Bagaimana Alat Berbasis AI Meningkatkan eCommerce

Diterbitkan: 2022-04-12

Anda mungkin bertanya: apa hubungan kecerdasan buatan (AI) dan alat berbasis AI dengan pengalaman pelanggan (CX)?

Inilah yang terjadi — ketika ditanya teknologi mana yang paling meningkatkan pengalaman pelanggan, 34% pemimpin penjualan dan pemasaran percaya bahwa AI adalah pengubah permainan terbesar. Terlebih lagi, 73% konsumen global mengatakan mereka terbuka untuk bisnis yang menggunakan AI jika itu membuat hidup lebih mudah.

Dari statistik ini (dan ratusan lainnya), terbukti bahwa AI akan tetap ada. Baik itu manajemen inventaris, desain produk, pemasaran, atau bahkan promosi email sederhana, AI telah membantu merek eCommerce maju dengan pesat.

Bagaimana AI Meningkatkan eCommerce dan Pengalaman Pelanggan?

AI sedang diuji sebagai solusi jangka panjang untuk layanan pelanggan dan model merek di berbagai industri. Sederhananya, AI adalah masa depan kerangka kerja kesuksesan pelanggan yang lancar, andal, dan otomatis.

Grafik batang menunjukkan tugas yang akan diambil alih AI dalam 5 hingga 10 tahun ke depan

Sekarang, mari kita lihat tujuh cara AI meningkatkan eCommerce, berdampak positif pada pengalaman pelanggan, dan apa artinya ini bagi merek Anda.

Rekomendasi yang Disesuaikan untuk Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik

Mari kita hadapi itu – personalisasi itu penting. Lebih dari 70% pelanggan merasa frustrasi ketika pengalaman berbelanja mereka tidak bersifat pribadi dan hanya satu ukuran untuk semua.

Menyesuaikan perjalanan setiap pengguna di seluruh saluran penjualan berdampak positif pada pengalaman konsumen dan meningkatkan tingkat keterlibatan.

Berkat AI, membuat kerangka kerja rekomendasi yang dipersonalisasi untuk setiap pelanggan Anda menjadi lebih mudah dari sebelumnya. Berikut adalah beberapa contohnya:

  • Aplikasi media sosial seperti Instagram, TikTok, Snapchat, dan Facebook memiliki ribuan pengguna yang memposting konten setiap hari. Algoritme setiap aplikasi menyaring posting yang relevan sesuai dengan preferensi dan metrik masing-masing pengguna seperti "suka", "bagikan", dan "simpan".
  • Ketika datang ke situs web dan platform, AI meningkatkan eCommerce dengan membantu aplikasi menampilkan produk yang relevan, pengalihan halaman, dan posting situs lainnya berdasarkan aktivitas pengguna sebelumnya. Istilah teknis untuk jenis kerangka kerja AI ini adalah mesin rekomendasi.

Faktanya, lebih dari 35% pendapatan Amazon berasal dari penggunaan mesin rekomendasi ini.

Mesin ini menghadirkan rekomendasi yang dibuat khusus untuk pengalaman konsumen Anda dan meningkatkan visibilitas beberapa bagian situs/aplikasi Anda kepada pelanggan, semuanya pada saat yang bersamaan.

Layanan Pelanggan Proaktif & Efisien

gambar vektor chatbot di layar ponsel dan 5 orang dengan gelembung ucapan di atas kepala mereka yang menggambarkan AI dalam layanan pelanggan

Saat memetakan faktor-faktor penentu untuk pengalaman pelanggan, berikan perhatian khusus pada seberapa cepat dan efisien layanan pelanggan Anda. Pandemi telah menyebabkan peningkatan eCommerce yang belum pernah terjadi sebelumnya dan meminta staf Anda mengelola sendiri sejumlah besar kueri pengguna sekarang sudah ketinggalan zaman.

Masuk ke chatbot. Secara global, lebih dari 1,4 miliar orang menggunakan chatbot untuk menyelesaikan pertanyaan dan kerepotan mereka saat berbelanja online.

