人工知能を使用して顧客とのやり取りをパーソナライズおよび最適化する

人工知能 (AI) は、マーケティング担当者や顧客対応ビジネス部門が顧客と関わり、対話する方法に革命をもたらしています。実際、今日の競争の激しい世界において、データ サイエンスは、以前は不可能だった精度でカスタマー ジャーニーをパーソナライズできるため、ビジネス ダイナミクスの書き換えに役立っています。今日、あらゆる企業の将来はカスタマー ジャーニーに結びついています。調査によると、米国のマーケティング担当者の 88% がパーソナライゼーションによって目に見える改善が見られたと報告しており、消費者の 44% が、企業がショッピング体験をパーソナライズした後、リピーターになったと回答しています。さらに、パーソナライズされた AI エクスペリエンスを使用すると、企業の売上は平均 20% 増加します。

実際、顧客のパーソナライゼーションは、製品やサービスを顧客に販売することに限定されません。それは超越する必要があります。高度にパーソナライズされた顧客サービスにより、ブランドは顧客の期待を超えることができ、その結果、ネット プロモーター スコア (NPS) が向上します。これにより、顧客離れが減少し、販売/クロスセルの機会が増加します。パーソナライゼーションを効果的に行うには、体系的かつ継続的な取り組みとチームメンバー全員の参加が必要です。成功するには、データ、テクノロジー、人材に投資する必要があります。

人工知能がどのように役立つか

パーソナライズされた AI は、企業の顧客体験の向上、売上と収益の増加、マーケティング活動の改善に役立ちます。人工知能とデータ サイエンスをパーソナライゼーションに導入するための 4 つの主要な取り組みをお勧めします。

(1)顧客ログイン

アルゴリズムを利用して初期段階で顧客を長期的に関与させる製品やサービスを使用すると、維持率を向上させ、紹介を増やし、放棄率を減らすことができます。

(2) 次に最適なアクションの計算

すべての顧客データを使用して (潜在的な) 顧客にとって最適な次のアクションを見つける動的な意思決定戦略を使用することで、顧客のパフォーマンスを向上させることができます。満足度が向上し、コンバージョン率と収益が向上します。

(3) 商品・サービスのクロスセル・アップセル

ユーザーの興味に合わせた商品・サービスを推奨することで、ユーザーの購入確率を高め、収益を増やすことができます。

(4) 離脱の予測と防止

事前定義された期間内での離脱顧客の割合を動的に計算し、離脱を防ぐための防止戦略を展開することに基づいて、顧客との緊密な関係を確保し、収益 長期的な関係。

パーソナライズされた AI の導入の効果は、次の方法で測定できます。

• 全体の収益と顧客ごとの収益が最大 25% 向上します。
• 製品とサービスのコンバージョン率が最大 20% 向上します。
• 高いマーケティング ROI - 2 倍から 3 倍。
• 顧客満足度の向上 – 大幅な改善。
• 解約率の低下 - 最大 30%。
• 顧客エクスペリエンスとブランドエクスペリエンスを向上させます。

#*記事内で言及されているベンチマークと数値は、DAINStudios の内部調査とクライアント プロジェクトに基づいていることに注意してください。

パーソナライズされた AI から恩恵を受ける業界

パーソナライズされた AI は、電子商取引、消費財および工業製品の製造、小売、金融、ヘルスケアなどを含む幅広い業界に利益をもたらしますが、それは特定の分野に限定されます。アプリケーションは、個々のビジネス ニーズと目標に応じて異なります。

たとえば、メーカーや小売業者は消費者と直接対話し、人工知能を使用して顧客のニーズを理解し、閲覧履歴や購入履歴に基づいて製品を推奨することで、バスケット全体の価値を高めることができます。

ヘルスケア業界では、パーソナライズされた AI を使用して、顧客のニーズに合わせた情報や支援の提供など、パーソナライズされたサービスを提供できます。金融業界では、パーソナライズされた AI を使用して、たとえば顧客の金融履歴を分析し、投資や貯蓄のオプションに関する推奨事項を提供することにより、パーソナライズされた財務上のアドバイスや推奨事項を提供できます。

人工知能の旅の始まり

パーソナライズされた人工知能の旅を始めるということは、ビジネスをデータドリブンにする準備をすることを意味します。以下の手順はすべて重要ですが、データがなければ機能しません。

機械学習モデルを構築するためにデータを取得するということは、データをまとめて有効化することを意味します。データを一元化すると、CDP などの高品質な方法ですべてのデータを 1 か所に集めるのに役立ちます。データの有効化とは、機械学習モデルの出力に対してアクションを起こし、顧客とビジネスにとって実際の具体的な価値を獲得することを意味します。企業が注力する必要がある活動もあります。

?パーソナライズされた AI を使用して企業が達成したい具体的な目標を決定します。これには、顧客エクスペリエンスの向上、売上と収益の増加、マーケティング活動の改善などの目標が含まれる場合があります。

?会社の顧客のデータを収集して有効化します。これには、ユーザーの好み、行動、興味に関するデータが含まれる場合があります。このデータを使用して、パーソナライズされた人工知能をトレーニングし、個々の顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。

? 会社のニーズと目標に合ったパーソナライズされた AI プラットフォームを選択して実装します。具体的なプラットフォームやツールは企業のニーズや目標によって異なり、パーソナライズされた AI を顧客関係管理 (CRM) システムやマーケティング自動化ツールなどの企業の既存のシステムやプロセスと統合することが成功の鍵となります。

?パーソナライズされた人工知能のパフォーマンスを監視および評価し、意図された目標と目的を確実に達成します。これには、顧客満足度や売上収益などの主要な指標を追跡し、パーソナライズされた AI のパフォーマンスを向上させるために必要に応じて調整を行うことが含まれる場合があります。

不可能を可能にする

全体として、マーケティング、販売、顧客サービスで人工知能と機械学習を使用する本当の利点は、不可能を可能にすることです。複雑な環境で最適な結果をより迅速に計算し、パターンを検出し、人間の目には見えない粒子の動作を最適化します。パーソナライズされた AI は、今日のあらゆるビジネスにとってゲームチェンジャーであり、競争力のある必需品です。

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