Optimiser les Parcours Client avec l’IA : Une exploration approfondie Tutoriels

Découvrez comment l’intelligence artificielle façonne l'avenir du commerce en offrant des expériences client sur mesure. Dans cette vidéo, nous explorons d'abord les bases de l'IA et son rôle dans le commerce. À travers une approche étape par étape, nous détaillons comment l'IA collecte et analyse les données des clients pour prendre des décisions automatisées. Deux cas pratiques illustreront ensuite l’application réelle de l’IA pour proposer des recommandations et interactions pertinentes. Puis, nous aborderons les défis éthiques et les implications de l'utilisation de l'IA, pour conclure sur l'impact positif et les avantages d’une expérience client hautement personnalisée. Rejoignez-nous pour cette immersion informative et découvrez comment créer des parcours client révolutionnaires avec l'IA.

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Objectifs :

L'objectif de cette formation est de comprendre comment l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour personnaliser les parcours clients dans le commerce, en améliorant l'expérience utilisateur et en appliquant des principes pratiques de l'IA.

Chapitres :

Introduction à l'Intelligence Artificielle
Bienvenue dans cette formation sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour personnaliser les parcours client dans le commerce. Nous allons explorer le rôle crucial de l'IA dans la personnalisation des expériences client et comment appliquer ces principes pour créer des parcours uniques.
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
L'intelligence artificielle (IA) désigne l'utilisation de machines pour exécuter des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Cela inclut la résolution de problèmes, la reconnaissance de motifs et l'apprentissage. Dans le commerce, l'IA est capable d'analyser d'énormes volumes de données pour tirer des prédictions et des recommandations, individualisant ainsi l'interaction avec chaque client.
Applications Pratiques de l'IA dans le Parcours Client
Prenons l'exemple de Lisa, une cliente régulière d'un site e-commerce. L'IA analyse son historique d'achat et son comportement de navigation pour lui proposer des recommandations personnalisées. De même, Tom, un client cherchant des informations sur la livraison, peut interagir avec un chatbot alimenté par l'IA, qui répond à ses questions et l'oriente vers des produits ou offres spéciales.
Mise en Pratique des Principes de l'IA
La mise en place d'une solution d'IA pour améliorer les parcours client est un processus étape par étape : 1. **Collecte des données** : Rassembler toutes les informations pertinentes du client, y compris les données démographiques et les historiques d'achat. 2. **Analyse des données** : L'IA explore les schémas et identifie les tendances pour comprendre les comportements et préférences des clients. 3. **Prise de décision automatisée** : Basée sur l'analyse, l'IA fait des choix en temps réel concernant les meilleures actions à entreprendre. 4. **Interaction et personnalisation** : Les décisions automatisées alimentent des expériences utilisateur hautement personnalisées.
Cas Pratique : Exemple de Carla
Imaginons Carla, qui a acheté des chaussures de sport il y a un mois. L'IA analyse ses interactions précédentes et son historique d'achat pour créer un profil utilisateur. En identifiant un intérêt croissant pour le yoga, l'IA décide d'envoyer un e-mail à Carla avec une offre spéciale sur un ensemble de yoga, créant ainsi une expérience pertinente.
Réflexion et Défis Éthiques
Implémenter l'IA comporte des défis, notamment en matière de sécurité des données, de vie privée et de consentement des utilisateurs. Il est essentiel de naviguer prudemment pour assurer une expérience client transparente et éthique. Bien que la mise en œuvre de l'IA puisse être complexe, les bénéfices en termes de satisfaction et de fidélité des clients sont immenses.
Conclusion
L'intelligence artificielle est un outil puissant pour enrichir les parcours client en fournissant des expériences personnalisées, ciblées et engageantes. En comprenant et en appliquant ces principes, les entreprises peuvent améliorer significativement l'expérience client.

FAQ :

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans le commerce?

L'intelligence artificielle dans le commerce fait référence à l'utilisation de technologies pour analyser des données clients et personnaliser les interactions, améliorant ainsi l'expérience d'achat.

Comment l'IA peut-elle améliorer l'expérience client?

L'IA peut améliorer l'expérience client en analysant les données d'achat et de navigation pour fournir des recommandations personnalisées et automatiser les interactions via des chatbots.

Quels sont les défis de l'implémentation de l'IA?

Les défis incluent la sécurité des données, la vie privée des utilisateurs et le consentement, nécessitant une approche éthique lors de l'utilisation de l'IA.

Comment fonctionne le machine learning?

Le machine learning utilise des algorithmes pour analyser des données, identifier des tendances et permettre aux systèmes d'apprendre de nouvelles informations sans être explicitement programmés.

Quels outils peuvent être utilisés pour mettre en œuvre l'IA?

Des outils comme des plateformes de machine learning, des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et des logiciels d'analyse de données peuvent être utilisés pour mettre en œuvre l'IA.

Quelques cas d'usages :

Recommandations personnalisées sur un site e-commerce

Lorsqu'un client, comme Lisa, navigue sur un site e-commerce, l'IA analyse son historique d'achat et son comportement pour proposer des produits qui correspondent à ses préférences, augmentant ainsi les chances d'achat.

Service client automatisé avec un chatbot

Un client, comme Tom, cherchant des informations sur la livraison peut interagir avec un chatbot alimenté par l'IA, qui répond à ses questions et l'oriente vers des produits ou offres spéciales, créant une expérience fluide.

Campagnes de marketing ciblées

L'IA peut analyser les interactions d'un client, comme Carla, pour lui envoyer des offres spéciales sur des produits pertinents, comme des articles de yoga, en fonction de ses intérêts récents.

Optimisation des parcours client

En collectant et en analysant des données démographiques et comportementales, les entreprises peuvent utiliser l'IA pour automatiser des décisions en temps réel, comme l'envoi d'e-mails personnalisés ou de remises sur des articles pertinents.

Amélioration de la fidélité client

En fournissant des expériences personnalisées et engageantes grâce à l'IA, les entreprises peuvent améliorer la satisfaction et la fidélité des clients, ce qui peut conduire à une augmentation des ventes et de la rétention.

Glossaire :

Intelligence Artificielle (IA)

L'IA désigne l'utilisation de machines pour exécuter des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine, telles que la résolution de problèmes, la reconnaissance de motifs et l'apprentissage.

Machine Learning

Une sous-catégorie de l'IA qui utilise des algorithmes avancés pour permettre aux machines d'apprendre et de s'adapter continuellement à partir des données.

Chatbot

Un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains, souvent utilisé pour fournir un service client automatisé.

Analyse des données

Le processus d'exploration des données pour identifier des schémas et des tendances, permettant de comprendre les comportements et les préférences des clients.

Personnalisation

L'adaptation des interactions et des recommandations en fonction des préférences et des comportements individuels des clients.

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Bienvenue dans cette formation sur

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l'utilisation de l'intelligence

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artificielle pour personnaliser les

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parcours client dans le commerce.

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Nos objectifs aujourd'hui sont simples.

00:00:14

Premièrement,

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vous comprendrez le rôle crucial de l'IA

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dans la personnalisation

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des expériences client.

00:00:21

Deuxièmement, vous serez capable

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d'appliquer les principes de l'IA

00:00:25

pour créer des parcours client uniques

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et optimiser l'expérience utilisateur.

00:00:30

Mais avant d'entrer dans le vif du sujet,

00:00:33

comprenons ce qu'est

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l'intelligence artificielle.

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L'IA, c'est l'utilisation de machines

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pour exécuter des tâches qui nécessitent

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normalement l'intelligence humaine.

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Cela peut inclure la résolution de problèmes,

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la reconnaissance de motifs

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et bien sûr l'apprentissage.

00:00:50

Pourquoi utiliser l'IA

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dans le commerce ?

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La réponse réside dans sa capacité à

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analyser d'énormes volumes de données

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et à tirer des prédictions ou des

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recommandations pour individualiser

00:01:03

l'interaction avec chaque client,

00:01:05

améliorant ainsi son expérience d'achat.

00:01:09

L'IA explore les données des clients,

00:01:11

telles que leur historique d'achat,

00:01:13

leur comportement de navigation et leurs

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interactions avec le service client,

00:01:17

puis utilise ces informations pour

00:01:20

anticiper leurs besoins et attentes.

00:01:23

Voyons maintenant quelques exemples

00:01:25

de l'application pratique de l'IA

00:01:26

dans le parcours client.

00:01:29

Imaginez Lisa,

00:01:30

une cliente régulière d'un site e-commerce.

00:01:35

L'IA analyse son historique d'achat

00:01:38

et son comportement de navigation.

00:01:40

Lorsqu'elle recherche un produit,

00:01:42

l'IA propose des recommandations

00:01:44

personnalisées basées sur ses préférences

00:01:46

et les articles précédemment consultés,

00:01:48

augmentant ainsi les chances d'achat.

00:01:51

Ensuite, prenons l'exemple de Tom,

00:01:53

un client cherchant des

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informations sur la livraison.

00:01:56

Ici, un chatbot alimenté par l'IA

00:01:59

peut interagir avec lui,

00:02:01

répondre à ces questions et même

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l'orienter vers des produits ou offres

00:02:05

spéciales créant une expérience

00:02:07

client fluide et engageante.

00:02:11

Vous vous demandez comment mettre

00:02:13

ces principes en pratique ?

00:02:14

Comment, concrètement, l'IA peut

00:02:16

être configuré pour offrir de

00:02:18

telles expériences personnalisées ?

