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अधिक मानवीय ग्राहक अनुभव बनाने में एआई की भूमिका
ऐसी दुनिया में जहां सोशल मीडिया और प्रौद्योगिकी ने बड़े और छोटे ब्रांडों के बीच खेल के मैदान को बराबर कर दिया है, नेताओं को पता है कि ग्राहक अनुभव (सीएक्स) ही एकमात्र वास्तविक अंतर है। वे जानते हैं कि यह व्यवसाय चलाने के सबसे मानवीय पहलुओं में से एक है - और वे इसे समृद्ध करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) जैसी नवीन तकनीकों की खोज कर रहे हैं।
वर्कफ़्लो दक्षताओं के अलावा, एआई उपकरण सूक्ष्म अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो आपकी ग्राहक यात्रा को और अधिक आकर्षक और सहायक बना सकते हैं। वे आपको सम्मोहक विकसित करने में सक्षम बनाते हैं ग्राहक अनुभव रणनीति ग्राहकों को बेहतर सेवा देने, वैयक्तिकृत पेशकश प्रदान करने और सार्थक संबंध बनाने के लिए।
इस लेख में, हम बताएंगे कि एआई ग्राहक अनुभव क्या है और इसे शक्ति प्रदान करने वाली प्रौद्योगिकियां क्या हैं। आप एक यादगार, वैयक्तिकृत ग्राहक अनुभव बनाने के लिए एआई के आठ व्यावहारिक अनुप्रयोग भी देखेंगे।
AI-संचालित ग्राहक अनुभव क्या है?
एआई ग्राहक अनुभव प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), पाठ विश्लेषण और भावना विश्लेषण जैसी एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग है ताकि ग्राहकों को कहीं भी और जैसे भी वे आपके ब्रांड के साथ बातचीत कर सकें।
एआई उपकरण न केवल अत्यधिक कुशल वर्कफ़्लो के साथ बोझिल प्रक्रियाओं को बदलने में मदद करते हैं, वे महत्वपूर्ण व्यावसायिक जानकारी निकालने के लिए असंरचित डेटा का सहजता से विश्लेषण करते हैं। ये मूल्यवान अंतर्दृष्टि कर्मचारियों को बेहतर निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाती हैं जिससे समग्र ग्राहक अनुभव और संतुष्टि में सुधार होता है।
वास्तव में, प्रति सोशल मीडिया रिपोर्ट की 2023 स्थिति 96% बिजनेस लीडर्स का मानना है कि एआई कंपनियों को आगे चलकर उनकी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने में मदद करेगा।
एआई ग्राहक अनुभव को सशक्त बनाने वाली प्रौद्योगिकियां
ऐसी कई एआई-आधारित प्रौद्योगिकियां हैं जो ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए एक-दूसरे के साथ मिलकर काम करती हैं। ये सबसे प्रमुख हैं.
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प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
एनएलपी कंप्यूटर को बोलचाल की भाषा, भाषा-आधारित बारीकियों और इमोजी के साथ पाठ विश्लेषण के माध्यम से मानव भाषा को समझने में मदद करता है। ऐसा करने के लिए, एनएलपी दो अन्य एआई उपकार्यों का उपयोग करता है: प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) और प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एनएलजी)। एनएलयू और एनएलजी पावर स्मार्ट असिस्टेंट और एआई-संचालित चैटबॉट ताकि उनका उपयोग चौबीसों घंटे बेहतर ग्राहक सेवा के लिए किया जा सके।
भावनाओं का विश्लेषण
भावना विश्लेषण डेटा में भावनाओं या संवेदनाओं का पता लगाता है, जिसका उपयोग यह मापने के लिए किया जा सकता है कि ग्राहक आपके ब्रांड या आपकी सेवाओं को कैसे देखते हैं। प्रौद्योगिकी ट्रस्टपिलॉट या गूगल माई बिजनेस जैसे प्लेटफार्मों, सोशल मीडिया टिप्पणियों और प्रत्यक्ष उल्लेखों, सर्वेक्षणों और समाचार स्रोतों जैसे स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से फीडबैक में भावनाओं की पहचान करती है।
भविष्य बतानेवाला विश्लेषक
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य की ग्राहक आवश्यकताओं का अनुमान लगाने के लिए ग्राहक व्यवहार के पैटर्न को समझता है। इसका उपयोग बिक्री को अनुकूलित करने, लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला की योजना बनाने या अधिकतम प्रभाव के लिए ब्रांड प्रचार को बढ़ावा देने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, अध्ययन करके ग्राहक डेटा , खुदरा विक्रेता स्थान, घटनाओं या मौसमों के आधार पर ग्राहकों की संख्या में उतार-चढ़ाव का अनुमान लगा सकते हैं और तदनुसार संसाधन आवंटित कर सकते हैं।
पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग योगदान देने वाले कारकों की पहचान करके ग्राहक मंथन को रोकने के लिए भी किया जा सकता है ग्राहक डेटा की आवाज़ .
