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Im heutigen digitalen Zeitalter entwickelt sich die Art und Weise, wie Unternehmen mit Verbrauchern interagieren, rasch weiter. Mit dem Aufkommen von generativen AI und Tools wie Chatbots wird das Volumen der Konversation data in die Höhe schnellen. Der globale Markt für Konversationslösungen artificial intelligence ist bereits ein Multimilliarden-Dollar-Geschäft und wird voraussichtlich von 10,7 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf 29,8 Milliarden Dollar im Jahr 2028 ansteigen. Bei diesem Wandel geht es um mehr als nur um Technologie; es geht darum, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem es persönlicher und sinnvoller gestaltet wird.
Der Aufstieg der Gesprächsführung data
Um im heutigen hart umkämpften Geschäftsumfeld erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen ihren Kunden sorgfältig kuratierte Erlebnisse bieten. Stattdessen wollen Unternehmen ihre Kunden besser verstehen und auf eine Weise mit ihnen in Kontakt treten, die auf einer persönlichen Ebene ankommt. Dieses Bestreben hat zur Schaffung von First-Party-Assets ( data ) geführt, die einen umfassenden 360-Grad-Blick auf jeden Verbraucher bieten. Diese Ansicht umfasst alles, von Informationen über die Mitgliedschaft bis hin zu vergangenen Transaktionen, dem Verhalten auf der Website und der Interaktion mit Apps.
Um diese riesige Menge an data sinnvoll zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, haben sich Unternehmen an Plattformen für Verbraucher data (CDPs) gewandt. CDPs zentralisieren, speichern, verarbeiten, anreichern und aktivieren data , so dass sie über mehrere Berührungspunkte mit dem Verbraucher integriert werden können, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu schaffen.
In dieser 360-Grad-Ansicht fehlt jedoch ein wichtiger Teil: die Konversation data. Trotz ihres großen Potenzials wurde data von Callcentern, virtuellen Assistenten, Chatbots und Plattformen wie WhatsApp Business Accounts oft übersehen.
Generative AI: der Spielveränderer
Die generative AI wird das ändern. Es treibt nicht nur das Wachstum von conversational data voran, sondern revolutioniert auch die Art und Weise, wie wir es analysieren und nutzen. Einer der Gründe dafür, dass die Konversation data bisher eher ein Schattendasein fristete, ist ihre inhärente Komplexität. Da es sich in erster Linie um Text data handelt, sind spezielle Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache erforderlich. Frühere Modelle hatten Mühe, sinnvolle Informationen aus Gesprächen zu extrahieren.
Aber die Landschaft hat sich weiterentwickelt. Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) hat sich die Fähigkeit, den Kontext von Nachrichten zu verstehen, dramatisch verbessert. Diese Modelle können jetzt relevante Informationen mit einer Genauigkeit extrahieren, die früher unerreichbar war. Man bedenke: Marken haben erhebliche Ressourcen in die Entwicklung von Produktempfehlungsmaschinen gesteckt. Diese Maschinen stützen sich auf Verbraucherprofile, frühere Transaktionen und Browserverläufe, um ihre Vorschläge zu machen. Stellen Sie sich nun vor, welch tiefes Verständnis durch die Integration von Konversationen data in diese Modelle erreicht werden kann. Die gewonnenen Erkenntnisse könnten zu noch präziseren und individuelleren Empfehlungen führen.
Gestaltung des richtigen Gesprächsverlaufs
Die Nutzung der Möglichkeiten von data beginnt mit der Gestaltung der richtigen Gesprächsreise. Es gibt zwei entscheidende Komponenten für diese Reise:
Erkennen des Potenzials der Gesprächsführung data
Da Unternehmen bestrebt sind, personalisierte Erlebnisse zu bieten, ist die Integration von data in ihre verbraucherzentrierten Anwendungsfälle nicht nur von Vorteil, sondern unerlässlich. Mit den Fortschritten im Bereich der generativen AI und LLMs verschwinden die Barrieren, die einst die Nutzung von data erschwerten, zusehends. Es ist an der Zeit, dass Unternehmen das Potenzial von Conversational data nutzen und in ihre Strategien integrieren, um sicherzustellen, dass sie auch im digitalen Zeitalter an der Spitze der Verbraucherinteraktion stehen.