00:02:20

Ne vous inquiétez pas,

00:02:21

dans la prochaine section,

00:02:23

nous décomposerons un exemple, pas à pas.

00:02:26

La mise en place d'une solution d'IA

00:02:28

pour améliorer les parcours client

00:02:30

est un processus étape par étape.

00:02:32

D'abord, la collecte des données -

00:02:35

une étape cruciale où toutes les

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informations pertinentes du client

00:02:39

doivent être rassemblées et analysées.

00:02:41

Cela inclut les données démographiques,

00:02:43

les historiques d'achat et les

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interactions avec le site web.

00:02:47

Ensuite vient l'analyse des données, où l'IA

00:02:50

explore les schémas et identifie

00:02:53

les tendances pour comprendre les

00:02:55

comportements et les préférences des clients.

00:02:58

Des algorithmes avancés, tel que

00:03:00

le machine learning, jouent un

00:03:01

rôle crucial dans cette étape,

00:03:03

permettant à l'IA

00:03:05

d'apprendre et de s'adapter

00:03:07

continuellement.

00:03:08

L étape suivante est la prise de

00:03:11

décision automatisée. Basée sur l'analyse,

00:03:13

l'IA fait des choix en temps réel

00:03:15

concernant les meilleures actions à

00:03:17

entreprendre ou les recommandations

00:03:19

à proposer pour chaque individu.

00:03:21

Cela pourrait impliquer d'envoyer un

00:03:24

e-mail personnalisé ou de proposer des

00:03:26

remises sur des articles pertinents.

00:03:29

La dernière étape concerne

00:03:31

l'interaction et la personnalisation.

00:03:33

Les décisions automatisées alimentent

00:03:36

des expériences utilisateur

00:03:38

hautement personnalisées, permettant

00:03:40

une interaction significative avec

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le client à chaque point de contact,

00:03:44

améliorant ainsi leur engagement

00:03:47

et satisfaction.

00:03:49

Explorons un cas pratique.

00:03:51

Imaginons Carla,

00:03:52

une cliente qui a acheté des chaussures

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de sport il y a un mois. L'IA

00:03:56

analyse ses interactions précédentes,

00:03:59

sa navigation récente autour des

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articles de sport et son historique

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d'achat pour créer un profil utilisateur.

00:04:07

L'IA,

00:04:07

analysant que Carla s'intéresse au

00:04:09

sport et ayant identifié une hausse des

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recherches pour les articles de yoga,

00:04:13

décide d'envoyer un e-mail à Carla

00:04:15

avec une offre spéciale sur un

00:04:18

ensemble de yoga, créant une expérience

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attrayante et pertinente pour elle.

00:04:22

Prenons un moment pour réfléchir.

00:04:24

Comment pourriez-vous utiliser

00:04:26

l'IA pour améliorer l'expérience

00:04:28

client dans votre contexte ?

00:04:31

Notez vos pensées,

00:04:32

nous reprendrons dans 30 secondes.

00:05:05

Implémenter l'IA comporte aussi son lot

00:05:07

de défis et de questions éthiques, comme

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la sécurité des données, la vie privée

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et le consentement des utilisateurs.

00:05:14

Il est impératif de naviguer prudemment

00:05:16

à travers ces eaux pour assurer une

00:05:19

expérience client transparente et éthique.

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L'IA est un outil puissant

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pour enrichir les parcours

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client en fournissant des

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expériences personnalisées,

00:05:30

ciblées et engageantes.

00:05:33

Bien que la mise en œuvre

00:05:34

puisse être complexe,

00:05:35

les bénéfices en termes de

00:05:37

satisfaction et de fidélité

00:05:38

des clients sont immenses.

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Bem-vindo a esta formação sobre

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O uso da inteligência

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para personalizar o

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jornada do cliente no varejo.

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Nossos objetivos hoje são simples.

00:00:14

Antes de mais

00:00:15

compreenderá o papel crucial da IA

00:00:17

na personalização

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experiências do cliente.

00:00:21

Em segundo lugar, você será capaz de

00:00:23

aplicar os princípios da IA

00:00:25

para criar jornadas únicas do cliente

00:00:28

e otimizar a experiência do usuário.

00:00:30

Mas antes de entrarmos no cerne da questão,

00:00:33

Vamos entender o que é

00:00:35

inteligência artificial.

00:00:36

IA é o uso de máquinas

00:00:38

para executar tarefas que exijam

00:00:41

normalmente inteligência humana.

00:00:43

Isto pode incluir a resolução de problemas,

00:00:46

Reconhecimento de padrões

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e, claro, aprendizagem.

00:00:50

Por que usar IA

00:00:52

no comércio?

00:00:54

A resposta está na sua capacidade de

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Analise grandes volumes de dados

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e fazer previsões ou previsões.

00:01:01

Recomendações para individualização

00:01:03

interação com cada cliente,

00:01:05

melhorando assim a sua experiência de compra.

00:01:09

A IA explora os dados dos clientes,

00:01:11

tais como o seu histórico de compras,

00:01:13

o seu comportamento de navegação e

00:01:15

interações com o atendimento ao cliente,

00:01:17

e, em seguida, utilize essas informações para

00:01:20

antecipar as suas necessidades e expectativas.

00:01:23

Vejamos agora alguns exemplos:

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a aplicação prática da IA

00:01:26

na jornada do cliente.

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Imagine Lisa,

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Um cliente regular de um site de comércio eletrônico.

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A IA analisa o seu histórico de compras

00:01:38

e o seu comportamento de navegação.

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Ao procurar um produto,

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AI oferece recomendações

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com base nas suas preferências

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e artigos visualizados anteriormente,

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aumentando assim as hipóteses de compra.

00:01:51

Em seguida, vamos pegar o exemplo de Tom,

00:01:53

um cliente à procura de

00:01:55

Informações de entrega.

00:01:56

Aqui, um chatbot alimentado por IA

00:01:59

pode interagir com ele,

00:02:01

responder a estas perguntas e até mesmo

00:02:03

direcioná-los para produtos ou ofertas

00:02:05

criar uma experiência

00:02:07

Cliente suave e envolvente.

00:02:11

Quer saber como colocar

00:02:13

Estes princípios na prática?

00:02:14

Como, concretamente, a IA pode

00:02:16

estar configurado para oferecer

00:02:18

tais experiências personalizadas?

00:02:20

Não te preocupes

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Na próxima seção,

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Vamos detalhar um exemplo, passo a passo.

00:02:26

Implementando uma solução de IA

00:02:28

para melhorar as jornadas dos clientes

00:02:30

é um processo passo-a-passo.

00:02:32

Em primeiro lugar, a recolha de dados -

00:02:35

um passo crucial em que todas as

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Informação relevante do cliente

00:02:39

precisam ser coletados e analisados.

00:02:41

Isto inclui dados demográficos,

00:02:43

históricos de compras e

00:02:45

Interações com o Website.

00:02:47

Em seguida, vem a análise de dados, onde a IA

00:02:50

Explora padrões e identifica

00:02:53

tendências para compreender o

00:02:55

comportamentos e preferências dos clientes.

00:02:58

Algoritmos avançados, tais como

00:03:00

aprendizagem automática, desempenhar um papel em

00:03:01

papel crucial nesta etapa,

00:03:03

habilitando a IA

00:03:05

aprender e adaptar-se

00:03:07

continuamente.

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O próximo passo é dar

00:03:11

tomada de decisão automatizada. Com base na análise,

00:03:13

A IA faz escolhas em tempo real

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em relação aos melhores stocks para

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Empreender ou recomendações

00:03:19

a propor para cada indivíduo.

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Tal poderá implicar o envio de um

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e-mail personalizado ou oferta

00:03:26

descontos em itens relevantes.

00:03:29

O último passo diz respeito

00:03:31

interação e personalização.

00:03:33

Decisões automatizadas Combustível

00:03:36

Experiências do utilizador

00:03:38

altamente personalizado, permitindo

00:03:40

Interação significativa com

00:03:42

o cliente em cada ponto de contato,

00:03:44

melhorando assim o seu envolvimento

00:03:47

e satisfação.

00:03:49

Vamos explorar um estudo de caso.

00:03:51

Imaginemos Carla,

00:03:52

Um cliente que comprou sapatos

00:03:54

há um mês. IA

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analisa as suas interações anteriores,

00:03:59

Sua recente navegação ao redor do

00:04:01

Artigos Desportivos e História

00:04:04

para criar um perfil de usuário.

00:04:07

AI,

00:04:07

analisando que Carla está interessada no

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e identificaram um aumento da

00:04:11

pesquisas de artigos de yoga,

00:04:13

decide enviar um e-mail para Carla

00:04:15

com uma oferta especial em um

00:04:18

conjunto de yoga, criando uma experiência

00:04:20

atraente e relevante para eles.

00:04:22

Vamos parar um pouco para refletir.

00:04:24

Como pode utilizar

00:04:26

IA para melhorar a experiência

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cliente no seu contexto?

00:04:31

Anote seus pensamentos,

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Retomaremos em 30 segundos.

00:05:05

A implementação da IA também vem com sua parcela do

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desafios e questões éticas, tais como

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Segurança de dados, privacidade

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e consentimento do utilizador.

00:05:14

É imperativo navegar com cuidado

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através destas águas para garantir uma

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Experiência do cliente transparente e ética.

