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

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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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.
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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.
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Deuxièmement, vous serez capable
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d'appliquer les principes de l'IA
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pour créer des parcours client uniques
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et optimiser l'expérience utilisateur.
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Mais avant d'entrer dans le vif du sujet,
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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.
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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
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l'interaction avec chaque client,
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améliorant ainsi son expérience d'achat.
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L'IA explore les données des clients,
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telles que leur historique d'achat,
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leur comportement de navigation et leurs
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interactions avec le service client,
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puis utilise ces informations pour
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anticiper leurs besoins et attentes.
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Voyons maintenant quelques exemples
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de l'application pratique de l'IA
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dans le parcours client.
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Imaginez Lisa,
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une cliente régulière d'un site e-commerce.
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L'IA analyse son historique d'achat
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et son comportement de navigation.
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Lorsqu'elle recherche un produit,
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l'IA propose des recommandations
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personnalisées basées sur ses préférences
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et les articles précédemment consultés,
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augmentant ainsi les chances d'achat.
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Ensuite, prenons l'exemple de Tom,
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un client cherchant des
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informations sur la livraison.
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Ici, un chatbot alimenté par l'IA
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peut interagir avec lui,
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répondre à ces questions et même
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l'orienter vers des produits ou offres
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spéciales créant une expérience
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client fluide et engageante.
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Vous vous demandez comment mettre
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ces principes en pratique ?
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Comment, concrètement, l'IA peut
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être configuré pour offrir de
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telles expériences personnalisées ?
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Ne vous inquiétez pas,
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dans la prochaine section,
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nous décomposerons un exemple, pas à pas.
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La mise en place d'une solution d'IA
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pour améliorer les parcours client
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est un processus étape par étape.
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D'abord, la collecte des données -
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une étape cruciale où toutes les
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informations pertinentes du client
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doivent être rassemblées et analysées.
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Cela inclut les données démographiques,
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les historiques d'achat et les
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interactions avec le site web.
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Ensuite vient l'analyse des données, où l'IA
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explore les schémas et identifie
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les tendances pour comprendre les
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comportements et les préférences des clients.
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Des algorithmes avancés, tel que
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le machine learning, jouent un
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rôle crucial dans cette étape,
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permettant à l'IA
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d'apprendre et de s'adapter
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continuellement.
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L étape suivante est la prise de
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décision automatisée. Basée sur l'analyse,
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l'IA fait des choix en temps réel
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concernant les meilleures actions à
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entreprendre ou les recommandations
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à proposer pour chaque individu.
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Cela pourrait impliquer d'envoyer un
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e-mail personnalisé ou de proposer des
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remises sur des articles pertinents.
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La dernière étape concerne
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l'interaction et la personnalisation.
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Les décisions automatisées alimentent
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des expériences utilisateur
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hautement personnalisées, permettant
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une interaction significative avec
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le client à chaque point de contact,
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améliorant ainsi leur engagement
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et satisfaction.
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Explorons un cas pratique.
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Imaginons Carla,
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une cliente qui a acheté des chaussures
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de sport il y a un mois. L'IA
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analyse ses interactions précédentes,
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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.
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L'IA,
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analysant que Carla s'intéresse au
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sport et ayant identifié une hausse des
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recherches pour les articles de yoga,
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décide d'envoyer un e-mail à Carla
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avec une offre spéciale sur un
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ensemble de yoga, créant une expérience
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attrayante et pertinente pour elle.
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Prenons un moment pour réfléchir.
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Comment pourriez-vous utiliser
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l'IA pour améliorer l'expérience
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client dans votre contexte ?
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Notez vos pensées,
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nous reprendrons dans 30 secondes.
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Implémenter l'IA comporte aussi son lot
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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.
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Il est impératif de naviguer prudemment
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à travers ces eaux pour assurer une
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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,
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ciblées et engageantes.
00:05:33
Bien que la mise en œuvre
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puisse être complexe,
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les bénéfices en termes de
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satisfaction et de fidélité
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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.
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Antes de mais
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compreenderá o papel crucial da IA
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na personalização
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experiências do cliente.
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Em segundo lugar, você será capaz de
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aplicar os princípios da IA
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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,
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Vamos entender o que é
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inteligência artificial.
