基於 AI 的工具如何改善電子商務

您可能會問：人工智能 (AI) 和基於 AI 的工具與客戶體驗 (CX) 有什麼關係？

這是什麼——當被問及哪些技術最能改善客戶體驗時，34% 的銷售和營銷領導者認為人工智能是最大的遊戲規則改變者。 此外，73% 的全球消費者表示，如果人工智能能讓生活更輕鬆，他們願意接受使用人工智能的企業。

從這些統計數據（以及數百個統計數據）來看，很明顯人工智能將繼續存在。 無論是庫存管理、產品設計、營銷，還是簡單的電子郵件宣傳，人工智能都幫助電子商務品牌突飛猛進。

人工智能將如何改善電子商務和客戶體驗？

人工智能正在被測試為跨行業的客戶服務和品牌模型的長期解決方案。 簡而言之，人工智能是流暢、可靠和自動化的客戶成功框架的未來。

現在，讓我們看看人工智能改善電子商務、積極影響客戶體驗的七種方式，以及這對您的品牌意味著什麼。

針對增強客戶體驗的定制建議

讓我們面對現實吧——個性化很重要。 超過 70% 的客戶在他們的購物體驗缺乏個性且千篇一律時會感到沮喪。

在整個銷售漏斗中定制每個用戶的旅程會對消費者體驗產生積極影響並提高參與率。

多虧了人工智能，為每個客戶創建個性化推薦框架比以往任何時候都容易。 這裡有幾個例子：

• Instagram、TikTok、Snapchat 和 Facebook 等社交媒體應用每天都有成千上萬的用戶發佈內容。 每個應用程序的算法會根據每個用戶的偏好和“喜歡”、“分享”和“保存”等指標過濾掉相關帖子。
• 在網站和平台方面，人工智能通過幫助應用根據用戶之前的活動顯示相關產品、頁面重定向和其他網站帖子來改進電子商務。 這種類型的 AI 框架的技術術語是推薦引擎。

事實上，亞馬遜超過 35% 的收入來自使用這些推薦引擎。

該引擎為您的消費者體驗帶來量身定制的建議，並同時提高您網站/應用程序的多個部分對您的客戶的可見性。

主動高效的客戶服務

在製定客戶體驗的決定因素時，請特別注意您的客戶服務的速度和效率。 大流行導致電子商務空前增長，讓您的員工單槍匹馬管理數量驚人的用戶查詢現在已成為過去。

輸入聊天機器人。 在全球範圍內，超過 14 億人在網上購物時使用聊天機器人來解決他們的疑問和麻煩。

集成基於聊天機器人的客戶服務框架可以減少近 80% 的工作量（感謝基於人工智能的機器人可以回答的所有問題）。 以下是使用會話聊天機器人的四個優點：

• 提高客戶參與度並降低跳出率
• 24/7 全天候解決基本問題（例如常見問題解答、網站/應用導航幫助和反饋收集）
• 提高品牌客戶服務的效率
• 降低勞動力成本

無論您身處哪個行業，人工智能驅動的聊天機器人正在為更加自動化、簡化和以客戶為中心的服務體驗鋪平道路。

通過 AI 驅動的虛擬助手提供實時支持

雖然聊天機器人在回答基本查詢方面很有用，但更複雜的查詢需要虛擬助手的幫助。 以下是有關 AI 虛擬助手的功能以及如何使用該技術來促進客戶成功的快速指南。

由人工智能和機器學習框架提供支持的虛擬助手可以回答基於語音的查詢。

一些最受歡迎的語音助手 (VA) 是亞馬遜的 Alexa、Windows Cortana 或蘋果的 Siri。 借助這些漂亮的人工智能技術，用戶可以分配任務、提出問題、進行購買或預訂。

諸如“阿迪達斯的跑鞋價格是多少？”、“為什麼我的 Instagram 需要這麼長時間才能加載？”或“X 品牌的電子郵件地址是什麼？”之類的問題。 VA都可以回答。 設置可以幫助用戶解決複雜查詢的類似虛擬助手是您可以為客戶成功做的最好的事情之一。

以下是為您的品牌設置 VA 可以帶來更快客戶體驗的幾種方法：

• VA 有助於為您的客戶提供個性化指導，從而提高客戶滿意度。
• VA 與客戶的互動可以深入洞察品牌認知、客戶滿意度以及您的 CX 框架可能存在的問題。
• VA 全天候 24/7 可用，初始設置後幾乎不需要手動操作。