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A IA é uma ferramenta poderosa

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enriquecer os cursos

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fornecendo

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experiências personalizadas,

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focado e envolvente.

00:05:33

Enquanto a implementação de

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pode ser complexa,

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Os benefícios em termos de

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Satisfação e lealdade

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dos clientes são enormes.

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Willkommen zu diesem Training zum Thema

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Der Einsatz von Intelligenz

00:00:08

So passen Sie die

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Customer Journey im Einzelhandel.

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Unsere heutigen Ziele sind einfach.

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Zuallererst

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Sie werden die entscheidende Rolle von KI verstehen

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in der Personalisierung

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Kundenerfahrungen.

00:00:21

Zweitens werden Sie in der Lage sein,

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die Prinzipien der KI anzuwenden

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um einzigartige Customer Journeys zu erstellen

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und optimieren Sie die Benutzererfahrung.

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Aber bevor wir ins Detail gehen,

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Lassen Sie uns verstehen, was es ist

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künstliche Intelligenz.

00:00:36

KI ist der Einsatz von Maschinen

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zum Ausführen von Aufgaben, die Folgendes erfordern

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normalerweise menschliche Intelligenz.

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Dies kann die Problemlösung,

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Mustererkennung

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Und natürlich das Lernen.

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Warum KI verwenden?

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im Handel?

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Die Antwort liegt in seiner Fähigkeit,

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Analysieren Sie riesige Datenmengen

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und Vorhersagen oder Vorhersagen zu treffen.

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Empfehlungen zur Individualisierung

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Interaktion mit jedem Kunden,

00:01:05

und verbessern so ihr Einkaufserlebnis.

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KI erkundet Kundendaten,

00:01:11

wie z. B. ihre Kaufhistorie,

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ihr Surfverhalten und

00:01:15

Interaktionen mit dem Kundendienst,

00:01:17

und verwenden Sie diese Informationen dann, um

00:01:20

ihre Bedürfnisse und Erwartungen zu antizipieren.

00:01:23

Schauen wir uns nun einige Beispiele an

00:01:25

die praktische Anwendung von KI

00:01:26

in der Customer Journey.

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Stell dir Lisa vor,

00:01:30

Ein Stammkunde einer E-Commerce-Website.

00:01:35

KI analysiert Ihre Kaufhistorie

00:01:38

und sein Surfverhalten.

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Bei der Suche nach einem Produkt

00:01:42

KI gibt Empfehlungen

00:01:44

basierend auf ihren Präferenzen

00:01:46

und zuvor angesehene Artikel,

00:01:48

Dadurch erhöhen sich die Kaufchancen.

00:01:51

Nehmen wir als Nächstes Toms Beispiel:

00:01:53

Ein Kunde, der auf der Suche nach

00:01:55

Informationen zur Lieferung.

00:01:56

Hier ein KI-gestützter Chatbot

00:01:59

mit ihm interagieren kann,

00:02:01

diese Fragen zu beantworten und sogar

00:02:03

leiten Sie sie zu Produkten oder Angeboten weiter

00:02:05

Ein Erlebnis schaffen

00:02:07

Reibungsloser und engagierter Kunde.

00:02:11

Ich frage mich, wie man

00:02:13

Diese Prinzipien in der Praxis?

00:02:14

Wie kann KI konkret

00:02:16

so konfiguriert werden, dass sie

00:02:18

Solche personalisierten Erlebnisse?

00:02:20

Macht nichts

00:02:21

Im nächsten Abschnitt

00:02:23

Wir werden ein Beispiel Schritt für Schritt aufschlüsseln.

00:02:26

Implementierung einer KI-Lösung

00:02:28

zur Verbesserung der Customer Journeys

00:02:30

ist ein schrittweiser Prozess.

00:02:32

Erstens, Datenerhebung -

00:02:35

Ein entscheidender Schritt, bei dem alle

00:02:37

Relevante Kundeninformationen

00:02:39

müssen gesammelt und analysiert werden.

00:02:41

Dazu gehören demografische Daten,

00:02:43

Kaufhistorie und

00:02:45

Interaktionen mit der Website.

00:02:47

Dann kommt die Datenanalyse, bei der KI

00:02:50

Erforscht Muster und identifiziert

00:02:53

Trends, um die

00:02:55

Kundenverhalten und -präferenzen.

00:02:58

Erweiterte Algorithmen, wie z. B.

00:03:00

maschinelles Lernen, spielen eine Rolle bei der

00:03:01

eine entscheidende Rolle bei diesem Schritt zu spielen,

00:03:03

KI ermöglichen

00:03:05

Lernen und Anpassen

00:03:07

stets.

00:03:08

Der nächste Schritt besteht darin,

00:03:11

automatisierte Entscheidungsfindung. Auf der Grundlage von Analysen,

00:03:13

KI trifft Entscheidungen in Echtzeit

00:03:15

in Bezug auf die besten Aktien

00:03:17

Verpflichtungen oder Empfehlungen

00:03:19

für jeden Einzelnen vorgeschlagen werden.

00:03:21

Dies könnte das Senden einer

00:03:24

Personalisierte E-Mail oder Angebot

00:03:26

Rabatte auf relevante Artikel.

00:03:29

Der letzte Schritt betrifft

00:03:31

Interaktion und Personalisierung.

00:03:33

Automatisierte Entscheidungen treiben zu

00:03:36

Benutzererfahrungen

00:03:38

hochgradig kundenspezifisch, so dass

00:03:40

Sinnvolle Interaktion mit

00:03:42

den Kunden an jedem Touchpoint,

00:03:44

und so ihr Engagement zu verbessern

00:03:47

und Zufriedenheit.

00:03:49

Schauen wir uns eine Fallstudie an.

00:03:51

Stellen wir uns Carla vor,

00:03:52

Ein Kunde, der Schuhe gekauft hat

00:03:54

vor einem Monat. Künstliche Intelligenz

00:03:56

analysiert ihre bisherigen Interaktionen,

00:03:59

Sein jüngstes Segeln um die

00:04:01

Sportartikel und Geschichte

00:04:04

, um ein Benutzerprofil zu erstellen.

00:04:07

Künstliche Intelligenz

00:04:07

Analyse, dass Carla an der

00:04:09

Sport und haben einen Anstieg der

00:04:11

sucht nach Yoga-Artikeln,

00:04:13

beschließt, Carla eine E-Mail zu schicken

00:04:15

mit einem Sonderangebot zu einem

00:04:18

Yoga-Set, ein Erlebnis schaffen

00:04:20

attraktiv und relevant für sie.

00:04:22

Nehmen wir uns einen Moment Zeit, um nachzudenken.

00:04:24

Wie könnten Sie

00:04:26

KI zur Verbesserung des Erlebnisses

00:04:28

Kunden in Ihrem Kontext?

00:04:31

Schreibe deine Gedanken auf,

00:04:32

Wir werden in 30 Sekunden weitermachen.

00:05:05

Die Implementierung von KI ist auch mit einem Teil der

00:05:07

ethische Herausforderungen und Fragen, wie z. B.

00:05:09

Datensicherheit, Datenschutz

00:05:12

und die Zustimmung des Nutzers.

00:05:14

Es ist unerlässlich, vorsichtig zu navigieren

00:05:16

durch diese Gewässer, um eine

00:05:19

Transparentes und ethisches Kundenerlebnis.

00:05:24

KI ist ein mächtiges Werkzeug

00:05:25

um die Kurse zu bereichern

00:05:27

durch die Bereitstellung von

00:05:29

personalisierte Erlebnisse,

00:05:30

fokussiert und engagiert.

00:05:33

Während die Umsetzung der

00:05:34

kann komplex sein,

00:05:35

Die Vorteile in Bezug auf

00:05:37

Zufriedenheit und Loyalität

00:05:38

der Kunden sind riesig.

00:00:05

Bienvenidos a esta formación sobre

00:00:07

El uso de la inteligencia

00:00:08

Para personalizar el archivo

00:00:10

Recorrido del cliente en el comercio minorista.

00:00:12

Nuestros objetivos hoy son simples.

00:00:14

En primer lugar

00:00:15

comprenderá el papel crucial de la IA

00:00:17

en la personalización

00:00:19

Experiencias de los clientes.

00:00:21

En segundo lugar, podrás:

00:00:23

aplicar los principios de la IA

00:00:25

para crear recorridos de cliente únicos

00:00:28

y optimizar la experiencia del usuario.

00:00:30

Pero antes de entrar en el meollo de la cuestión,

00:00:33

Entendamos qué es

00:00:35

inteligencia artificial.

00:00:36

La IA es el uso de máquinas

00:00:38

para realizar tareas que requieran

00:00:41

normalmente la inteligencia humana.

00:00:43

Esto puede incluir la resolución de problemas,

00:00:46

Reconocimiento de patrones

00:00:48

y, por supuesto, el aprendizaje.

00:00:50

¿Por qué utilizar la IA?

00:00:52

en el comercio?

00:00:54

La respuesta está en su capacidad para

00:00:57

Analice grandes volúmenes de datos

00:00:59

y para hacer predicciones o predicciones.

00:01:01

Recomendaciones para la individualización

00:01:03

interacción con cada cliente,

00:01:05

mejorando así su experiencia de compra.

00:01:09

La IA explora los datos de los clientes,

00:01:11

como su historial de compras,

00:01:13

su comportamiento de navegación y

00:01:15

interacciones con el servicio de atención al cliente,

00:01:17

y luego usar esa información para

00:01:20

Anticípate a sus necesidades y expectativas.