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IA é o uso de máquinas
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para executar tarefas que exijam
00:00:41
normalmente inteligência humana.
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Isto pode incluir a resolução de problemas,
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Reconhecimento de padrões
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e, claro, aprendizagem.
00:00:50
Por que usar IA
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no comércio?
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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.
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Recomendações para individualização
00:01:03
interação com cada cliente,
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melhorando assim a sua experiência de compra.
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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.
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Vejamos agora alguns exemplos:
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a aplicação prática da IA
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na jornada do cliente.
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Imagine Lisa,
00:01:30
Um cliente regular de um site de comércio eletrônico.
00:01:35
A IA analisa o seu histórico de compras
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e o seu comportamento de navegação.
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Ao procurar um produto,
00:01:42
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.
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Em seguida, vamos pegar o exemplo de Tom,
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um cliente à procura de
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Informações de entrega.
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Aqui, um chatbot alimentado por IA
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pode interagir com ele,
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responder a estas perguntas e até mesmo
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direcioná-los para produtos ou ofertas
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criar uma experiência
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Cliente suave e envolvente.
00:02:11
Quer saber como colocar
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Estes princípios na prática?
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Como, concretamente, a IA pode
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estar configurado para oferecer
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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.
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Implementando uma solução de IA
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para melhorar as jornadas dos clientes
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é um processo passo-a-passo.
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Em primeiro lugar, a recolha de dados -
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um passo crucial em que todas as
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Informação relevante do cliente
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precisam ser coletados e analisados.
00:02:41
Isto inclui dados demográficos,
00:02:43
históricos de compras e
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Interações com o Website.
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Em seguida, vem a análise de dados, onde a IA
00:02:50
Explora padrões e identifica
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tendências para compreender o
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comportamentos e preferências dos clientes.
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Algoritmos avançados, tais como
00:03:00
aprendizagem automática, desempenhar um papel em
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papel crucial nesta etapa,
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habilitando a IA
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aprender e adaptar-se
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continuamente.
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O próximo passo é dar
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tomada de decisão automatizada. Com base na análise,
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A IA faz escolhas em tempo real
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em relação aos melhores stocks para
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Empreender ou recomendações
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a propor para cada indivíduo.
00:03:21
Tal poderá implicar o envio de um
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e-mail personalizado ou oferta
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descontos em itens relevantes.
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O último passo diz respeito
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interação e personalização.
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Decisões automatizadas Combustível
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Experiências do utilizador
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altamente personalizado, permitindo
00:03:40
Interação significativa com
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o cliente em cada ponto de contato,
00:03:44
melhorando assim o seu envolvimento
00:03:47
e satisfação.
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Vamos explorar um estudo de caso.
00:03:51
Imaginemos Carla,
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Um cliente que comprou sapatos
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há um mês. IA
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analisa as suas interações anteriores,
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Sua recente navegação ao redor do
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Artigos Desportivos e História
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para criar um perfil de usuário.
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AI,
00:04:07
analisando que Carla está interessada no
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e identificaram um aumento da
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pesquisas de artigos de yoga,
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decide enviar um e-mail para Carla
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com uma oferta especial em um
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conjunto de yoga, criando uma experiência
00:04:20
atraente e relevante para eles.
00:04:22
Vamos parar um pouco para refletir.
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Como pode utilizar
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IA para melhorar a experiência
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cliente no seu contexto?
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Anote seus pensamentos,
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Retomaremos em 30 segundos.
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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.
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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.
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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
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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
00:00:15
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
00:00:25
um einzigartige Customer Journeys zu erstellen
00:00:28
und optimieren Sie die Benutzererfahrung.
00:00:30
Aber bevor wir ins Detail gehen,
00:00:33
Lassen Sie uns verstehen, was es ist
00:00:35
künstliche Intelligenz.
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KI ist der Einsatz von Maschinen
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zum Ausführen von Aufgaben, die Folgendes erfordern
00:00:41
normalerweise menschliche Intelligenz.
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Dies kann die Problemlösung,
00:00:46
Mustererkennung
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Und natürlich das Lernen.
00:00:50
Warum KI verwenden?
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im Handel?
00:00:54
Die Antwort liegt in seiner Fähigkeit,
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Analysieren Sie riesige Datenmengen
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und Vorhersagen oder Vorhersagen zu treffen.
