U svijetu u kojem su društveni mediji i tehnologija izjednačili uvjete za velike i male brendove, čelnici znaju da je jedino istinsko razlikovanje korisničko iskustvo (CX). Oni znaju da je to jedan od najljudskijih aspekata vođenja poduzeća - i istražuju inovativne tehnologije poput umjetne inteligencije (AI) kako bi ga obogatili.



Osim učinkovitosti tijeka rada, alati umjetne inteligencije pružaju nijansirane uvide koji mogu transformirati putovanja vaših korisnika kako bi postali zanimljiviji i pružali veću podršku. Omogućuju vam da razvijete uvjerljiv strategija korisničkog iskustva kako bismo bolje služili klijentima, pružili personalizirane ponude i izgradili značajne odnose.



U ovom ćemo članku raščlaniti što je AI korisničko iskustvo i tehnologije koje ga pokreću. Također ćete vidjeti osam praktičnih primjena umjetne inteligencije za stvaranje nezaboravnog, personaliziranog korisničkog iskustva.

Što je korisničko iskustvo vođeno umjetnom inteligencijom?

AI korisničko iskustvo je korištenje AI tehnologija kao što je obrada prirodnog jezika (NLP), analiza teksta i analiza osjećaja kako biste oduševili kupce gdje god i kako god bili u interakciji s vašim brendom.

Oblačić koji definira korisničko iskustvo vođeno umjetnom inteligencijom

AI alati ne samo da pomažu zamijeniti glomazne procese visoko učinkovitim tijekovima rada, oni besprijekorno analiziraju nestrukturirane podatke kako bi izvukli važnu poslovnu inteligenciju. Ovi vrijedni uvidi osnažuju zaposlenike da donose bolje odluke koje poboljšavaju cjelokupno korisničko iskustvo i zadovoljstvo.

Zapravo, po Izvješće o stanju društvenih medija za 2023 , 96% poslovnih vođa vjeruje da će AI pomoći tvrtkama da značajno poboljšaju svoje procese donošenja odluka u budućnosti.

Tehnologije koje pospješuju korisničko iskustvo AI

Postoje mnoge tehnologije temeljene na umjetnoj inteligenciji koje međusobno rade kako bi podigle korisničko iskustvo. Ovo su oni najistaknutiji.



Obrada prirodnog jezika

NLP pomaže računalu da razumije ljudski jezik kroz analizu teksta, zajedno s kolokvijalizmima, jezičnim nijansama i emotikonima. Da bi to učinio, NLP koristi dva druga podzadatka umjetne inteligencije: razumijevanje prirodnog jezika (NLU) i stvaranje prirodnog jezika (NLG). NLU i NLG energetski pametni pomoćnici i Chatbotovi vođeni umjetnom inteligencijom tako da se mogu koristiti za 24-satnu, poboljšanu korisničku uslugu.

Analiza sentimenta

Analiza osjećaja otkriva emocije ili osjećaje u podacima, što se može koristiti za procjenu kako korisnici percipiraju vašu marku ili vaše usluge. Tehnologija identificira raspoloženje u povratnim informacijama iz širokog raspona izvora kao što su platforme kao što su Trustpilot ili Google My Business, komentari na društvenim mrežama i izravna spominjanja, ankete i izvori vijesti.

Prediktivna analitika

Prediktivna analitika razumije obrasce u ponašanju kupaca kako bi predvidjela buduće potrebe kupaca. Koristi se za optimizaciju prodaje, planiranje logistike i opskrbnog lanca ili za poticanje promocije robne marke za maksimalan učinak. Na primjer, učenjem podaci o kupcima , trgovci na malo mogu predvidjeti oseke i oseke u koracima na temelju lokacije, događaja ili godišnjih doba te u skladu s tim rasporediti resurse.



Prediktivna analiza također se može koristiti za zaustavljanje odljeva kupaca identificiranjem faktora koji pridonose na temelju glas podataka o kupcima .

