人工智能和全渠道：有利于您公司的技术和战略
Posted: Sat Dec 21, 2024 7:04 am
人工智能和机器学习技术正在改变全渠道和 CRM 战略。通过提供对不断变化的客户需求和行为的洞察，人工智能可以更大程度地扩展客户旅程，为所有相关方提供更一致的体验。
成功的全渠道策略必须考虑与客户的所有互动，并记住每次互动都是客户旅程的一部分。全渠道的一大优势正是能够实时扩展大量客户旅程，监控他们的需求和行为的变化。
人工智能和机器学习被广泛用于改进这一 阿尔巴尼亚电报数据 策略，并使客户在他们喜爱的品牌的数字渠道上的体验与实体店或其他多样化渠道的体验更好地保持一致。
全渠道策略用户可以更准确地分析客户角色，推断客户旅程随时间的变化，并使用人工智能和机器学习调整服务策略。
例如，人工智能和机器学习有助于预测哪些客户角色更喜欢与人工代理交谈而不是使用自助服务，还可以了解客户期望在速度和灵活性、可靠性和透明度方面如何与所提供的服务相匹配、互动和服务。在全渠道策略的指导下，客户旅程在自动化系统和主动代理之间从这个意义上和规模上脱颖而出。
让我们看看人工智能正在改变全渠道策略的以下 10 种方式
人工智能和机器学习彻底改变全渠道的 10 种方式
人工智能已成功用于在更个性化的层面上提供个性化的客户体验。机器学习使公司能够更准确地定义客户角色、购买偏好和旅程。这些技术结合了品牌、活动和产品偏好、位置数据、查看的内容、交易历史，以及最重要的沟通渠道偏好，为每个关键客户群创建准确的角色。
通过人工智能和机器学习考虑品牌和渠道偏好、过去的购买历史以及价格敏感性，现在可以实现每人价格优化。许多业务经理声称，基于人工智能算法的快速进步，基于云的价格管理和优化应用程序更易于使用且功能更强大。更强大、更易于使用的应用程序以及更好地管理和优化全渠道定价的需求相结合，正在推动这一领域的快速创新。
利用人工智能获得的信息，现在可以重新设计整个基础设施并与 IT 部门集成，以便扩展客户体验。全渠道战略的成功需要 IT 基础设施能够快速灵活地响应不断变化的客户偏好，同时还提供可扩展的空间。品牌供应链和供应商的所有领域，从供应商入职、质量管理和战略采购到堆场管理、码头调度、制造和履行，都需要以客户体验为中心。
借助人工智能和机器学习技术，几乎所有供应链流程都可以数字化，从而提高准时性能并大幅增加收入。任何全渠道战略要取得成功，供应链的设计都需要在大规模上市时间和客户交付时间方面表现出色。
人工智能算法可以为每个角色创建倾向模型。这些模型对于预测哪些客户以及如何对套餐或报价采取行动非常有价值。倾向模型依赖于预测分析，使用机器学习来预测给定客户对电子邮件营销活动或套餐或定价优惠做出反应的可能性，并将这些行为转化为购买。事实证明，倾向模型对于提高客户保留率和减少客户流失非常有效。这些模型是一个出色的工具，几乎所有使用全渠道策略的企业都依赖倾向模型来更好地预测客户偏好和过去的行为将如何导致未来的购买。
移动设备应用程序的开发通过基于机器学习的模式匹配和产品推荐引擎的结合，促进了客户体验的提高，客户几乎可以尝试他们有兴趣购买的几乎任何产品。机器学习模式识别和人工智能推荐引擎共同催生了新一代购物应用程序，客户可以在其中虚拟地尝试不同的产品。该应用程序了解购物者的喜好并实时评估图像质量。然后它会建议在线或在商店购买。
利用人工智能和机器学习进行订单跟踪和可追溯性对于改善客户体验至关重要。跟踪每个渠道的订单，结合使用人工智能和机器学习来预测分配和缺货情况，可以大大降低运营风险。基于人工智能的跟踪对于查明流程效率低下的点非常有价值。这减少了上市时间和客户接触时间。