00:01:23

Ahora veamos algunos ejemplos

00:01:25

la aplicación práctica de la IA

00:01:26

en el recorrido del cliente.

00:01:29

Imagínate a Lisa,

00:01:30

Un cliente habitual de un sitio de comercio electrónico.

00:01:35

La IA analiza tu historial de compras

00:01:38

y su comportamiento de navegación.

00:01:40

Al buscar un producto,

00:01:42

La IA ofrece recomendaciones

00:01:44

en función de sus preferencias

00:01:46

y artículos vistos anteriormente,

00:01:48

aumentando así las posibilidades de compra.

00:01:51

A continuación, tomemos el ejemplo de Tom,

00:01:53

Un cliente que busca

00:01:55

Información de entrega.

00:01:56

Aquí, un chatbot impulsado por IA

00:01:59

puede interactuar con él,

00:02:01

responder a estas preguntas e incluso

00:02:03

Dirígelos a productos u ofertas

00:02:05

Creando una experiencia

00:02:07

Cliente fluido y atractivo.

00:02:11

¿Te preguntas cómo poner

00:02:13

¿Estos principios en la práctica?

00:02:14

¿Cómo, concretamente, puede la IA

00:02:16

configurarse para ofrecer

00:02:18

¿Experiencias tan personalizadas?

00:02:20

No te preocupes

00:02:21

En la siguiente sección,

00:02:23

Vamos a desglosar un ejemplo, paso a paso.

00:02:26

Implementación de una solución de IA

00:02:28

para mejorar los recorridos de los clientes

00:02:30

es un proceso paso a paso.

00:02:32

En primer lugar, la recopilación de datos:

00:02:35

un paso crucial en el que todos los

00:02:37

Información relevante del cliente

00:02:39

deben ser recopilados y analizados.

00:02:41

Esto incluye datos demográficos,

00:02:43

historiales de compra y

00:02:45

Interacciones con el Sitio Web.

00:02:47

Luego viene el análisis de datos, donde la IA

00:02:50

Explora patrones e identifica

00:02:53

tendencias para entender la

00:02:55

comportamientos y preferencias de los clientes.

00:02:58

Algoritmos avanzados, como

00:03:00

aprendizaje automático, desempeñan un papel en la

00:03:01

papel crucial en este paso,

00:03:03

habilitación de la IA

00:03:05

Aprender y adaptarse

00:03:07

continuamente.

00:03:08

El siguiente paso es tomar

00:03:11

Toma de decisiones automatizada. Sobre la base del análisis,

00:03:13

La IA toma decisiones en tiempo real

00:03:15

con respecto a las mejores acciones para

00:03:17

Emprender o recomendaciones

00:03:19

que se propondrá para cada individuo.

00:03:21

Esto podría implicar el envío de un

00:03:24

Correo electrónico u oferta personalizada

00:03:26

Descuentos en artículos relevantes.

00:03:29

El último paso se refiere a

00:03:31

Interacción y personalización.

00:03:33

Decisiones automatizadas Combustible

00:03:36

Experiencias de usuario

00:03:38

altamente personalizado, lo que permite

00:03:40

Interacción significativa con

00:03:42

el cliente en cada punto de contacto,

00:03:44

mejorando así su compromiso

00:03:47

y satisfacción.

00:03:49

Exploremos un caso de estudio.

00:03:51

Imaginemos a Carla,

00:03:52

Un cliente que compró zapatos

00:03:54

hace un mes. IA

00:03:56

analiza sus interacciones previas,

00:03:59

Su reciente navegación alrededor del

00:04:01

Artículos deportivos e historia

00:04:04

para crear un perfil de usuario.

00:04:07

IA

00:04:07

analizando que Carla está interesada en la

00:04:09

deporte y han detectado un aumento de la

00:04:11

búsquedas de artículos de yoga,

00:04:13

decide enviar un correo electrónico a Carla

00:04:15

con una oferta especial en un

00:04:18

Set de yoga, creando una experiencia

00:04:20

atractiva y relevante para ellos.

00:04:22

Tomemos un momento para reflexionar.

00:04:24

¿Cómo podrías usar

00:04:26

IA para mejorar la experiencia

00:04:28

cliente en su contexto?

00:04:31

Escribe tus pensamientos,

00:04:32

Reanudaremos en 30 segundos.

00:05:05

La implementación de la IA también viene con su parte de la

00:05:07

desafíos y problemas éticos, tales como

00:05:09

Seguridad de los datos, privacidad

00:05:12

y el consentimiento del usuario.

00:05:14

Es imperativo navegar con cuidado

00:05:16

a través de estas aguas para asegurar una

00:05:19

Experiencia de cliente transparente y ética.

00:05:24

La IA es una herramienta poderosa

00:05:25

para enriquecer los cursos

00:05:27

Al proporcionar

00:05:29

experiencias personalizadas,

00:05:30

enfocado y atractivo.

00:05:33

Si bien la implementación de

00:05:34

puede ser complejo,

00:05:35

Los beneficios en términos de

00:05:37

Satisfacción y fidelización

00:05:38

de los clientes son enormes.

00:00:05

Selamat datang di pelatihan ini tentang

00:00:07

Penggunaan kecerdasan

00:00:08

untuk menyesuaikan

00:00:10

Perjalanan pelanggan di ritel.

00:00:12

Tujuan kami hari ini sederhana.

00:00:14

Pertama-tama

00:00:15

Anda akan memahami peran penting AI

00:00:17

dalam personalisasi

00:00:19

Pengalaman pelanggan.

00:00:21

Kedua, Anda akan dapat

00:00:23

menerapkan prinsip-prinsip AI

00:00:25

untuk menciptakan perjalanan pelanggan yang unik

00:00:28

dan mengoptimalkan pengalaman pengguna.

00:00:30

Tapi sebelum kita masuk ke seluk-beluknya,

00:00:33

Mari kita pahami apa itu

00:00:35

kecerdasan buatan.

00:00:36

AI adalah penggunaan mesin

00:00:38

untuk melakukan tugas yang membutuhkan

00:00:41

Biasanya kecerdasan manusia.

00:00:43

Ini bisa termasuk pemecahan masalah,

00:00:46

Pengenalan pola

00:00:48

dan tentu saja belajar.

00:00:50

Mengapa menggunakan AI

00:00:52

dalam perdagangan?

00:00:54

Jawabannya terletak pada kemampuannya untuk

00:00:57

Analisis volume data yang sangat besar

00:00:59

dan untuk membuat prediksi atau prediksi.

00:01:01

Rekomendasi untuk individualisasi

00:01:03

interaksi dengan setiap pelanggan,

00:01:05

sehingga meningkatkan pengalaman berbelanja mereka.

00:01:09

AI mengeksplorasi data pelanggan,

00:01:11

seperti riwayat pembelian mereka,

00:01:13

perilaku penjelajahan mereka dan

00:01:15

interaksi dengan layanan pelanggan,

00:01:17

dan kemudian menggunakan informasi itu untuk

00:01:20

mengantisipasi kebutuhan dan harapan mereka.

00:01:23

Sekarang mari kita lihat beberapa contoh

00:01:25

aplikasi praktis AI

00:01:26

dalam perjalanan pelanggan.

00:01:29

Bayangkan Lisa,

00:01:30

Pelanggan tetap situs e-commerce.

00:01:35

AI menganalisis riwayat pembelian Anda

00:01:38

dan perilaku penjelajahannya.

00:01:40

Saat mencari produk,

00:01:42

AI menawarkan rekomendasi

00:01:44

berdasarkan preferensi mereka

00:01:46

dan artikel yang dilihat sebelumnya,

00:01:48

sehingga meningkatkan peluang pembelian.

00:01:51

Selanjutnya, mari kita ambil contoh Tom,

00:01:53

klien yang mencari

00:01:55

Informasi pengiriman.

00:01:56

Di sini, chatbot bertenaga AI

00:01:59

dapat berinteraksi dengannya,

00:02:01

Jawab pertanyaan-pertanyaan ini dan bahkan:

00:02:03

Arahkan mereka ke produk atau penawaran

00:02:05

Menciptakan Pengalaman

00:02:07

Pelanggan yang lancar dan menarik.

00:02:11

Ingin tahu bagaimana cara menempatkan

00:02:13

Prinsip-prinsip ini dalam praktik?

00:02:14

Bagaimana, secara konkret, AI bisa

00:02:16

dikonfigurasi untuk menawarkan

00:02:18

Pengalaman pribadi seperti itu?

00:02:20

Jangan khawatir

00:02:21

Di bagian selanjutnya,

00:02:23

Kami akan memecah contoh, langkah demi langkah.

00:02:26

Menerapkan solusi AI

00:02:28

untuk meningkatkan perjalanan pelanggan

00:02:30

adalah proses langkah demi langkah.

00:02:32

Pertama, pengumpulan data -

00:02:35

langkah penting di mana semua

00:02:37

Informasi pelanggan yang relevan

00:02:39

perlu dikumpulkan dan dianalisis.

00:02:41

Ini termasuk data demografis,

00:02:43

riwayat pembelian dan

00:02:45

Interaksi dengan Situs Web.

00:02:47

Kemudian muncul analitik data, di mana AI

00:02:50

Mengeksplorasi pola dan mengidentifikasi

00:02:53

Tren untuk memahami

00:02:55

perilaku dan preferensi pelanggan.

