基于 AI 的工具如何改善电子商务

您可能会问：人工智能 (AI) 和基于 AI 的工具与客户体验 (CX) 有什么关系？

这是什么——当被问及哪些技术最能改善客户体验时，34% 的销售和营销领导者认为人工智能是最大的游戏规则改变者。 此外，73% 的全球消费者表示，如果人工智能能让生活更轻松，他们愿意接受使用人工智能的企业。

从这些统计数据（以及数百个统计数据）来看，很明显人工智能将继续存在。 无论是库存管理、产品设计、营销，还是简单的电子邮件宣传，人工智能都帮助电子商务品牌突飞猛进。

人工智能将如何改善电子商务和客户体验？

人工智能正在被测试为跨行业的客户服务和品牌模型的长期解决方案。 简而言之，人工智能是流畅、可靠和自动化的客户成功框架的未来。

现在，让我们看看人工智能改善电子商务、积极影响客户体验的七种方式，以及这对您的品牌意味着什么。

针对增强客户体验的定制建议

让我们面对现实吧——个性化很重要。 超过 70% 的客户在他们的购物体验缺乏个性且千篇一律时会感到沮丧。

在整个销售漏斗中定制每个用户的旅程会对消费者体验产生积极影响并提高参与率。

多亏了人工智能，为每个客户创建个性化推荐框架比以往任何时候都容易。 这里有几个例子：

• Instagram、TikTok、Snapchat 和 Facebook 等社交媒体应用每天都有成千上万的用户发布内容。 每个应用程序的算法会根据每个用户的偏好和“喜欢”、“分享”和“保存”等指标过滤掉相关帖子。
• 在网站和平台方面，人工智能通过帮助应用根据用户之前的活动显示相关产品、页面重定向和其他网站帖子来改进电子商务。 这种类型的 AI 框架的技术术语是推荐引擎。

事实上，亚马逊超过 35% 的收入来自使用这些推荐引擎。

该引擎为您的消费者体验带来量身定制的建议，并同时提高您网站/应用程序的多个部分对您的客户的可见性。

主动高效的客户服务

在制定客户体验的决定因素时，请特别注意您的客户服务的速度和效率。 大流行导致电子商务空前增长，让您的员工单枪匹马管理数量惊人的用户查询现在已成为过去。

输入聊天机器人。 在全球范围内，超过 14 亿人在网上购物时使用聊天机器人来解决他们的疑问和麻烦。

集成基于聊天机器人的客户服务框架可以减少近 80% 的工作量（感谢基于人工智能的机器人可以回答的所有问题）。 以下是使用会话聊天机器人的四个优点：

• 提高客户参与度并降低跳出率
• 24/7 全天候解决基本问题（例如常见问题解答、网站/应用导航帮助和反馈收集）
• 提高品牌客户服务的效率
• 降低劳动力成本

无论您身处哪个行业，人工智能驱动的聊天机器人正在为更加自动化、简化和以客户为中心的服务体验铺平道路。

通过 AI 驱动的虚拟助手提供实时支持

虽然聊天机器人在回答基本查询方面很有用，但更复杂的查询需要虚拟助手的帮助。 以下是有关 AI 虚拟助手的功能以及如何使用该技术来促进客户成功的快速指南。

由人工智能和机器学习框架提供支持的虚拟助手可以回答基于语音的查询。

一些最受欢迎的语音助手 (VA) 是亚马逊的 Alexa、Windows Cortana 或苹果的 Siri。 借助这些漂亮的人工智能技术，用户可以分配任务、提出问题、进行购买或预订。

诸如“阿迪达斯的跑鞋价格是多少？”、“为什么我的 Instagram 需要这么长时间才能加载？”或“X 品牌的电子邮件地址是什么？”之类的问题。 VA都可以回答。 设置可以帮助用户解决复杂查询的类似虚拟助手是您可以为客户成功做的最好的事情之一。

以下是为您的品牌设置 VA 可以带来更快客户体验的几种方法：

• VA 有助于为您的客户提供个性化指导，从而提高客户满意度。
• VA 与客户的互动可以深入洞察品牌认知、客户满意度以及您的 CX 框架可能存在的问题。
• VA 全天候 24/7 可用，初始设置后几乎不需要手动操作。