यंत्र अधिगम
मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग स्वचालित रूप से बड़ी मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया जाता है। एआई सिस्टम पाठ विश्लेषण और भावना विश्लेषण के लिए आवश्यक विषय निष्कर्षण, फीचर वर्गीकरण और पाठ पार्सिंग जैसे उपकार्यों को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।
ये मॉडल डेटा में पैटर्न को समझने और सहसंबंधित करने और जैसे-जैसे वे आगे बढ़ते हैं, सीखने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) के माध्यम से डेटा का विश्लेषण करते हैं। इसका मतलब है, जब वे ग्राहक अनुभव डेटा संसाधित करते हैं तो वे समय के साथ तेजी से सटीक जानकारी प्रदान करने के लिए दर्शकों की जनसांख्यिकी, रुचियों, रुझान वाले विषयों और अन्य कारकों में खुदाई कर सकते हैं।
इसका एक उदाहरण यह है कि कैसे Spotify सामग्री अनुशंसाओं को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। यह भविष्यवाणी करता है कि उपभोक्ताओं को उनकी वर्तमान सुनने की पसंद के आधार पर क्या पसंद आ सकता है और संगीत शैलियों, प्लेलिस्ट और पॉडकास्ट में वैयक्तिकृत सुझाव प्रदान करता है।
नामित इकाई मान्यता
नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) कंप्यूटर को डेटा में मौजूद महत्वपूर्ण नामों की पहचान करने की अनुमति देता है। ये नामित संस्थाएं लोग, व्यवसाय, मुद्राएं या स्थान हो सकती हैं और इनके लिए आवश्यक हैं प्रतिस्पर्धी विश्लेषण . एक एनईआर मॉडल को लाखों डेटा बिंदुओं को पहचानने और उन्हें उद्योग-विशिष्ट संदर्भों में लागू करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
कंप्यूटर दृष्टि
कंप्यूटर विज़न छवि पहचान और ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) में मदद करता है, जो सिस्टम को छवि-आधारित बड़े डेटा में पैटर्न का पता लगाने में मदद करता है। इस तकनीक का उपयोग अक्सर लक्षित विज्ञापन और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के लिए सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर मशहूर हस्तियों, ब्रांडों और उत्पादों की पहचान करने और ग्राहक समस्याओं का निदान करने के लिए किया जाता है।
ग्राहक अनुभव में AI लागू करने के 8 तरीके
हमारे शोध के अनुसार, बिजनेस लीडर देखते हैं एआई के लिए अपार संभावनाएं अपने ब्रांड को अधिक ग्राहक-केंद्रित बनाने के लिए। यहां एआई और मशीन लर्निंग के सबसे उपयोगी अनुप्रयोग हैं जो अधिकारियों को लगता है कि एक समृद्ध, अधिक प्रभावी ग्राहक अनुभव का निर्माण करेंगे।
1. लक्षित उत्पादों और विपणन के लिए व्यवहारिक विभाजन
2023 स्टेट ऑफ सोशल मीडिया रिपोर्ट के अनुसार, 49% बिजनेस लीडर सोचते हैं कि विशिष्ट ग्राहक खंडों की पहचान करने और उन्हें लक्षित करने के लिए व्यवहारिक विभाजन के लिए एआई महत्वपूर्ण होगा।
एआई क्षमताएं छिपे हुए पैटर्न का पता लगाने के लिए सोशल मीडिया और समीक्षा वेबसाइटों जैसे विभिन्न स्रोतों से लाखों डेटा बिंदुओं को स्कैन करती हैं। इस तरह वे पारंपरिक जनसांख्यिकीय रूढ़िवादिता (जैसे, सभी गेमर्स पुरुष हैं) से परे अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जिससे आप विभाजन को जितना चाहें उतना कम कर सकते हैं। ये जानकारियां आपको अधिक प्रभावी लक्षित विपणन अभियान और उत्पादों और सेवाओं में उच्च स्तर के निजीकरण को विकसित करने में मदद करती हैं।
