Kişiselleştirme araçları göz kamaştırıcı bir hızla değişiyor. Her gün yeni bir araç, yetenek veya özellik karşımıza çıkıyor. Yapay zekanın (AI), makine öğreniminin (ML) vaadi ve neredeyse sonsuz bir tüketici verisi akışı sağlıyor. Bu sayede yapay zeka ile müşteri deneyimi kanallar arasında çok daha kolay uygulanabiliyor.
Yapay zeka, daha özel deneyimlere katkı sağlıyor. Bunun için verileri birkaç farklı şekilde kullanıyor. Ancak, veriler yapay zeka ile özel müşteri deneyimi iyileştirme şeklinin merkezinde yer alır. Tahminlerde bulunma (örneğin, tahmini analiz), insan dilini anlama ve işleme (örneğin, doğal dil işleme) ve orijinal metin, grafik ve diğer içerikleri oluşturma (örneğin, üretken yapay zeka) gibi yetenekler, müşteri deneyiminin kişiselleştirilmesini sağlamak ve kolaylaştırmak için birlikte çalışır.
Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi hangi avantajları sağlıyor?
Yapay zeka destekli kişiselleştirme stratejileri ayrıca her zamankinden çok daha ölçeklenebiliyor. Bireysel deneyimler sağlamada harcanan çabayı azaltırken alaka düzeyini artırmayı mümkün kılar. Böylelikle zeka ile özel müşteri deneyimi daha iyi hale geliyor. Müşteri memnuniyeti gibi metrikler (CSAT) ve müşteri çaba puanları (CES) bunlar arasında yer alıyor.
Müşteri deneyimi bir müşterinin bir markayla etkileşimini yükseltmek için yapay zeka teknolojilerinin karmaşık kullanımını içeriyor. Temel yapay zeka teknolojileri arasında doğal dil işleme, metin analizi, duygu analizi yer alır. Bu araçlar ikili bir rol oynar: manuel, zaman alıcı süreçlerin yerini alır ve aynı anda derin analiz yetenekleri sunar. Yapay zeka müşteri deneyimi alanında, yapay zekanın uygulaması müşteri desteğinden satışlara ve pazarlama girişimlerine kadar her şeyi kapsayacak şekilde geniş kapsamlıdır. Yapay zeka algoritmaları tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için tasarlanmıştır ve insan çalışanların daha karmaşık, katma değerli faaliyetlere odaklanmasını sağlar. Dahası, özel müşteri deneyimi yaratırken bu algoritmalar büyük veri kümelerini tarıyor. Böylelilkle manuel tanımlanması neredeyse imkansız olan içgörüler çıkarıyor.
Müşterilerin yorumları, sosyal medya sohbetleri ve hatta müşteri hizmetleri etkileşimlerinden gelen ses kayıtları gibi yapılandırılmamış verileri analiz etme yeteneği kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi sağlamak için kritik önem taşıyor.