Dapatkah Perjalanan Pelanggan AI Mengubah Pengalaman Pelanggan?

Telah terjadi hiruk-pikuk besar di sekitar AI, dan memang benar – ini menyederhanakan pemasaran dengan cara yang belum pernah terlihat sebelumnya. Sebuah laporan dari Salesforce menunjukkan bahwa 51% dari usaha kecil dan menengah atau UKM menggunakan kecerdasan buatan dalam kegiatan sehari-hari mereka, sementara 27% lainnya berencana untuk mengadopsinya dalam dua tahun ke depan.

Teknologi AI dan pembelajaran mesin sekarang dapat memproses data pelanggan dan mengotomatisasi tugas pemasaran berulang, menawarkan wawasan real-time dan rekomendasi produk.

Teknologi pemasaran bukan satu-satunya yang berubah; pelanggan Anda juga berevolusi. Harapan mereka semakin meningkat, dan memastikan kepuasan pelanggan di semua titik sentuh semakin sulit. Pengguna tidak bertanya tetapi menuntut personalisasi di semua tingkat – mereka akan meninggalkan kapal jika mereka tidak mendapatkannya.

Jadi apa yang harus Anda lakukan dalam situasi seperti ini?

Sederhana: mulai memanfaatkan sistem AI dan analitik canggih untuk membangun perjalanan pelanggan AI. Menggabungkan AI ke dalam perjalanan pelanggan akan mengubah pengalaman pelanggan dan mengotomatisasi proses dukungan pelanggan melalui chatbot AI dan asisten virtual.

Apa itu perjalanan pelanggan?

Perjalanan pelanggan adalah jalur yang diikuti orang untuk sampai ke produk atau layanan Anda, termasuk semua tindakan dan interaksi langsung atau tidak langsung mereka dengan merek, penjualan, dan tim layanan pelanggan Anda. Jalur ini tidak lurus – tidak pergi dari titik A ke B – tetapi lebih merupakan zig-zag unik dari titik sentuh pelanggan yang bersatu membentuk perjalanan pembeli mereka.

Tidak ada dua individu yang berbagi perjalanan pelanggan yang sama. Misalnya, satu orang mungkin mengunjungi situs web e-commerce Anda secara langsung sementara yang lain mungkin menemukan Anda melalui forum media sosial.

Dan tidak pernah dua platform juga; bisa tiga sampai tujuh. Pemetaan perjalanan pelanggan sangat penting bagi merek yang ingin interaksi pelanggan yang personalized. Menurut Gartner, 50% organisasi sudah memiliki analitik perjalanan pelanggan, dengan 45% berencana untuk mulai berinvestasi dalam hal ini dalam 12 hingga 18 bulan ke depan.

Dalam hal pengalaman pelanggan, pemasar harus memetakan perjalanan prospek untuk mengidentifikasi tujuan, motivasi, dan preferensi mereka, serta hambatan pembelian.

Seseorang ingin mendengarkan musik yang bagus – itu adalah tujuannya. Karena dia sedih dan ingin merasa bahagia – itu adalah motivasinya. Jadi, dia ingin menemukan daftar putar musik yang membuat hati senang – itu adalah preferensinya. Tapi, dia tidak dapat menemukan layanan streaming musik dengan fitur yang dapat meningkatkan suasana hati. Ini adalah hambatan yang harus diatasi perusahaan.

Ada dua cara untuk mengatasi masalah ini:

1. Layanan musik digital dapat mengembangkan papan suasana hati jika mereka belum memilikinya.
2. Jika mereka memilikinya, pemasar harus menyoroti dan mempromosikannya menggunakan iklan, email, posting media sosial, dan promosi PR.

Setelah pendengar menemukan apa yang dia cari, dia akan mendengarkan dan membagikan daftar putar dengan teman-temannya di WhatsApp atau Instagram.

Spotify melakukan hal yang baik dengan ini.

Ini menggunakan algoritma AI dan pembelajaran mesin untuk menganalisis kebiasaan mendengarkan pengguna, preferensi lagu, dan riwayat pemutaran. Kemudian, itu membuat daftar putar yang disesuaikan dengan minat mereka. Aplikasi ini juga mengirimkan notifikasi dan memudahkan pengguna untuk membagikan lagu.

