人工智能可以提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率的10種方法

客戶的喜好，購(gòu)買(mǎi)力和忠誠(chéng)度必須成為推動(dòng)任何數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的催化劑，而人工智能必須提供有意義的見(jiàn)解來(lái)激發(fā)公司變革。

數(shù)字化轉(zhuǎn)換或改善客戶體驗(yàn)需要成為對(duì)新技術(shù)或業(yè)務(wù)流程進(jìn)行任何投資的基石。重要的是，要超越數(shù)字化轉(zhuǎn)型而成為純粹的技術(shù)，抽象結(jié)構(gòu)，并將其視為保留客戶并吸引新客戶的必不可少的策略。最成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目以其成功產(chǎn)生的數(shù)百個(gè)(甚至數(shù)千個(gè))成功客戶案例而聞名。

數(shù)據(jù)越好，客戶獲得的結(jié)果越有力

為什么客戶案例和支持它們的數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的成功如此重要?因?yàn)槊總€(gè)人都喜歡一個(gè)很好的客戶故事，該故事展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何使您成為一個(gè)更善解人意的企業(yè)，從而了解客戶的最大問(wèn)題。

正在數(shù)字轉(zhuǎn)換項(xiàng)目中間為組織創(chuàng)建全新的悖論。例如，現(xiàn)在需要用個(gè)性化的自助服務(wù)來(lái)代替內(nèi)置的人為服務(wù)，該服務(wù)可以以24/7的精確度做出響應(yīng)。這種流行病正在創(chuàng)造全新的客戶問(wèn)題，需要釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)解決。解決這些問(wèn)題需要基于可靠的數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動(dòng)的見(jiàn)解。數(shù)據(jù)和洞察力越好，客戶獲得的結(jié)果就越強(qiáng)大。以下是AI可以提高數(shù)字轉(zhuǎn)換成功率的十種方法：

AI正在幫助更精確地定義客戶的喜好和需求，從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確的角色，從一開(kāi)始就指導(dǎo)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃方面最成功的組織可以根據(jù)定義更明確的角色快速看到客戶忠誠(chéng)度和客戶滿意度的提高。使用AI更好地了解客戶，角色需要成為任何數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃的基礎(chǔ)。AI在角色開(kāi)發(fā)中的最先進(jìn)用途將品牌，事件和產(chǎn)品偏好，位置數(shù)據(jù)，查看的內(nèi)容，交易歷史以及最重要的渠道和溝通偏好結(jié)合在一起。

基于AI的算法使按角色創(chuàng)建傾向模型成為可能，對(duì)于預(yù)測(cè)哪些客戶將對(duì)捆綁或定價(jià)要約采取行動(dòng)來(lái)說(shuō)，它們具有不可估量的價(jià)值。根據(jù)定義，傾向模型依賴于預(yù)測(cè)分析，包括機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)給定客戶將對(duì)捆綁或定價(jià)要約，電子郵件活動(dòng)或其他促成購(gòu)買(mǎi)，追加銷(xiāo)售或交叉銷(xiāo)售的號(hào)召性用語(yǔ)采取行動(dòng)的可能性。傾向模型已被證明在增加客戶保留率和減少客戶流失方面非常有效。以下是顯示偏好模型如何工作的儀表板。資料來(lái)源：客戶偏好儀表板來(lái)自TIBCO。