उदाहरण के लिए, इस मेकअप कंपनी ने दर्शकों की प्रोफाइलिंग के आधार पर अपनी मेकअप लाइन के एक हिस्से के लिए 50 से ऊपर की महिलाओं के लिए एक लक्षित फेसबुक मार्केटिंग अभियान चलाया है।
2. भविष्य के ग्राहक व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण
उसी रिपोर्ट के अनुसार, 45% नेताओं का मानना है कि भविष्य के ग्राहक व्यवहार को इंगित करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करना एक आवश्यक एआई अनुप्रयोग होगा।
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स अंतर्दृष्टि के लिए आंतरिक (बिक्री और ग्राहक डेटा) और बाहरी (वर्तमान घटनाओं, प्रतिस्पर्धी डेटा, समीक्षा और सोशल मीडिया टिप्पणियों) दोनों डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। ये बाज़ार के रुझानों का अनुमान लगाने और इन्वेंट्री नियंत्रण, विपणन व्यय और अन्य निवेशों से संबंधित निर्णयों को सूचित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
उदाहरण के लिए, मादक पेय कंपनी डिएगो ग्राहक की मांग, कमोडिटी की कीमतों और लेनदार भुगतान का वास्तविक समय पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए एआई का उपयोग करता है। यह मार्केटिंग अभियान के समय, लंबाई और पहुंच जैसे कारकों के आधार पर निवेश निर्णयों को सूचित करने के लिए एआई अंतर्दृष्टि का भी उपयोग करता है।
3. मांग के आधार पर मूल्य निर्धारण का अनुकूलन करें
पैंतालीस प्रतिशत व्यापारिक नेताओं का कहना है कि भविष्य में गतिशील मूल्य निर्धारण मॉडल के निर्माण के लिए एआई और एमएल महत्वपूर्ण होंगे।
यह आश्चर्य की बात नहीं है कि आतिथ्य और पर्यटन जैसे उद्योगों में ग्राहकों की मांग (उदाहरण के लिए, उड़ान/गंतव्य की लोकप्रियता) और मौसमी (सप्ताहांत या कार्यदिवस) में उतार-चढ़ाव के साथ गतिशील मूल्य निर्धारण आम है।
एआई एल्गोरिदम अत्यधिक प्रासंगिक, समय-संवेदनशील अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए ऐतिहासिक और वास्तविक समय के डेटा (जैसे, इन्वेंट्री, जनसांख्यिकी-आधारित बिक्री, प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण और सोशल मीडिया पोस्ट) दोनों का विश्लेषण करते हैं। इस जानकारी के साथ, टीमें उत्पाद मूल्य निर्धारण और संदेश को सक्रिय रूप से अनुकूलित कर सकती हैं ताकि आप अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ा सकें और राजस्व लक्ष्यों को पूरा कर सकें।
4. ग्राहकों की प्रतिक्रिया को समझने के लिए भावना विश्लेषण
हमने जिन व्यापारिक नेताओं का सर्वेक्षण किया, उनमें से 44% ने बताया कि एआई-संचालित भावना विश्लेषण ग्राहकों की प्रतिक्रिया को समझने और ग्राहकों के मुद्दों पर अधिक कुशलता से प्रतिक्रिया देने में महत्वपूर्ण होगा।