Seperti Spotify, merek dapat mengatasi titik gesekan setelah mereka mengidentifikasinya; apa itu, mengapa itu, dan di mana itu. Setelah selesai, mereka dapat menghilangkannya dan mempengaruhi sisa perjalanan pembeli, menaburi dengan konten, gambar, pesan, dan iklan yang dipersonalisasi. Elemen yang meninggalkan kesan yang tak terlupakan, menumbuhkan keakraban merek, dan membangun loyalitas pelanggan.

7 tahap perjalanan pelanggan

Peta perjalanan pelanggan adalah bintang kutub untuk menavigasi pasang surut pengalaman pelanggan.

Ini tidak hanya membantu Anda memahami bisnis Anda dari perspektif pembeli Anda tetapi juga membantu Anda menemukan hambatan yang dihadapi pelanggan dalam mencari solusi sempurna untuk masalah mereka – yaitu, produk atau layanan Anda.

Biasanya, perjalanan pelanggan mencakup tujuh tahap:

• tahap kesadaran
• tahap pertimbangan
• tahap pembelian
• tahap onboarding
• tahap penggunaan
• tahap retensi
• tahap advokasi

Mari kita lihat bagaimana pengguna menavigasi setiap tahap dan berubah dari prospek menjadi pelanggan yang membayar.

1. Kesadaran

Titik di mana segala sesuatu digerakkan. Pelanggan menyadari bahwa mereka memiliki masalah, yang perlu dipecahkan. Mereka menemukan solusi Anda – produk atau layanan Anda – melalui Google, media sosial, iklan pencarian, atau rujukan. Kemudian, mereka mulai melakukan penelitian awal tentang merek Anda, mengunjungi situs web produk Anda, dan memeriksa umpan balik pelanggan.

2. Pertimbangan

Prospek telah menemukan Anda dan ingin membuat keputusan pembelian. Mereka secara aktif membandingkan dan menilai berbagai pilihan satu sama lain dengan mengevaluasi harga, fitur, ulasan, dan testimoni pelanggan. Semua orang ingin seteliti mungkin, dan mereka bahkan mungkin bergabung dengan komunitas dan forum online untuk mendapatkan saran yang lebih baik.

3. Pembelian

Setelah memeriksa semua opsi dengan cermat, pelanggan memutuskan untuk membeli produk Anda. Mereka menambahkannya ke keranjang, memilih metode pembayaran, dan menyelesaikan transaksi. Setelah mereka menerima konfirmasi pesanan melalui notifikasi in-app, email, atau SMS, pembelian selesai.

Ingat, pembelian untuk produk fisik hanya selesai setelah pesanan dikirimkan ke pelanggan.

4. Onboarding

Pembeli membiasakan diri dengan produk dan belajar menggunakannya. Sebagian besar perusahaan mengirimkan email selamat datang dengan instruksi penyiapan dan tip, sementara yang lain mungkin menghubungi agen dari pusat kontak perusahaan. Pengguna onboarding layanan dengan mengikuti instruksi penyiapan dan menghubungkan ke platform terkait.

5. Penggunaan

Setelah onboarding, pelanggan mulai menggunakan produk Anda dan menjelajahi fitur, fungsionalitas, dan manfaatnya. Untuk mengurangi churn pelanggan dan membangun loyalitas, merek harus menyelesaikan pertanyaan dan keluhan menggunakan saluran bantuan pelanggan dan chatbot.

6. Retensi

Pengguna terus menggunakan solusi Anda dan mendapatkan nilai nyata darinya. Mereka menghargai layanan pelanggan yang cepat menyelesaikan masalah mereka dan menikmati menerima penawaran dan rekomendasi produk yang memupuk hubungan mereka dengan merek.

7. Advokasi

Jika pelanggan puas dengan layanan Anda, mereka kemungkinan besar akan menjadi advokat untuk merek dan merekomendasikannya kepada orang lain, seperti teman, keluarga, atau kenalan mereka. Mereka mungkin juga membuat konten yang dibuat pengguna dalam bentuk testimoni positif, posting media sosial, ulasan, dan video.

Bisnis harus memanfaatkan data ini untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan memberi insentif kepada pengguna untuk menyebarkan kabar baik tentang merek.