Strojno učenje

Strojno učenje (ML) koristi se za automatsko dobivanje uvida iz ogromnih količina podataka. Sustavi umjetne inteligencije koriste strojno učenje za automatizaciju podzadataka kao što su izdvajanje tema, klasifikacija značajki i raščlanjivanje teksta potrebno za analizu teksta i analizu osjećaja.

anđeo broj 216

Ovi modeli analiziraju podatke putem umjetnih neuronskih mreža (ANN) kako bi razumjeli i povezali uzorke u podacima i učili tijekom njih. To znači da kada obrađuju podatke o korisničkom iskustvu mogu istražiti demografiju publike, interese, teme u trendu i druge čimbenike kako bi s vremenom pružili sve točnije uvide.

Primjer za to je kako Spotify koristi strojno učenje za poboljšanje preporuka sadržaja. Predviđa što bi se potrošačima moglo svidjeti na temelju njihovih trenutnih izbora slušanja i nudi personalizirane prijedloge za glazbene žanrove, popise za reprodukciju i podcaste.

Prepoznavanje imenovanog entiteta

Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) omogućuje računalu da identificira važna imena koja se pojavljuju u podacima. Ovi imenovani entiteti mogu biti ljudi, tvrtke, valute ili lokacije i potrebni su za konkurentska analiza . NER model može se uvježbati da prepozna milijune podatkovnih točaka i primijeni ih na kontekste specifične za industriju.

Računalni vid

Računalni vid pomaže u prepoznavanju slika i optičkom prepoznavanju znakova (OCR), što pomaže sustavu u otkrivanju uzoraka u velikim podacima temeljenim na slikama. Ova se tehnologija često koristi za identifikaciju slavnih osoba, robnih marki i proizvoda na platformama društvenih medija za ciljano oglašavanje i analizu konkurencije te za dijagnosticiranje problema kupaca.

8 načina primjene umjetne inteligencije na korisničko iskustvo

Prema našem istraživanju, poslovni lideri vide ogroman potencijal za AI kako bi svoje robne marke više usredotočili na kupce. Ovdje su najkorisnije primjene umjetne inteligencije i strojnog učenja za koje rukovoditelji smatraju da će izgraditi bogatije i učinkovitije korisničko iskustvo.

Grafika koja nabraja 8 načina na koje AI aplikacije poboljšavaju korisničko iskustvo

1. Segmentacija ponašanja za ciljane proizvode i marketing

Prema izvješću o stanju društvenih medija za 2023., 49% poslovnih vođa smatra da će umjetna inteligencija biti ključna za segmentaciju ponašanja kako bi se identificirali i ciljali specifični segmenti kupaca.

Mogućnosti umjetne inteligencije skeniraju milijune podatkovnih točaka iz različitih izvora kao što su društveni mediji i web stranice za pregled kako bi uočili skrivene uzorke. Ovo je način na koji oni pružaju uvid izvan tradicionalnih demografskih stereotipa (kao, svi igrači su muškarci), omogućujući vam da suzite segmentaciju koliko god želite. Ovi uvidi vam pomažu da razvijete učinkovitije ciljane marketinške kampanje i višu razinu personalizacije proizvoda i usluga.

Na primjer, ova tvrtka za šminkanje ima ciljanu marketinšku kampanju na Facebooku za žene starije od 50 godina za dio svoje linije šminke, na temelju profiliranja publike.

Facebook reel screenshot linije šminke namijenjene ženama starijim od 50 godina.

2. Prediktivna analitika za predviđanje budućeg ponašanja kupaca

Prema istom izvješću, 45% voditelja vjeruje da će upotreba prediktivne analitike za označavanje budućeg ponašanja kupaca biti ključna aplikacija umjetne inteligencije.

Prediktivna analitika koristi strojno učenje za analizu podataka, kako internih (podaci o prodaji i kupcima), tako i eksternih (trenutni događaji, podaci o konkurenciji, recenzije i komentari na društvenim mrežama) radi uvida. To je ključno za predviđanje tržišnih trendova i informiranje o odlukama o kontroli zaliha, marketinškoj potrošnji i drugim ulaganjima.

Na primjer, tvrtka za proizvodnju alkoholnih pića Diageo koristi AI za dobivanje prognoza potražnje kupaca, cijena roba i plaćanja vjerovnicima u stvarnom vremenu. Također koristi uvide umjetne inteligencije za donošenje odluka o ulaganju na temelju čimbenika kao što su vrijeme, duljina i doseg marketinške kampanje.