00:02:58

Algoritma tingkat lanjut, seperti

00:03:00

Pembelajaran mesin, berperan dalam

00:03:01

peran penting dalam langkah ini,

00:03:03

mengaktifkan AI

00:03:05

Belajar dan beradaptasi

00:03:07

selalu.

00:03:08

Langkah selanjutnya adalah mengambil

00:03:11

pengambilan keputusan otomatis. Berdasarkan analisis,

00:03:13

AI membuat pilihan secara real-time

00:03:15

Mengenai saham terbaik untuk

00:03:17

Melakukan atau merekomendasikan

00:03:19

untuk diusulkan untuk setiap individu.

00:03:21

Ini bisa melibatkan pengiriman

00:03:24

Email atau penawaran yang dipersonalisasi

00:03:26

diskon untuk barang-barang yang relevan.

00:03:29

Langkah terakhir menyangkut

00:03:31

interaksi dan personalisasi.

00:03:33

Bahan bakar keputusan otomatis

00:03:36

Pengalaman pengguna

00:03:38

Sangat disesuaikan, memungkinkan

00:03:40

Interaksi yang bermakna dengan

00:03:42

pelanggan di setiap titik kontak,

00:03:44

sehingga meningkatkan keterlibatan mereka

00:03:47

dan kepuasan.

00:03:49

Mari kita jelajahi studi kasus.

00:03:51

Mari kita bayangkan Carla,

00:03:52

Pelanggan yang membeli sepatu

00:03:54

sebulan yang lalu. AI

00:03:56

menganalisis interaksi mereka sebelumnya,

00:03:59

Pelayaran terakhirnya di sekitar

00:04:01

Barang Olahraga dan Sejarah

00:04:04

untuk membuat profil pengguna.

00:04:07

AI

00:04:07

menganalisis bahwa Carla tertarik pada

00:04:09

olahraga dan telah mengidentifikasi peningkatan

00:04:11

mencari artikel yoga,

00:04:13

memutuskan untuk mengirim email ke Carla

00:04:15

dengan penawaran khusus pada

00:04:18

Set yoga, menciptakan pengalaman

00:04:20

menarik dan relevan bagi mereka.

00:04:22

Mari luangkan waktu sejenak untuk merenung.

00:04:24

Bagaimana Anda bisa menggunakan

00:04:26

AI untuk meningkatkan pengalaman

00:04:28

pelanggan dalam konteks Anda?

00:04:31

Tuliskan pemikiran Anda,

00:04:32

Kami akan melanjutkan dalam 30 detik.

00:05:05

Menerapkan AI juga dilengkapi dengan bagiannya dari

00:05:07

Tantangan dan masalah etika, seperti

00:05:09

Keamanan data, privasi

00:05:12

dan persetujuan pengguna.

00:05:14

Sangat penting untuk menavigasi dengan hati-hati

00:05:16

melalui perairan ini untuk memastikan

00:05:19

Pengalaman pelanggan yang transparan dan etis.

00:05:24

AI adalah alat yang ampuh

00:05:25

untuk memperkaya kursus

00:05:27

dengan menyediakan

00:05:29

pengalaman yang dipersonalisasi,

00:05:30

fokus dan menarik.

00:05:33

Sedangkan implementasi

00:05:34

bisa rumit,

00:05:35

Manfaat dalam hal

00:05:37

Kepuasan dan loyalitas

00:05:38

pelanggan sangat besar.

00:00:05

Benvenuti a questo corso di formazione su

00:00:07

L'uso dell'intelligenza

00:00:08

per personalizzare il

00:00:10

Percorso del cliente nella vendita al dettaglio.

00:00:12

I nostri obiettivi oggi sono semplici.

00:00:14

Innanzitutto

00:00:15

capirai il ruolo cruciale dell'IA

00:00:17

nella personalizzazione

00:00:19

esperienze dei clienti.

00:00:21

In secondo luogo, sarai in grado di

00:00:23

applicare i principi dell'IA

00:00:25

per creare customer journey unici

00:00:28

e ottimizzare l'esperienza dell'utente.

00:00:30

Ma prima di entrare nel nocciolo della questione,

00:00:33

Cerchiamo di capire di cosa si tratta

00:00:35

intelligenza artificiale.

00:00:36

L'intelligenza artificiale è l'uso delle macchine

00:00:38

per eseguire attività che richiedono

00:00:41

normalmente l'intelligenza umana.

00:00:43

Ciò può includere la risoluzione dei problemi,

00:00:46

Riconoscimento

00:00:48

e, naturalmente, l'apprendimento.

00:00:50

Perché usare l'IA

00:00:52

nel commercio?

00:00:54

La risposta sta nella sua capacità di

00:00:57

Analizza enormi volumi di dati

00:00:59

e per fare previsioni o previsioni.

00:01:01

Raccomandazioni per l'individualizzazione

00:01:03

l'interazione con ogni cliente,

00:01:05

migliorando così la loro esperienza di acquisto.

00:01:09

L'intelligenza artificiale esplora i dati dei clienti,

00:01:11

come la cronologia degli acquisti,

00:01:13

il loro comportamento di navigazione e

00:01:15

interazioni con il servizio clienti,

00:01:17

e quindi utilizzare tali informazioni per

00:01:20

anticipare le loro esigenze e aspettative.

00:01:23

Vediamo ora alcuni esempi

00:01:25

l'applicazione pratica dell'IA

00:01:26

nel percorso del cliente.

00:01:29

Immagina Lisa,

00:01:30

Un cliente abituale di un sito di e-commerce.

00:01:35

L'intelligenza artificiale analizza la cronologia degli acquisti

00:01:38

e il suo comportamento di navigazione.

00:01:40

Durante la ricerca di un prodotto,

00:01:42

L'intelligenza artificiale offre raccomandazioni

00:01:44

in base alle loro preferenze

00:01:46

e articoli visti in precedenza,

00:01:48

aumentando così le possibilità di acquisto.

00:01:51

Successivamente, prendiamo l'esempio di Tom,

00:01:53

un cliente in cerca di

00:01:55

Informazioni sulla consegna.

00:01:56

Qui, un chatbot basato sull'intelligenza artificiale

00:01:59

può interagire con lui,

00:02:01

rispondere a queste domande e anche

00:02:03

indirizzarli verso prodotti o offerte

00:02:05

Creare un'esperienza

00:02:07

Cliente fluido e coinvolgente.

00:02:11

Mi chiedo come mettere

00:02:13

Questi principi in pratica?

00:02:14

Come, concretamente, l'IA può

00:02:16

essere configurato per offrire

00:02:18

esperienze così personalizzate?

00:02:20

Non preoccuparti

00:02:21

Nella sezione successiva,

00:02:23

Analizziamo un esempio, passo dopo passo.

00:02:26

Implementazione di una soluzione di intelligenza artificiale

00:02:28

per migliorare i percorsi dei clienti

00:02:30

è un processo graduale.

00:02:32

Innanzitutto, la raccolta dei dati -

00:02:35

un passaggio cruciale in cui tutte le

00:02:37

Informazioni rilevanti per i clienti

00:02:39

devono essere raccolti e analizzati.

00:02:41

Ciò include dati demografici,

00:02:43

Cronologia degli acquisti e

00:02:45

Interazioni con il Sito Web.

00:02:47

Poi arriva l'analisi dei dati, dove l'intelligenza artificiale

00:02:50

Esplora i modelli e identifica

00:02:53

tendenze per comprendere il

00:02:55

comportamenti e preferenze dei clienti.

00:02:58

Algoritmi avanzati, come

00:03:00

l'apprendimento automatico, svolgono un ruolo

00:03:01

ruolo cruciale in questa fase,

00:03:03

abilitazione dell'IA

00:03:05

Impara e adattati

00:03:07

continuamente.

00:03:08

Il passo successivo è quello di prendere

00:03:11

processo decisionale automatizzato. Sulla base dell'analisi,

00:03:13

L'intelligenza artificiale fa scelte in tempo reale

00:03:15

per quanto riguarda le migliori azioni da

00:03:17

Intraprendere o raccomandare

00:03:19

da proporre per ogni individuo.

00:03:21

Ciò potrebbe comportare l'invio di un

00:03:24

E-mail o offerta personalizzata

00:03:26

sconti sugli articoli pertinenti.

00:03:29

L'ultimo passo riguarda

00:03:31

Interazione e personalizzazione.

00:03:33

Carburante per le decisioni automatizzate

00:03:36

Esperienze utente

00:03:38

altamente personalizzato, consentendo

00:03:40

Interazione significativa con

00:03:42

il cliente in ogni touchpoint,

00:03:44

migliorando così il loro coinvolgimento

00:03:47

e soddisfazione.

00:03:49

Esploriamo un caso di studio.

00:03:51

Immaginiamo Carla,

00:03:52

Un cliente che ha comprato delle scarpe

00:03:54

un mese fa. L'intelligenza artificiale

00:03:56

analizza le loro precedenti interazioni,

00:03:59

La sua recente navigazione intorno al

00:04:01

Articoli sportivi e storia

00:04:04

per creare un profilo utente.

00:04:07

L'intelligenza artificiale,

00:04:07

analizzando che Carla è interessata alla

00:04:09

sport e hanno individuato un aumento della

00:04:11

ricerca di articoli di yoga,

00:04:13

decide di inviare una mail a Carla

00:04:15

con un'offerta speciale su un

00:04:18

Set Yoga, creare un'esperienza

00:04:20

attraenti e pertinenti per loro.

