生成式 AI (gen AI) 在顧客體驗和個性化市場中的應用
背景
人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 技術的迅速發展推動了在市場銷售、顧客體驗和個性化方面能夠實現的極限。其中一個重要的發展是生成式 AI (gen AI) 技術的進一步演進，它將開源平臺帶到了銷售的前沿。在數位至上的商業環境變得越來越複雜和快節奏的情況下，這些技術已經成為不可或缺的工具。不同行業的參與模式正在發生重大變革，因為顧客希望隨時隨地以各種方式存取產品和服務。儘管顧客仍然看重傳統、遠端和自助服務渠道的平衡組合，但在後疫情時代，他們對線上訂購和重新訂購的偏好明顯增加。為了滿足這些不斷增長的需求，實現在整個顧客旅程中的電子商務卓越，並提高超個性化的能力，大型科技公司和中小企業都在對生成式 AI 創新進行重大投資。
生成新鮮獨特的內容
與依賴於預先設定規則和資料集的傳統 AI 方法不同，生成式 AI 可以生成全新鮮獨特的內容。這種尖端技術使用複雜的神經網路識別模式並生成獨特的輸出 - 這是一種全新的生成推薦和優惠方式。透過使用對話式資料分析，企業可以獲取有關顧客偏好、情感和痛點的寶貴洞察。他們可以利用這些洞察進一步提煉產品、量身打造市場推廣活動並提供更好的顧客支援。在當今競爭激烈且快節奏的數位世界中，個性化是品牌尋求在銷售噪音中脫穎而出的首選策略。有效的顧客個性化是關鍵，它使得可以提供根據個體口味和需求量身定制的內容和體驗成為可能。這可以增強顧客體驗，提高忠誠度和留存率，並提高投資回報率 (ROI)。透過應用生成式 AI，企業可以快速建立與目標受眾共鳴的高度定位的內容。Spotify 就是一個典型的例子，該平臺使用 gen AI 分析使用者的聽歌模式和喜好，然後生成定制的播放列表和個性化的音樂推薦，從而確保使用者保持參與。
動態產品提供的可用性
AI-based conversational engagement platform Gupshup 的 CEO Beerud Sheth 表示從亞馬遜到 Netflix 等公司一直在使用各種形式的 AI 為顧客提供基於過去購買或觀看歷史的推薦。但是 gen AI 的出現使得動態可用性大幅增加。Sheth 指出：“生成式 AI 可用於根據多種因素（如顧客人口統計、興趣和購買互動）建立和定位市場推廣活動，這有助於企業向正確的顧客傳送正確的訊息，提高轉化率。”同樣地，Genpact 的 VP 兼全球 AI/ML 服務主管 Sreekanth Menon 表示透過生成式 AI，超個性化的顧客體驗 (CX) 領域有望實現新的敏捷程度。他告訴 VentureBeat：“雲端先進分析技術的出現使得企業能夠更有效地從全渠道顧客接觸點捕獲洞察。透過使用 AI/ML 在顧客對話中捕獲、整理和分析情感，可以增強組織根據快速變化的顧客需求進行接觸、反應和重新調整的能力。”
對話式資料分析用於定向推廣活動
將生成式 AI 資料與對話式資料分析相結合已經成為企業識別複雜模式和趨勢的另一種強大方法。例如，當使用品牌聊天機器人時，透過大型語言模型 (LLM) 驅動的對話資料儲存在雲端中。稍後，可以使用情感分析來分析這些資料，獲取洞察並理解顧客的偏好和痛點。Gupshup 的 Sheth 補充說，分析對話式 AI 資料有助於鑒別出常見的顧客問題和關切。這些寶貴的訊息可以用於建立更全面和有訊息量的常見問題解答 (FAQs) 或開發能夠自動應對這些問詢的聊天機器人。他強調這些資料在追蹤顧客滿意度水平和獲取顧客偏好洞察方面起著關鍵作用。這個過程反過來又使企業能夠增強個性化並建立滿足特定顧客需求的新產品。
超個性化
Gupshup 最近與迪拜電力和水務局 (DEWA) 合作，其 gen AI 聊天機器人為顧客提供全天候支援，幫助他們尋找常見問題和請求的答案，如帳單查詢、中斷訊息和服務請求。同樣地，加利福尼亞州的全流程影片商務平臺 Firework 最近推出了其生成式 AI 銷售助手，以搭配其核心影片商務產品。這一專利待批的技術使得顧客可以在影片中使用實時聊天功能，並能夠長時間提出有關所展示產品或服務的問題。Firework 聯合創始人兼總裁 Jerry Luk 告訴 VentureBeat：“即使在直播結束後很長一段時間，購物者仍然可以根據使用者輸入、影片內容和其他相關後設資料獲得準確的實時回應。”他還表示他們的 AI 引擎可以使用 LLM 在多種語言中理解和回應，並可以根據每個品牌的獨特語氣進行定制。Luk 表示透過將 gen AI 和對話式資料分析相結合，他們公司線上上與顧客的互動顯著增加。將對話式資料分析與生成式 AI 相結合，“讓我們可以實時分析對話資料，理解顧客需求和偏好，並提供建議人類聯絡人下一步可以說些什麼，”Luk 解釋道。這種人與 AI 能力的結合有助於實現高度個性化和引人入勝的顧客互動，並使專員能夠處理更廣泛的查詢，這種互動感知更貼近顧客並且不那麼交易性。
採用生成式 AI 在顧客體驗流程中的關鍵考慮因素
Luk 強調 AI 的回應必須反映出特定品牌的語氣和價值觀。他說：“這項技術應該能夠適應您品牌的獨特語調和溝通風格。這種一致性有助於在 AI 驅動的互動中維護您的品牌形象和身份。”低程式碼 AI 平臺 Pega 的 AI 實驗室主任 Peter van der Putten 建議授予 LLM 存取內部檔案和資料，從而使該工具基於歷史資料理解品牌語氣並採取適當的行動。他說：“透過向面向顧客的 AI 模型提供通常不包含在通用模型中或無法存取的檔案和訊息，企業可以使他們的聊天機器人提供對特定服務或產品的參考。” Five9 公司的 CTO 兼 AI 部門負責人 Jonathan Rosenberg 指出，聊天機器人往往會產生幻覺（虛假訊息）。他說：“因此很重要包含人為介入，以補償這種趨勢。這也為顧客創造了個性化的體驗。這樣，當他們再次致電時，下一個客服代表將能夠理解之前的情況。”
減輕生成式 AI 帶來的挑戰
生成式 AI 的出現使得關於 AI 風險（如幻覺）的討論變得更加復雜，Menon 說。他強調即使極力謹慎，聊天機器人也容易受到對抗性攻擊的影響，包括引發提示注入攻擊。因此建立負責任的 AI 策略和架構以減輕這些挑戰變得至關重要。Menon 說：“在這種情況下，負責任的 AI 的重要性不容低估。對於利用生成式 AI 的企業來說這是一個戰略性的必要條件。”同樣地，Gupshup 的 Sheth 表示同意這一觀點，並強調 AI 模型有時可能導致具有歧視性的結果。因此企業必須謹慎行事，並意識到模型中潛在的偏見。未能減輕偏見可能會使解釋這些模型的操作過程變得困難。Sheth 說：“鑒於生成式 AI 模型仍處於發展的早期階段，人們對其應用是否可信會有一些疑慮。企業需要透過透明闡明如何使用這些技術以及確保它們的負責任和道德用途，來與他們的顧客和利益相關者建立信任。”
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