Искусственный интеллект (ИИ) меняет способы взаимодействия потребителей с брендами.

ИИ отличается от человеческого интеллекта тем, что он основан на быстрой обработке большого объема данных.

Исследование, проведенное Juniper Research, прогнозирует, что инвестиции ритейлеров в ИИ достигнут 12 миллиардов долларов в 2023 году по сравнению с 3,6 миллиарда долларов в 2019 году.
В розничной торговле искусственный интеллект часто используется в сочетании с другими технологиями, такими как как дополненная реальность (AR), распознавание изображений на основе компьютерного зрения и прогнозной инвентаризации.

Для успешного применения этих передовых технологий для улучшения качества обслуживания клиентов требуется четкое понимание клиента, которое включает в себя предпочтения и историю предыдущего опыта.

Но, в конце концов, что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект (ИИ) можно определить как способность обрабатывать и преобразовывать данные в информацию, которая будет определять поведение объекта (Paschen Kietzmann and Kietzmann, 2019).

Более конкретно, мы можем сказать, что ИИ — это не что иное, как вычислительные алгоритмы и агенты, созданные людьми, которые действуют разумно, чтобы имитировать сами человеческие способности, но с бесконечно большей скоростью и точностью обработки.

Применение искусственного интеллекта в контексте клиентского опыта: вызовы и возможности

В эпоху экономики впечатлений, экономической матрицы, предложенной Джозефом Пайном в 1998 году, клиентский опыт (CX) является двигателем конкурентного роста компании, если все сделано хорошо, и самым большим источником риска, если сделано плохо.
В этом новой экономической матрицы, недостаточно знать, кто ваш клиент, необходимо понимать его поведение через данные.

Знание данных — один из основных инструментов улучшения клиентского опыта. Однако в розничной торговле на наборы данных о клиентах постоянно влияло все более нелинейное поведение, что превращало его в кошмар для разработчиков ИИ.

Эта новая реальность создала трудности, препятствующие ручному программированию автоматизированных систем с правилами для обработки всей истории клиентов.

Обеспечение единообразия во всех каналах требует поиска закономерностей в очень большом количестве точек данных. Это идеальная роль ИИ в клиентском опыте.

Однако не все идеально. Чтобы ИИ в контексте клиентского опыта приносил явные преимущества, необходимо более глубоко проанализировать и понять проблемы, с которыми предстоит столкнуться:

Зависимость от технологий и постоянная потребность в увеличении объема вмененных данных

Технологии всегда следует рассматривать как средство, а не как цель, и клиентский опыт ничем не отличается.

Внедрение ИИ требует от организаций высокого уровня зрелости в культуре, управляемой данными, в смысле понимания необходимой степени детализации, чтобы не запрашивалось больше данных, чем необходимо, вызывая любые подозрения со стороны клиентов — и как это данные будут доступны.

Другими словами, организации необходимо точно знать, какой уровень детализации информации ей нужен, и; как, когда и где эта информация будет доступна для фронт-офиса. Таким образом, значительно увеличиваются шансы на достижение всех бизнес-целей, при этом технология не является целью, а скорее средством.

Отсутствие человеческого взаимодействия или дополнительных усилий

Клиенты — это люди, и многие из них не привыкли или с подозрением относятся к 100% автоматизированным процессам с помощью искусственного интеллекта (ИИ) без какого-либо человеческого взаимодействия, особенно при работе с традиционно более бюрократическими услугами.

Верно и обратное, когда использование ИИ заставляет определенный процесс, также на 100% автоматизированный, требовать от клиента дополнительных усилий, на которые он не рассчитывал, порождая тем самым знаменитое «трение».

Другие проблемы

Компании, которые оценивают возможность внедрения и/или находятся на начальном этапе внедрения ИИ, должны осознавать, что переход от исследования к крупномасштабному развертыванию требует, кроме того, конечно, сильной культуры, основанной на данных, инклюзивной целостной мышление и подготовка, которые должны учитывать следующие основные принципы:

  • Создание клиентских платформ с искусственным интеллектом, то есть с использованием детерминированных и
    недетерминированных алгоритмов;
  • Подключиться к современной экосистеме клиентских данных; Используйте выборочное портфолио технологий ИИ;
  • Обеспечение доверия посредством соблюдения LGPD; с прозрачностью, этикой и ответственностью;
  • Рассчитывайте на лучших партнеров и таланты для получения ожидаемых результатов.

