{"id":74441,"date":"2023-09-20T08:10:55","date_gmt":"2023-09-20T07:10:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=74441"},"modified":"2024-09-20T17:45:59","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:59","slug":"why-you-should-enhance-your-consumer-centric-use-cases-with-conversational-data","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/blog\/why-you-should-enhance-your-consumer-centric-use-cases-with-conversational-data\/","title":{"rendered":"Waarom u uw klantgerichte use-cases zou moeten verbeteren met conversational data"},"content":{"rendered":"

Auteur<\/h2><\/div>\"Image\"

Arthur du Passage<\/h3><\/div>

Partner bij Artefact Singapore<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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 artificial intelligence conversatiemarkt, die nu al een miljardenbusiness is, zal naar verwachting stijgen van $10,7 miljard in 2023 tot $29,8 miljard in 2028. Deze verschuiving gaat over meer dan technologie; het gaat over het verbeteren van de consumentenervaring door deze persoonlijker en betekenisvoller te maken.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

De opkomst van conversationele data<\/h2><\/div>

Om te slagen in de huidige, sterk concurrerende bedrijfsomgeving<\/a>, moeten bedrijven zorgvuldig samengestelde ervaringen aan consumenten leveren. 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 cre\u00ebren van first-party data middelen die een uitgebreid 360-graden beeld van elke consument geven. Dit beeld omvat alles, van lidmaatschapsinformatie tot eerdere transacties, van websitegedrag tot app-interacties.<\/p>\n

Om deze enorme hoeveelheid data te begrijpen en waardevolle inzichten te krijgen, hebben bedrijven zich gewend tot consumenten data platforms (CDP's<\/a>). CDP's centraliseren, slaan op, verwerken, verrijken en activeren data zodat het kan worden ge\u00efntegreerd in meerdere consumentencontactpunten om een naadloze klantervaring te cre\u00ebren.<\/p>\n

Maar er ontbreekt een belangrijk stuk in dit 360-graden beeld: conversationele data. Ondanks het rijke potentieel wordt data van callcenters, virtuele assistenten, chatbots en platforms zoals WhatsApp Business Accounts vaak over het hoofd gezien.<\/p>\n<\/div>

Generatieve AI: de spelwisselaar<\/h2><\/div>

Generatieve AI zal dat veranderen. Het stimuleert niet alleen de groei van conversationele data, het verandert ook de manier waarop we het analyseren en gebruiken. Een van de redenen waarom conversationele data op een zijspoor is gezet, is de inherente complexiteit ervan. Omdat het voornamelijk tekst data is, vereist het specifieke technieken voor natuurlijke taalverwerking. Eerdere modellen hadden moeite om zinvolle informatie uit conversaties te halen.<\/p>\n

Maar het landschap is ge\u00ebvolueerd. 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 aanzienlijke middelen besteed aan het ontwikkelen van productaanbevelingsmachines. Deze engines vertrouwen op consumentenprofielen, eerdere transacties en browsegeschiedenis om hun suggesties te doen. Stelt u zich nu eens voor hoe diepgaand het inzicht is dat u kunt verwerven door conversationele data in deze modellen te integreren. De verkregen inzichten zouden kunnen resulteren in nog nauwkeurigere en persoonlijkere aanbevelingen.<\/p>\n<\/div>

Het juiste conversatiegesprek ontwerpen<\/h2><\/div>

Het benutten van de kracht van conversational data begint met het ontwerpen van het juiste conversational journey. Dit traject bestaat uit twee cruciale onderdelen:<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
    \n

    De consument centraal: In de kern moet het traject ontworpen zijn om de behoeften van de consument te begrijpen en eraan te voldoen. Het moet de informatie of service bieden die ze tijdens het gesprek zijn gaan verwachten. In een tijdperk waarin privacy hoog in het vaandel staat, moet het traject bovendien voldoen aan de data regelgeving voor het verzamelen van gegevens.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Technische integratie: Op technisch vlak is het belangrijk om de juiste tools te integreren om het conversatietraject te vergemakkelijken. Dit omvat sjabloonberichten, generatieve AI-interacties en communicatie met verkoopadviseurs. Het doel is om naadloos data te verzamelen en te integreren met de bredere 360-informatie van de consument.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    Het potentieel van conversatie herkennen data<\/h2><\/div>

    Aangezien bedrijven ernaar streven om meer gepersonaliseerde ervaringen te leveren, is de integratie van conversational data in hun consumentgerichte use cases niet alleen voordelig, maar ook essentieel. Dankzij de vooruitgang op het gebied van generatieve AI en LLM's verdwijnen de barri\u00e8res die conversatie met data ooit moeilijk maakten snel. Het is tijd voor organisaties om het potentieel van conversationele data te omarmen en te integreren in hun strategie\u00ebn, zodat ze in de voorhoede blijven van de betrokkenheid van consumenten in het digitale tijdperk.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Met de opkomst van generatieve AI en hulpmiddelen zoals chatbots zal de omvang van conversatiegerichte data naar verwachting explosief toenemen. Nu al\u2026<\/p>","protected":false},"featured_media":75321,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21940],"blog-language":[2991],"class_list":["post-74441","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-generative-ai","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/74441","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/75321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=74441"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=74441"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=74441"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}