預測分析以更好地了解客戶洞察力

簡而言之，深入的客戶洞察推動了品牌的客戶體驗。

幾年前收集消費者洞察涉及大量表格、大量手動數據輸入和不完整的洞察報告。 但使用人工智能工具，從銷售漏斗的每個部分跟踪和研究客戶洞察是一個平穩的過程，需要最少的人工操作。

預測分析涉及根據過去的數據趨勢進行預測。 使用基於人工智能的數據收集工具可以幫助加快流程，並為品牌的數據分析提供更高的精度。

以下是預測分析的一些實際應用：

• 通過各種渠道（自然渠道和付費渠道）進行銷售
• 風險評估
• 即將開展的活動的社交媒體分析
• 客戶參與
• 更好地了解投資回報率和未來投資

集成基於 AI 的算法和軟件進行數據收集/分析是了解客戶成功和改善品牌整體 CX 的最佳方式。

轉向數據驅動的決策

收集、分類和分析數據是一項艱鉅的工作。 對於人類，我們的意思是。

人的判斷可能是有缺陷的，尤其是在被大量數據轟炸時。 人為錯誤、判斷缺陷、個人和專業偏見會影響企業的合理決策。

但事實證明，基於人工智能的工具正在改變遊戲規則，尤其是在提供清晰、敏銳、數據驅動的洞察力方面。

據哈佛商業評論稱，“人類判斷仍然是中央處理器，但現在它使用匯總數據作為新的輸入。” 它再合適不過了。

轉向由高級 AI 模型提供支持的數據驅動的洞察力可能是更好地研究客戶的最佳選擇。 除了更好地找出他們的需求並解決他們的所有疑問之外，數據驅動的洞察力還可以識別品牌客戶成功中最微小的差距和缺陷。

與手動數據收集和分析相比，建立基於人工智能的工作流程並定期研究客戶滿意度和參與度都可以在眨眼之間完成。

客戶情緒和反饋分析

根據定義，客戶情緒分析涉及通過文本和社交媒體資源處理信息，以確定客戶對品牌或其產品的意見、偏好、好惡。

品牌可以根據消費者在在線平台上發表的意見輕鬆衡量消費者對新產品或服務的反應。 這些數據可以幫助品牌建立解決方案來解決痛點，並使消費者的旅程更順暢、更快、更具吸引力。

除了創建更開放和基於反饋的消費者服務模型外，情緒分析還可以幫助品牌做出更明智的決策、發展，並幫助針對特定的消費者查詢或不滿意的實例。

Lexalytics、Bazaarvoice 和 Oracle 等分析引擎是強大的基於 AI 的工具，可自動收集消費者情緒並幫助品牌自動進行情緒分析。 再一次，基於人工智能的工具幾乎取代了人工數據分析，尤其是在消費者情緒等主觀數據點方面。

反饋分析也是品牌衡量客戶內容/不滿程度的好方法。 基於人工智能的工具可以準確地細分和分析消費者反饋：

• 通過現場彈出窗口、表單、聊天機器人和 Google Business Review 上的反饋對反饋進行文本分析。
• 根據正面/負面評論、消費者談論的麻煩/問題以及對您的品牌的建設性意見，對數據進行快速細分。
• 聊天機器人和虛擬助理有助於解決查詢和解決痛點，提高客戶體驗和參與度。

自動化以改善客戶體驗

到目前為止，我們討論的所有基於人工智能的解決方案都涉及自動化。 由於其無縫運行、集成性和低維護成本，自動化正在緩慢但逐漸成為全球品牌的重中之重。

從長遠來看，您可以使用 AI 自動化以下六件事，以提高客戶的成功率和滿意度：

• 客戶入職
• 庫存管理和監控
• 收集和分析 CX 指標，例如 NPS、CSAT、CES
• 跟踪營銷活動的效果
• 解決常見的客戶查詢
• 營銷工作的個性化

最後的話

基於 AI 的工具對 CX 和客戶成功的影響比您想像的要大。 如果您還沒有採用基於 AI 的工具來增強您的客戶體驗，那麼現在開始永遠不會太晚！

如果您準備好改善客戶體驗並提高品牌的轉化率，Scalefast 的 Air360 可以提供幫助。 查看我們強大、用戶友好的功能，然後申請演示。

關於作者： Hazel Raoult 是一名自由營銷作家，與 PRmention 合作。 她在商業、創業、營銷和所有 SaaS 方面擁有 6 年以上的寫作經驗。 Hazel 喜歡在寫作、編輯和與家人閒逛之間分配時間。