利用人工智慧檢測客戶痛點

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利用人工智慧檢測客戶痛點
想要留住顧客嗎？那麼現在就不要再等他們抱怨了。因為當他們這樣做的時候，你可能已經失​​去他們了
人工智慧如何識別客戶痛點

利用人工智慧來偵測客戶的沮喪情緒，關鍵在於了解客戶的言論和意圖。借助用於客戶洞察的 NLP、CX 中的情緒分析以及客戶服務中的預測分析等智慧工具，企業可以：

捕捉訊息中的情感訊號。
發現投訴或問題的趨勢。
預測誰將要流失。


1. CX中的情緒分析

情緒分析只需掃描客戶的訊息即可發現客戶的感受—高興、惱怒或困惑。

使用案例：捷藍航空了解到大多數乘客更喜歡便宜的票價而不是免費行李，因此他們推出了新的定價選項。在費城，清晨的投訴促使他們在登機口發放免費飲料以改善體驗。
2. NLP 用於客戶洞察

用於客戶洞察的 NLP 使自動化系統能夠從數千條訊息中提取關鍵主題。例如，WhatsApp数据 如果多個客戶在支援票中提到“令人困惑的結帳”，NLP 可以將其標記為反覆出現的痛點。

用例：亞馬遜使用 NLP 大規模分析客戶評論和支援票。他們的人工智慧工具提取常見的投訴和建議，幫助產品和服務團隊更快地改善體驗。
3. 客戶服務中的預測分析

預測分析透過識別歷史資料中的模式來預測未來的行為。這意味著發現表明挫敗感日益增加或客戶流失風險的趨勢。

例如，如果使用者多次登入失敗並有多張支援票，預測模型可能會將其標記為有離開的風險。

使用案例：Spotify，它使用預測分析根據用戶活動和聆聽模式檢測潛在的客戶流失。如果參與度下降，他們會觸發個人化優惠或推薦來重新吸引用戶。

這樣可以提供主動的客戶支持，團隊可以在客戶投訴之前伸出援手。



最佳實踐：在問題發生之前修復它
最佳實踐：在問題發生之前修復它

一旦你知道出了什麼問題，就該利用人工智慧真正改善客戶體驗了。

使用以下 5 種實踐來建立使用 AI 驅動的問題解決方案的系統。


1. 集中客戶數據

將來自每個回饋來源的資訊集中到一個地方。

使用支援票、聊天、CRM、調查和社交平台並將它們匯集到一個平台。 AI 需要存取這些統一的數據才能了解全貌並提供準確的 CX 洞察。
2.持續訓練AI模型

保持模型更新，以保持其敏銳。

使用最新數據定期重新訓練您的系統，以確保準確性和相關性。整合不同的資料來源以消除偏見並改善解釋。
3. 人機交互

讓人工智慧標記問題，但讓人們審查並採取行動。