00:01:01
Empfehlungen zur Individualisierung
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Interaktion mit jedem Kunden,
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und verbessern so ihr Einkaufserlebnis.
00:01:09
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
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ihre Bedürfnisse und Erwartungen zu antizipieren.
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Schauen wir uns nun einige Beispiele an
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die praktische Anwendung von KI
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in der Customer Journey.
00:01:29
Stell dir Lisa vor,
00:01:30
Ein Stammkunde einer E-Commerce-Website.
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KI analysiert Ihre Kaufhistorie
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und sein Surfverhalten.
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Bei der Suche nach einem Produkt
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KI gibt Empfehlungen
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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
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mit ihm interagieren kann,
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diese Fragen zu beantworten und sogar
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leiten Sie sie zu Produkten oder Angeboten weiter
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Ein Erlebnis schaffen
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Reibungsloser und engagierter Kunde.
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Ich frage mich, wie man
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Diese Prinzipien in der Praxis?
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Wie kann KI konkret
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so konfiguriert werden, dass sie
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Solche personalisierten Erlebnisse?
00:02:20
Macht nichts
00:02:21
Im nächsten Abschnitt
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Wir werden ein Beispiel Schritt für Schritt aufschlüsseln.
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Implementierung einer KI-Lösung
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zur Verbesserung der Customer Journeys
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ist ein schrittweiser Prozess.
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Erstens, Datenerhebung -
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Ein entscheidender Schritt, bei dem alle
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Relevante Kundeninformationen
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müssen gesammelt und analysiert werden.
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Dazu gehören demografische Daten,
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Kaufhistorie und
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Interaktionen mit der Website.
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Dann kommt die Datenanalyse, bei der KI
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Erforscht Muster und identifiziert
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Trends, um die
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Kundenverhalten und -präferenzen.
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Erweiterte Algorithmen, wie z. B.
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maschinelles Lernen, spielen eine Rolle bei der
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eine entscheidende Rolle bei diesem Schritt zu spielen,
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KI ermöglichen
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Lernen und Anpassen
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stets.
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Der nächste Schritt besteht darin,
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automatisierte Entscheidungsfindung. Auf der Grundlage von Analysen,
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KI trifft Entscheidungen in Echtzeit
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in Bezug auf die besten Aktien
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Verpflichtungen oder Empfehlungen
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für jeden Einzelnen vorgeschlagen werden.
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Dies könnte das Senden einer
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Personalisierte E-Mail oder Angebot
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Rabatte auf relevante Artikel.
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Der letzte Schritt betrifft
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Interaktion und Personalisierung.
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Automatisierte Entscheidungen treiben zu
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Benutzererfahrungen
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hochgradig kundenspezifisch, so dass
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Sinnvolle Interaktion mit
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den Kunden an jedem Touchpoint,
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und so ihr Engagement zu verbessern
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und Zufriedenheit.
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Schauen wir uns eine Fallstudie an.
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Stellen wir uns Carla vor,
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Ein Kunde, der Schuhe gekauft hat
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vor einem Monat. Künstliche Intelligenz
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analysiert ihre bisherigen Interaktionen,
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Sein jüngstes Segeln um die
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Sportartikel und Geschichte
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, um ein Benutzerprofil zu erstellen.
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Künstliche Intelligenz
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Analyse, dass Carla an der
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Sport und haben einen Anstieg der
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sucht nach Yoga-Artikeln,
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beschließt, Carla eine E-Mail zu schicken
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mit einem Sonderangebot zu einem
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Yoga-Set, ein Erlebnis schaffen
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attraktiv und relevant für sie.
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Nehmen wir uns einen Moment Zeit, um nachzudenken.
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Wie könnten Sie
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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.

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résultat(s)
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.

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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.

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résultat(s)
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
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per creare un profilo utente.
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L'intelligenza artificiale,
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analizzando che Carla è interessata alla
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sport e hanno individuato un aumento della
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ricerca di articoli di yoga,
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decide di inviare una mail a Carla
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con un'offerta speciale su un
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Set Yoga, creare un'esperienza
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attraenti e pertinenti per loro.
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Prendiamoci un momento per riflettere.
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Come potresti usare
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L'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza
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cliente nel tuo contesto?
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Scrivi i tuoi pensieri,
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Riprenderemo tra 30 secondi.