预测分析以更好地了解客户洞察力

简而言之，深入的客户洞察推动了品牌的客户体验。

几年前收集消费者洞察涉及大量表格、大量手动数据输入和不完整的洞察报告。 但使用人工智能工具，从销售漏斗的每个部分跟踪和研究客户洞察是一个平稳的过程，需要最少的人工操作。

预测分析涉及根据过去的数据趋势进行预测。 使用基于人工智能的数据收集工具可以帮助加快流程，并为品牌的数据分析提供更高的精度。

以下是预测分析的一些实际应用：

• 通过各种渠道（自然渠道和付费渠道）进行销售
• 风险评估
• 即将开展的活动的社交媒体分析
• 客户参与
• 更好地了解投资回报率和未来投资

集成基于 AI 的算法和软件进行数据收集/分析是了解客户成功和改善品牌整体 CX 的最佳方式。

转向数据驱动的决策

收集、分类和分析数据是一项艰巨的工作。 对于人类，我们的意思是。

人的判断可能是有缺陷的，尤其是在被大量数据轰炸时。 人为错误、判断缺陷、个人和专业偏见会影响企业的合理决策。

但事实证明，基于人工智能的工具正在改变游戏规则，尤其是在提供清晰、敏锐、数据驱动的洞察力方面。

据哈佛商业评论称，“人类判断仍然是中央处理器，但现在它使用汇总数据作为新的输入。” 它再合适不过了。

转向由高级 AI 模型提供支持的数据驱动的洞察力可能是更好地研究客户的最佳选择。 除了更好地找出他们的需求并解决他们的所有疑问之外，数据驱动的洞察力还可以识别品牌客户成功中最微小的差距和缺陷。

与手动数据收集和分析相比，建立基于人工智能的工作流程并定期研究客户满意度和参与度都可以在眨眼之间完成。

客户情绪和反馈分析

根据定义，客户情绪分析涉及通过文本和社交媒体资源处理信息，以确定客户对品牌或其产品的意见、偏好、好恶。

品牌可以根据消费者在在线平台上发表的意见轻松衡量消费者对新产品或服务的反应。 这些数据可以帮助品牌建立解决方案来解决痛点，并使消费者的旅程更顺畅、更快、更具吸引力。

除了创建更开放和基于反馈的消费者服务模型外，情绪分析还可以帮助品牌做出更明智的决策和发展，并帮助针对特定的消费者查询或不满意的实例。

Lexalytics、Bazaarvoice 和 Oracle 等分析引擎是强大的基于 AI 的工具，可以自动收集消费者情绪并帮助品牌自动进行情绪分析。 再一次，基于人工智能的工具几乎取代了人工数据分析，尤其是在消费者情绪等主观数据点方面。

反馈分析也是品牌衡量客户内容/不满程度的好方法。 基于人工智能的工具可以准确地细分和分析消费者反馈：

• 通过现场弹出窗口、表单、聊天机器人和 Google Business Review 上的反馈对反馈进行文本分析。
• 根据正面/负面评论、消费者谈论的麻烦/问题以及对您的品牌的建设性意见，对数据进行快速细分。
• 聊天机器人和虚拟助理有助于解决查询和解决痛点，提高客户体验和参与度。

自动化以改善客户体验

到目前为止，我们讨论的所有基于人工智能的解决方案都涉及自动化。 由于其无缝运行、集成性和低维护成本，自动化正在缓慢但逐渐成为全球品牌的重中之重。

从长远来看，您可以使用 AI 自动化以下六件事，以提高客户的成功率和满意度：

• 客户入职
• 库存管理和监控
• 收集和分析 CX 指标，例如 NPS、CSAT、CES
• 跟踪营销活动的效果
• 解决常见的客户查询
• 营销工作的个性化

最后的话

基于 AI 的工具对 CX 和客户成功的影响比您想象的要大。 如果您还没有采用基于 AI 的工具来增强您的客户体验，那么现在开始永远不会太晚！

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关于作者： Hazel Raoult 是一名自由营销作家，与 PRmention 合作。 她在商业、创业、营销和所有 SaaS 方面拥有 6 年以上的写作经验。 Hazel 喜欢在写作、编辑和与家人闲逛之间分配时间。