3. Optimizirajte cijene na temelju potražnje

Četrdeset pet posto poslovnih vođa kaže da će AI i ML biti ključni za izgradnju dinamičkih modela određivanja cijena u budućnosti.

To nije iznenađujuće s obzirom da je dinamičko određivanje cijena uobičajeno u industrijama kao što su ugostiteljstvo i turizam s fluktuirajućom potražnjom kupaca (npr. popularnost leta/odredišta) i sezonskim promjenama (vikendima ili radnim danima).

Snimka zaslona tweeta Bloomberg Marketsa o skoku putovanja usred pada cijena zrakoplovnih karata

Algoritmi umjetne inteligencije analiziraju i povijesne podatke i podatke u stvarnom vremenu (npr. zalihe, prodaju temeljenu na demografskim podacima, cijene konkurenata i objave na društvenim mrežama) kako bi izvukli vrlo relevantne, vremenski osjetljive uvide. S ovim informacijama timovi mogu proaktivno prilagoditi cijene proizvoda i slanje poruka kako biste mogli povećati svoju konkurentnost i ispuniti ciljeve prihoda.

4. Analiza raspoloženja za razumijevanje povratnih informacija kupaca

Među poslovnim vođama koje smo anketirali, 44% ih navodi da će analiza raspoloženja vođena umjetnom inteligencijom biti ključna za razumijevanje povratnih informacija korisnika i učinkovitije reagiranje na probleme korisnika.

Analiza raspoloženja može odrediti što se kupcima sviđa, a što ne sviđa u vezi s vašim brendom dajući vam ciljane negativne i pozitivne metrike o temi ili aspektu vašeg poslovanja. Na primjer, zdravstveni sustav može koristiti analizu raspoloženja na društvenim mrežama kako bi utvrdio s kojim su aspektima svoje organizacije pacijenti zadovoljni, a koje treba poboljšati.

Na taj način analiza raspoloženja može identificirati čimbenike koji utječu na imidž vaše robne marke, stopu zadržavanja kupaca ili lojalnost marki.

U Sproutu to možete učiniti iz raznih društvenih izvora slušanja poput Twittera i Instagrama. Možete pratiti i organizirati spominjanja na društvenim mrežama u stvarnom vremenu i mjeriti raspoloženje na temelju pojmova i hashtagova koje želite pratiti, sve na jednoj jedinstvenoj platformi.

značenje 444
Snimka zaslona Sprout Social's sentiment analysis report that shows trends in audience sentiment on various topics found in the social listening data.

5. Personalizirajte sadržaj i poboljšajte angažman korisnika

Četrdeset i četiri posto ispitanika smatra da je korištenje mehanizama za preporuku sadržaja za poboljšanje personalizacije jedna od aplikacija umjetne inteligencije koja najviše obećava.

Alati umjetne inteligencije pružaju uvide specifične za kupce iz povijesti kupnje, ponašanja web stranice (pretraživanja, pomicanja i klikovi) i komentara kako bi se predvidjelo što bi ih moglo zanimati kako biste mogli prilagoditi i optimizirati svoj sadržaj za maksimalan učinak.

Također možete potaknuti angažman kupaca i značajno poboljšati stope odgovora kupaca s personaliziranim, unaprijed odobrenim predloženim odgovorima pomoću alata kao što je Sprout, kao robna marka sladoleda Karavela učinio za poboljšano korisničko iskustvo.

Snimka zaslona predloženih odgovora u Sprout Socialu. Ovi alati mogu ubrzati vaše vrijeme odgovora na društvenim mrežama i smanjiti vrijeme potrebno za pisanje ručnih poruka.

6. Prepoznavanje slike za analizu vizualnog sadržaja

Uz vizualni sadržaj koji dominira svime, od društvenih medija do pretraživanja weba, 43% poslovnih vođa vjeruje da će umjetna inteligencija pomoći u prepoznavanju slika za identifikaciju i analizu vizualnog sadržaja.