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L'implementazione dell'IA comporta anche la sua parte di
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sfide e questioni etiche, quali
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Sicurezza dei dati, privacy
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e il consenso dell'utente.
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È imperativo navigare con attenzione
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attraverso queste acque per garantire un
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Customer experience trasparente ed etica.
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L'intelligenza artificiale è uno strumento potente
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per arricchire i corsi
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fornendo
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esperienze personalizzate,
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Focalizzato e coinvolgente.
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Se da un lato l'attuazione di
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può essere complesso,
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I vantaggi in termini di
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Soddisfazione e lealtà
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dei clienti sono enormi.

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このトレーニングへようこそ
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インテリジェンスの使用
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をクリックして、
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小売業におけるカスタマージャーニー。
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今日の目標はシンプルです。
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最初です
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AIの重要な役割を理解できます
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パーソナライゼーション
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顧客体験。
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第二に、あなたはできるようになるでしょう
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AIの原則を適用する
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独自の顧客体験を作成するため
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ユーザーエクスペリエンスを最適化します。
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しかし、本題に入る前に、
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それが何であるかを理解しましょう
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人工知能。
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AIは機械の活用
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必要なタスクを実行するには
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通常、人間の知性。
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これには、問題解決、
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パターン認識
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そしてもちろん、学習も。
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AIを使う理由
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商取引では?
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その答えは、その能力にあります。
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膨大な量のデータを分析
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そして、予測や予測をすること。
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個別化に関する推奨事項
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各顧客との対話、
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したがって、ショッピング体験が向上します。
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AIが顧客データを探索し、
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購入履歴など、
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ブラウジング行動と
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カスタマーサービスとのやり取り、
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そして、その情報を使用して、
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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
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AIの実用化
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カスタマージャーニーで。
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リサを想像してみてください。
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ECサイトの常連客。
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AIが購入履歴を分析
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そしてそのブラウジング動作。
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商品検索の際、
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AIがレコメンデーションを提供
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好みに基づいて
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および以前に閲覧した記事、
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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。
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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
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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
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スムーズで魅力的な顧客。
00:02:11
入れ方を気に
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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
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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
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カスタマージャーニーを改善するため
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は段階的なプロセスです。
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まず、データ収集 -
00:02:35
重要なステップでは、すべての
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関連する顧客情報
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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。
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次に、AIが
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パターンの調査と識別
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理解するための傾向
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顧客の行動と嗜好。
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高度なアルゴリズム (
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機械学習は、
00:03:01
このステップで重要な役割、
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AIの実現
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学習と適応
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絶えず。
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次のステップは、
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自動化された意思決定。分析に基づき、
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AIがリアルタイムで選択
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最高の銘柄に関して
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引き受ける、または提案する
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個人ごとに提案します。
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これには、
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パーソナライズされた電子メールまたはオファー
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関連商品の割引。
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最後のステップは、
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インタラクションとパーソナライゼーション。
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自動化された意思決定が促進
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ユーザーエクスペリエンス
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高度にカスタマイズされ、
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との有意義な対話
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すべてのタッチポイントでお客様、
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したがって、エンゲージメントが向上します
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そして満足。
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ケーススタディを見てみましょう。
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カーラを想像してみましょう。
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靴を買われたお客様
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一ヶ月前。人工知能
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以前のやり取りを分析し、
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彼の最近のセーリングは、
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スポーツ用品と歴史
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をクリックして、ユーザープロファイルを作成します。
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人工知能
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カーラが興味を持っていることを分析します
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スポーツとの増加を特定している
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ヨガの記事を検索し、
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Carla にメールを送信することにしました
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の特別オファーで
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ヨガセット、体験の創造
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魅力的で関連性があります。
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少し時間を取って考えてみましょう。
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どのように使用できますか
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AIによる体験向上
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あなたのコンテキストの顧客?
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あなたの考えを書き留めて、
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30秒後に再開します。
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AIの実装には、
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倫理的な課題や問題
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データセキュリティ、プライバシー
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およびユーザーの同意。
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慎重にナビゲートすることが不可欠です
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これらの海域を通過して、
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透明性と倫理的な顧客体験。
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AIは強力なツールです
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コースを充実させるには
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提供することにより、
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パーソナライズされた体験、
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集中力と魅力。
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一方、
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複雑になることもありますが、
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利点は、
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満足度と忠誠心
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の顧客は膨大です。

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Welkom bij deze training over
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Het gebruik van intelligentie
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om de
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Customer journey in de detailhandel.