भावना विश्लेषण यह निर्दिष्ट कर सकता है कि आपके व्यवसाय के किसी विषय या पहलू पर लक्षित नकारात्मक और सकारात्मक मेट्रिक्स देकर ग्राहक आपके ब्रांड के बारे में क्या पसंद करते हैं और क्या नापसंद करते हैं। उदाहरण के लिए, एक स्वास्थ्य प्रणाली यह पहचानने के लिए सोशल मीडिया भावना विश्लेषण का उपयोग कर सकती है कि उनके संगठन के मरीज़ किस पहलू से खुश हैं और किनमें सुधार की आवश्यकता है।
इस प्रकार, भावना विश्लेषण आपकी ब्रांड छवि, ग्राहक प्रतिधारण दर या ब्रांड वफादारी को प्रभावित करने वाले कारकों की पहचान कर सकता है।
स्प्राउट में, आप ट्विटर और इंस्टाग्राम जैसे विभिन्न सामाजिक श्रवण स्रोतों से ऐसा कर सकते हैं। आप वास्तविक समय में सामाजिक उल्लेखों की निगरानी और व्यवस्थित कर सकते हैं और उन शब्दों और हैशटैग के आधार पर भावनाओं को माप सकते हैं जिन्हें आप ट्रैक करना चाहते हैं, सभी एक एकीकृत मंच पर।
5. सामग्री को वैयक्तिकृत करें और ग्राहक सहभागिता में सुधार करें
सर्वेक्षण के 44 प्रतिशत उत्तरदाताओं का मानना है कि वैयक्तिकरण में सुधार के लिए सामग्री अनुशंसा इंजन का उपयोग एआई के सबसे आशाजनक अनुप्रयोगों में से एक है।
एआई उपकरण खरीद इतिहास, वेबसाइट व्यवहार (खोज, स्क्रॉल और क्लिक) और टिप्पणियों से ग्राहक-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि उनकी रुचि किसमें हो सकती है ताकि आप अधिकतम प्रभाव के लिए अपनी सामग्री को अनुकूलित और अनुकूलित कर सकें।
आप आइसक्रीम ब्रांड के रूप में स्प्राउट जैसे टूल का उपयोग करके व्यक्तिगत, पूर्व-अनुमोदित सुझाए गए उत्तरों के साथ ग्राहक जुड़ाव बढ़ा सकते हैं और ग्राहक प्रतिक्रिया दर में उल्लेखनीय सुधार कर सकते हैं। कावल बेहतर ग्राहक अनुभव के लिए किया गया।
420 परी संख्या अर्थ
6. दृश्य सामग्री का विश्लेषण करने के लिए छवि पहचान
सोशल मीडिया से लेकर वेब सर्च तक हर चीज पर विजुअल सामग्री हावी होने के साथ, 43% बिजनेस लीडर्स का मानना है कि एआई दृश्य सामग्री की पहचान और विश्लेषण करने के लिए छवि पहचान में मदद करेगा।
विज़ुअल एआई एल्गोरिदम दृश्य सामग्री में पैटर्न की पहचान करते हैं, खोज इतिहास का विश्लेषण करते हैं और डिज़ाइन विचारों या विविधताओं के लिए लक्षित सुझाव प्रदान करते हैं। जैसे कई लोकप्रिय ब्रांड Canva और Pinterest जैसे सोशल नेटवर्क ने पहले से ही बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के लिए इस AI सुविधा को अपने प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत कर लिया है।
विज़ुअल एआई भावना खनन, प्रतिस्पर्धी विश्लेषण और वैयक्तिकृत विपणन और विज्ञापन रणनीति में समान रूप से महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, Pinterest पर 'ग्रे वॉल बेडरूम आइडियाज़' की खोज करते समय, मुझे होम डेकोर ब्रांड, वेफ़ेयर से लक्षित विज्ञापन भी प्राप्त हुए।
दृश्य सामग्री के लिए AI में वीडियो सामग्री विश्लेषण भी शामिल है।
वीडियो त्वरित गति से दिखाई गई छवियों या फ़्रेमों की एक श्रृंखला मात्र हैं। एआई एल्गोरिदम इन फ़्रेमों को तोड़ते हैं और सेलिब्रिटी चेहरों, ब्रांडों, लोगो, स्थानों या अन्य तत्वों को स्कैन करते हैं जिन्हें देखने के लिए उन्हें प्रशिक्षित किया गया है।
