除了提高工作流程效率外，AI 工具还提供细致入微的洞察，可以改变您的客户旅程，使其更具吸引力和支持性。它们使您能够制定引人注目的客户体验策略，以更好地服务客户、提供个性化产品和建立有意义的关系。
在本文中，我们将详细分析 AI 客户体验的含义及其 奥地利商业传真列表 背后的技术。您还将看到 AI 的八个实际应用，它们可帮助您打造令人难忘的个性化客户体验。
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Sprout 的人工智能和自动化继承了您在发布、聆听、分析和客户服务方面的手动工作，因此您的团队可以优先考虑机器无法模拟的决策。
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什么是人工智能驱动的客户体验？
AI 客户体验是使用自然语言处理 (NLP)、文本分析和情感分析等 AI 技术来取悦客户，无论他们身在何处、以何种方式与您的品牌互动。
定义 AI 驱动的客户体验的标注
AI 工具不仅有助于用高效的工作流程取代繁琐的流程，还可以无缝分析非结构化数据以提取重要的商业智能。这些宝贵的见解使员工能够做出更好的决策，从而改善整体客户体验和满意度。
事实上，根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的商业领袖认为人工智能将帮助公司显著改善未来的决策流程。
支持 AI 客户体验的技术
有许多基于人工智能的技术可以相互配合，以提升客户体验。以下是其中最突出的一些。
自然语言处理
NLP 通过文本分析帮助计算机理解人类语言，包括口语、基于语言的细微差别和表情符号。为此，NLP 使用另外两个 AI 子任务：自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。NLU 和 NLG 为智能助手和AI 驱动的聊天机器人提供支持，因此它们可用于全天候增强客户服务。
情绪分析
情绪分析可以检测数据中的情绪或情感，可用于衡量客户如何看待您的品牌或服务。该技术可以识别来自各种来源的反馈中的情绪，例如 Trustpilot 或 Google My Business 等平台、社交媒体评论和直接提及、调查和新闻来源。
预测分析
预测分析可以了解客户行为模式，从而预测未来客户的需求。它可用于优化销售、规划物流和供应链，或促进品牌推广，以实现最大效果。例如，通过研究客户数据，零售商可以根据地点、活动或季节预测客流量的起伏，并据此分配资源。
预测分析还可以根据客户之声数据识别促成因素，从而阻止客户流失。
机器学习
机器学习 (ML) 用于自动从大量数据中挖掘见解。人工智能系统使用机器学习来自动执行文本分析和情感分析所需的子任务，例如主题提取、特征分类和文本解析。
这些模型通过人工神经网络 (ANN) 分析数据，以理解和关联数据中的模式，并在过程中不断学习。这意味着，当它们处理客户体验数据时，它们可以深入挖掘受众的人口统计、兴趣、热门话题和其他因素，从而随着时间的推移提供越来越准确的见解。
Spotify就是一个例子，它利用机器学习来改进内容推荐。它根据消费者当前的收听选择预测他们可能喜欢什么，并针对音乐流派、播放列表和播客提供个性化建议。
命名实体识别
命名实体识别(NER) 使计算机能够识别数据中出现的重要名称。这些命名实体可以是人、企业、货币或地点，并且对于竞争分析必不可少。可以训练 NER 模型来识别数百万个数据点并将其应用于特定行业环境。
计算机视觉
计算机视觉有助于图像识别和光学字符识别 (OCR)，帮助系统检测基于图像的大数据中的模式。该技术通常用于识别社交媒体平台上的名人、品牌和产品，以进行有针对性的广告和竞争分析，并诊断客户问题。
将人工智能应用于客户体验的 8 种方法
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