고객 경험 측정을 개선하기 위한 5가지 인공 지능 사용
게시 됨: 2021-06-16고객 경험은 브랜드 성장에 중요한 역할을 합니다. 그렇기 때문에 훌륭한 경험을 제공할 뿐만 아니라 진정으로 고객을 잘 수용할 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 바로 여기에서 인공 지능을 사용하여 고객 경험 측정을 개선할 수 있습니다.
하지만 고객 경험이 왜 그렇게 중요한가요?
거의 84%의 소비자 가 훌륭한 경험에 더 많은 돈을 지출한다고 말합니다. 따라서 더 나은 고객 경험이 더 높은 매출과 수익으로 이어진다고 말하는 것이 안전합니다.
Gladly를 통한 이미지
그러나 고객 경험을 개선하려면 먼저 자신이 어디에 있는지 알아야 합니다. 이를 위해서는 고객 경험 측정을 수행하는 것이 중요합니다. 인공 지능(AI)은 다양한 마케팅 활동을 자동화하고 가속화하는 데 중요한 역할을 하며 이 프로세스를 개선하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
따라서 인공 지능을 사용하여 고객 경험 측정을 개선하는 방법을 살펴보겠습니다.
인공 지능을 사용하여 고객 경험 측정을 개선하는 방법
다음은 인공 지능을 사용하여 고객 경험 측정을 개선할 수 있는 다양한 방법입니다.
1. 고객 피드백 분석
고객 경험 측면에서 현재 위치에 대한 아이디어를 얻으려면 고객 피드백 을 수집하고 분석하는 것이 중요합니다 . 여기에서 아이디어는 고객 자신으로부터 고객 경험에 대한 모든 것을 듣는 것입니다.
고객 경험의 특정 측면에서 귀하가 어느 부분에서 뛰어나거나 뒤처지고 있는지 이해하는 가장 좋은 방법입니다. 따라서 경험을 개선하기 위해 구현해야 하는 변경 사항을 이해할 수 있습니다. 이는 차례로 전자 상거래 또는 오프라인 비즈니스 의 매출을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
그렇다면 인공 지능은 이를 어떻게 도울 수 있을까요?
고객 피드백을 수집하는 것은 간단할 수 있습니다. 그러나 특히 고객이 많은 경우 피드백을 분석하는 데 많은 시간과 노력이 소요될 수 있습니다. 개별 피드백을 수동으로 검토한 다음 구조화되지 않은 데이터를 분석해야 합니다.
그러나 AI는 이러한 측정 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 텍스트 분석 플랫폼을 사용하여 고객의 많은 양의 피드백 데이터를 원활하게 분석할 수 있습니다. 이 빠른 분석을 통해 고객 경험 전략을 개선하는 데 활용할 수 있는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
2. 챗봇과 라이브 채팅 활용
인공 지능이 고객 경험 측정을 수집, 분석 및 개선하는 데 도움이 되는 또 다른 방법은 챗봇과 실시간 채팅을 사용하는 것입니다.
AI 기반 챗봇 을 사용 하여 고객과 실시간으로 대화할 수 있습니다. 기계 학습 및 자연어 처리의 힘을 사용하여 이러한 챗봇은 고객이 제기하는 질문을 이해하고 답변할 수 있습니다.
또 뭔데?
챗봇 외에도 라이브 채팅 플랫폼 을 사용하여 챗봇이 고객이 제기한 질문에 대답할 수 없는 경우 고객 서비스를 제공해야 합니다.
그러나 여기서 고객 경험 측정이 어떻게 그림으로 나타납니까?
고객이 챗봇 또는 고객 지원 담당자와 채팅할 때 상호 작용을 평가하도록 요청할 수 있습니다. 수집된 피드백 데이터는 인공 지능 기반 도구로 분석하여 질문에 얼마나 잘 답할 수 있었는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
3. 고객 감정 이해하기
고객 경험을 이해하려면 고객의 감정도 파악하는 것이 중요합니다. 고객이 브랜드 서비스에 만족하는지 여부를 파악하려면 고객을 이해하고 예측해야 합니다.