यह क्षमता गेम-चेंजर है क्योंकि यह आपको टेक्स्ट डेटा की तरह ही वीडियो में भावनाओं को मापने में सक्षम बनाती है। आप ग्राहक भावनाओं को माप सकते हैं और टिकटॉक, इंस्टाग्राम और यूट्यूब जैसे प्लेटफार्मों पर वीडियो से प्रतिस्पर्धी ब्रांडों पर प्रतिस्पर्धी विश्लेषण कर सकते हैं।
7. बेहतर चैटबॉट इंटरैक्शन के माध्यम से ग्राहक सेवा में सुधार करें
41 प्रतिशत व्यापारिक नेताओं का मानना है कि एनएलपी आभासी सहायकों और बुद्धिमान चैटबॉट्स के माध्यम से ग्राहक संपर्क को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
एनएलपी वर्चुअल एजेंटों और चैटबॉट्स को बातचीत की भाषा को समझने और निर्धारित मापदंडों के आधार पर स्वचालित रूप से प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करके ग्राहकों को जवाब देने में सक्षम बनाता है।
नियम-आधारित चैटबॉट्स के विपरीत, एआई-संचालित एल्गोरिदम में शब्दार्थ को समझने की क्षमता होती है और इसलिए ग्राहक मुद्दों को अधिक आसानी से पहचानते हैं। वे ग्राहक को लाइव एजेंट के पास निर्देशित करने जैसे अगले कदमों की भी सिफारिश कर सकते हैं।
जैसे ब्रांड वॉल-मार्ट अपने ग्राहक अनुभव को समृद्ध करने के लिए पहले से ही चैटजीपीटी के साथ संवादात्मक एआई क्षमताओं को अपना रहे हैं। सहज ग्राहक सेवा तक पहुंच के अलावा, ग्राहक वॉलमार्ट मोबाइल ऐप के माध्यम से टेक्स्टिंग या वॉयस कमांड का उपयोग करके अपने कार्ट में उत्पाद भी जोड़ सकेंगे।
8. बेहतर ग्राहक अनुभव और एसईओ रैंकिंग के लिए अनुकूलित ध्वनि खोज
अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात यह है कि 40% नेताओं का मानना है कि ध्वनि खोज अनुकूलन भविष्य में एआई के सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में से एक है।
एआई-आधारित ध्वनि खोज अनुकूलन दृश्यता बढ़ाने के लिए आपकी वेबसाइट की सामग्री और संरचना में सुधार करता है ताकि आप ध्वनि खोज रैंकिंग में बेहतर प्रदर्शन कर सकें। यह ब्रांडों की बढ़ती आवश्यकता है, यह देखते हुए कि घर में स्मार्टफोन और स्मार्ट उपकरणों के माध्यम से आवाज-सक्षम खरीदारी बढ़ने की उम्मीद है 400% दो साल के भीतर (2021 से 2023)।
इसी तरह, एआई इंटेलिजेंट वॉयस ऑटोमेशन को बढ़ाने के लिए थकाऊ इंटरैक्टिव वॉयस रिकॉर्डिंग (आईवीआर) सिस्टम को बदलने में मदद कर रहा है ग्राहक सेवा दक्षता .
AI के साथ अधिक मानवीय ग्राहक अनुभव बनाएं
एआई उपकरण वैयक्तिकृत देखभाल, त्वरित सहायता और प्रामाणिक जुड़ाव पर निर्मित एक समृद्ध ग्राहक अनुभव के लिए आपका रास्ता तेजी से ट्रैक कर सकते हैं।
ग्राहक अनुभव ऑडिट करना शुरुआत करने के लिए एक अच्छी जगह है ताकि आप पहचान सकें कि वर्तमान में क्या काम कर रहा है और किन क्षेत्रों पर आपको ध्यान देने की आवश्यकता है। इससे आपको यह भी बेहतर अंदाज़ा होगा कि कौन सी एआई क्षमताएं आपके व्यावसायिक लक्ष्यों को सर्वोत्तम ढंग से पूरा करेंगी।
आपकी सहायता के लिए हमारे द्वारा विकसित किए गए कुछ टेम्पलेट्स पर एक नज़र डालें अपने ग्राहक अनुभव का ऑडिट और अनुकूलन करें .
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