Algoritmi vizualne umjetne inteligencije identificiraju uzorke u vizualnom sadržaju, analiziraju povijest pretraživanja i daju ciljane prijedloge za ideje ili varijacije dizajna. Mnogi popularni brendovi kao što su Canva a društvene mreže poput Pinteresta već su integrirale ovu AI značajku u svoje platforme za bogatije korisničko iskustvo.

Vizualna umjetna inteligencija jednako je kritična u istraživanju osjećaja, analizi konkurenata i personaliziranim taktikama marketinga i oglašavanja. Na primjer, dok sam tražio 'ideje za spavaću sobu sa sivim zidom' na Pinterestu, primio sam i ciljane oglase brenda za uređenje doma, Wayfair.

Snimka zaslona Pinterest pribadača interijera sa sivim zidovima

AI za vizualni sadržaj također uključuje analizu video sadržaja.

Videozapisi su samo niz slika ili okvira koji se prikazuju ubrzanom brzinom. AI algoritmi rastavljaju te okvire i traže lica slavnih, robne marke, logotipe, lokacije ili druge elemente za koje su obučeni da traže.

Ova mogućnost mijenja pravila jer vam omogućuje mjerenje osjećaja u videozapisima jednako lako kao iu tekstualnim podacima. Možete mjeriti mišljenje kupaca i provoditi analizu konkurentnosti konkurentskih marki iz videozapisa na platformama kao što su TikTok, Instagram i YouTube.

7. Poboljšajte korisničku uslugu kroz poboljšane interakcije chatbota

Četrdeset jedan posto poslovnih vođa smatra da će NLP igrati ključnu ulogu u poboljšanju interakcije s korisnicima putem virtualnih pomoćnika i inteligentnih chatbota.

NLP omogućuje virtualnim agentima i chatbotovima da razumiju razgovorni jezik i odgovaraju klijentima automatskim generiranjem odgovora na temelju postavljenih parametara.

Za razliku od chatbota temeljenih na pravilima, algoritmi vođeni umjetnom inteligencijom imaju sposobnost razumijevanja semantike i stoga lakše identificiraju probleme korisnika. Mogu čak preporučiti sljedeće korake kao što je usmjeravanje klijenta na agenta uživo.

Marke poput Walmart već usvajaju konverzacijske AI mogućnosti s ChatGPT-om kako bi obogatili svoje korisničko iskustvo. Osim pristupa intuitivnoj korisničkoj službi, kupci će također moći dodavati proizvode u svoju košaricu slanjem SMS-ova ili korištenjem glasovnih naredbi, putem mobilne aplikacije Walmart.

8. Optimizirano glasovno pretraživanje za bolje korisničko iskustvo i SEO rangiranje

Posljednje, ali ne manje važno, 40% voditelja vjeruje da je optimizacija glasovnog pretraživanja jedna od najvažnijih primjena umjetne inteligencije u budućnosti.

4 anđeoski broj

Optimizacija glasovnog pretraživanja temeljena na umjetnoj inteligenciji poboljšava sadržaj i strukturu vaše web stranice kako bi se povećala vidljivost kako biste bolje prošli na ljestvici glasovnog pretraživanja. Ovo je sve veća potreba za robnim markama, s obzirom na to da se očekuje da će kupnje omogućene glasom putem pametnih telefona i pametnih uređaja u domu rasti za 400% u roku od dvije godine (2021. do 2023.).

Slično tome, umjetna inteligencija pomaže zamijeniti zamorne sustave interaktivnog snimanja glasa (IVR) inteligentnom glasovnom automatizacijom kako bi se povećala učinkovitost korisničke službe .

Izgradite ljudskije korisničko iskustvo s umjetnom inteligencijom

AI alati mogu ubrzati vaš put do bogatijeg korisničkog iskustva izgrađenog na personaliziranoj skrbi, bržoj podršci i autentičnom angažmanu.

Provođenje revizije korisničkog iskustva dobro je mjesto za početak kako biste mogli identificirati što trenutno funkcionira i koja područja zahtijevaju vašu pozornost. Također će vam dati bolju ideju o tome koje će AI mogućnosti najbolje služiti vašim poslovnim ciljevima.

Pogledajte neke od predložaka koje smo razvili da vam pomognu provjerite i optimizirajte svoje korisničko iskustvo .

Podijelite Sa Svojim Prijateljima: