根據(jù)NTT（日本最大電信服務(wù)提供商）的2020年全球客戶體驗基準(zhǔn)測試報告內(nèi)容顯示，有77％的企業(yè)用戶認(rèn)為，包括客戶之聲（VoC，它是一系列工具、方法、技術(shù)，允許六西格瑪改進(jìn)小組系統(tǒng)地收集和分析客戶需求以及客戶如何重視那些需求）在內(nèi)的客戶運營將受到AI的積極影響?，F(xiàn)在有44％的企業(yè)正在運行結(jié)構(gòu)化的“客戶之聲”計劃，以推動客戶體驗的改善和創(chuàng)新。

根據(jù)IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）的《客戶體驗基準(zhǔn)研究》報告顯示，有30％的客戶會因為不良體驗而放棄一個品牌。客戶的期望是指導(dǎo)客戶與任何企業(yè)品牌發(fā)展關(guān)系的動力。而全球疫情爆發(fā)使得原本可預(yù)測的營銷情況變得不可預(yù)測。期望正在迅速變化，從客戶的角度來看，最好的是提供數(shù)據(jù)以指導(dǎo)戰(zhàn)略。以下是AI改善客戶體驗的十種方法：

1. 使用基于AI的客戶瀏覽數(shù)據(jù)分析了解導(dǎo)致某些客戶比其他客戶流失更快的原因，這有助于策劃新的活動來維護(hù)關(guān)系。 使用有監(jiān)督和無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)AI概念來更好地了解客戶今年的購買行為，如何改變他們的購買意圖是關(guān)鍵。減少客戶流失首先要建立客戶瀏覽數(shù)據(jù)的可靠基準(zhǔn)，然后開始進(jìn)行不斷測試新廣告系列的實踐，以了解如何最好地保持客戶關(guān)系。

2. 使用算法對文本的每個非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源進(jìn)行實時文本挖掘，以分析客戶的情感傾向。使用自然語言處理（NLP）建立所有可用的非結(jié)構(gòu)化文本的語義模型，可以使客戶對所衡量的給定品牌，產(chǎn)品或服務(wù)的情感進(jìn)行匯總。使用情感分析，能夠量化給定品牌引起的情感水平。通過不斷地使用客戶數(shù)據(jù)預(yù)測模型，營銷團(tuán)隊可以更好地了解怎樣才能最大程度地吸引客戶，以及如何避免使他們無動于衷或反感。

3. AI使語音分析的范圍得以擴展，包括聯(lián)絡(luò)中心對話，基于文本的客戶反饋以及來自每個客戶接觸點的運營數(shù)據(jù)。實時在每個渠道上提供一致、可靠的銷售和服務(wù)響應(yīng)，并在上下文中保持與每個客戶的對話聯(lián)系，這對于任何一家企業(yè)來說，都是維系客戶關(guān)系至關(guān)重要的因素。他們也需要擁有更廣泛的戰(zhàn)略框架來吸引客戶體驗。BMC的自主數(shù)字企業(yè)（ADE）反映了CMO如何構(gòu)想AI和機器學(xué)習(xí)（ML），以提供保持以客戶為中心并在VoC計劃中脫穎而出的卓越智能，以提供卓越的客戶體驗。值得注意的是如何設(shè)計框架，以在企業(yè)組織的每個職能部門中實現(xiàn)更大的協(xié)調(diào)性。它提供了一種提供無與倫比的客戶體驗，提供積極的員工體驗并支持組織正在進(jìn)行的數(shù)字化發(fā)展的方式。

4. 基于云的語音分析平臺都依靠AI消除了阻礙跨多種地區(qū)和語言啟動和微調(diào)VoC程序的障礙。Amazon Connect結(jié)合了Amazon Transcribe來執(zhí)行實時語音識別，并為每個呼叫創(chuàng)建高質(zhì)量的文本轉(zhuǎn)錄成文本。Amazon Comprehend用于分析每個交互并檢測呼叫者的情緒。 Amazon Connect還可以識別對話中的關(guān)鍵字和短語。而且，當(dāng)與Amazon Translate結(jié)合使用時，對話可以以代理商的首選語言進(jìn)行。

5. 使用人工智能獲得的分析結(jié)論正引導(dǎo)呼叫中心從一線服務(wù)提供商轉(zhuǎn)變?yōu)橥苿涌蛻魸M意度和財務(wù)績效顯著提高的差異化戰(zhàn)略者。企業(yè)可通過應(yīng)用高級分析功能，將平均處理時間減少至40％，將自助服務(wù)率提高5％至20％，將員工成本削減上千萬，并將服務(wù)電話銷售的轉(zhuǎn)化率提升至50％，同時提高了客戶滿意度和員工敬業(yè)度。

