人工智能和客户体验：投资回报率如何？

如果今天人工智能的实施对于提供更好的客户体验至关重要，那么它是投资回报的保证吗？ Sitecore区域销售经理Laurent Bouteiller撰写的专栏 人工智能 (AI) 在客户体验、营销和个性化方面发挥着重要作用。


它能够预测客户可能想要什么商品 B2B电子邮件清单 和服务、何时出现需求或客户的转换倾向，以及他们最有可能购买的平台。 因此，人工智能对于想要提高提供个性化体验、优惠和推荐的能力的品牌来说变得至关重要。 这就是为什么营销人员不应忽视选择人工智能技术以大规模提供卓越个性化的重要性。 个性化是保留客户、提升客户体验和增加销售额的关键；埃森哲 最近发现，91% 的欧洲和美国消费者更有可能购买提供相关优惠和推荐的品牌。 显然，提高品牌与客户的个人互动能力对其成功至关重要。 然而，仅靠投资是不够的。为了让人工智能提供有效的个性化服务，必须正确实施和使用它。 就是这样 ： 投资前准备好使用场景 采用复杂的人工智能和机器学习技术的一个常见障碍是，高管们因初始采用过程的成本而灰心丧气。 虽然人工智能可以承担手动管理和解释大量数据的耗时且常常是艰巨的任务，但与任何新技术一样，初始设置过程可能既昂贵又乏味。 此外，部署此类先进技术所需的技能意味着组织可能会因招聘数据科学家以及适应要求营销人员和 IT 专业人员密切合作的文化而面临额外的延迟和成本。



因此，组织可能会觉得投资不是基于可行的用例场景。 为了反驳这种观点，请退一步思考初始投资的长期利益。 如果人工智能得到战略性实施，它最终将带来卓越的个性化能力、更好的客户体验和增加销售额等好处。 早在 2014 年，麦肯锡 就发现，优化客户满意度（如今主要依赖于实施个性化体验）可以使品牌收入增加 15%。 最近， Econsultancy的一项研究 发现，93% 的企业通过个性化实现了转化率的提高。 通过正确实施的人工智能策略，品牌可以更有效地实现个性化，并有可能推动更高的转化率。 首先制定明确的战略 重要的是要明白，仅仅拥有人工智能和机器学习能力并不能保证品牌能够提供更好的客户体验。 为了看到有意义的改进，组织必须首先确定影响客户体验的问题，并决定他们想要解决哪些问题，他们需要收集和监控哪些数据集，以及他们计划如何使用这些数据来消除客户面临的挑战。