Последнее десятилетие корпоративная мантра была проста: собирайте больше данных. Компании строили массивные озера данных, отслеживали каждый клик и берегли точки контакта с клиентами как цифровое золото.
Но мы не построили сокровищницу. Мы создали океан и потеряли из виду берег.
Сегодня компании страдают не от нехватки данных. Они перегружены слишком большим количеством несвязанных данных. Если добавить к этому распространение таких каналов, как WhatsApp, RCS и социальные сети, проблема только усугубляется.
У нас предостаточно информации. Чего нам не хватает, так это контекста.
Это помогает объяснить, почему 9% компаний заявляют, что сталкиваются с серьезными трудностями, мешающими им по-настоящему понять своих клиентов. Главное препятствие? Связывание данных о клиентах по таким каналам, как голос, электронная почта и сообщения (48%).
Этот разрыв вызывал разочарование еще до появления ИИ. Теперь это фундаментальный барьер на пути к созданию интеллектуального опыта, к созданию которого стремятся бренды.
Чтобы преуспеть в эпоху ИИ, лидерам необходимо сместить свой фокус. Гонка больше не заключается в том, кто может собрать больше данных. Дело в том, кто сможет связать их и превратить в контекст, который люди и ИИ действительно смогут использовать.
Контекст клиента требует новой архитектуры
История покупок говорит вам, что кто-то купил. Стенограмма службы поддержки говорит вам, что пошло не так. Поведение на веб-сайте говорит вам, что они просматривали. Но ни одна из этих точек данных сама по себе не говорит вам, кто ваш клиент или что ему нужно прямо сейчас.
В этом разница между данными о клиентах и контекстом клиента.
Для раскрытия этого контекста требуется архитектура, которая не просто собирает сигналы, но связывает, интерпретирует и задействует их. Думайте об этом как о четырех взаимосвязанных уровнях:
- Уровень данных объединяет сигналы. Информация о клиентах должна перемещаться по системам и каналам, а не оставаться запертой внутри отдельных приложений. Это означает объединение поведенческих, транзакционных, демографических и разговорных данных в одном месте.
Уровень данных объединяет сигналы. Информация о клиентах должна перемещаться по системам и каналам, а не оставаться запертой внутри отдельных приложений. Это означает объединение поведенческих, транзакционных, демографических и разговорных данных в одном месте.
- Семантический уровень придает этим сигналам смысл. Соединение поведения клиентов с историей, предпочтениями и намерениями создает более четкое понимание того, кем является этот человек, чего он пытается достичь и что ему может понадобиться дальше.
Семантический уровень придает этим сигналам смысл. Соединение поведения клиентов с историей, предпочтениями и намерениями создает более четкое понимание того, кем является этот человек, чего он пытается достичь и что ему может понадобиться дальше.
- Уровень приложений превращает контекст в действие. Обладая этим пониманием, компании могут создавать более релевантные пути в маркетинге, продажах и поддержке — будь то персонализированная рекомендация продукта, своевременное предложение или просто продолжение с того места, где прервалось последнее взаимодействие.
Уровень приложений превращает контекст в действие. Обладая этим пониманием, компании могут создавать более релевантные пути в маркетинге, продажах и поддержке — будь то персонализированная рекомендация продукта, своевременное предложение или просто продолжение с того места, где прервалось последнее взаимодействие.
- Уровень ИИ делает контекст пригодным для использования в больших масштабах. ИИ может синтезировать огромные объемы информации, определять намерения и настроения, выявлять актуальные знания и определять подходящие следующие шаги быстрее, чем люди могли бы сделать это вручную. Но его эффективность полностью зависит от лежащих под ним уровней.
Уровень ИИ делает контекст пригодным для использования в больших масштабах. ИИ может синтезировать огромные объемы информации, определять намерения и настроения, выявлять актуальные знания и определять подходящие следующие шаги быстрее, чем люди могли бы сделать это вручную. Но его эффективность полностью зависит от лежащих под ним уровней.
И порядок имеет значение. Размещение сложного ИИ поверх несвязанных данных не приводит к волшебному пониманию клиентов. Это просто позволяет компаниям быстрее действовать на основе неполной информации.
ИИ делает контекст более ценным и более актуальным
ИИ радикально расширяет возможности бизнеса в работе с клиентскими данными. Но он также повышает ставки, когда эти данные неполные.
Агент на базе ИИ может быть способен мгновенно отвечать, рассуждать над проблемой или рекомендовать следующее наилучшее действие. Но если он не видит, что клиент уже связывался со службой поддержки вчера, только что получил заменяющий продукт или объяснял одну и ту же проблему три раза, этот интеллект имеет ограниченные возможности.
И существует поразительный разрыв между тем, как бренды оценивают свою работу, и тем, что на самом деле испытывают клиенты. В то время как 84% брендов заявляют, что их ИИ-агенты узнают возвращающихся клиентов и эффективно используют их историю, 74% потребителей говорят, что им приходилось повторяться при взаимодействии с ИИ-ассистентом. Когда их переводят на человека, 76% говорят, что агент имеет мало или вообще не имеет контекста об их проблеме, заставляя их повторяться снова и снова.
Клиенты не оценивают ИИ по его технической искушенности. Они судят по опыту: понял ли ты меня? Помнил ли ты меня? Решил ли ты мою проблему?
Вот почему следующий этап развития ИИ не будет выигран компанией с самым ярким чат-ботом. Преимущество придет от предоставления ИИ — и работающим бок о бок с ним людям — правильного контекста в правильный момент.
Как контекст выглядит на практике
Twilio на собственном опыте убедилась, что происходит, когда связанный контекст претворяется в жизнь. Используя Twilio Segment, наша команда создала единую основу данных, которая питает нашего помощника по входящим продажам ИИ, ISA. Она поддерживает потенциальных клиентов независимо от того, как они решили начать: отвечает на вопросы и связывает тех, кто хочет поговорить с отделом продаж, одновременно выявляя и устраняя препятствия для тех, кто завершает регистрацию самостоятельно.
Сегодня ISA поддерживает 100% новых регистраций Twilio и 95% входящих запросов на продажи, реагируя в 25 раз быстрее, когда клиенты просят поговорить с отделом продаж. Примерно в 4800 ежемесячных диалогах по входящим продажам она поддерживает средний балл удовлетворенности клиентов 4,7 из 5.
Этот положительный опыт также трансформируется в бизнес-результаты. Клиенты, которые взаимодействуют с ISA, переходят на новый уровень в 3 раза чаще, чем те, кто этого не делает, а повторное вовлечение бросивших регистрацию привело к 11 600 дополнительным регистрациям клиентов и почти 4 миллионам долларов дополнительного закрытого выигранного бизнеса.
Это мощный пример того, что становится возможным, когда данные о клиентах не просто хранятся, но связываются, осмысливаются и пускаются в дело.
От 360-градусного обзора к пониманию в реальном времени
Годами целью было создание 360-градусного обзора клиента. ИИ дает компаниям возможность сделать кое-что гораздо более ценное: действовать на основе этого обзора в реальном времени.
Компании, которые выделяются, не обязательно будут теми, у которых хранятся самые большие запасы клиентской информации. Это будут те компании, которые смогут превратить фрагментированные сигналы в контекст, контекст в интеллект, а интеллект в действие.
Потому что в эпоху ИИ больший объем данных не является конкурентным преимуществом.
Знание того, что с ними делать — вот что имеет значение.