客户服务可以被认为是全渠道策略中最敏感的点。缺乏上下文数据和实时洞察可能会导致客户服务错误，而这两个问题可以使用人工智能轻松解决。它们可用于决定特定客户何时需要与现场人工座席通话。还可以创建类似的策略来提高智能代理、虚拟个人助理、聊天机器人和自然语言 (NLP) 的性能。在知识管理、内容发现和生成以及面对面服务的路由和支持方面也有了巨大的改进。
人工智能和机器学习可以促进营销和销售效率的提高，因为它们可以跟踪渠道细分活动中的购买决策，并了解特定角色购买而其他角色不购买的原因和时间。随着人工智能和机器学习的快速发展，您可以找出全渠道策略成功或失败的原因和地点。机器学习可用于使用相关网络数据、预测模型来限定其他客户列表和潜在客户，从而对理想客户档案生成更好的预测。每个全渠道销售线索的预测评分成为潜在新销售的更好指标，帮助销售团队优先考虑时间、精力和销售策略。
在人工智能的支持下，预测内容分析通过预测哪些内容会促使客户购买来提高销售转化率和投资回报率。使用机器学习按人物角色分析潜在客户和买家行为，可以深入了解在销售时需要个性化和呈现哪些内容。事实证明，预测内容分析在 B2B 销售场景中非常有效，并且还扩展到消费品领域。
所有这些通过在全渠道策略中使用人工智能获得的优势在 CRM 平台上得到了进一步增强。像这样的平台（您可以在此处查看更多详细信息）从机器学习和数据分析机制中提取最佳内容，促进客户服务的改进，不仅集成公司的不同渠道（数字或物理），而且公司各个不同部门通过人工智能获得的信息。
通过使用聊天机器人和流程自动化， liga.me CRM 平台成为当今市场上最可靠的平台之一。 CRM 平台不仅整合渠道和收集的信息，还统一策略，使客户体验与他们在实体店的体验保持一致。
请联系我们的一位代表，了解有关在全渠道策略中使用人工智能的更多信息，以及为什么liga.me CRM 平台是市场上的最佳选择之一 。
成功的全渠道策略必须考虑与客户的所有互动，并记住每次互动都是客户旅程的一部分。全渠道的一大优势正是能够实时扩展大量客户旅程，监控他们的需求和行为的变化。
人工智能和机器学习被广泛用于改进这一 阿尔巴尼亚电报数据 策略，并使客户在他们喜爱的品牌的数字渠道上的体验与实体店或其他多样化渠道的体验更好地保持一致。
全渠道策略用户可以更准确地分析客户角色，推断客户旅程随时间的变化，并使用人工智能和机器学习调整服务策略。
例如，人工智能和机器学习有助于预测哪些客户角色更喜欢与人工代理交谈而不是使用自助服务，还可以了解客户期望在速度和灵活性、可靠性和透明度方面如何与所提供的服务相匹配、互动和服务。在全渠道策略的指导下，客户旅程在自动化系统和主动代理之间从这个意义上和规模上脱颖而出。
让我们看看人工智能正在改变全渠道策略的以下 10 种方式
人工智能和机器学习彻底改变全渠道的 10 种方式
人工智能已成功用于在更个性化的层面上提供个性化的客户体验。机器学习使公司能够更准确地定义客户角色、购买偏好和旅程。这些技术结合了品牌、活动和产品偏好、位置数据、查看的内容、交易历史，以及最重要的沟通渠道偏好，为每个关键客户群创建准确的角色。
通过人工智能和机器学习考虑品牌和渠道偏好、过去的购买历史以及价格敏感性，现在可以实现每人价格优化。许多业务经理声称，基于人工智能算法的快速进步，基于云的价格管理和优化应用程序更易于使用且功能更强大。更强大、更易于使用的应用程序以及更好地管理和优化全渠道定价的需求相结合，正在推动这一领域的快速创新。
