Auteur
In het huidige digitale tijdperk evolueert de manier waarop bedrijven met consumenten communiceren snel. Met de komst van generatieve AI en tools zoals chatbots, is het volume van conversational data klaar om omhoog te schieten. De wereldwijde markt voor conversatie artificial intelligence , die al een miljardenbusiness is, zal naar verwachting stijgen van 10,7 miljard dollar in 2023 tot 29,8 miljard dollar in 2028. Deze verschuiving gaat over meer dan technologie; het gaat over het verbeteren van de consumentenervaring door deze persoonlijker en betekenisvoller te maken.
De opkomst van conversatie data
Om te slagen in de huidige, sterk concurrerende zakelijke omgeving, moeten bedrijven zorgvuldig samengestelde ervaringen leveren aan consumenten. Transactionele uitwisselingen zijn niet langer voldoende; in plaats daarvan willen bedrijven hun klanten beter begrijpen en met hen in gesprek gaan op een manier die op persoonlijk niveau aanslaat. Deze toewijding heeft geleid tot het creëren van first-party data assets die een uitgebreid 360-graden beeld geven van elke consument. Dit beeld omvat alles, van lidmaatschapsinformatie tot eerdere transacties, van websitegedrag tot app-interacties.
Om deze enorme hoeveelheid data te begrijpen en waardevolle inzichten te krijgen, hebben bedrijven zich gewend tot consumer data platforms(CDP's). CDP's centraliseren, slaan op, verwerken, verrijken en activeren data zodat het kan worden geïntegreerd in meerdere consumentencontactpunten om een naadloze klantervaring te creëren.
Maar er ontbreekt een belangrijk onderdeel in dit 360-gradenoverzicht: conversatie data. Ondanks het rijke potentieel wordt data van callcenters, virtuele assistenten, chatbots en platforms zoals WhatsApp Business Accounts vaak over het hoofd gezien.
Generatief AI: de game changer
Generatief AI zal dat veranderen. Het stimuleert niet alleen de groei van conversatie data, het verandert ook de manier waarop we het analyseren en gebruiken. Een van de redenen waarom conversatie data op een zijspoor is beland, is de inherente complexiteit ervan. Omdat het voornamelijk tekst is data, vereist het specifieke natuurlijke taalverwerkingstechnieken. Eerdere modellen hadden moeite om zinvolle informatie uit conversaties te halen.
Maar het landschap is geëvolueerd. Met de opkomst van grote taalmodellen (LLM's) is het vermogen om de context van berichten te begrijpen enorm verbeterd. Deze modellen kunnen nu relevante informatie extraheren met een nauwkeurigheid die voorheen onbereikbaar was. Ga maar na: merken hebben veel geld gestoken in het ontwikkelen van engines voor productaanbevelingen. Deze engines baseren zich op consumentenprofielen, eerdere transacties en browsegeschiedenis om suggesties te doen. Stel je nu eens voor hoe diepgaand het inzicht is dat kan worden verkregen door conversationele data in deze modellen te integreren. De verkregen inzichten zouden kunnen resulteren in nog nauwkeurigere en persoonlijkere aanbevelingen.
De juiste conversatieloop ontwerpen
Het benutten van de kracht van conversatie data begint met het ontwerpen van het juiste conversatiegesprek. Er zijn twee cruciale onderdelen van dit traject:
Het potentieel van conversatie herkennen data
Aangezien bedrijven streven naar meer gepersonaliseerde ervaringen, is de integratie van conversatie data in hun consumentgerichte use cases niet alleen nuttig, maar ook essentieel. Met de vooruitgang op het gebied van generatieve AI en LLM's verdwijnen de barrières die conversatie via data ooit moeilijk maakten snel. Het is tijd voor organisaties om het potentieel van conversationele data te omarmen en te integreren in hun strategieën, zodat ze in de voorhoede blijven van de betrokkenheid van consumenten in het digitale tijdperk.
