人工智能可以提高數字化轉型成功率的10種方法

客戶的喜好，購買力和忠誠度必須成為推動任何數字化轉型戰(zhàn)略的催化劑，而人工智能必須提供有意義的見解來激發(fā)公司變革。

數字化轉換或改善客戶體驗需要成為對新技術或業(yè)務流程進行任何投資的基石。重要的是，要超越數字化轉型而成為純粹的技術，抽象結構，并將其視為保留客戶并吸引新客戶的必不可少的策略。最成功的數字化轉型項目以其成功產生的數百個(甚至數千個)成功客戶案例而聞名。

數據越好，客戶獲得的結果越有力

為什么客戶案例和支持它們的數據對于數字化轉型戰(zhàn)略的成功如此重要?因為每個人都喜歡一個很好的客戶故事，該故事展示了數字化轉型如何使您成為一個更善解人意的企業(yè)，從而了解客戶的最大問題。

正在數字轉換項目中間為組織創(chuàng)建全新的悖論。例如，現(xiàn)在需要用個性化的自助服務來代替內置的人為服務，該服務可以以24/7的精確度做出響應。這種流行病正在創(chuàng)造全新的客戶問題，需要釋放數字化轉型來解決。解決這些問題需要基于可靠的數據和AI驅動的見解。數據和洞察力越好，客戶獲得的結果就越強大。以下是AI可以提高數字轉換成功率的十種方法：

AI正在幫助更精確地定義客戶的喜好和需求，從而產生更準確的角色，從一開始就指導數字化轉型項目。在數字化轉型計劃方面最成功的組織可以根據定義更明確的角色快速看到客戶忠誠度和客戶滿意度的提高。使用AI更好地了解客戶，角色需要成為任何數字化轉型計劃的基礎。AI在角色開發(fā)中的最先進用途將品牌，事件和產品偏好，位置數據，查看的內容，交易歷史以及最重要的渠道和溝通偏好結合在一起。

基于AI的算法使按角色創(chuàng)建傾向模型成為可能，對于預測哪些客戶將對捆綁或定價要約采取行動來說，它們具有不可估量的價值。根據定義，傾向模型依賴于預測分析，包括機器學習來預測給定客戶將對捆綁或定價要約，電子郵件活動或其他促成購買，追加銷售或交叉銷售的號召性用語采取行動的可能性。傾向模型已被證明在增加客戶保留率和減少客戶流失方面非常有效。以下是顯示偏好模型如何工作的儀表板。資料來源：客戶偏好儀表板來自TIBCO。