00:04:22

Prendiamoci un momento per riflettere.

00:04:24

Come potresti usare

00:04:26

L'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza

00:04:28

cliente nel tuo contesto?

00:04:31

Scrivi i tuoi pensieri,

00:04:32

Riprenderemo tra 30 secondi.

00:05:05

L'implementazione dell'IA comporta anche la sua parte di

00:05:07

sfide e questioni etiche, quali

00:05:09

Sicurezza dei dati, privacy

00:05:12

e il consenso dell'utente.

00:05:14

È imperativo navigare con attenzione

00:05:16

attraverso queste acque per garantire un

00:05:19

Customer experience trasparente ed etica.

00:05:24

L'intelligenza artificiale è uno strumento potente

00:05:25

per arricchire i corsi

00:05:27

fornendo

00:05:29

esperienze personalizzate,

00:05:30

Focalizzato e coinvolgente.

00:05:33

Se da un lato l'attuazione di

00:05:34

può essere complesso,

00:05:35

I vantaggi in termini di

00:05:37

Soddisfazione e lealtà

00:05:38

dei clienti sono enormi.

00:00:05

このトレーニングへようこそ

00:00:07

インテリジェンスの使用

00:00:08

をクリックして、

00:00:10

小売業におけるカスタマージャーニー。

00:00:12

今日の目標はシンプルです。

00:00:14

最初です

00:00:15

AIの重要な役割を理解できます

00:00:17

パーソナライゼーション

00:00:19

顧客体験。

00:00:21

第二に、あなたはできるようになるでしょう

00:00:23

AIの原則を適用する

00:00:25

独自の顧客体験を作成するため

00:00:28

ユーザーエクスペリエンスを最適化します。

00:00:30

しかし、本題に入る前に、

00:00:33

それが何であるかを理解しましょう

00:00:35

人工知能。

00:00:36

AIは機械の活用

00:00:38

必要なタスクを実行するには

00:00:41

通常、人間の知性。

00:00:43

これには、問題解決、

00:00:46

パターン認識

00:00:48

そしてもちろん、学習も。

00:00:50

AIを使う理由

00:00:52

商取引では?

00:00:54

その答えは、その能力にあります。

00:00:57

膨大な量のデータを分析

00:00:59

そして、予測や予測をすること。

00:01:01

個別化に関する推奨事項

00:01:03

各顧客との対話、

00:01:05

したがって、ショッピング体験が向上します。

00:01:09

AIが顧客データを探索し、

00:01:11

購入履歴など、

00:01:13

ブラウジング行動と

00:01:15

カスタマーサービスとのやり取り、

00:01:17

そして、その情報を使用して、

00:01:20

顧客のニーズと期待を予測します。

00:01:23

それでは、いくつかの例を見てみましょう

00:01:25

AIの実用化

00:01:26

カスタマージャーニーで。

00:01:29

リサを想像してみてください。

00:01:30

ECサイトの常連客。

00:01:35

AIが購入履歴を分析

00:01:38

そしてそのブラウジング動作。

00:01:40

商品検索の際、

00:01:42

AIがレコメンデーションを提供

00:01:44

好みに基づいて

00:01:46

および以前に閲覧した記事、

00:01:48

したがって、購入の可能性が高まります。

00:01:51

次に、トムの例を見てみましょう。

00:01:53

お探しのクライアント

00:01:55

配信情報。

00:01:56

ここでは、AI搭載のチャットボット

00:01:59

彼と対話できる、

00:02:01

これらの質問に答えて、

00:02:03

商品やオファーに誘導する

00:02:05

エクスペリエンスの作成

00:02:07

スムーズで魅力的な顧客。

00:02:11

入れ方を気に

00:02:13

これらの原則は実際にはどうでしょうか?

00:02:14

具体的には、AIはどのようにしてできるのか

00:02:16

提供するように構成されている

00:02:18

そのようなパーソナライズされた体験?

00:02:20

ご安心ください

00:02:21

次のセクションでは、

00:02:23

例を順を追って説明します。

00:02:26

AIソリューションの実装

00:02:28

カスタマージャーニーを改善するため

00:02:30

は段階的なプロセスです。

00:02:32

まず、データ収集 -

00:02:35

重要なステップでは、すべての

00:02:37

関連する顧客情報

00:02:39

収集して分析する必要があります。

00:02:41

これには、人口統計データが含まれます。

00:02:43

購入履歴と

00:02:45

ウェブサイトとのやり取り。

00:02:47

次に、AIが

00:02:50

パターンの調査と識別

00:02:53

理解するための傾向

00:02:55

顧客の行動と嗜好。

00:02:58

高度なアルゴリズム (

00:03:00

機械学習は、

00:03:01

このステップで重要な役割、

00:03:03

AIの実現

00:03:05

学習と適応

00:03:07

絶えず。

00:03:08

次のステップは、

00:03:11

自動化された意思決定。分析に基づき、

00:03:13

AIがリアルタイムで選択

00:03:15

最高の銘柄に関して

00:03:17

引き受ける、または提案する

00:03:19

個人ごとに提案します。

00:03:21

これには、

00:03:24

パーソナライズされた電子メールまたはオファー

00:03:26

関連商品の割引。

00:03:29

最後のステップは、

00:03:31

インタラクションとパーソナライゼーション。

00:03:33

自動化された意思決定が促進

00:03:36

ユーザーエクスペリエンス

00:03:38

高度にカスタマイズされ、

00:03:40

との有意義な対話

00:03:42

すべてのタッチポイントでお客様、

00:03:44

したがって、エンゲージメントが向上します

00:03:47

そして満足。

00:03:49

ケーススタディを見てみましょう。

00:03:51

カーラを想像してみましょう。

00:03:52

靴を買われたお客様

00:03:54

一ヶ月前。人工知能

00:03:56

以前のやり取りを分析し、

00:03:59

彼の最近のセーリングは、

00:04:01

スポーツ用品と歴史

00:04:04

をクリックして、ユーザープロファイルを作成します。

00:04:07

人工知能

00:04:07

カーラが興味を持っていることを分析します

00:04:09

スポーツとの増加を特定している

00:04:11

ヨガの記事を検索し、

00:04:13

Carla にメールを送信することにしました

00:04:15

の特別オファーで

00:04:18

ヨガセット、体験の創造

00:04:20

魅力的で関連性があります。

00:04:22

少し時間を取って考えてみましょう。

00:04:24

どのように使用できますか

00:04:26

AIによる体験向上

00:04:28

あなたのコンテキストの顧客?

00:04:31

あなたの考えを書き留めて、

00:04:32

30秒後に再開します。

00:05:05

AIの実装には、

00:05:07

倫理的な課題や問題

00:05:09

データセキュリティ、プライバシー

00:05:12

およびユーザーの同意。

00:05:14

慎重にナビゲートすることが不可欠です

00:05:16

これらの海域を通過して、

00:05:19

透明性と倫理的な顧客体験。

00:05:24

AIは強力なツールです

00:05:25

コースを充実させるには

00:05:27

提供することにより、

00:05:29

パーソナライズされた体験、

00:05:30

集中力と魅力。

00:05:33

一方、

00:05:34

複雑になることもありますが、

00:05:35

利点は、

00:05:37

満足度と忠誠心

00:05:38

の顧客は膨大です。

00:00:05

Welkom bij deze training over

00:00:07

Het gebruik van intelligentie

00:00:08

om de

00:00:10

Customer journey in de detailhandel.

00:00:12

Onze doelen vandaag zijn eenvoudig.

00:00:14

Allereerst

00:00:15

begrijp je de cruciale rol van AI

00:00:17

in personalisatie

00:00:19

klantervaringen.

00:00:21

Ten tweede zult u in staat zijn om

00:00:23

de principes van AI toepassen

00:00:25

om unieke customer journeys te creëren

00:00:28

en optimaliseer de gebruikerservaring.

00:00:30

Maar voordat we ingaan op de kern van de zaak,

00:00:33

Laten we begrijpen wat het is

00:00:35

kunstmatige intelligentie.

00:00:36

AI is het gebruik van machines

00:00:38

om taken uit te voeren die

00:00:41

normaal gesproken menselijke intelligentie.

00:00:43

Dit kan het oplossen van problemen omvatten,

00:00:46

Patroonherkenning

00:00:48

En natuurlijk leren.

00:00:50

Waarom AI gebruiken?

00:00:52

in de commercie?

00:00:54

Het antwoord ligt in het vermogen om

00:00:57

Analyseer enorme hoeveelheden gegevens

00:00:59

en om voorspellingen of voorspellingen te doen.

00:01:01

Aanbevelingen voor individualisering

00:01:03

interactie met elke klant,

00:01:05

waardoor hun winkelervaring wordt verbeterd.

00:01:09

AI verkent klantgegevens,

00:01:11

zoals hun aankoopgeschiedenis,

00:01:13

hun surfgedrag en

00:01:15

interacties met de klantenservice,

00:01:17

en gebruik die informatie vervolgens om

00:01:20

anticipeer op hun behoeften en verwachtingen.

00:01:23

Laten we nu eens kijken naar enkele voorbeelden

00:01:25

de praktische toepassing van AI

00:01:26

in de customer journey.

00:01:29

Stel je voor Lisa,

00:01:30

Een vaste klant van een e-commerce site.

00:01:35

AI analyseert uw aankoopgeschiedenis

00:01:38

en het surfgedrag.

