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白皮书 | 如何将客户反馈转化为有价值的商业洞察

近日,Stratifyd重磅推出《如何将客户反馈转化为有价值的商业洞察》白皮书,该白皮书结合Stratifyd服务的多家行业标杆案例总结了人工智能(AI)在业务实践中的场景应用,赋能业务团队释放非结构化数据价值,实现数据驱动的高效决策与运营。

点击链接立即下载完整版白皮书:http://stratifyd.mikecrm.com/gc5FKA6


Stratifyd发布《如何将客户反馈转化为有价值的商业洞察》白皮书

*以下内容节选自该白皮书


大量实例表明,客户体验从获客引流到留客黏客阶段都扮演着至关重要的角色。根据Forrester的研究,基本的客户体验投资就能让客户消费的可能性增加2.7倍。虽然投资客户体验势在必行,然而实际推行过程并没有如此顺利。

想要在整个公司层面创造价值,客户体验团队需要突破调研局限,构建全渠道客户洞察体系,深入研究社交媒体帖文、电商评论、聊天记录、电子邮件、语音通话等全渠道的非结构化客户反馈数据,这些数据中蕴藏着高价值、高产出的商业信息,靠人力很难快速挖掘出可以指导商业决策的规律洞察,但AI可以轻松实现。


“消费者对品牌的期望值越来越高,他们希望得到个性化体验和跟自身需求更贴合的服务——从消费者反馈的非结构化文本评论数据中挖掘需求,了解他们的购物痛点和消费偏好,这是了解消费者并为其提供针对性服务再好不过的方法了。”


—— Stratifyd客户体验战略分析高级副总裁Kurt Trauth


挖掘非结构化数据价值


埃森哲的研究表明,企业中有80%的数据都是非结构化的(文本、语音、图片、音视频等)。从技术角度上,非结构化数据比结构化数据更难标准化和理解。这意味着大部分业务见解都被锁定在难以处理的格式中,需要靠大量手工劳动才能理解其含义,或者借用传统分析工具也只能描述非常表层的现象,无法深入发现问题。


不过,随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的进步,这些已不再是困扰企业的难题。敏捷AI驱动的数据分析工具赋予企业挖掘海量数据价值的能力,无需依赖大量IT资源,无需数据科学家支持,没有任何编程背景的技术小白也能轻松创建和训练AI模型,高效完成数据分析任务。


AI改善客户体验的5个应用实例


客户体验的未来将发生根本性改变。在AI技术的支持下,客户体验团队可以快速挖掘更多非结构化数据价值,在激烈的市场竞争中获得发展先机。


根据Gartner的最近的一项调查,40% 的受访者表示客户体验研究是促使企业采用AI最重要的原因,60%的受访者则表示已经部署了AI或ML技术。越来越多的企业看好AI的未来。


本《白皮书》为大家介绍了AI在业务实践中的5个核心应用实例,帮助客户体验团队抢先了解消费体验趋势,为企业创造更大价值。


1. 快速发现新兴问题

2. 深钻问题背后的成因

3. 自动识别异常趋势

4. 预测客户需求,预防客户流失

5. 利用AI模型自动识别潜在风险

Stratifyd发布《如何将客户反馈转化为有价值的商业洞察》白皮书
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以上是对该白皮书部分概要内容的介绍,欲查看完整版本,点击此处进行下载

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