Auteur

[iee_imageartefact,artefact image_url=”artefact” image_width=”150″ alignment=”left” click_action=”none” target=”_blank” image_shape=”blob” blob_shape=”54% 46% 77% 23% / 74% 40% 60% 26%” images_border_radius=”4″ hover_animation=”disable” class=”article-author-image” /]

Arthur du Passage

Partner bij Artefact

In het huidige digitale tijdperk verandert de manier waarop bedrijven met consumenten communiceren in hoog tempo. Met de komst van generatieve AI tools zoals chatbots data de hoeveelheid data op het punt om explosief te stijgen. De wereldwijde artificial intelligence voor conversationele artificial intelligence , die nu al miljarden dollars waard is, zal naar verwachting stijgen van 10,7 miljard dollar in 2023 naar 29,8 miljard dollar in 2028. Deze verschuiving gaat over meer dan alleen technologie; het gaat om het verbeteren van de consumentenervaring door deze persoonlijker en zinvoller te maken.

De opkomst van conversatie data

Om te slagen in de huidige, uiterst competitieve zakelijke omgeving moeten bedrijven zorgvuldig samengestelde ervaringen aan hun klanten bieden. Transacties alleen volstaan niet meer; bedrijven willen hun klanten beter begrijpen en op een manier met hen communiceren die hen persoonlijk aanspreekt. Deze toewijding heeft geleid tot het opbouwen van first-party data die een uitgebreid 360-gradenbeeld van elke klant bieden. Dit beeld omvat alles, van lidmaatschapsgegevens en eerdere transacties tot gedrag op de website en interacties via de app.

Om deze enorme hoeveelheid data te doorgronden data waardevolle inzichten te verkrijgen, maken bedrijven gebruik van data (CDP’s). CDP’s centraliseren, bewaren, verwerken, verrijken en activeren data deze kunnen worden geïntegreerd in verschillende contactmomenten met de consument om zo een naadloze klantervaring te creëren.

Maar er ontbreekt een belangrijk onderdeel in dit 360-gradenoverzicht: data. Ondanks het enorme potentieel ervan worden data callcenters, virtuele assistenten, chatbots en platforms zoals WhatsApp Business Accounts vaak over het hoofd gezien.

Generatieve AI: de gamechanger

Generatieve AI daar verandering in brengen. Deze technologie stimuleert niet alleen de groei van data, maar zorgt ook voor een revolutie in de manier waarop we deze gegevens analyseren en gebruiken. Een van de redenen data toe buiten beeld data , is de inherente complexiteit ervan. Omdat het voornamelijk om data gaat, zijn er specifieke technieken voor natuurlijke taalverwerking nodig. Eerdere modellen hadden moeite om zinvolle informatie uit gesprekken te halen.

Maar het landschap is veranderd. Met de opkomst van grote taalmodellen (LLM’s) is het vermogen om de context van berichten te begrijpen drastisch verbeterd. Deze modellen kunnen nu relevante informatie uitfilteren met een nauwkeurigheid die voorheen onbereikbaar was. Bedenk het volgende: merken hebben aanzienlijke middelen gestoken in de ontwikkeling van systemen voor productaanbevelingen. Deze systemen baseren hun suggesties op consumentenprofielen, eerdere transacties en browsegeschiedenis. Stel je nu eens voor hoe diepgaand het inzicht zou kunnen zijn als data deze modellen worden geïntegreerd. De verkregen inzichten zouden kunnen leiden tot nog nauwkeurigere en gepersonaliseerde aanbevelingen.

Het ontwerpen van het juiste gespreksverloop

Om de kracht van data te benutten, data het juiste conversatietraject ontwerpen. Dit traject bestaat uit twee essentiële onderdelen:

  • Klantgerichtheid: In wezen moet het traject zo zijn opgezet dat de behoeften van de klant worden begrepen en vervuld. Het moet de informatie of dienst bieden die de klant tijdens het contact verwacht. Bovendien moet het traject, in een tijdperk waarin privacy van het grootste belang is, ook voldoen aan de regelgeving data .

  • Technische integratie: Op technisch vlak is het van cruciaal belang om de juiste tools te integreren om het gespreksverloop te vergemakkelijken. Dit omvat standaardberichten, AI generatieve AI en communicatie via verkoopadviseurs. Het doel is om data naadloos te verzamelen data deze te integreren in het bredere 360°-overzicht van de consument.

Het potentieel van data onderkennen

Nu bedrijven ernaar streven om steeds persoonlijkere ervaringen te bieden, is het integreren data hun klantgerichte toepassingen niet alleen nuttig, maar zelfs essentieel. Dankzij de vooruitgang op het gebied van generatieve AI grote taalmodellen (LLM’s) verdwijnen de belemmeringen die data vroeger data in hoog tempo. Het is tijd dat organisaties het potentieel van data omarmen data deze in hun strategieën integreren, zodat ze in het digitale tijdperk voorop blijven lopen op het gebied van klantbetrokkenheid.