透過 AI 解鎖超個人化支援：滿足 2025 年客戶期望
已發表: 2024-12-05個人化的客戶支援方法已經成為必要，不提供這種方法的公司可能在不久的將來面臨嚴重的問題。在與自己喜歡的品牌互動時，如果收到通用的回复，人們會感到不滿意，因為他們希望獲得適合自己需求的服務。
這一轉變是由技術進步、工具和應用程式的可用性以及確保個人風格的數據的存在所推動的。人工智慧在提供個人化體驗方面發揮著重要作用，這一趨勢將在 2025 年繼續增長。
不斷變化的客戶期望
從被動支持到主動支持的轉變
客戶的期望已經發生了很大的變化和發展，尤其是最近。在此之前，向客戶提供的幫助相當被動，因此沒有人工智慧個人化。答案很籠統，沒有太大變化。然而，隨著 CRM 系統的出現以及基於價值、需求和首選管道的客戶細分，一切都改變了。個性化變得至關重要。
積極主動作為新標準
如今，人們期望企業的主動性和個人化。公司通常在虛擬平台上進行評估，因為如今很容易分享回饋，因此具有高評級和卓越的超個人化支援的企業擁有很高的市場份額。最後，隨著不同應用程式和技術的出現，人們期望在人工智慧個人化的驅動下獲得無縫、流暢和全通路的體驗，以滿足他們的特定需求。
預期變化的主要驅動因素
- 競爭：人們不想花時間與公司爭論糟糕的服務或未滿足的期望。他們只會選擇一個比他們的競爭對手錶現更好的競爭對手。
- 技術進步：用於客戶支援解決方案、智慧型手機和社群媒體的人工智慧改變了人們與企業的互動。如果一家公司沒有數位化，它可能會遇到問題並缺乏客戶。
- 意識：如今，客戶感受到了他們的力量，他們制定了規則，他們要求個性化和高水準的服務。
數位時代的賦權
不斷變化的期望背後的關鍵因素是客戶授權。社群媒體和線上平台放大了客戶的聲音，使企業受到持續的審查。一篇負面評論會對公司帶來負面影響，而正面評論則會增加可信度。這使得公司迫切需要提供超個人化的服務來建立忠誠度。
人工智慧在個性化中的作用
借助機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP)，預測分析邁向新的層次。憑藉大量可用數據，企業依靠人工智慧來識別原本難以辨別的趨勢和模式。這種分析對於提高服務水準和推動個人化至關重要。
支援人工智慧的資料來源
人工智慧演算法根據以下歷史數據提供有價值的見解：
- 與客戶的互動
- 社群媒體上的溝通與評論
- 購買記錄
借助這些數據，演算法可以預測客戶行為並識別他們的偏好。透過利用這些資料，企業可以更好地滿足客戶的期望。
用於預測需求的預測分析
預測分析是提供個人化體驗的重要工具。它提供量身訂製的建議和解決方案，幫助企業預測客戶需求。隨著 2025 年客戶需求的發展，預測分析將在功能和可擴展性方面得到改善。
透過人工智慧主動參與
人工智慧透過分析客戶互動模式來促進主動參與。例如，訂閱服務可以提醒用戶續訂或根據使用趨勢建議客製化套餐。這種方法可以節省時間，並表明客戶的偏好受到真正的重視。
提供量身定制的客戶支持
借助基於人工智慧的聊天機器人和虛擬助理，客戶支援可以利用他們的活動，滿足當前和未來客戶的期望。這些工具主要使用 NLP 透過類似於與人工代理通訊的對話來理解和回應查詢。同樣，提到的工具使用歷史資料和客戶檔案，強調了這些資訊對客戶支援的重要性。
人工智慧應用範例
- 交叉銷售和向上銷售：平台使用購買歷史記錄來推薦類似或互補的產品。
- 金融服務：銀行依客戶需求提供個人化的金融服務。
即時回應
現代人工智慧工具可確保即時支援，消除客戶互動中的延遲。此外，人工智慧可以監控客戶體驗並提醒人工代理在需要時立即乾預，從而提高滿意度和信任度。
動態資源分配
在旺季，人工智慧系統會動態分配資源來滿足不斷增長的需求。例如，在醫療保健領域，即時分析可確保及時標記並解決緊急的患者問題，從而增強信任和可靠性。
挑戰和考慮因素
人工智慧使用的主要問題是資料隱私。組織應保護客戶的個人詳細資訊並負責任地使用這些資訊。客戶的身份永遠不應該被洩露，為了確保這一點，公司應該規劃網路安全措施並遵守法規和行業標準，例如 GDPR。透明度和強大的安全程序是必須的。此外，道德也很重要。在與客戶互動時，您需要避免偏見和成見。為了解決這一部分，我們建議道德準則和公平性。
未來趨勢
未來的一些期望是：
- 人工智慧驅動的洞察力：提供更好的個人化幫助。
- 超個人化：即時客製化幫助。
- 語音和視覺人工智慧：擴增實境和語音助理。
結論
總而言之，未來，客戶的期望將持續發展，人工智慧工具也將發生同樣的情況。人們的期望水平會更高，但隨著業務使用新工具，所有這些新要求都將得到高精度和準確度的滿足。