Mengintegrasikan kerangka kerja layanan pelanggan berbasis chatbot dapat mengurangi hampir 80% beban kerja Anda (berkat semua pertanyaan yang dapat dijawab oleh bot berbasis AI). Berikut adalah empat keuntungan menggunakan chatbot percakapan:

  • Tingkatkan keterlibatan pelanggan dan kurangi rasio pentalan
  • Atasi pertanyaan dasar 24/7 (seperti FAQ, bantuan dalam navigasi situs/aplikasi, dan pengumpulan umpan balik)
  • Tingkatkan efisiensi layanan pelanggan merek Anda
  • Mengurangi biaya tenaga kerja

Chatbot yang diberdayakan AI membuka jalan untuk pengalaman layanan yang lebih otomatis, efisien, dan berpusat pada pelanggan, apa pun industri Anda.

Dukungan Real-time Melalui Asisten Virtual bertenaga AI

Sementara chatbot berguna dalam menjawab pertanyaan dasar, yang lebih kompleks memerlukan bantuan asisten virtual. Berikut panduan singkat tentang apa yang dilakukan asisten virtual AI dan bagaimana Anda dapat menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan kesuksesan pelanggan.

Asisten virtual yang didukung oleh AI dan kerangka kerja pembelajaran mesin dapat menjawab pertanyaan berbasis suara.

Beberapa asisten suara (VA) paling populer adalah Alexa Amazon, Windows Cortana atau Siri Apple. Pengguna dapat menetapkan tugas, mengajukan pertanyaan, melakukan pembelian atau pemesanan, semua berkat teknologi canggih yang didukung AI ini.

Pertanyaan seperti “Berapa harga sepatu lari di Adidas?”, “Mengapa Instagram saya membutuhkan waktu lama untuk memuat?”, atau “Apa alamat email merek X?” semua bisa dijawab oleh VA. Menyiapkan asisten virtual serupa yang dapat membantu pengguna menjawab pertanyaan rumit adalah salah satu hal terbaik yang dapat Anda lakukan untuk kesuksesan pelanggan.

Berikut adalah beberapa cara menyiapkan VA untuk merek Anda dapat menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih cepat:

  • VA membantu memberikan panduan yang dipersonalisasi kepada pelanggan Anda, yang mengarah ke tingkat kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.
  • Interaksi VA-pelanggan memberikan wawasan mendalam tentang persepsi merek, kepuasan pelanggan, dan masalah yang mungkin dimiliki kerangka kerja CX Anda.
  • VA tersedia 24/7 dan hampir tidak memerlukan operasi manual setelah pengaturan awal.

Analisis Prediktif untuk Lebih Memahami Wawasan Pelanggan

Sederhananya, wawasan pelanggan yang mendalam mendorong CX merek.

Mengumpulkan wawasan konsumen beberapa tahun yang lalu melibatkan tumpukan formulir, banyak entri data manual, dan laporan wawasan yang tidak lengkap. Tetapi dengan alat yang diberdayakan AI, melacak dan mempelajari wawasan pelanggan dari setiap bagian saluran penjualan adalah proses yang lancar, yang membutuhkan upaya manual yang minimal.

Analisis prediktif melibatkan membuat prediksi berdasarkan tren data masa lalu. Menggunakan alat pengumpulan data berbasis AI dapat membantu mempercepat proses, serta memberikan analisis data merek yang lebih presisi.

Berikut adalah beberapa aplikasi analisis prediktif di dunia nyata:

  • Penjualan melalui berbagai saluran (baik organik maupun berbayar)
  • Penilaian risiko
  • Analisis media sosial untuk kampanye mendatang
  • Keterlibatan pelanggan
  • Pemahaman yang lebih baik tentang ROI dan investasi masa depan

Mengintegrasikan algoritme dan perangkat lunak berbasis AI untuk pengumpulan/analisis data adalah cara terbaik untuk memahami kesuksesan pelanggan dan meningkatkan CX merek Anda secara keseluruhan.

Beralih ke Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Mengumpulkan, menyortir, dan menganalisis data adalah pekerjaan yang sangat melelahkan. Bagi manusia, maksud kami.

Penilaian manusia bisa salah, terutama ketika dibombardir dengan segunung data. Kesalahan manusia, kesalahan dalam penilaian, bias pribadi dan profesional memengaruhi pengambilan keputusan yang baik untuk bisnis.

Tetapi alat berbasis AI terbukti menjadi pengubah permainan, terutama dalam hal memberikan wawasan yang jelas, tajam, dan didorong oleh data.

Menurut Harvard Business Review, "Penghakiman manusia masih menjadi prosesor utama, tetapi sekarang menggunakan data yang diringkas sebagai input baru." Dan itu sangat tepat.

