作为客户，我经常收到“评价我的体验”或“提供我的反馈”的请求。但作为一名营销人员，我发现这些反馈很少以跨职能的方式整合。随着营销人工智能的出现，我们现在能够通过调查、社交聆听、情绪分析等方式收集和处理大量的客户反馈。然而，许多组织缺乏必要的架构、技术和岗位，无法快速有效地根据这些洞察采取行动 如何在人工智能驱动的世界中建立快速有效 。
在本文中，我们将探讨在人工智能驱动的世界中创建快速、高效和有效的客户反馈循环所需的条件。
人工智能驱动的反馈爆炸
人工智能能够生成更有价值的反馈，并分析正在产生的大量反馈。
在创作方面，人工智能可以通过为问卷调查等传统方法注入高级功能，使其更具价值。例如，人工智能驱动的问卷调查可以根据客户反馈实时调整问题，从而打造更加个性化的体验，并产生更细致的反馈。Brandwatch 和 Hootsuite Insights 等人工智能驱动的社交聆听平台可以收集和分析公众对话，从而洞察民意。 巴林电话号码数据 聊天机器人和虚拟助手的激增产生了海量数据，可供挖掘洞察。
许多生成此类信息的工具也会对其进行分析。然而，营销人员常常发现自己被每天收到的海量数据压得喘不过气来。这些数据通常存储在不同的系统中，形成难以管理和集成的“孤岛”。整理人工智能生成的数据以发现关键洞察本身就需要专业技能。如果没有对客户反馈状况的全面了解，人工智能可能会加剧而不是改善客户反馈循环。
识别差距：根据反馈采取行动所需的结构
任何营销组织中存在的差距同样会影响人工智能驱动的营销组织：技术差距、人员差距和流程差距。
越深入研究“无代码”和“低代码”营销 AI 工具，就越被迫掌握更多技术。这些工具看似先进，似乎不需要深厚的技术技能，但这可能具有欺骗性。正如所见即所得的编辑器可以创建轻量级资产一样，AI 工具可以创建轻量级自动化流程。然而， 可以在线学习室内设计吗？ 要想超越基础，就需要发现团队可能缺乏的更深层次的技术技能。这些技能包括理解 API、能够编辑代码来调试自动化流程以及掌握技术术语。这正是营销人员在近期到中期未来需要提升的技能。
虽然人工智能可以生成和分析客户数据，但如果没有建立将这些数据整合到快速测试和学习中的流程，客户会继续觉得公司没有倾听他们的心声。使用流程图来识别学习成果如何融入您的团队，并发现在您开始自动化反馈循环时可能存在的任何差距。
星巴克人工智能反馈系统的实际应用
与 SaaS 公司相比，咖啡似乎技术含量较低。然而，自 2019 年以来，星巴克已利用其 Deep Brew AI 系统管理全球 78 个市场每周超过 1 亿次的客户互动。Deep Brew 提供数据驱动的咖啡体验，提供个性化推荐并收集宝贵的反馈，以进一步优化客户体验。
Deep Brew 非常了解顾客，能够根据一天中的时间、天气和订单历史记录推荐咖啡。“我的星巴克咖啡师”聊天机器人允许顾客通过语音指令下单、 迴聲資料庫 提问并获得饮品建议。数据无缝地从移动应用程序传输到浓缩咖啡机和人工管理系统，从而识别连续的阴雨天、顾客需求增加的推动、增加员工以服务顾客增长的需求以及增加库存咖啡豆供应之间的相互依存关系。所有这些都由 Deep Brew 人工智能系统处理。
有趣的是：通过自动化点餐等日常任务，星巴克的咖啡师可以更加专注于与顾客的互动，增强交易中的人性化元素。在这个渴望联系的世界里，星巴克巧妙地运用科技，为顾客创造了更加无缝衔接、更难忘的体验。
开始使用人工智能驱动的反馈循环
你可能不是星巴克，但你可能有一些方法可以运用人工智能来提升客户体验。随着科技的蓬勃发展，购买新技术看似是一个不错的起点，但这不过是转移注意力的幌子。不妨看看你现有的客户反馈来源，并选择一个用例——比如利用天气信息来推荐星巴克的咖啡。看看如何围绕这个用例实现人工智能驱动的反馈循环。