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Onze doelen vandaag zijn eenvoudig.
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Allereerst
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begrijp je de cruciale rol van AI
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in personalisatie
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klantervaringen.
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Ten tweede zult u in staat zijn om
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de principes van AI toepassen
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om unieke customer journeys te creëren
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en optimaliseer de gebruikerservaring.
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Maar voordat we ingaan op de kern van de zaak,
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Laten we begrijpen wat het is
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kunstmatige intelligentie.
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AI is het gebruik van machines
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om taken uit te voeren die
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normaal gesproken menselijke intelligentie.
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Dit kan het oplossen van problemen omvatten,
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Patroonherkenning
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En natuurlijk leren.
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Waarom AI gebruiken?
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in de commercie?
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Het antwoord ligt in het vermogen om
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Analyseer enorme hoeveelheden gegevens
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en om voorspellingen of voorspellingen te doen.
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Aanbevelingen voor individualisering
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interactie met elke klant,
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waardoor hun winkelervaring wordt verbeterd.
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AI verkent klantgegevens,
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zoals hun aankoopgeschiedenis,
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hun surfgedrag en
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interacties met de klantenservice,
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en gebruik die informatie vervolgens om
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anticipeer op hun behoeften en verwachtingen.
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Laten we nu eens kijken naar enkele voorbeelden
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de praktische toepassing van AI
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in de customer journey.
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Stel je voor Lisa,
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Een vaste klant van een e-commerce site.
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AI analyseert uw aankoopgeschiedenis
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en het surfgedrag.
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Bij het zoeken naar een product,
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AI biedt aanbevelingen
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op basis van hun voorkeuren
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en eerder bekeken artikelen,
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waardoor de kans op aankoop toeneemt.
00:01:51
Laten we vervolgens het voorbeeld van Tom nemen:
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een klant die op zoek is naar
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Levering informatie.
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Hier, een AI-aangedreven chatbot
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met hem kan communiceren,
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beantwoord deze vragen en zelfs
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Leid ze naar producten of aanbiedingen
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Het creëren van een ervaring
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Vlotte en boeiende klant.
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Ik vraag me af hoe ik
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Deze principes in de praktijk?
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Hoe kan AI concreet
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worden geconfigureerd om aan te bieden
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Zulke gepersonaliseerde ervaringen?
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Maak je niet druk
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In de volgende sectie,
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We zullen een voorbeeld stap voor stap opsplitsen.
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Implementatie van een AI-oplossing
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om customer journeys te verbeteren
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is een stapsgewijs proces.
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Ten eerste, gegevensverzameling -
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een cruciale stap waarbij alle
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Relevante klantinformatie
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moeten worden verzameld en geanalyseerd.
00:02:41
Dit omvat demografische gegevens,
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aankoopgeschiedenis en
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Interacties met de Website.
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Dan komt data-analyse, waar AI
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Onderzoekt patronen en identificeert
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trends om inzicht te krijgen in de
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gedrag en voorkeuren van klanten.
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Geavanceerde algoritmen, zoals
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machinaal leren, een rol spelen in
00:03:01
cruciale rol in deze stap,
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AI mogelijk maken
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Leren en aanpassen
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voortdurend.
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De volgende stap is om
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geautomatiseerde besluitvorming. Op basis van analyse,
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AI maakt keuzes in real-time
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met betrekking tot de beste aandelen om
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Ondernemen of aanbevelingen
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voor elk individu voor te stellen.
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Dit kan inhouden dat er een
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gepersonaliseerde e-mail of offerte
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kortingen op relevante artikelen.
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De laatste stap betreft
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interactie en personalisatie.
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Geautomatiseerde beslissingen voeden
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Ervaringen van gebruikers
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sterk op maat gemaakt, waardoor
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Betekenisvolle interactie met
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de klant op elk contactpunt,
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waardoor hun betrokkenheid wordt verbeterd
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en tevredenheid.
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Laten we eens kijken naar een casestudy.