Apa itu perjalanan pelanggan AI?

Perjalanan pelanggan AI mirip dengan perjalanan pelanggan biasa tetapi dipadukan dengan sistem kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ini membantu dan meningkatkan setiap titik sentuh pelanggan, dari kesadaran hingga interaksi pasca-pembelian konsumen.

Kita berbicara tentang iklan dinamis, konten interaktif, dan chatbot dukungan pelanggan yang dimanusiakan, tidak untuk kohort tetapi untuk orang per orang. Pada skala.

"Keunggulan kompetitif akan didasarkan pada kemampuan untuk menangkap, menganalisis, dan memanfaatkan data pelanggan yang dipersonalisasi pada skala... dan menggunakan AI untuk memahami, membentuk, menyesuaikan, dan mengoptimalkan perjalanan pelanggan," tulis penulis David Edelman dan Mark Abraham dalam "Pengalaman Pelanggan di Era AI" di Harvard Business Review.

Penggunaan data pelanggan yang tepat adalah kunci masalah saat ini.

Seperti semua hal AI, Anda membutuhkan banyak data untuk membuat perjalanan pelanggan AI mungkin. Ini dapat mencakup semua bentuk data kualitatif dan kuantitatif, seperti analitik web, CRM, data media sosial, intelijen pesaing, survei, umpan balik, ulasan, dan peringkat.

Masalahnya adalah sulit untuk mendapatkan data konsumen yang dapat diambil tindakan.

Bukan berarti orang tidak ingin menggunakannya. Meskipun 60% pemasar memanfaatkan data untuk menginformasikan keputusan pemasaran mereka, mereka kurang percaya diri tentang kualitas dan akurasi data.

Anda dapat mengatasi masalah ini dengan mempekerjakan platform analitik canggih dan orang-orang. AI juga dapat membantu dengan mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data tersebut, menghemat waktu dan sumber daya untuk upaya yang lebih produktif.

Setelah Anda mengatasi masalah data Anda, Anda dapat membuat peta perjalanan pelanggan.

Sistem AI akan menganalisis data pengguna Anda dan memetakan perjalanan pembeli virtual yang mencerminkan yang asli. Anda dapat menggunakan model analitik prediktif dan analisis sentimen untuk memahami perilaku pelanggan dalam segala hal yang mereka lakukan, mempelajari jutaan kemungkinan dan titik data. Selain itu, rekomendasi AI memungkinkan Anda mengubah pengalaman pelanggan negatif menjadi positif.

Perjalanan pelanggan AI dapat melacak pengguna di seluruh siklus hidup pelanggan dan menemukan peluang penjualan silang dan penjualan tambahan untuk mendapatkan lebih banyak pendapatan.

Dikombinasikan dengan sistem pemasaran otonom, mereka dapat dengan cepat merespons perubahan di pasar; tidak peduli apakah perubahannya makro (di tingkat industri) atau mikro (di tingkat minat pengguna). Anda dapat menemukan contoh-contoh di mana gesekan muncul dan mendapatkan solusi terbaik untuk memitigasinya.

Perjalanan pelanggan AI vs perjalanan pelanggan tradisional

Saat kita bergerak menuju masa depan, perjalanan pelanggan tradisional tidak akan lagi memadai. Ini adalah era kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin - teknologi canggih yang melakukan pekerjaan sepuluh (ribu?) orang sekaligus dan dalam waktu yang lebih singkat.

Hanya masuk akal untuk memanfaatkan AI dalam pemetaan perjalanan pelanggan untuk secara efisien memprediksi minat dan preferensi pelanggan di masa depan.

Dan mengapa tidak? Perjalanan pelanggan AI melakukan jauh lebih banyak (dan bahkan lebih) daripada perjalanan tradisional dengan pena dan kertas. Dibandingkan dengan pendekatan satu ukuran cocok untuk semua, algoritma AI dapat menganalisis niat pengguna untuk jutaan individu, menciptakan perjalanan yang disesuaikan untuk setiap orang dari mereka. Merek mendapatkan kendali yang belum pernah terjadi sebelumnya atas seluruh proses, menggunakan analisis prediktif dan data real-time untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan meningkatkan strategi pengalaman pelanggan mereka.