00:01:40

Bij het zoeken naar een product,

00:01:42

AI biedt aanbevelingen

00:01:44

op basis van hun voorkeuren

00:01:46

en eerder bekeken artikelen,

00:01:48

waardoor de kans op aankoop toeneemt.

00:01:51

Laten we vervolgens het voorbeeld van Tom nemen:

00:01:53

een klant die op zoek is naar

00:01:55

Levering informatie.

00:01:56

Hier, een AI-aangedreven chatbot

00:01:59

met hem kan communiceren,

00:02:01

beantwoord deze vragen en zelfs

00:02:03

Leid ze naar producten of aanbiedingen

00:02:05

Het creëren van een ervaring

00:02:07

Vlotte en boeiende klant.

00:02:11

Ik vraag me af hoe ik

00:02:13

Deze principes in de praktijk?

00:02:14

Hoe kan AI concreet

00:02:16

worden geconfigureerd om aan te bieden

00:02:18

Zulke gepersonaliseerde ervaringen?

00:02:20

Maak je niet druk

00:02:21

In de volgende sectie,

00:02:23

We zullen een voorbeeld stap voor stap opsplitsen.

00:02:26

Implementatie van een AI-oplossing

00:02:28

om customer journeys te verbeteren

00:02:30

is een stapsgewijs proces.

00:02:32

Ten eerste, gegevensverzameling -

00:02:35

een cruciale stap waarbij alle

00:02:37

Relevante klantinformatie

00:02:39

moeten worden verzameld en geanalyseerd.

00:02:41

Dit omvat demografische gegevens,

00:02:43

aankoopgeschiedenis en

00:02:45

Interacties met de Website.

00:02:47

Dan komt data-analyse, waar AI

00:02:50

Onderzoekt patronen en identificeert

00:02:53

trends om inzicht te krijgen in de

00:02:55

gedrag en voorkeuren van klanten.

00:02:58

Geavanceerde algoritmen, zoals

00:03:00

machinaal leren, een rol spelen in

00:03:01

cruciale rol in deze stap,

00:03:03

AI mogelijk maken

00:03:05

Leren en aanpassen

00:03:07

voortdurend.

00:03:08

De volgende stap is om

00:03:11

geautomatiseerde besluitvorming. Op basis van analyse,

00:03:13

AI maakt keuzes in real-time

00:03:15

met betrekking tot de beste aandelen om

00:03:17

Ondernemen of aanbevelingen

00:03:19

voor elk individu voor te stellen.

00:03:21

Dit kan inhouden dat er een

00:03:24

gepersonaliseerde e-mail of offerte

00:03:26

kortingen op relevante artikelen.

00:03:29

De laatste stap betreft

00:03:31

interactie en personalisatie.

00:03:33

Geautomatiseerde beslissingen voeden

00:03:36

Ervaringen van gebruikers

00:03:38

sterk op maat gemaakt, waardoor

00:03:40

Betekenisvolle interactie met

00:03:42

de klant op elk contactpunt,

00:03:44

waardoor hun betrokkenheid wordt verbeterd

00:03:47

en tevredenheid.

00:03:49

Laten we eens kijken naar een casestudy.

00:03:51

Stel je Carla voor,

00:03:52

Een klant die schoenen kocht

00:03:54

een maand geleden. AI

00:03:56

analyseert hun eerdere interacties,

00:03:59

Zijn recente zeiltocht rond de

00:04:01

Sportartikelen en geschiedenis

00:04:04

om een gebruikersprofiel aan te maken.

00:04:07

AI

00:04:07

analyseren dat Carla geïnteresseerd is in de

00:04:09

sport en hebben een toename van de

00:04:11

zoekt naar yoga-artikelen,

00:04:13

besluit een e-mail te sturen naar Carla

00:04:15

met een speciale aanbieding op een

00:04:18

Yogaset, het creëren van een ervaring

00:04:20

aantrekkelijk en relevant voor hen.

00:04:22

Laten we even de tijd nemen om na te denken.

00:04:24

Hoe zou je kunnen gebruiken

00:04:26

AI om de ervaring te verbeteren

00:04:28

klant in uw context?

00:04:31

Schrijf je gedachten op,

00:04:32

We gaan over 30 seconden verder.

00:05:05

Het implementeren van AI brengt ook een deel van de

00:05:07

ethische uitdagingen en kwesties, zoals

00:05:09

Gegevensbeveiliging, privacy

00:05:12

en toestemming van de gebruiker.

00:05:14

Het is absoluut noodzakelijk om zorgvuldig te navigeren

00:05:16

door deze wateren om te zorgen voor een

00:05:19

Transparante en ethische klantervaring.

00:05:24

AI is een krachtig hulpmiddel

00:05:25

om de cursussen te verrijken

00:05:27

door het verstrekken van

00:05:29

gepersonaliseerde ervaringen,

00:05:30

Gefocust en boeiend.

00:05:33

Hoewel de uitvoering van de

00:05:34

kan complex zijn,

00:05:35

De voordelen op het gebied van

00:05:37

Tevredenheid en loyaliteit

00:05:38

van de klanten is enorm.

00:00:05

Chào mừng bạn đến với khóa đào tạo này trên

00:00:07

Việc sử dụng trí thông minh

00:00:08

để tùy chỉnh

00:00:10

Hành trình của khách hàng trong bán lẻ.

00:00:12

Mục tiêu của chúng tôi hôm nay rất đơn giản.

00:00:14

Trước tiên

00:00:15

bạn sẽ hiểu vai trò quan trọng của AI

00:00:17

trong cá nhân hóa

00:00:19

Trải nghiệm khách hàng.

00:00:21

Thứ hai, bạn sẽ có thể

00:00:23

áp dụng các nguyên tắc của AI

00:00:25

để tạo ra hành trình khách hàng độc đáo

00:00:28

và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

00:00:30

Nhưng trước khi chúng ta đi vào thực tế,

00:00:33

Hãy hiểu nó là gì

00:00:35

trí tuệ nhân tạo.

00:00:36

AI là việc sử dụng máy móc

00:00:38

để thực hiện các tác vụ yêu cầu

00:00:41

bình thường là trí thông minh của con người.

00:00:43

Điều này có thể bao gồm giải quyết vấn đề,

00:00:46

Nhận dạng mẫu

00:00:48

và tất nhiên là học tập.

00:00:50

Tại sao nên sử dụng AI

00:00:52

trong thương mại?

00:00:54

Câu trả lời nằm ở khả năng của nó

00:00:57

Phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ

00:00:59

và để đưa ra dự đoán hoặc dự đoán.

00:01:01

Khuyến nghị cá nhân hóa

00:01:03

tương tác với từng khách hàng,

00:01:05

do đó cải thiện trải nghiệm mua sắm của họ.

00:01:09

AI khám phá dữ liệu khách hàng,

00:01:11

chẳng hạn như lịch sử mua hàng của họ,

00:01:13

hành vi duyệt web của họ và

00:01:15

tương tác với dịch vụ khách hàng,

00:01:17

và sau đó sử dụng thông tin đó để

00:01:20

Dự đoán nhu cầu và mong đợi của họ.

00:01:23

Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số ví dụ

00:01:25

ứng dụng thực tế của AI

00:01:26

trong hành trình của khách hàng.

00:01:29

Hãy tưởng tượng Lisa,

00:01:30

Một khách hàng thường xuyên của một trang thương mại điện tử.

00:01:35

AI phân tích lịch sử mua hàng của bạn

00:01:38

và hành vi duyệt web của nó.

00:01:40

Khi tìm kiếm một sản phẩm,

00:01:42

AI đưa ra các đề xuất

00:01:44

dựa trên sở thích của họ

00:01:46

và các bài báo đã xem trước đó,

00:01:48

do đó làm tăng cơ hội mua hàng.

00:01:51

Tiếp theo, hãy lấy ví dụ của Tom,

00:01:53

Một khách hàng đang tìm kiếm

00:01:55

Thông tin giao hàng.

00:01:56

Tại đây, một chatbot được hỗ trợ bởi AI

00:01:59

có thể tương tác với anh ta,

00:02:01

Trả lời những câu hỏi này và thậm chí

00:02:03

hướng họ đến các sản phẩm hoặc ưu đãi

00:02:05

Tạo trải nghiệm

00:02:07

Khách hàng mượt mà và hấp dẫn.

00:02:11

Tự hỏi làm thế nào để đặt

00:02:13

Những nguyên tắc này trong thực tế?

00:02:14

Làm thế nào, cụ thể, AI có thể

00:02:16

được cấu hình để cung cấp

00:02:18

Trải nghiệm cá nhân hóa như vậy?

00:02:20

Đừng lo lắng

00:02:21

Trong phần tiếp theo,

00:02:23

Chúng tôi sẽ chia nhỏ một ví dụ, từng bước một.

00:02:26

Triển khai giải pháp AI

00:02:28

để cải thiện hành trình của khách hàng

00:02:30

là một quá trình từng bước.

00:02:32

Đầu tiên, thu thập dữ liệu -

00:02:35

Một bước quan trọng trong đó tất cả các

00:02:37

Thông tin khách hàng liên quan

00:02:39

cần được thu thập và phân tích.

00:02:41

Điều này bao gồm dữ liệu nhân khẩu học,

00:02:43

lịch sử mua hàng và

00:02:45

Tương tác với Trang web.