Beralih ke wawasan berbasis data yang didukung oleh model AI tingkat lanjut mungkin merupakan cara terbaik untuk mempelajari pelanggan dengan lebih baik. Selain mengetahui kebutuhan mereka dengan lebih baik dan menjawab semua pertanyaan mereka, wawasan berbasis data mengidentifikasi celah dan kelemahan terkecil dalam kesuksesan pelanggan suatu merek.

Menyiapkan alur kerja berbasis AI dan secara teratur mempelajari kepuasan dan keterlibatan pelanggan semua dapat dilakukan dalam sekejap mata, dibandingkan dengan pengumpulan dan analisis data manual.

Sentimen Pelanggan & Analisis Umpan Balik

Analisis sentimen pelanggan, sesuai definisi, melibatkan pemrosesan informasi melalui teks dan sumber media sosial untuk menentukan pendapat, preferensi, suka, dan tidak suka pelanggan tentang suatu merek atau produknya.

Sebuah merek dapat dengan mudah mengukur respons konsumennya terhadap produk atau layanan baru, berdasarkan pendapat mereka di seluruh platform online. Data ini dapat membantu merek menyiapkan solusi untuk mengatasi masalah, serta membuat perjalanan konsumen lebih lancar, lebih cepat, dan lebih menarik.

Selain menciptakan model layanan konsumen yang lebih terbuka dan berbasis umpan balik, analisis sentimen membantu merek membuat keputusan, pengembangan, dan membantu menargetkan pertanyaan konsumen tertentu atau contoh ketidakpuasan.

Mesin analitik seperti Lexalytics, Bazaarvoice, dan Oracle adalah alat berbasis AI yang kuat yang mengotomatiskan pengumpulan sentimen konsumen dan membantu merek mengotomatiskan analisis sentimen mereka. Sekali lagi, alat berbasis AI hampir menggantikan analisis data manual, terutama dalam poin data subjektif seperti sentimen konsumen.

Analisis umpan balik juga merupakan cara yang bagus bagi merek untuk mengukur seberapa konten/ketidakpuasan pelanggan mereka. Alat berbasis AI dapat secara akurat mengelompokkan dan menganalisis umpan balik konsumen:

  • Analisis teks umpan balik melalui pop-up di tempat, formulir, chatbot, dan umpan balik di Google Business Review.
  • Segmentasi data yang cepat berdasarkan ulasan positif/negatif, kerepotan/masalah yang dibicarakan konsumen, serta masukan konstruktif untuk merek Anda.
  • Chatbots dan VA membantu memecahkan pertanyaan dan mengatasi masalah, meningkatkan CX dan keterlibatan.

Otomatisasi Untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Sejauh ini, semua solusi berbasis AI yang telah kita bahas melibatkan otomatisasi. Otomatisasi perlahan namun bertahap menjadi prioritas utama bagi merek di seluruh dunia, berkat fungsinya yang mulus, sifatnya yang integratif, dan biaya perawatan yang rendah.

Berikut adalah enam hal yang dapat Anda otomatisasi dengan AI untuk meningkatkan kesuksesan dan kepuasan pelanggan dalam jangka panjang:

  • Orientasi pelanggan
  • Manajemen dan pemantauan inventaris
  • Pengumpulan dan analisis metrik CX seperti NPS, CSAT, CES
  • Melacak kinerja kampanye pemasaran Anda
  • Mengatasi pertanyaan pelanggan umum
  • Personalisasi upaya pemasaran

Kata-kata Terakhir

Alat berbasis AI memengaruhi CX dan kesuksesan pelanggan lebih dari yang Anda kira. Jika Anda belum mengadopsi alat berbasis AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggan Anda, tidak ada kata terlambat untuk memulai!

Jika Anda siap untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan tingkat konversi merek Anda, Air360 oleh Scalefast dapat membantu. Lihat fitur kami yang kuat dan ramah pengguna, lalu minta demo.

Tentang penulis: Hazel Raoult adalah penulis pemasaran lepas dan bekerja dengan PRmention. Dia memiliki 6+ tahun pengalaman dalam menulis tentang bisnis, kewirausahaan, pemasaran dan semua hal SaaS. Hazel suka membagi waktunya antara menulis, mengedit, dan berkumpul dengan keluarganya.

Jangan lupa untuk membagikan postingan ini!
Bagikan di Facebook
Bagikan di twitter
Bagikan di linkedin
Bagikan di whatsapp
Bagikan di reddit
Bagikan di email