Если организациям удастся устранить ряд фундаментальных пробелов,
Может показаться, что новейшие решения в области ИИ уже применяются повсеместно, но это не так. Несмотря на то, что СМИ и индустрия активно обсуждают потенциальные возможности применения ИИ и достижения в области аналитических технологий, мы все еще находимся на пороге широкого внедрения ИИ в бизнес. Например, в конце 2023 г., согласно отчету Axiom «Where AI and Marketing Collide: 2024 CX Predictions», более 80% компаний согласились с тем, что способность оставаться конкурентоспособными будет зависеть от использования ИИ для клиентской аналитики с целью повышения уровня клиентского опыта (CX), но пока так делают менее четверти респондентов. Наш опыт работы с производителями потребительских товаров (CPG) показал, что уровень зрелости клиентской аналитики в разных сегментах и на предприятиях внутри них сильно различается.
Некоторые организации уже извлекают расширенные инсайты с помощью новейших решений на основе ИИ, используя обработку естественного языка для предиктивной аналитики, генеративный ИИ или рекомендательные системы. Однако многим это не удается, поскольку они испытывают трудности с другими основополагающими компонентами успешной программы клиентской аналитики. Например, у них может отсутствовать четко сформулированная стратегия работы с данными, данные могут быть разрозненными, что мешает формированию клиентоориентированной картины, или им нужны квалифицированные специалисты для использования инструментов цифровой аналитики. Если организациям удастся устранить эти фундаментальные пробелы, возможно решения на основе ИИ наберут достаточную силу, чтобы изменить подход компаний к клиентской аналитике.
Повышение уровня СХ
Более четкие инсайты позволяют компаниям обеспечивать лучший опыт на многих этапах пути клиента. Эффективное использование клиентской аналитики может усилить чувство признания со стороны клиентов и обеспечить более адресные и своевременные предложения и коммуникации. Анализируя реакцию клиентов на улучшенные рекомендации товаров, созданные ИИ, компании могут более точно прогнозировать спрос, снижать вероятность возникновения дефицита товаров и получать ценные инсайты об обслуживании и опыте использования товаров. Использование этих данных для постоянного совершенствования позволяет компаниям улучшать свои предложения и повышать уровень удовлетворенности клиентов.
Некоторые CPG-бренды уже используют аналитику и ИИ для улучшения CX. Одна глобальная CPG-компания собирает и анализирует данные о клиентах, чтобы понять их потребности и то, как, по их мнению, продукты компании соотносятся с предложениями конкурентов, как настроены потребители по отношению к конкретным ингредиентам, как они отзываются о продуктах компании в Интернете и с какими инфлюенсерами компании следует работать.
Быстрое принятие лучших решений
Клиентская аналитика реального времени дает компаниям мгновенные инсайты, которые они могут использовать для улучшения взаимодействия с клиентами или которыми можно поделиться с клиентами, чтобы помочь им улучшить их собственный клиентский опыт.
Некоторые B2C-компании уже используют технологии ИИ в своих каналах поддержки клиентов для анализа контактов на предмет уровня стресса клиентов и качества предоставляемой поддержки. Например, чат-боты на базе ИИ могут генерировать контекстно-значимый и человекоподобный текст для ответов потребителям в режиме реального времени, расширяя и улучшая качество обслуживания и консультирования клиентов. В дальнейшем результаты этих взаимодействий могут помочь скорректировать работу службы поддержки, чтобы снизить уровень стресса и свести к минимуму необходимость обращения клиентов за помощью.
Повышение устойчивости
Более эффективные возможности клиентской аналитики также могут помочь компаниям решать все более насущные задачи в области устойчивого развития. Согласно данным отчета Capgemini «Embracing a brighter future: Investment priorities for 2024», 61% организаций рассматривают отсутствие устойчивых практик как «экзистенциальную угрозу», а почти половина считает, что изменение климата станет главным фактором, нарушающим работу бизнеса в течение следующих 10 лет. В результате 52% руководителей компаний в этом году намерены увеличить инвестиции в инициативы по устойчивому развитию.
Анализ отзывов и предпочтений клиентов может дать ценные инсайты о желаемых характеристиках, функциональных возможностях и атрибутах экологичности продуктов. Предприятия могут использовать эту информацию для проектирования и разработки продуктов, которые отвечают потребностям клиентов и одновременно минимизируют воздействие на окружающую среду на протяжении всего жизненного цикла продукта — от закупки материалов до утилизации в конце срока службы. Например, один из мировых брендов класса люкс использует предиктивную аналитику для прогнозирования спроса, чтобы избежать перепроизводства, которое может привести к образованию излишков и дополнительным расходам, связанным с утилизацией непроданных товаров.
Клиентская аналитика также может помочь бизнесу отслеживать ключевые показатели устойчивости и KPI, такие как углеродный след, энергопотребление, образование отходов и уровень переработки. Отслеживая показатели в течение длительного времени и сравнивая их с отраслевыми стандартами, компании могут выявить области для улучшения и реализовать стратегии, направленные на повышение устойчивости всей своей деятельности.
Больше, чем ИИ-инструменты: успех с помощью клиентской аналитики
ИИ — это двигатель, который приводит в действие все эти сценарии использования клиентской аналитики, но топливом для него служат другие элементы. Без этих важнейших компонентов сильной программы клиентской аналитики инвестиции в ИИ в этой области не смогут обеспечить максимальную рентабельность.
Клиентоориентированность. Организация должна обладать действительно клиентоориентированным мышлением и культурой, в которых приоритет отдается осмыслению данных о клиентах, что позволяет внедрять инновации.
Структура. Организациям, в которых данные все еще хранятся разрозненно, необходимо окончательно разрушить эти изолированные структуры, демократизировав их, чтобы команды могли получать инсайты по всей цепочке создания ценности для клиента. Такая реструктуризация отражает и укрепляет стратегию и культуру, ориентированные на клиента.
Таланты и опыт. Вашим аналитикам необходимы сильные навыки работы с данными и клиентоориентированное мышление. Независимо от того, будут ли это штатные специалисты, работающие в центре передового опыта, или внешняя поддержка со стороны опытного партнера, сочетание аналитической тонкости и клиентоориентированности имеет решающее значение.
Сбор данных и аналитические решения. Сбор, интеграция и анализ данных из существующих и новых точек контакта — одна из самых сложных задач для многих организаций.
Технологии. Правильно подобранные инструменты ИИ могут помочь организациям достичь многих из рассмотренных выше результатов. Однако возврат инвестиций в аналитические решения во многом зависит от качества других элементов аналитической программы.
Приведенные нами выше примеры компаний, использующих данные о клиентах и ИИ для улучшения CX и внедрения инноваций, стали возможны благодаря тому, что в этих компаниях также присутствуют элементы программы клиентской аналитики. Поскольку в этом году все больше компаний будут внедрять ИИ и связанные с ним технологии, вышеперечисленные основополагающие элементы станут ключом к получению максимальной отдачи от этих инвестиций следующего поколения. Правильное понимание основ поможет компаниям быстрее добиться большего благодаря инвестициям в новые технологии для повышения уровня клиентского опыта и принятия бизнес-решений.
