追求更高的客户满意度、提高客户体验的水平和满足不断提升的客户期望是如今企业发展所追求的目标,也造就了当下这个对于提供愉悦客户体验标准持续上升的市场。Adobe近日委托Forrester Consulting发布的一份名为《大规模个性化》(Personalization at scale) 的研究报告指出,对于大部分的消费者 (73%) 和企业客户 (87%) 来说,个性化能够带来愉悦的客户体验。受访者表示品牌的个性化项目获得了超出预期的目标和收入 (68%)、客户体验指标 (67%) 和转化率 (67%)。
处于领先地位的企业在此份报告中被 Forrester 称为“体验领导者”(Experience Leaders)。与其他企业不同,“体验领导者”不只是聚焦于个性化,而且是实行大规模个性化。这种策略是利用数据为每位客户创建关联的、相关的体验,从而在不同渠道及触点为所有客户提供一致的价值。“体验领导者”善于组织不同团队和部门,以客户为中心,具备数据和洞察、内容供应链和模块化整合以及全渠道个性化旅程优化等领先能力。
Adobe大中华区董事总经理吴振章先生认为品牌需具备三种能力,来实现大规模的个性化服务,以持续提升客户体验:
建立数据库
如果没有一个统一的共享客户数据平台,将来自网络、业务、客户服务和社交媒体等渠道的数据联系在一起,就很难提供全面的客户体验。“体验领导者”将有关客户的知识和洞察放入共享的客户数据平台,让组织内每个渠道和触点的负责人都可以使用。当然,在此过程中保护客户私隐和个人信息至关重要。因此,私隐和偏好策略需要清晰和透明。
建立内容供应链,并实时组合个性化体验
如果一家企业只有三种不同的信息或内容资产来提供服务,就无法为足够多的细分客户提供个性化内容。这就是持续投入生产大量内容十分重要的原因。企业应创建一个通用的内容存储库,供团队和每个触点的负责人重复使用。此外,数字资产管理平台在成功的大规模内容交付方面扮演着举足轻重的作用,大量的资产必须使用正确的元数据(metadata) 进行标记。在调查中,有70%的“体验领导者”是通过结合人工和人工智能 (AI) 自动化技术,用相关元数据标记内容,从而创建和交付一流的客户体验的。
在客户的完整个性化旅程中编排和协调体验
一家企业对客户的目标和背景了解的越多,就越能在最好的时机和渠道给予他们适当的协助。这种一致性——在帮助客户的同时获得业绩,可以说是双赢的局面。调研中的“体验领导者”通过在全渠道体验中协调各个渠道和触点的个性化旅程来实现这一目标。他们使用基于 AI / 机器学习的决策引擎和预测模型来确定和建议下一个最佳行动。
随着品牌逐渐成为更优秀的“体验领导者”,大规模个性化的标准将继续提高。而随着客户采用新的平台、渠道和虚拟体验,其操作也将越趋复杂。对于想要追上发展步伐的企业,除了应构建上述三种能力,他们还需制定有关团队、情景、挑战和绩效考核评定规则等策略,并在注重快速实现成效的同时制定路线图。此外,对软件、数据和内容技术的投资也必不可少。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。