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Stel je Carla voor,
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Een klant die schoenen kocht
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een maand geleden. AI
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analyseert hun eerdere interacties,
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Zijn recente zeiltocht rond de
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Sportartikelen en geschiedenis
00:04:04
om een gebruikersprofiel aan te maken.
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AI
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analyseren dat Carla geïnteresseerd is in de
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sport en hebben een toename van de
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zoekt naar yoga-artikelen,
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besluit een e-mail te sturen naar Carla
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met een speciale aanbieding op een
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Yogaset, het creëren van een ervaring
00:04:20
aantrekkelijk en relevant voor hen.
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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?
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Schrijf je gedachten op,
00:04:32
We gaan over 30 seconden verder.
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Het implementeren van AI brengt ook een deel van de
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ethische uitdagingen en kwesties, zoals
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Gegevensbeveiliging, privacy
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en toestemming van de gebruiker.
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Het is absoluut noodzakelijk om zorgvuldig te navigeren
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door deze wateren om te zorgen voor een
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Transparante en ethische klantervaring.
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AI is een krachtig hulpmiddel
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om de cursussen te verrijken
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door het verstrekken van
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gepersonaliseerde ervaringen,
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Gefocust en boeiend.
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Hoewel de uitvoering van de
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kan complex zijn,
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De voordelen op het gebied van
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Tevredenheid en loyaliteit
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van de klanten is enorm.

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Chào mừng bạn đến với khóa đào tạo này trên
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Việc sử dụng trí thông minh
00:00:08
để tùy chỉnh
00:00:10
Hành trình của khách hàng trong bán lẻ.
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Mục tiêu của chúng tôi hôm nay rất đơn giản.
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Trước tiên
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bạn sẽ hiểu vai trò quan trọng của AI
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trong cá nhân hóa
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Trải nghiệm khách hàng.
00:00:21
Thứ hai, bạn sẽ có thể
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áp dụng các nguyên tắc của AI
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để tạo ra hành trình khách hàng độc đáo
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và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
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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
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và tất nhiên là học tập.
00:00:50
Tại sao nên sử dụng AI
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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
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và để đưa ra dự đoán hoặc dự đoán.
00:01:01
Khuyến nghị cá nhân hóa
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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,
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hành vi duyệt web của họ và
00:01:15
tương tác với dịch vụ khách hàng,
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và sau đó sử dụng thông tin đó để
00:01:20
Dự đoán nhu cầu và mong đợi của họ.
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Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số ví dụ
00:01:25
ứng dụng thực tế của AI
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trong hành trình của khách hàng.
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Hãy tưởng tượng Lisa,
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Một khách hàng thường xuyên của một trang thương mại điện tử.
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AI phân tích lịch sử mua hàng của bạn
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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
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có thể tương tác với anh ta,
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Trả lời những câu hỏi này và thậm chí
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hướng họ đến các sản phẩm hoặc ưu đãi
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Tạo trải nghiệm
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Khách hàng mượt mà và hấp dẫn.
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Tự hỏi làm thế nào để đặt
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Những nguyên tắc này trong thực tế?
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Làm thế nào, cụ thể, AI có thể
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được cấu hình để cung cấp
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Trải nghiệm cá nhân hóa như vậy?
00:02:20
Đừng lo lắng
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Trong phần tiếp theo,
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Chúng tôi sẽ chia nhỏ một ví dụ, từng bước một.
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Triển khai giải pháp AI
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để cải thiện hành trình của khách hàng
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là một quá trình từng bước.
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Đầu tiên, thu thập dữ liệu -
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Một bước quan trọng trong đó tất cả các
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Thông tin khách hàng liên quan
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cần được thu thập và phân tích.
00:02:41
Điều này bao gồm dữ liệu nhân khẩu học,
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lịch sử mua hàng và
00:02:45
Tương tác với Trang web.
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Sau đó đến phân tích dữ liệu, nơi AI
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Khám phá các mẫu và xác định
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Xu hướng để hiểu
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hành vi và sở thích của khách hàng.
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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
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Học hỏi và thích nghi
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luôn luôn.
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Bước tiếp theo là thực hiện
00:03:11
Ra quyết định tự động. Dựa trên phân tích,
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AI đưa ra lựa chọn trong thời gian thực
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Về các cổ phiếu tốt nhất để
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Cam kết hoặc khuyến nghị
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được đề xuất cho từng cá nhân.