6. 機器學(xué)習(xí)算法使得可以在集成表中提供基于呼叫者和代理的態(tài)度表現(xiàn)、語調(diào)、情感以及每個方面的相對變化的實時多維視圖。將有監(jiān)督和無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)算法結(jié)合在一起，以在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中查找模式，并創(chuàng)建全新的語言和態(tài)度模型，這為企業(yè)和組織提供了將新的活力和洞察力帶入客戶關(guān)系所需的素材。

7. 將從實時客戶行為和運營數(shù)據(jù)中獲得的AI分析結(jié)論與凈促銷值（NPS）數(shù)據(jù)相結(jié)合，有助于定義客戶風(fēng)險閾值，然后再將其推向競爭對手。在運用AI之前，NPS是最常用的度量標(biāo)準(zhǔn)之一，用于量化客戶對他們購買的品牌公司的忠誠度水平。使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對NPS、客戶、行為和運營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，可以發(fā)現(xiàn)最容易流失的客戶。自AI介入之后，原本需要數(shù)周的分析才能得出的結(jié)論只需幾秒鐘即可實現(xiàn)。

8. 使用AI個性化服務(wù)恢復(fù)策略，可以提高客戶留存，并減少客戶流失的高昂成本。服務(wù)恢復(fù)是在服務(wù)故障發(fā)生后嘗試留住客戶關(guān)系的策略。有效的服務(wù)恢復(fù)策略的實質(zhì)是糾正超出客戶期望得到的響應(yīng)范圍的問題。事實證明，基于AI的定制或個性化服務(wù)恢復(fù)響應(yīng)的技術(shù)非常有效，可以在發(fā)生服務(wù)錯誤后維護(hù)客戶關(guān)系的完整性。

9. 使用基于六西格碼的質(zhì)量方法（借助AI自動化）對客戶入職進(jìn)行障礙排除，以簡化和改善最初的用戶體驗。六西格瑪是一種改善企業(yè)質(zhì)量流程管理的技術(shù)，以“零缺陷”的完美商業(yè)追求，帶動質(zhì)量大幅提高、成本大幅度降低，最終實現(xiàn)財務(wù)成效的提升與企業(yè)競爭力的突破。六個標(biāo)準(zhǔn)差的核心概念是DMAIC（設(shè)計，測量，分析，改進(jìn)和控制）過程。客戶體驗是使DMAIC立足于客戶期望的基礎(chǔ)，以確保流程改進(jìn)符合他們的要求。AI被廣泛用于解釋客戶入職流程創(chuàng)建的所有形式的文本，非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，因此可以不斷對其進(jìn)行改進(jìn)。

10.了解加售、交叉銷售、營銷活動和促銷如何影響客戶對品牌的看法和忠誠度，尤其是在包括電子商務(wù)和移動平臺的新渠道中。新冠疫情導(dǎo)致了全新的購買行為，了解每次加售和交叉銷售嘗試是有幫助或無幫助的。此外，能夠通過促銷活動來監(jiān)控活動和忠誠度水平是了解客戶體驗以及如何最好地為現(xiàn)在和將來提供服務(wù)的本質(zhì)。

是時候為客戶關(guān)系帶來新的活力了

自今年一月份受到新冠疫情影響以來，電子商務(wù)得到了蓬勃發(fā)展。目前尚不清楚的是，如今日趨形成的居家購物模式將如何改變客戶關(guān)系，但或許會終止以往的某些客戶關(guān)系并在未來創(chuàng)造新的客戶關(guān)系。企業(yè)想要激發(fā)現(xiàn)有的客戶關(guān)系，需要在改善客戶體驗計劃中更多地使用AI。

上海交通大學(xué)蘇州人工智能研究院推出企業(yè)定制培訓(xùn)整體解決方案（點擊了解詳情），為企業(yè)量身定制AI技術(shù)賦能及人才管理培訓(xùn)策略。此外，上海交通大學(xué)（蘇州）人工智能研究院聯(lián)合創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)服務(wù)平臺——創(chuàng)合匯推出《科技創(chuàng)業(yè)營》（點擊了解詳情），通過課程學(xué)習(xí)、實戰(zhàn)輔導(dǎo)、產(chǎn)業(yè)賦能等方式，培養(yǎng)細(xì)分領(lǐng)域科技驅(qū)動型領(lǐng)軍企業(yè)！