成式人工智能和机器人流程自动化，可以完全消除向全渠道用户提供客户体验的试错方法。事实上，今天的人工智能拥有如此强大的火力，它可以真正提高客户和客户体验代理的“生活质量”，客户体验代理负责使用同一套数字工具和平台来面对快乐和不满的客户。虽然人工智能以目前的形式为客户体验驱动的品牌创造了大量的机会，但它还有更多的方法可以用更直观的方式，通过更好、更快的个性化来进一步提高参与度。
　　
　　了解人工智能如何影响任何以客户体验为中心的品牌是值得一读的。我们已经在这五个应用领域强调了AI在客户体验中的作用。
　　
　　1.人工智能减少客户流失
　　
　　企业损失了数十亿美元的收入，因为他们的忠实客户群转移到竞争对手那里，以寻求更好的客户体验和服务。
　　
　　预计每年都会有一定程度的流失。然而，如果你的客户流失率超过50%，而你的竞争对手的客户群正在增长，那么你的企业很可能需要进行适当的客户流失率分析和留存管理，以防止在不久的将来损失收入。我们不是在谈论人工智能在日常管理任务中的作用，而是使用基于人工智能的流失分析对内部销售和外部营销进行全面的数字化转型。
　　
　　以人工智能数据管理为动力的大数据分析也通过阅读社交媒体帖子、电子邮件回复、收集语音样本和对在线帖子的反应等进行情绪分析，降低了流失率。人工智能不仅可以通过行为和情感线索来识别客户，还可以通过智能内容和游戏化工具将这些细分市场过滤成目标群体。这就是组织如何使用亚马逊机器学习来减少客户流失。
　　
　　人工智能的流失分析是每一个客户行为的核心。在每个季度开始时预测流失率和留存率可以帮助品牌相应地扩大他们的努力。事实上，依赖于人工智能的品牌使用商业智能工具来加速他们在减少客户流失方面的上市努力。人工智能的预测智能在许多品牌中发挥作用，以减少客户流失并提高品牌忠诚度。
　　
　　•通过访问高质量的数据和知识，品牌可以大大提高预测的准确性和发现率。
　　
　　•客户通过搜索或推荐按钮找到你的产品的速度有多快?
　　
　　•客户服务座席是否成功解决了客户的问题?
　　
　　•客户支持团队花了多少时间来满足不满的客户?
　　
　　•作为首次呼叫解决方案的一部分，解决了多少客户问题?
　　
　　人工智能可以在几秒钟内回答所有这些问题，甚至更多问题。通过准确的答案节省时间，使任何品牌能够通过透明和准确的客户体验结果快速增长。从Zendesk对CX本身的定义中，我们可以理解，专注于体验的最终目标不仅仅是帮助增加销售或购买。
　　
　　事实上，品牌正在使用客户体验战略来超越销售和购买，并增加净推荐值(NPS)，以确定他们在竞争激烈的市场中的内部优势和劣势，因为其他组织都在使用某种或其他工具和平台进行客户体验管理。
　　
　　Salesforce和TreasureData等公司凭借高度个性化的人工智能crm和cdp引领客户体验时代。这些工具收集并分析每个客户的关键信息，以及他们与你的CX和客户服务代理的对话如何影响下一个销售、放弃或终止的关系。
　　
　　2.客户全渠道服务24×7
　　
　　将客户体验作为客户服务延伸的公司可能会留住客户，并将这些客户转变为忠诚的大使，通过“客户之声”倡议带来更多客户。
　　
　　据NTT称，近三分之二的业务操作可以通过人工智能完全自动化。客户支持就是其中之一。客户支持是人工智能应用的最大采用中心之一。拥有一个可靠的全渠道客户服务增加了提供积极的客户体验的机会。有许多公司使用人工智能驱动的应用程序来产生全渠道的客户体验。实现这一目标的一种方法是创建呼叫中心工作流，该工作流每次都可用于解决客户查询。
　　
　　在最近的一次采访中，我们的首席技术官。BrianSathianathan表示:“零售商正在使用ai/ML来确保客户体验不仅是个性化的，而且是情境化的，能够通过更细致的个性化来理解和满足客户的需求。AI/ML进一步自动化了迭代改进和优化这些客户体验的工作。其他人工智能/机器学习用例可以涵盖从智能聊天机器人到无摩擦购物体验，再到评估健康风险和公共安全等方方面面。