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Điều này có thể liên quan đến việc gửi một
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E-mail hoặc ưu đãi được cá nhân hóa
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giảm giá cho các mặt hàng có liên quan.
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Bước cuối cùng liên quan
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tương tác và cá nhân hóa.
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Quyết định tự động Nhiên liệu
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Trải nghiệm người dùng
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tùy biến cao, cho phép
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Tương tác có ý nghĩa với
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khách hàng tại mọi điểm tiếp xúc,
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do đó cải thiện sự tham gia của họ
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và sự hài lòng.
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Hãy cùng khám phá một nghiên cứu điển hình.
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Hãy tưởng tượng Carla,
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Một khách hàng đã mua giày
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một tháng trước. AI
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phân tích các tương tác trước đây của họ,
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Chuyến đi thuyền gần đây của anh ấy quanh
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Đồ thể thao và lịch sử
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để tạo hồ sơ người dùng.
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AI,
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Carla quan tâm đến
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thể thao và đã xác định được sự gia tăng trong
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tìm kiếm các bài viết về yoga,
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quyết định gửi email cho Carla
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với ưu đãi đặc biệt trên
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Bộ yoga, tạo trải nghiệm
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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
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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
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Những thách thức và vấn đề đạo đức, chẳng hạn như
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Bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư
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và sự đồng ý của người dùng.
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Bắt buộc phải điều hướng cẩn thận
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thông qua các vùng biển này để đảm bảo một
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Trải nghiệm khách hàng minh bạch và có đạo đức.
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AI là một công cụ mạnh mẽ
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để làm phong phú thêm các khóa học
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bằng cách cung cấp
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trải nghiệm cá nhân hóa,
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tập trung và hấp dẫn.
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Trong khi thực hiện
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có thể phức tạp,
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Những lợi ích về mặt
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Sự hài lòng và lòng trung thành
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của khách hàng là rất lớn.

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résultat(s)
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歡迎參加本次培訓
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智慧的使用
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要自定義
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零售業的客戶旅程。
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我們今天的目標很簡單。
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首先
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您將了解人工智慧的關鍵作用
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在個人化中
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客戶體驗。
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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
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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，
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模式識別
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當然還有學習。
00:00:50
為什麼使用 AI
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在商業領域？
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答案在於它能夠
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分析海量數據
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並做出預測或預測。
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個性化建議
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與每個客戶的互動，
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從而改善他們的購物體驗。
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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。
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現在讓我們看一些例子
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人工智慧的實際應用
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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
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及其瀏覽行為。
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搜索產品時，
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AI 提供建議
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根據他們的喜好
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和以前看過的文章，
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從而增加了購買的機會。
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接下來，讓我們以 Tom 為例，
00:01:53
客戶在尋找
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交貨資訊。
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在這裡，一個人工智慧驅動的聊天機器人
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可以和他互動，
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回答這些問題，甚至
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將他們引導至產品或優惠
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創造體驗
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流暢且引人入勝的客戶。
00:02:11
想知道如何把
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這些原則在實踐中？
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具體來說，人工智慧如何才能實現
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配置為提供
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這樣的個人化體驗？
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不用擔心
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在下一節中，
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我們將逐步分解一個示例。
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實施 AI 解決方案
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改善客戶旅程
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是一個循序漸進的過程。
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一、資料收集——
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這是關鍵的一步，所有
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相關客戶資訊
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需要收集和分析。
00:02:41
這包括人口統計數據，
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購買歷史記錄和
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與網站的互動。
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然後是數據分析，人工智慧
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探索模式並識別
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趨勢來瞭解
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客戶行為和偏好。
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高級演算法，例如
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機器學習，在中發揮作用
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在這一步中起著至關重要的作用，
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使能 AI
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學習和適應
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不斷。
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下一步是採取
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自動化決策。基於分析，
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人工智慧即時做出選擇
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關於最好的股票
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承諾或建議
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為每個人提出建議。
00:03:21
這可能涉及發送一個
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個人化電子郵件或報價
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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
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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
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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
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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。
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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
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通過這些水域，以確保
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透明和合乎道德的客戶體驗。
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人工智慧是一個強大的工具
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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
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可能很複雜，
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在以下方面的好處
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滿意度和忠誠度
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的客戶是巨大的。

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