Когда дело доходит до клиентского опыта, большинство машин просто не очень умны. Каждый день клиентам по всему миру предлагают купить или использовать продукты, которые мало или вообще не применимы в их жизни и покупателями которых они не являются. Очень неприятно получать рекомендации по товарам, которые вы никогда бы не купили.

К счастью, машинное обучение развивается и меняет то, как мы используем технологии для взаимодействия с клиентами. Машинное обучение сосредоточено исключительно на написании программного обеспечения, которое учится на прошлом опыте и создает более персонализированный и актуальный опыт для клиентов. Это невероятно мощно для клиентского опыта, потому что позволяет брендам воспользоваться ограниченным временем, которое у них есть, чтобы завоевать доверие клиентов в современной культуре смахивания вправо. Клиенты дают брендам всего несколько секунд, прежде чем они решат уйти, если онлайн-опыт не соответствует их потребностям. Благодаря машинному обучению бренды могут лучше взаимодействовать с клиентами и предоставлять релевантные и эффективные услуги, продукты и рекомендации.

Есть три основных способа, с помощью которых машинное обучение может улучшить качество обслуживания клиентов:

  1. Машинное обучение может персонализировать почти все, что мы видим в Интернете или мобильных приложениях, чтобы сделать его лучше, понятнее и полезнее. Машинное обучение помогает компаниям лучше оценивать, что делают и чувствуют клиенты, и позволяет им адаптировать онлайн-опыт.
  2. Предложения продуктов. Бренды смогут использовать предыдущую историю покупок и просмотров клиентов, чтобы рекомендовать соответствующие продукты. Например, если покупателю нравится определенный детский товар для новорожденных, через несколько месяцев ему, скорее всего, понравится товар для детей чуть старше. Машинное обучение может выполнять прогнозирующие действия и использовать многоканальную информацию от каждого клиента, чтобы выяснить, какие продукты эффективны и какие рекомендации приводят к наилучшим результатам.
  3. Машинное обучение имеет огромное значение для автоматизации работы. Возьмем, к примеру, беспилотные автомобили Uber и Google, которые используют машинное обучение, чтобы изучать навигацию и узнавать об определенных маршрутах и ​​проблемах, с которыми они могут столкнуться в дороге. Машинное обучение также играет большую роль в рекомендациях на Amazon и Netflix, а также в системах обнаружения мошенничества, которые могут видеть, выходит ли активность человека за рамки его обычных действий.

Дни неуместного использования технологий на клиентах сочтены. Вместо того, чтобы пытаться создавать персонализированный опыт вручную, машинное обучение дает брендам возможность предлагать всем клиентам удивительно индивидуальный опыт в массовом порядке. Развитое машинное обучение может открыть новую дверь для клиентского опыта и позволить брендам предлагать гиперперсонализированный опыт с соответствующими рекомендациями и опытом, которые могут помочь создать сложный и более приятный опыт покупок.

Чтобы узнать больше от Блейк Морган, подпишитесь на ее еженедельную рассылку здесь.