1. 使用AI增强营销实现个性化
麦肯锡的一项研究发现，当一个品牌拥有个性化的体验，那么将会有近80%的消费者大概率选择复购。此外近70%的消费者表示，个性化的信息会影响他们的购买意向。
如今，借助生成式AI，我们可以进一步通过对话智能识别消费者的行为模式、交易趋势、产品偏好等。
然后，我们可以将这种深度洞察与设备和社交媒体等其他来源的数据结合起来，识别客户群体并创建更有针对性的营销活动，从而最大化客户价值并创造更多收入。
生成式AI还可以通过AI驱动的交叉销售和追加销售系统来增加每笔交易的平均价值和每个客户的收入。这些系统可以根据客户的购买历史和偏好推荐互补产品或升级产品。类似的AI工具还可以分析客户数据，发现潜在问题，并提供个性化的激励或折扣以提高客户留存率。
2. 用AI改善人与人之间的联系
许多人会担心AI取代人的工作，特别是在呼叫中心领域。但实际上，AI可以使座席员变得更强大，并改善他们与客户的互动。
以下是一些具体方法：
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腾出时间进行更有意义的互动：基于AI大模型的智能填单工具，可以减少座席员填写呼叫摘要时的手动任务，使他们能够花更多时间处理更复杂的客户问题并提供真正的人性化服务。
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改进知识库：有了生成式AI，座席员不再需要翻阅常见问题解答和文章来寻找客户问题的答案。现在，有了像Microsoft Copilot这样的工具，座席员只需向AI提问即可获得简洁的答案。
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提供实时指导：通过AI，呼叫中心的座席员主管可以实时提供指导和质量建议——这有助于提高新员工的培训时间、质量合规性和转化率。
通过提高座席员的效率，AI还可以提高员工满意度，这对员工流失率和公司的财务状况有直接的积极影响。还有一点不能忽视，即聊天机器人和虚拟助手可以提供24/7全天候的客户支持——这是提升客户满意度的重要因素。
3. 用AI将问题解决在产生之前
AI驱动的预测分析可以利用大规模数据分析、模式识别、异常检测等手段，在问题发生之前识别客户问题。特别是在制造业，这类分析可以对企业的财务状况带来深远影响。
预测性维护并不是新概念，但有了AI，它可以通过更准确地预测设备何时可能故障来进行及时的维护干预，防止代价高昂的停机和计划外的停产。
在零售业中，AI可以通过分析客户评论、社交媒体提及和其他在线内容预先识别问题的迹象。自然语言处理（NLP）算法可以检测负面情绪和可能表明存在广泛问题的模式。
4. 用AI推动产品和服务创新
谈到创新，关键在于分析。
通过AI分析系统，企业可以监测市场趋势、客户反馈、竞争情报等，识别市场空白和创新机会。
AI还可以通过实时监测客户反馈、评论和社交媒体提及来增强客户之声（VoC）分析，从而获得产品和服务改进的洞察。
所有这些数据最终指向行动。当公司知道客户的需求和机会所在时，他们可以利用这些洞察来创造客户需求的产品和体验。
5. 结尾
无疑，AI技术的持续突破已将我们置于一个全新商业时代的门槛。在客户体验（CX）行业，AI的应用已经超越了传统成本节约的范畴，转而成为推动企业收入增长的关键引擎。这一转变不仅是技术上的重大飞跃，更是企业思维和战略的深刻革新。