Теория модели качества обслуживания и обязательства по доверию, связанные с ИИ

Качество обслуживания традиционно определяется как разница между ожидаемым и воспринимаемым обслуживанием; и оценивается по тому, как клиенты воспринимают бренд и предлагаемые им услуги (Parasuraman et al., 1994).

Теория доверия и обязательств подчеркивает роль доверия и приверженности отношениям в процессе развития отношений между потребителями и компаниями (Morgan & Hunt, 1994).

На основе этих двух теорий группа из четырех исследователей разработала исследование «Впечатления клиентов в эпоху искусственного интеллекта», в котором предлагается новый подход к тому, как искусственный интеллект (ИИ) может улучшить качество обслуживания клиентов.

В их подходе на качество обслуживания клиентов с поддержкой ИИ влияют три фактора:

  • Удобство
  • Настройка
  • Качество обслуживания

По мнению исследователей, эффекты опосредованы двумя факторами:

  • Доверять
  • Воспринимаемая жертва

Исследование заключалось в проведении онлайн-опроса среди клиентов, которые воспользовались услугой с поддержкой ИИ, предлагаемой известным европейским косметическим брендом. В общей сложности 434 ответа были проанализированы с использованием моделирования структурного уравнения методом наименьших квадратов.

Практический пример: как компания Johnson & Johnson использовала искусственный интеллект для повышения качества обслуживания своих клиентов и сотрудников.

В конце января этого года компания Johnson & Johnson объявила о своей вакцине против Covid-19, вакцине, которая, по словам Джима Суонсона, ИТ-директора J&J, была бы невозможна без ИИ. По его словам, восемь или девять месяцев назад изготовление партии вакцины занимало две недели. Теперь две партии за одну неделю — четырехкратное улучшение. «Мы используем ИИ для улучшения всего, от процесса ферментации до производственного процесса», — говорит он. «Есть много идей, и все части складываются в результат».

Тот же подход применяется во всех секторах J&J, говорит Суонсон. В линии средств по уходу за кожей J&J, которой принадлежит бренд Avena, IA позволяет потребителям сфотографировать свою кожу, чтобы получить персонализированную рекомендацию продукта.

Выход на сцену не только машинного обучения или машинного обучения (МО), которое является одним из аспектов ИИ, но и организационного обучения, поскольку J&J использует эти изображения для выявления наиболее распространенных проблем с кожей для создания все более актуальных продуктов. .

Чтобы эта петля обратной связи, управляемая ИИ, функционировала должным образом, необходимо иметь инфраструктуру данных, которая одновременно обеспечивает демократический доступ ко всей компании, а также поддержку конфиденциальности и безопасности. «Если вы не можете безопасно обмениваться данными, лучше не делитесь ими», — говорит Суонсон.

Ключом к стратегии организационного обучения J&J является расширение коллективного опыта ИИ. «Мы создали совет по науке о данных, спонсируемый главой отдела исследований и разработок, и приняли решение децентрализовать ИИ в нашем бизнесе. Мы делаем ИИ и технологии ядром нашей компании, и это не то, чем можно заниматься параллельно», — говорит он.

Вывод

Как мы видели, искусственный интеллект (ИИ), применяемый для обслуживания клиентов, — это технология, применимость которой должна быть обусловлена ​​определенной степенью консолидации бренда с точки зрения доверия потребителей. Это необходимо для того, чтобы не вызывать недоверие у потребителей, которые, в конце концов, не знакомы с использованием технологических ресурсов.

Еще один важный момент, на который следует обратить внимание, — это организационная культура и расширение прав и возможностей сотрудников. Для того чтобы ИИ действительно приносил пользу для клиентского опыта в розничной торговле, необходимо полное отсутствие
разрозненности между областями и сильная культура, ориентированная на данные, чтобы расширить возможности не только фронт-офиса, а также бэк-офиса для большей масштабируемости и напористости в действиях. Результатом этого являются лояльные клиенты и увеличение доходов.

Ссылки:

АМИН, Нисрин; ТАРХИНИ, Али; РЕППЕЛЬ, Александр; АНАНД, Амитабх. Впечатления клиентов в эпоху искусственного интеллекта. 2021, Компьютеры в человеческом поведении 114, 106548.

Capgemini, искусственный интеллект для иммерсивного взаимодействия с клиентами.

ИТ-директор Бразилии. Организационное обучение: ваш ключ к успеху ИИ.