مقدمه

صاحبان کسب و کارها می‌دانند که تنها تفاوت بین شرکت‌ها در دنیای سوشال مدیا و فناوری، تجربه مشتری (CX) است و با فناوری‌های نوآورانه مانند هوش مصنوعی (AI) کسب و کار و شرکت خود را رونق می‌بخشند. ابزارهای هوش مصنوعی کمک می‌کنند که استراتژی تجربه مشتری قانع کننده‌ای برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان، ارائه پیشنهادات شخصی و برقراری روابط با آنها ایجاد کنید.

در این مقاله، تجربه مشتری هوش مصنوعی و فناوری‌هایی که باعث ارتقای آن می‌شود را توضیح می‌دهیم.

تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟

تجربه مشتری با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)، تجزیه و تحلیل متن، و تجزیه و تحلیل احساسات مشتریانی است که با شما تعامل دارند.

ابزارهای هوش مصنوعی داده‌های بدون ساختار را برای استخراج هوش تجاری مهم تجزیه و تحلیل می‌کنند. این کار به کارمندان شرکت‌ها و کسب و کارها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند که تجربه و رضایت کلی مشتری را افزایش می‌دهد.

گزارش وضعیت رسانه‌های اجتماعی ۲۰۲۳ می‌گوید که ۹۶ درصد از صاحبان کسب و کار معتقدند هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را بهبود بخشند.

فناوری‌هایی که تجربه مشتری با هوش مصنوعی را تقویت می‌کنند

بعضی از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارتقای تجربه مشتری است که مهم‌ترین آنها را در ادامه بررسی می‌کنیم:

• پردازش زبان‌های طبیعی

پردازش زبان‌های طبیعی یا NLP در کامپیوترها باعث می‌شود که این سیستم‌ها زبان انسان را از طریق تجزیه و تحلیل متن درک کند. NLP دو وظیفه دیگر هم انجام می‌دهد: فهم زبان‌های طبیعی (NLU) و تولید زبان طبیعی (NLG). NLU و NLG به دستیارهای هوشمند و چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا از آنها برای خدمت به مشتریان استفاده کرد.

• تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات (لینک به مقالات تجزیه و تحلیل احساسات)، عواطف و رفتارها را در داده‌ها تشخیص می‌دهد که می‌تواند نحوه درک مشتریان از برند یا خدمات شما را بسنجد. این فناوری، احساسات را در بازخورد از طیف گسترده‌ای از منابع مانند پلتفرم‌های Trustpilot یا Google My Business در نظرات شبکه‌های اجتماعی شناسایی می‌کند.

• تحلیل پیشگویانه

تحلیل پیشگویانه، الگوهای رفتار مشتری را برای پیش‌بینی نیازهای آینده مشتری بررسی می‌کند و برای بهینه‌سازی فروش، برنامه‌ریزی و زنجیره تامین، یا تقویت تبلیغات برند برای تاثرگذاری حداکثری تاثیر استفاده می‌شود. مثلا با مطالعه داده‌های مشتری، خرده‌فروشان می‌توانند بر اساس مکان، رویدادها یا فصول، فراز و فرودها را پیش‌بینی کرده و منابع را بر اساس آن تخصیص دهند.

تحلیل پیشگویانه همچنین می‌تواند با شناسایی عوامل مؤثر بر اساس صدای مشتری، برای جلوگیری از ریزش مشتری استفاده شود.

• یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی (ML) برای دریافت اطلاعات از حجم عظیمی از داده‌ها به طور خودکار استفاده می‌شود. سیستم‌های هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی برای اتوماتیک کردن وظایفی مانند استخراج موضوع، طبقه‌بندی ویژگی‌ها و تجزیه متن لازم برای تجزیه و تحلیل متن و تحلیل احساسات استفاده می‌کنند.

این مدل‌ها داده‌ها را از طریق شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) تجزیه و تحلیل می‌کنند تا الگوهای موجود در داده‌ها را به هم مرتبط کنند. این بدان معناست که وقتی آنها داده‌های تجربه مشتری را پردازش می‌کنند، می‌توانند به بررسی جمعیت‌شناسی، علایق، موضوعات پرطرفدار و سایر عوامل برای ارائه بینش‌های دقیق‌تر در طول زمان بپردازند.

• شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده

در شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (موجودیت نام‌دار) (NER) کامپیوتر نام‌های مهمی را که در داده وجود دارد را شناسایی می‌کند. این نام‌ها می‌تواند نام افراد، مشاغل، و مکان‌ها باشد و برای تجزیه و تحلیل رقابتی ضروری هستند.

• بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتری، تشخیص تصویر و نویسه‌خوان نوری (OCR) است که به سیستم کمک می‌کند الگوها را در داده‌های بزرگ مبتنی بر تصویر تشخیص دهد. این فناوری اغلب برای شناسایی افراد مشهور، برندها و محصولات در اپلیکیشن‌های سوشال مدیا برای تبلیغات هدفمند و تجزیه و تحلیل رقابتی و برای تشخیص مشکلات مشتری استفاده می‌شود.

در این مقاله با فناوری‌هایی که تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی را تقویت می‌کنند، آشنا شدیم. در ادامه روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در تجربه مشتری را بررسی خواهیم کرد.