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超AI說(shuō) | 別讓用戶體驗(yàn)成為“開(kāi)盲盒”,用新技術(shù)聽(tīng)懂消費(fèi)者聲音

2021-10-28

說(shuō)到消費(fèi)者洞察,有一個(gè)故事和大家分享:我有一個(gè)朋友開(kāi)了一家早餐店,招了一位大姐和她早上一起熬粥。在一位客人問(wèn)“有粥嗎?”的時(shí)候,這位大姐非常冷漠的說(shuō)了一句:“沒(méi)有。”其實(shí)這個(gè)故事就是非常多企業(yè)經(jīng)營(yíng)者面臨的,看不到線下一線員工和消費(fèi)者之間互動(dòng)的信息。

除了線下,其實(shí)線上也面臨著這樣的問(wèn)題。企業(yè)的員工每天會(huì)和消費(fèi)者進(jìn)行非常多的線上互動(dòng),這些互動(dòng)信息當(dāng)中包含了消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的需求和痛點(diǎn)、消費(fèi)者對(duì)于企業(yè)服務(wù)的反饋,但是這些數(shù)據(jù)現(xiàn)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)者還沒(méi)有辦法一一獲得。

我們都在說(shuō)以消費(fèi)者為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,其實(shí)最不能忽略的就是消費(fèi)者的聲音。如何將消費(fèi)者的聲音進(jìn)行記錄和反饋,第一時(shí)間讓相關(guān)的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行識(shí)別,以便能夠采取更快的行動(dòng)?現(xiàn)在擺在我們面前的有兩個(gè)重大的機(jī)會(huì)點(diǎn):

1、新數(shù)據(jù)

Gartner預(yù)測(cè),到2025年,有70%的工作會(huì)話數(shù)據(jù)將會(huì)被加以記錄和分析。傳統(tǒng)60%的依靠經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)的銷售將會(huì)轉(zhuǎn)變成依靠數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的銷售。

2、新技術(shù)

現(xiàn)在,NLP、ASR等的成熟和商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)為大家?guī)?lái)非常多可感知的價(jià)值。但是在中國(guó),目前僅有6%的企業(yè)正在逐步擴(kuò)大人工智能的應(yīng)用;Gartner預(yù)測(cè),未來(lái)三年將有望達(dá)到44%。

如何把握剛才說(shuō)的機(jī)會(huì)點(diǎn)呢?其實(shí)我們可以從四個(gè)方面去考慮:聽(tīng)到、聽(tīng)懂、思考和行動(dòng)。

“聽(tīng)到”是指我們要打開(kāi)數(shù)據(jù)的黑盒,收集更全域的線上消費(fèi)者數(shù)據(jù),包括企微會(huì)話、客服、輿情等的數(shù)據(jù)。這樣我們看到的不只是一個(gè)點(diǎn)的信息,而是更全面、更豐富的來(lái)自消費(fèi)者的數(shù)據(jù),先解決聽(tīng)不到、聽(tīng)不全的問(wèn)題。

“聽(tīng)懂”是指統(tǒng)一解析。這當(dāng)中我們要用到多樣AI的能力,包括多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、NLP還有知識(shí)圖譜等等,這樣海量繁雜的數(shù)據(jù)就能夠進(jìn)行統(tǒng)一解析。

“思考”是為了讓數(shù)據(jù)能夠活起來(lái),也就是我們說(shuō)的從data(數(shù)據(jù))到information(信息)再到insight(洞察)的智能演變。在過(guò)去十幾年,明略科技在和各行業(yè)的客戶合作過(guò)程當(dāng)中,積累了非常多的業(yè)務(wù)知識(shí)和業(yè)務(wù)模型,這樣可以讓我們不僅“know fact”(知其然),更“know reason behind why”(知其所以然),這也就是我們所謂的數(shù)據(jù)“活起來(lái)”和“用起來(lái)”。

“行動(dòng)”是我們需要構(gòu)建一個(gè)洞察反饋的閉環(huán)。在這個(gè)閉環(huán)里,我們將洞察結(jié)果推送給不同的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì),讓相應(yīng)團(tuán)隊(duì)能夠更有針對(duì)性的服務(wù)消費(fèi)者,這也就是我們說(shuō)的“data(數(shù)據(jù))從消費(fèi)者中來(lái),結(jié)果在消費(fèi)者中去”,也就是端到端的概念。

剛才講到四步走的策略,我們已經(jīng)和比較多的行業(yè)頭部客戶進(jìn)行了實(shí)踐。和大家分享兩個(gè)案例。

第一個(gè)是我們幫助一個(gè)快消行業(yè)的領(lǐng)先客戶構(gòu)建了一個(gè)智能化研發(fā)平臺(tái)。在這個(gè)平臺(tái)上,我們用知識(shí)圖譜的技術(shù)融合了全網(wǎng)線上的各種消費(fèi)者數(shù)據(jù),通過(guò)這樣一個(gè)平臺(tái)去洞察產(chǎn)品的痛點(diǎn)和需求點(diǎn),這樣可以幫助企業(yè)加速新品研發(fā)。可以看到,在用了這個(gè)平臺(tái)之后,我們的客戶縮短了2/3的產(chǎn)品研發(fā)周期。

除了加速產(chǎn)品創(chuàng)新周期,我們還可以關(guān)注客戶體驗(yàn)。

在和某個(gè)零售行業(yè)客戶合作過(guò)程當(dāng)中,我們通過(guò)捕捉一線員工和消費(fèi)者之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,為企業(yè)提供滿意度診斷,并且挖掘體驗(yàn)提升的機(jī)會(huì)點(diǎn),這樣形成一個(gè)反饋、迭代、再反饋的閉環(huán),為企業(yè)提供持續(xù)正向的影響力。

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