　　
　　组织通常利用低代码将AI/ML与大数据和物联网功能配对，从而获得强大的结果。在物联网工厂车间，停机时间损失几乎可以立即达到六位数，人工智能/机器学习，大数据和物联网技术相结合，提供预防性维护，预测问题并避免这些主要成本。在其他用例中，这些技术也经常用于优化国际供应链物流，甚至可以支持实时安全视频分析，能够检测学校和企业的武器和其他局部威胁。”
　　
　　无论您是一家跨国公司，还是一家本地服务提供商，您都需要一个功能为24×7的联络中心，全天候为客户提供服务。在混合和远程工作的时代，这对以客户体验为中心的品牌来说是一个巨大的挑战，这些品牌不仅面临着促销人员和客户的流失，还面临着员工的流失。拥有一个基于聊天机器人的联络中心是实现客户体验目标的一个良好开端，它可以让你倾听不满的客户打电话给你的客户支持。Zendesk的内容线索运行在机器学习上，以识别专门为您的座席设计的可发现资产和资源，这些座席必须回答来自呼叫者的相同或类似类型的查询。
　　
　　Zendesk首席技术官AdrianMcDermott在与AiThority.com编辑团队分享的电子邮件声明中提到，通过人工智能在行业和组织中创造无缝和直观的体验。阿德里安说:“人工智能体验在各种规模的行业和公司中变得更加进化、无缝和越来越重要。事实上，近三分之二(62%)的亚太地区领导者和管理人员认为，人工智能或机器人将在未来几年内大幅节省成本，68%的人表示，人工智能和聊天机器人的整合是他们的首要运营任务之一。”
　　
　　3.会话式AI在客户体验管理中的出现
　　
　　现在，许多客户支持团队都将会话人工智能视为管理客户体验的首选工具。就像品牌如何利用数据来更多地了解客户一样，客户也希望更清楚地了解品牌是如何收集他们的数据的。当品牌指定收集客户数据以改善客户时，这对双方来说都是双赢的。
　　
　　2023年，聊天机器人和虚拟助理的编程工具将席卷客户体验趋势。在以客户体验为中心的品牌中使用人工智能的最大好处是，它为每个客户提供了差异化的参与，而不会听起来太“机器”。与其他客户有类似查询的客户不需要等待太长时间才能得到解决。语音客户体验的兴起是整个客户体验旅程管理中的重要事件。消费者更喜欢购买解决速度更快的品牌，这样在进行多次交易时可以节省更多的时间。
　　
　　会话人工智能，如人工智能聊天机器人和nlp驱动的虚拟助手，正在模仿人类的互动，在某些情况下，甚至在客户关系管理生命周期中取代了对人类代理的需求。对于呼叫中心来说，会话式人工智能是一个很好的工具，因为呼叫中心每天要接收数千个客户咨询，需要技术来从特别重复的电话中过滤“重要电话”。
　　
　　对话式人工智能对你的组织有两种好处:
　　
　　1.它通过卓越的客户体验个性化目标改进了NPS
　　
　　2.销售流程中的会话AI在很短的时间内增加了收入，从而增加了客户获取并减少了流失。
　　
　　在对话式人工智能中，一件事导致另一件事。从客户和品牌之间共享的数百万个电话和电子邮件中提取的每一个数据都有助于为基于nlp的语音分析建立更强大的基础。这使客户体验代理能够使用高度差异化的会话AI创建面向未来的呼叫中心。
　　
　　4.自助服务自动化
　　
　　智能自动化(IA)和人工智能(AI)在通过卓越的客户体验功能和个性化在线满足客户时是不可分割的实体。
　　
　　带有人工智能的自助服务自动化为整体客户体验管理计划增加了价值。首先，你可以通过将整个或部分客户服务工作流程自动化来降低运营一个完整规模联络中心的成本。通过与整体品牌健康相一致的自助客户体验计划，企业可以削减高达70%的成本。
　　
　　其次，你为客户提供了更多的控制权，他们可以选择和决定自己的客户体验路线图。这两个优势都有助于通过自动化知识管理、内容生成和会话仪表板构建个性化的客户体验之旅。
　　
　　但是，仅凭人工智能就能通过自助服务自动化实现对客户体验的期望吗?