00:02:47

Sau đó đến phân tích dữ liệu, nơi AI

00:02:50

Khám phá các mẫu và xác định

00:02:53

Xu hướng để hiểu

00:02:55

hành vi và sở thích của khách hàng.

00:02:58

Các thuật toán nâng cao, chẳng hạn như

00:03:00

Học máy, đóng một vai trò trong

00:03:01

Vai trò quan trọng trong bước này,

00:03:03

kích hoạt AI

00:03:05

Học hỏi và thích nghi

00:03:07

luôn luôn.

00:03:08

Bước tiếp theo là thực hiện

00:03:11

Ra quyết định tự động. Dựa trên phân tích,

00:03:13

AI đưa ra lựa chọn trong thời gian thực

00:03:15

Về các cổ phiếu tốt nhất để

00:03:17

Cam kết hoặc khuyến nghị

00:03:19

được đề xuất cho từng cá nhân.

00:03:21

Điều này có thể liên quan đến việc gửi một

00:03:24

E-mail hoặc ưu đãi được cá nhân hóa

00:03:26

giảm giá cho các mặt hàng có liên quan.

00:03:29

Bước cuối cùng liên quan

00:03:31

tương tác và cá nhân hóa.

00:03:33

Quyết định tự động Nhiên liệu

00:03:36

Trải nghiệm người dùng

00:03:38

tùy biến cao, cho phép

00:03:40

Tương tác có ý nghĩa với

00:03:42

khách hàng tại mọi điểm tiếp xúc,

00:03:44

do đó cải thiện sự tham gia của họ

00:03:47

và sự hài lòng.

00:03:49

Hãy cùng khám phá một nghiên cứu điển hình.

00:03:51

Hãy tưởng tượng Carla,

00:03:52

Một khách hàng đã mua giày

00:03:54

một tháng trước. AI

00:03:56

phân tích các tương tác trước đây của họ,

00:03:59

Chuyến đi thuyền gần đây của anh ấy quanh

00:04:01

Đồ thể thao và lịch sử

00:04:04

để tạo hồ sơ người dùng.

00:04:07

AI,

00:04:07

Carla quan tâm đến

00:04:09

thể thao và đã xác định được sự gia tăng trong

00:04:11

tìm kiếm các bài viết về yoga,

00:04:13

quyết định gửi email cho Carla

00:04:15

với ưu đãi đặc biệt trên

00:04:18

Bộ yoga, tạo trải nghiệm

00:04:20

hấp dẫn và phù hợp với họ.

00:04:22

Hãy dành một chút thời gian để suy ngẫm.

00:04:24

Làm thế nào bạn có thể sử dụng

00:04:26

AI để cải thiện trải nghiệm

00:04:28

khách hàng trong bối cảnh của bạn?

00:04:31

Viết ra những suy nghĩ của bạn,

00:04:32

Chúng tôi sẽ tiếp tục sau 30 giây.

00:05:05

Việc triển khai AI cũng đi kèm với phần của nó

00:05:07

Những thách thức và vấn đề đạo đức, chẳng hạn như

00:05:09

Bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư

00:05:12

và sự đồng ý của người dùng.

00:05:14

Bắt buộc phải điều hướng cẩn thận

00:05:16

thông qua các vùng biển này để đảm bảo một

00:05:19

Trải nghiệm khách hàng minh bạch và có đạo đức.

00:05:24

AI là một công cụ mạnh mẽ

00:05:25

để làm phong phú thêm các khóa học

00:05:27

bằng cách cung cấp

00:05:29

trải nghiệm cá nhân hóa,

00:05:30

tập trung và hấp dẫn.

00:05:33

Trong khi thực hiện

00:05:34

có thể phức tạp,

00:05:35

Những lợi ích về mặt

00:05:37

Sự hài lòng và lòng trung thành

00:05:38

của khách hàng là rất lớn.

00:00:05

歡迎參加本次培訓

00:00:07

智慧的使用

00:00:08

要自定義

00:00:10

零售業的客戶旅程。

00:00:12

我們今天的目標很簡單。

00:00:14

首先

00:00:15

您將了解人工智慧的關鍵作用

00:00:17

在個人化中

00:00:19

客戶體驗。

00:00:21

其次，您將能夠

00:00:23

應用人工智慧的原理

00:00:25

創造獨特的客戶旅程

00:00:28

並優化用戶體驗。

00:00:30

但在我們進入細節之前，

00:00:33

讓我們瞭解它是什麼

00:00:35

人工智慧。

00:00:36

人工智慧是機器的使用

00:00:38

執行需要

00:00:41

通常是人類的智慧。

00:00:43

這可以包括解決問題，

00:00:46

模式識別

00:00:48

當然還有學習。

00:00:50

為什麼使用 AI

00:00:52

在商業領域？

00:00:54

答案在於它能夠

00:00:57

分析海量數據

00:00:59

並做出預測或預測。

00:01:01

個性化建議

00:01:03

與每個客戶的互動，

00:01:05

從而改善他們的購物體驗。

00:01:09

人工智慧探索客戶數據，

00:01:11

例如他們的購買歷史，

00:01:13

他們的瀏覽行為和

00:01:15

與客戶服務的互動，

00:01:17

然後使用該資訊來

00:01:20

預測他們的需求和期望。

00:01:23

現在讓我們看一些例子

00:01:25

人工智慧的實際應用

00:01:26

在客戶旅程中。

00:01:29

想像一下麗莎，

00:01:30

電子商務網站的常客。

00:01:35

AI 分析您的購買歷史記錄

00:01:38

及其瀏覽行為。

00:01:40

搜索產品時，

00:01:42

AI 提供建議

00:01:44

根據他們的喜好

00:01:46

和以前看過的文章，

00:01:48

從而增加了購買的機會。

00:01:51

接下來，讓我們以 Tom 為例，

00:01:53

客戶在尋找

00:01:55

交貨資訊。

00:01:56

在這裡，一個人工智慧驅動的聊天機器人

00:01:59

可以和他互動，

00:02:01

回答這些問題，甚至

00:02:03

將他們引導至產品或優惠

00:02:05

創造體驗

00:02:07

流暢且引人入勝的客戶。

00:02:11

想知道如何把

00:02:13

這些原則在實踐中？

00:02:14

具體來說，人工智慧如何才能實現

00:02:16

配置為提供

00:02:18

這樣的個人化體驗？

00:02:20

不用擔心

00:02:21

在下一節中，

00:02:23

我們將逐步分解一個示例。

00:02:26

實施 AI 解決方案

00:02:28

改善客戶旅程

00:02:30

是一個循序漸進的過程。

00:02:32

一、資料收集——

00:02:35

這是關鍵的一步，所有

00:02:37

相關客戶資訊

00:02:39

需要收集和分析。

00:02:41

這包括人口統計數據，

00:02:43

購買歷史記錄和

00:02:45

與網站的互動。

00:02:47

然後是數據分析，人工智慧

00:02:50

探索模式並識別

00:02:53

趨勢來瞭解

00:02:55

客戶行為和偏好。

00:02:58

高級演算法，例如

00:03:00

機器學習，在中發揮作用

00:03:01

在這一步中起著至關重要的作用，

00:03:03

使能 AI

00:03:05

學習和適應

00:03:07

不斷。

00:03:08

下一步是採取

00:03:11

自動化決策。基於分析，

00:03:13

人工智慧即時做出選擇

00:03:15

關於最好的股票

00:03:17

承諾或建議

00:03:19

為每個人提出建議。

00:03:21

這可能涉及發送一個

00:03:24

個人化電子郵件或報價

00:03:26

相關商品的折扣。

00:03:29

最後一步涉及

00:03:31

交互和個人化。

00:03:33

自動化決策助推

00:03:36

用戶體驗

00:03:38

高度定製，允許

00:03:40

有意義的互動

00:03:42

每個接觸點的客戶，

00:03:44

從而提高他們的參與度

00:03:47

和滿意度。

00:03:49

讓我們來探討一個案例研究。

00:03:51

讓我們想像一下卡拉，

00:03:52

一位買了鞋的顧客

00:03:54

一個月前。人工智慧

00:03:56

分析他們以前的互動，

00:03:59

他最近在

00:04:01

體育用品和歷史

00:04:04

以創建使用者配置檔。

00:04:07

人工智慧

00:04:07

分析卡拉對

00:04:09

運動，並已確定

00:04:11

搜索瑜伽文章，

00:04:13

決定向 Carla 發送電子郵件

00:04:15

享受特別優惠

00:04:18

瑜伽套裝，創造體驗

00:04:20

對他們有吸引力和相關性。

00:04:22

讓我們花點時間反思一下。

00:04:24

你怎麼能用

00:04:26

AI 改善體驗

00:04:28

客戶在您的環境中？

00:04:31

寫下你的想法，

00:04:32

我們將在 30 秒後恢復。

00:05:05

實施 AI 也帶來了其份額

00:05:07

倫理挑戰和問題，例如

00:05:09

數據安全、隱私

00:05:12

和使用者同意。

00:05:14

必須仔細導航

00:05:16

通過這些水域，以確保

00:05:19

透明和合乎道德的客戶體驗。

00:05:24

人工智慧是一個強大的工具

00:05:25

豐富課程

00:05:27

通過提供

00:05:29

個性化體驗，

00:05:30

專注且引人入勝。

00:05:33

雖然實施

00:05:34

可能很複雜，

00:05:35

在以下方面的好處

00:05:37

滿意度和忠誠度

00:05:38

的客戶是巨大的。

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