استفاده کسب و کارها از هوش مصنوعی برای مشتری مداری و شناخت مخاطب هدف

قدرت حال حاضر هوش مصنوعی می تواند به صاحبان مشاغل برای مشتری مداری و شناخت بهتر مخاطب هدف خود کمک کند.

تقریباً ۷۰ سال بعد، توانایی ماشین ها برای شبیه سازی هوش انسانی تأثیرات جهانی را در صنایع ایجاد خواهد کرد. فناوری هوش مصنوعی امروزه به سازمان ها کمک می کند تا مشکلات را حل و تصمیم های مبتنی بر داده های مقرون به صرفه ای بگیرند. این فناوری برای جایگزینی انسان ها، به منظور افزایش بهره وری آن ها است. طبق گفته Statista، درآمد بازار برای هوش مصنوعی ممکن است تا سال ۲۰۳۰ به بیش از ۱.۵ تریلیون افزایش یابد. این نوآوری مستمر به شکل دادن و نحوه کار انجمن ها در آینده ادامه خواهد داد.

همانطور که تکنولوژی جریان اصلی فناوران و نوآوران است، انجمن هایی که زودتر با فناوری و کاربرد های آن آشنا شده اند، موقعیت بهتری برای استفاده از آخرین نوآوری ها برای ارتقاء بیشتر تجربه اعضا و بهبود کارایی سازمانی خواهند داشت. پلتفرم های مدرن AMS از هوش مصنوعی استقبال می کنند تا به راحتی نوآوری کنند، کار های بیشتری با داده ها انجام دهند و امکانات خود را گسترش دهند. از طریق مدل های مختلف، این فناوری می تواند سطوح تعامل را افزایش، پذیرش و کسب محصولات و خدمات موجود را بهبود و تجربه مشتری را تغییر دهد.

امتیازدهی نامزدی: تکنیکی برای سنجش مشتری

ممکن است نام امتیازدهی سرنخ را شنیده باشید، تکنیکی که در آن از رفتار های کاربر قابل سنجش برای رتبه بندی عددی مشتری بالقوه بر اساس احتمال تبدیل استفاده می شود. یک روش مشابه امتیازدهی تعامل، برای شناسایی آسیب پذیرترین مشتریان احتمالی در زمان واقعی استفاده می شود. دانا کریسی در یک پست وبلاگ Impexium نوشت: هوش مصنوعی داده های عضویت شما را با هم تجزیه و تحلیل می کند تا یک شخصیت در حال تکامل ایجاد کند.

هوش مصنوعی فقط به اندازه داده هایی که پردازش می کند دقیق است. به همین دلیل، یکپارچگی داده ها فرآیند حفظ یک پایگاه داده تمیز و با کیفیت مطلوب بسیار مهم است. تحقیقات Dun & Bradstreet نشان می دهد که ۷۰ درصد از داده ها در سیستم های CRM هر سال خراب می شوند، ۹۱ درصد ناقص هستند و ۱۸ درصد از موارد تکراری تشکیل شده اند. اما حجم انبوه داده ای که امروزه تولید و ذخیره می شود، پاکسازی دستی داده ها را تقریبا غیرممکن می کند. براساس IDC ارائه دهنده اطلاعات بازار، تنها در سال ۲۰۲۰، نزدیک به ۶۴.۲ زتابایت است.

همانطور که Dave Reinsel، معاون ارشد IDC's Global DataSphere می گوید: میزان داده های دیجیتال ایجاد شده طی پنج سال آینده بیش از دو برابر مقدار داده های ایجاد شده از زمان ظهور ذخیره سازی دیجیتال خواهد بود. اینجاست که هوش مصنوعی به کمک می آید و به سرعت داده های تکراری، نامنظم و فاسد AMS را قبل از پردازش شناسایی و آدرس دهی می کند.

تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی همچنین در تحلیل احساسات بسیار کاربردی است. این رویکرد پردازش زبان طبیعی (NLP) به انجمن ها اجازه می دهد تا احساسات، لحن ها و مقاصد در متن انتخاب شده را نظارت و درک کنند. یک AMS مجهز به هوش مصنوعی می تواند حجم عظیمی از متن را تجزیه و تحلیل کند، بازخورد مشتری و پیام ها را به صورت مثبت، منفی و خنثی بر اساس کلمات کلیدی رتبه بندی کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل هدف پیام ایمیل یک مشتری، به یک AMS اجازه می دهد تا یک پاسخ دقیق، مرتبط و خودکار را تنظیم کند.

از دستیار های هوش مصنوعی می توان برای راهنمایی مشتری جدید در هر مرحله از فرآیند ورود، از جمع آوری اطلاعات حیاتی گرفته تا دسترسی به جوامع و منابع آنلاین استفاده کرد. نتیجه یک تجربه یکپارچه و منسجم مشتری بدون توجه به افزایش ثبت عضویت است که در غیر این صورت باعث هدر رفتن منابع کارکنان می شود.

مهم نیست که چگونه تصمیم دارید هوش مصنوعی را از طریق AMS خود اعمال کنید، نکته کلیدی این است که قبل از دویدن راه بروید. با استفاده از هوش مصنوعی برای حل یک مشکل در یک زمان، بهتر می توانید پتانسیل این فناوری را برای سازمان خود و میزان حمایتی که از سوی فروشندگان نیاز دارید درک کنید.