　　
　　不，艾德里安说的。阿德里安解释说:“实施人工智能不是一劳永逸的举措。相反，企业需要将人工智能视为一个持续的合作伙伴——一个不断补充员工努力的伙伴，共同推动生产力和提升客户体验。人工智能的美妙之处在于机器和人类永不停息的学习之旅。继续寻找新的方法来帮助人工智能的人力资源，将允许更好地利用资源，提高生产力，并最终提供更好的体验，让客户回来更多。
　　
　　超越初始实施意味着制定更广泛的人工智能战略和路线图，将人工智能和聊天机器人视为贯穿客户旅程每个阶段的基本技术。为了取得成功，企业需要投资最大化机会，真正扩大人工智能的覆盖范围，而不仅仅是基本的、被动的行动。”
　　
　　5.人工智能支付管理
　　
　　•付款处理和交易管理页面有多方便?
　　
　　•是否要求买家在购买之前创建一个账户?
　　
　　•从购物车结账到付款处理页面是否需要超过30秒的时间?
　　
　　•买方清楚你们的定价模式吗?
　　
　　所有这些和更多的影响客户体验!好消息是，所有这些都是由人工智能管理的。
　　
　　客户体验的衡量标准不仅包括服务质量，还包括完成订单所花费的时间和精力。它链接到客户努力得分(CES)。消费者花在弄清楚如何完成支付过程上的时间比他们在实际购物上花的时间要多。更快的移动交易是消费者对品牌的期望。如果页面加载时间超过30秒，50%的买家会跳转到竞争对手的网站。
　　
　　在某些情况下，信任对购物者来说是最大的挑战，因为由于安全问题，他们根本不相信在线支付过程。尽管如此，付款处理是客户体验经理的终极前沿——通过确认付款来完成销售一直是这样的，对吗?
　　
　　客户体验的成功是指客户完成交易的比率。被遗弃的购物车和支付失败是任何业务订单的最大克星。电子商务网站是受影响最严重的行业。由于放弃，他们损失高达180亿美元。根据一项研究，手机和平板电脑用户在支付阶段的退出人数最多。与这些智能设备用户相比，桌面用户发现在提供支付链接的网站上购物和交易更容易。
　　
　　如果客户在返回网站后选择了你的品牌，那么失去的销售机会在后期仍然是可以恢复的。你仍然可以向他们展示他们所经历的旅程，并重新定位他们留在购物车里的产品。但是，如果客户再也没有回来，更糟的是，选择了你的竞争对手，有更好的客户体验来满足需求。
　　
　　只有8%的人选择实体店来完成订单。其他人要么回到同一个网站，要么找到一个完全不同的卖家。
　　
　　用于支付处理的人工智能充当了买家的推荐引擎，买家可以根据自己的最后选择选择一种支付方式——BNPL、信用卡、货到付款或移动钱包支付。
　　
　　如何使用AI为每个人创建个性化的客户体验旅程?
　　
　　为了回答这个问题，Adrian举了Zendesk最近的AI活动的例子。Adrian说:“实现这一目标的一种方法是确保人工智能接触点扩展到客户旅程的更主动的阶段。在开发更广泛的人工智能客户体验战略的背景下，企业可以使用人工智能来利用行业专业知识和客户数据点的见解，并应用垂直视角，创建能够识别每次客户交互的意图、语言和情感的自定义模型。例如，我们最近推出的智能分类和智能辅助功能提供了新的人工智能解决方案，使企业能够自动分类客户支持请求，大规模利用有价值的意图和情绪数据。这还允许企业立即路由和确定某些交互的优先级，确保代理正在处理业务关键型请求。
　　
　　人工智能的采用及其在客户体验中的用例将继续扩大，特别是随着技术的不断发展。将人工智能发展为具有更多数据洞察力(如意图和情感)的企业，可以实现更深层次的个性化，并建立更大的信任。这就产生了连锁反应，从长远来看，用户留存率会提高，用户获取成本会降低。以图恩斯为例。这家全球支付基础设施公司利用智能自动化和定制仪表板，利用客户互动和员工绩效数据，提供更快的响应和更高质量的服务。他们并没有止步于此，他们有宏伟的计划来寻找提高生产力的方法，并提供更个性化、更主动的客户体验。”
　　
　　结论
　　
　　随着人工智能和机器学习的发展，客户体验市场不断发展，ChatGPT4等工具随时可以用于客户支持的测试和实验，对人工智能的需求将进一步增加。人工智能可能是一个部署、维护和培训成本高昂的工具。然而，如果你对客户体验管理有一个更清晰的议程，使用人工智能驱动的联络中心和人工智能驱动的CRM软件，与你的销售和营销相结合，你可以对你的底线产生巨大的影响。
　　
　　编辑：Harris