10 способов, которыми искусственный интеллект и машинное обучение совершают революцию в OmniChannel

[rakibhasan09]

ИИ успешно используется для персонализации обслуживания клиентов на более личном уровне. Машинное обучение позволяет компаниям более точно определять личность клиента, покупательские предпочтения и маршруты. Эти технологии объединяют предпочтения бренда, событий и продуктов, данные о местоположении, просмотренный контент, историю транзакций и, что наиболее важно, предпочтения каналов связи, чтобы создать точные персоны для каждого из ваших ключевых сегментов клиентов.

Принимая во внимание предпочтения бренда и канала, историю прошлых покупок и чувствительность цен с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, теперь можно добиться оптимизации цен на человека. Многие бизнес-менеджеры утверждают, что облачные приложения для управления ценами и оптимизации проще в использовании и более мощны благодаря быстрому развитию алгоритмов искусственного интеллекта. Сочетание более мощных и простых в использовании приложений и необходимость лучшего управления и оптимизации многоканального ценообразования способствуют быстрым инновациям в этой области.

Используя информацию, полученную с помощью ИИ, данные телефона в казахстане теперь можно перепроектировать всю инфраструктуру и интеграцию с ИТ-сектором, чтобы можно было масштабировать качество обслуживания клиентов. Для успеха омниканальной стратегии требуется ИТ-инфраструктура, способная быстро реагировать на изменение предпочтений клиентов, а также обеспечивающая возможность масштабирования. Все области цепочки поставок и поставщиков бренда, от привлечения поставщиков, управления качеством и стратегического снабжения до управления верфью, планирования доков, производства и выполнения заказов, должны быть централизованы вокруг качества обслуживания клиентов.

Благодаря технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения можно оцифровать практически все процессы цепочки поставок, что позволит повысить своевременную производительность и существенно увеличить доходы. Чтобы любая омниканальная стратегия была успешной, цепочки поставок должны быть спроектированы таким образом, чтобы обеспечить превосходные показатели времени выхода на рынок и времени выхода на рынок в масштабе.

Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют создавать модели склонностей для каждого человека. Эти модели неоценимы для прогнозирования того, какие и как клиенты будут действовать в отношении пакета или ценового предложения. Модели склонности основаны на прогнозной аналитике, использующей машинное обучение для прогнозирования вероятности того, что конкретный клиент отреагирует на маркетинговую кампанию по электронной почте или пакетное или ценовое предложение, и преобразует эти действия в покупку. Модели склонности оказались очень эффективными в увеличении удержания клиентов и сокращении их оттока. Эти модели являются отличным инструментом, и практически все компании, использующие омниканальные стратегии, полагаются на модели склонностей, чтобы лучше прогнозировать, как предпочтения клиентов и прошлое поведение приведут к будущим покупкам.