客户意向优化或购买者意向分析是指企业传统上用来识别想要购买特定产品或服务的客户的客户行为。然而，随着消费者与品牌之间关系的演变，客户意向营销策略的含义也在发生变化。
如今，客户意向分析测量可以绘制消费者在企业产品体验、营销和客户支持自动化渠道中的旅程。简而言之，我们目前对客户意向跟踪的定义包括：
那么，为什么这个现代版本的客户意图如此重要？让我们了解一下其中的细微差别。
衡量客户意图的重要性是什么？
70% 的客户体验领导者投资于人工智能驱动的客户分析解决方案，这些解决方案可自动捕获和衡量客户意图数据。多达 71% 的客户 线数据 希望获得人工智能驱动的个性化客户体验；这些衡量指标可提高客户保留率并促进在线销售。
实际上，这些测量用于：
- 了解客户需求：客户意图和行为体现了他们的需求。例如，如果客户不断询问某个特定功能，则这可能是他们业务的基本要求。
了解这些线索有助于您通过有针对性的个性化消息来增加销售。 - 减少摩擦：研究客户意图通常可以揭示产品需要改进的地方。例如，如果许多客户抱怨集成，更直接的方法可能会有所帮助。
- 个性化消息：当您了解客户时，制作针对其需求的个性化消息相当简单。这有助于创建更好的支持流程并推动销售。
然而，基于人工智能的客户意向测量需要付出努力。跟踪用户行为具有挑战性，因为它涉及许多方面，从网站访问者分析到与人工智能聊天机器人进行详细对话以提高客户参与度。这就是人工智能的高级数据分析可以提供帮助的地方。让我们看看它如何大规模发挥作用。
如何使用生成式人工智能来了解客户意图？
生成式人工智能可以追踪客户意图的两个方面。它们是：
- 非对话数据：通过用户访问的页面或最常使用的功能周围的数据来捕获客户意图。
- 对话数据：销售电话、聊天机器人对话和支持票都是可用于衡量客户意图的对话数据来源。
让我们检查一下在两种情况下如 顶级数据科学职业道路和工作 何使用生成式人工智能来识别意图。
非对话数据
大多数企业使用GA4等套件通过其网站跟踪客户。跟踪用户点击和访问的软件已经存在多年。人工智能可以分析大规模数据以获取：
- 转化效率：如果您单独查看每个接触点，则可以确定为您的业务带来最多转化的接触点。这可以帮助您识别意向较高的客户。
- 参与模式：与您的产品或内容互动的客户计划购买或升级他们的服务。这也是衡量某人是否有高意向的标准。
- 摩擦点：如果客户经常抱怨某个功能或页面，那么可能是时候做出改变了。大规模分析用户行为可以让您了解用户在使用您的产品或服务时面临的瓶颈。
现在我们了解了生成式人工智能如 比利时商业指南 何使用非对话式数据，让我们将注意力集中到对话式数据上。
虽然点击和渠道相关的数据都是数字
但对话数据几乎都是文本。这导致了大量文本数据无法转化为有意义的客户意图测量结果的问题。
生成式人工智能使用人工智能驱动的意图识别和先进的自然语言处理 (NLP) 系统解决了这个问题，该系统从客户与人工智能聊天机器人的对话中捕获关键信息。
本质上，生成式 AI 聊天机器人可以：
- 分析客户情绪：情绪分析是生成式 AI 应用程序中内置的标准 ML 功能。它可以了解客户对某项服务是高兴、悲伤还是沮丧。通过识别这些对话领域，这种分析可以帮助 CX 领导者弥补其产品和支持系统中的差距。
- 检测工作量：解决时间和对话长度可以帮助您了解产品或服务的复杂部分。