利用人工智能获得的信息，现在可以重新设计整个基础设施并与 IT 部门集成，以便扩展客户体验。全渠道战略的成功需要 IT 基础设施能够快速灵活地响应不断变化的客户偏好，同时还提供可扩展的空间。品牌供应链和供应商的所有领域，从供应商入职、质量管理和战略采购到堆场管理、码头调度、制造和履行，都需要以客户体验为中心。
借助人工智能和机器学习技术，几乎所有供应链流程都可以数字化，从而提高准时性能并大幅增加收入。任何全渠道战略要取得成功，供应链的设计都需要在大规模上市时间和客户交付时间方面表现出色。
人工智能算法可以为每个角色创建倾向模型。这些模型对于预测哪些客户以及如何对套餐或报价采取行动非常有价值。倾向模型依赖于预测分析，使用机器学习来预测给定客户对电子邮件营销活动或套餐或定价优惠做出反应的可能性，并将这些行为转化为购买。事实证明，倾向模型对于提高客户保留率和减少客户流失非常有效。这些模型是一个出色的工具，几乎所有使用全渠道策略的企业都依赖倾向模型来更好地预测客户偏好和过去的行为将如何导致未来的购买。
移动设备应用程序的开发通过基于机器学习的模式匹配和产品推荐引擎的结合，促进了客户体验的提高，客户几乎可以尝试他们有兴趣购买的几乎任何产品。机器学习模式识别和人工智能推荐引擎共同催生了新一代购物应用程序，客户可以在其中虚拟地尝试不同的产品。该应用程序了解购物者的喜好并实时评估图像质量。然后它会建议在线或在商店购买。
利用人工智能和机器学习进行订单跟踪和可追溯性对于改善客户体验至关重要。跟踪每个渠道的订单，结合使用人工智能和机器学习来预测分配和缺货情况，可以大大降低运营风险。基于人工智能的跟踪对于查明流程效率低下的点非常有价值。这减少了上市时间和客户接触时间。
客户服务可以被认为是全渠道策略中最敏感的点。缺乏上下文数据和实时洞察可能会导致客户服务错误，而这两个问题可以使用人工智能轻松解决。它们可用于决定特定客户何时需要与现场人工座席通话。还可以创建类似的策略来提高智能代理、虚拟个人助理、聊天机器人和自然语言 (NLP) 的性能。在知识管理、内容发现和生成以及面对面服务的路由和支持方面也有了巨大的改进。
人工智能和机器学习可以促进营销和销售效率的提高，因为它们可以跟踪渠道细分活动中的购买决策，并了解特定角色购买而其他角色不购买的原因和时间。随着人工智能和机器学习的快速发展，您可以找出全渠道策略成功或失败的原因和地点。机器学习可用于使用相关网络数据、预测模型来限定其他客户列表和潜在客户，从而对理想客户档案生成更好的预测。每个全渠道销售线索的预测评分成为潜在新销售的更好指标，帮助销售团队优先考虑时间、精力和销售策略。
在人工智能的支持下，预测内容分析通过预测哪些内容会促使客户购买来提高销售转化率和投资回报率。使用机器学习按人物角色分析潜在客户和买家行为，可以深入了解在销售时需要个性化和呈现哪些内容。事实证明，预测内容分析在 B2B 销售场景中非常有效，并且还扩展到消费品领域。
所有这些通过在全渠道策略中使用人工智能获得的优势在 CRM 平台上得到了进一步增强。像这样的平台（您可以在此处查看更多详细信息）从机器学习和数据分析机制中提取最佳内容，促进客户服务的改进，不仅集成公司的不同渠道（数字或物理），而且公司各个不同部门通过人工智能获得的信息。
通过使用聊天机器人和流程自动化， liga.me CRM 平台成为当今市场上最可靠的平台之一。 CRM 平台不仅整合渠道和收集的信息，还统一策略，使客户体验与他们在实体店的体验保持一致。
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