1. 使用AI增強營銷實現(xiàn)個性化
麥肯錫的一項研究發(fā)現(xiàn)，當一個品牌擁有個性化的體驗，那么將會有近80%的消費者大概率選擇復購。此外近70%的消費者表示，個性化的信息會影響他們的購買意向。
如今，借助生成式AI，我們可以進一步通過對話智能識別消費者的行為模式、交易趨勢、產品偏好等。
然后，我們可以將這種深度洞察與設備和社交媒體等其他來源的數(shù)據(jù)結合起來，識別客戶群體并創(chuàng)建更有針對性的營銷活動，從而最大化客戶價值并創(chuàng)造更多收入。
生成式AI還可以通過AI驅動的交叉銷售和追加銷售系統(tǒng)來增加每筆交易的平均價值和每個客戶的收入。這些系統(tǒng)可以根據(jù)客戶的購買歷史和偏好推薦互補產品或升級產品。類似的AI工具還可以分析客戶數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在問題，并提供個性化的激勵或折扣以提高客戶留存率。
2. 用AI改善人與人之間的聯(lián)系
許多人會擔心AI取代人的工作，特別是在呼叫中心領域。但實際上，AI可以使座席員變得更強大，并改善他們與客戶的互動。
以下是一些具體方法：
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騰出時間進行更有意義的互動：基于AI大模型的智能填單工具，可以減少座席員填寫呼叫摘要時的手動任務，使他們能夠花更多時間處理更復雜的客戶問題并提供真正的人性化服務。
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改進知識庫：有了生成式AI，座席員不再需要翻閱常見問題解答和文章來尋找客戶問題的答案。現(xiàn)在，有了像Microsoft Copilot這樣的工具，座席員只需向AI提問即可獲得簡潔的答案。
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提供實時指導：通過AI，呼叫中心的座席員主管可以實時提供指導和質量建議——這有助于提高新員工的培訓時間、質量合規(guī)性和轉化率。
通過提高座席員的效率，AI還可以提高員工滿意度，這對員工流失率和公司的財務狀況有直接的積極影響。還有一點不能忽視，即聊天機器人和虛擬助手可以提供24/7全天候的客戶支持——這是提升客戶滿意度的重要因素。
3. 用AI將問題解決在產生之前
AI驅動的預測分析可以利用大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、模式識別、異常檢測等手段，在問題發(fā)生之前識別客戶問題。特別是在制造業(yè)，這類分析可以對企業(yè)的財務狀況帶來深遠影響。
預測性維護并不是新概念，但有了AI，它可以通過更準確地預測設備何時可能故障來進行及時的維護干預，防止代價高昂的停機和計劃外的停產。
在零售業(yè)中，AI可以通過分析客戶評論、社交媒體提及和其他在線內容預先識別問題的跡象。自然語言處理（NLP）算法可以檢測負面情緒和可能表明存在廣泛問題的模式。
4. 用AI推動產品和服務創(chuàng)新
談到創(chuàng)新，關鍵在于分析。
通過AI分析系統(tǒng)，企業(yè)可以監(jiān)測市場趨勢、客戶反饋、競爭情報等，識別市場空白和創(chuàng)新機會。
AI還可以通過實時監(jiān)測客戶反饋、評論和社交媒體提及來增強客戶之聲（VoC）分析，從而獲得產品和服務改進的洞察。
所有這些數(shù)據(jù)最終指向行動。當公司知道客戶的需求和機會所在時，他們可以利用這些洞察來創(chuàng)造客戶需求的產品和體驗。
5. 結尾
無疑，AI技術的持續(xù)突破已將我們置于一個全新商業(yè)時代的門檻。在客戶體驗（CX）行業(yè)，AI的應用已經超越了傳統(tǒng)成本節(jié)約的范疇，轉而成為推動企業(yè)收入增長的關鍵引擎。這一轉變不僅是技術上的重大飛躍，更是企業(yè)思維和戰(zhàn)略的深刻革新。
