Как генеративный ИИ влияет на повышение качества обслуживания клиентов

Быстрое развитие технологий ИИ (AI) и машинного обучения (ML) расширяет границы того, чего можно достичь в маркетинге, продажах и персонализации. Одним из важных событий является продолжающаяся эволюция генеративного ИИ (gen AI).

По мере того, как бизнес-ландшафт, который ориентирован на цифровые технологии, становится все более динамичным, данные технологии становятся незаменимыми инструментами.

Во многих отраслях модели взаимодействия претерпевают важные изменения, поскольку клиенты ожидают доступа к продуктам и услугам в любое время, в любом месте и всеми возможными способами. Хотя клиенты по-прежнему ценят сбалансированное сочетание традиционных, удаленных каналов обслуживания и самообслуживания, в эпоху после пандемии начал наблюдаться заметный рост их предпочтений онлайн-заказов.

Для удовлетворения таких требований, как достижение совершенства в области электронной коммерции и улучшение гиперперсонализации, крупные технологические компании и представители малого и среднего бизнеса начали инвестировать в инновации в области генеративного ИИ.

В отличие от традиционных подходов ИИ, которые зависят от заранее определенных правил и наборов данных, генеративный ИИ способен создать свежий и оригинальный контент. Эта передовая технология работает за счет сложных нейронных сетей для распознавания шаблонов и генерации отличных результатов, что является совершенно новым способом генерирования рекомендаций и предложений.

Используя разговорную аналитику данных, компании могут получить ценную информацию о предпочтениях клиентов, настроениях и их болевых точках. Они могут использовать эту информацию для дальнейшего совершенствования продуктов, адаптации маркетинговых кампаний и улучшения поддержки клиентов.

В современном высококонкурентном и быстро меняющемся цифровом мире персонализация является первоочередной стратегией для брендов, которые стремятся выделиться среди маркетингового шума. Эффективная персонализация потребителей - это секретный ингредиент, позволяющий создавать индивидуальный контент и впечатления, соответствующие индивидуальным вкусам и желаниям клиентов. Это улучшает качество обслуживания клиентов, повышает лояльность и удерживает их, а также увеличивает отдачу от инвестиций (ROI).

Используя генеративный ИИ, компании имеют способность быстро создавать высоконаправленный контент, который находит отклик у их аудитории. Ярким примером является Spotify. Платформа использует gen AI для анализа моделей прослушивания и предпочтений пользователей, затем генерирует тщательно подобранные плейлисты и предоставляет персонализированные музыкальные рекомендации, гарантируя, что пользователи остаются довольны.

По словам Бееруда Шета, генерального директора Gupshup, основанной на ИИ платформы для взаимодействия с клиентами, компании от Amazon до Netflix уже давно используют искусственный интеллект в различных формах для предоставления рекомендаций, которые основаны на истории прошлых покупок или просмотров. Но появление gen AI привело к резкому росту доступности динамических предложений.

“Генеративный ИИ можно использовать для создания и таргетирования маркетинговых кампаний на основе множества факторов, таких как демография клиентов, интересы и взаимодействие при покупке. Это может помочь компаниям донести нужное сообщение до нужных клиентов и повысить шансы на конверсию”, - сказал Шет.

Также Срикант Менон, вице-президент и мировой лидер в области услуг искусственного интеллекта/ML в Genpact, сообщил, что с генеративным ИИ ландшафт гиперперсонализированного обслуживания клиентов (CX) готов выйти на новый уровень гибкости.

“Появление передовых технологий аналитики на основе облачных технологий позволило предприятиям более эффективно получать информацию из омниканальных точек контакта с клиентами. Сбор, обработка и анализ настроений с помощью ИИ/ML в разговорах с клиентами усиливает усилия организации по быстрому охвату, реагированию и перекалибровке своего бизнеса в соответствии с требованиями клиентов”, - сказал Менон.

Интеграция генеративных данных ИИ с анализом разговорных данных стала еще одним удобным методом для бизнеса по выявлению сложных моделей и тенденций. Когда пользователь взаимодействует с чат-ботом бренда, работающим на базе большой языковой модели (LLM), разговорные данные хранятся в облаке. Далее эти данные можно будет проанализировать с помощью анализа настроений, чтобы получить представление о потребительских предпочтениях и болевых точках.

Шет из Gupshup добавил, что анализ данных разговорного искусственного интеллекта поможет выявить общие вопросы и беспокойства клиентов. Эта ценная информация может быть использована для создания блока часто задаваемых вопросов или разработки чат-ботов, способных автоматически отвечать на эти вопросы.

Он подчеркнул, что данные играют решающую роль в отслеживании уровня удовлетворенности клиентов и получении информации о предпочтениях клиентов. Этот процесс позволяет компаниям улучшать персонализацию и создавать новые продукты, которые удовлетворяют конкретные потребности клиентов.

0 комментариев