Perjalanan pelanggan tradisional mengikuti jalur linear, dengan pengguna bergerak melalui serangkaian langkah yang terorganisir dan ditentukan sebelumnya. Kita tahu bahwa pembeli tidak sesederhana ini. Mereka akan menjelajahi berbagai platform dan situs web sebelum akhirnya sampai di situs kita.

Berikut adalah beberapa poin lain yang perlu Anda perhatikan:

• Tingkat personalisasi yang tersedia terbatas dan tidak dapat dicapai melalui perjalanan pelanggan tradisional.
• Sistem AI dapat merespons aktivitas pengguna dan masalah segera dengan chatbot dan asisten virtual, yang tidak terjadi dalam perjalanan tradisional.
• Metode tradisional tidak mampu melakukan analitik prediktif dan tidak dapat meramalkan perubahan dalam perilaku atau emosi pelanggan.
• Terlepas dari saluran atau jaringan pemasaran, AI dapat mengintegrasikan interaksi pengguna di seluruh titik sentuh, memberikan pembeli pengalaman berbelanja yang lancar dan konsisten. Peta perjalanan pengguna tradisional tidak mendukung fitur ini.

Catatan: Perjalanan yang ditingkatkan dengan AI terus dioptimalkan. Toh, pembelajaran dan peningkatan berkelanjutan adalah ciri khas utama teknologi AI dan ML. Sistem-sistem ini mendeteksi kesalahan, belajar dari mereka, dan kemudian menyelesaikannya, memastikan bahwa masalah semacam itu tidak terjadi lagi.

Pengalaman Pelanggan yang Cerdas

Pengalaman pelanggan yang cerdas menggunakan data audiens berkualitas tinggi dan AI untuk merancang interaksi end-to-end antara merek dan konsumen.

Organisasi mendengarkan pengguna mereka dan merespons kebutuhan konsumen dengan konten yang dikontekstualisasi. Kontekstualisasi bukan hanya di tingkat segmen tetapi di tingkat individu. Dengan akses ke data real-time, merek dapat mengidentifikasi niat pengguna dan mencocokkannya dengan produk dan layanan yang tepat.

Pengalaman Pelanggan yang Cerdas meningkatkan penempatan konten omni-saluran, mengotomatiskan respons perusahaan, dan meminimalkan gesekan di seluruh perjalanan pembeli.

Teknologi Industri 4.0 seperti AI, ML, Internet of Things (IoT), dan alat pemasaran otomatis melengkapi seluruh proses dan membantu menghubungkan orang dengan saluran yang menyederhanakan transaksi. Tentu saja, sangat penting untuk memiliki pandangan 360 derajat tentang pelanggan dengan sistem yang dapat menangkap berbagai sinyal pembeli.

Misalnya, data alur klik dapat melacak perilaku browsing, yang pada gilirannya dapat meningkatkan penempatan iklan.

Anda dapat menggabungkan data perilaku online dan offline untuk meluncurkan kampanye pemasaran baru dan menjual silang atau menjual produk atau fitur tambahan, mempengaruhi konsumen di mana pun mereka berada. Jika Anda menjual es krim dan pembeli Anda lebih suka kegiatan outdoor, Anda dapat memasarkan kepada mereka dengan billboard yang ditempatkan di taman dan pantai populer.

Berikan pengalaman yang tepat untuk orang yang tepat di tempat yang tepat.

Konten adalah hal yang paling penting ketika menyangkut membimbing prospek melalui corong penjualan atau pemasaran. Sistem pengalaman pelanggan cerdas mengumpulkan contoh konten dan membawanya ke pembeli dalam bahasa, nada, format, dan tampilan yang diinginkan.

Seseorang dapat memanfaatkan alat AI percakapan seperti ChatGPT untuk mengembangkan chatbot yang dimanusiakan yang membantu pengguna dalam tahap penelitian, pertimbangan, dan pasca-pembelian mereka.

Tidak perlu dikatakan bahwa Anda perlu menguji semua alur kerja pelanggan Anda tanpa henti - ukur KPI, buat perubahan jika diperlukan, dan pantau dampak positif dan negatif. Bangun tumpukan teknologi yang mengotomatiskan pengalaman di berbagai platform dan perangkat, dan memfasilitasi perjalanan pelanggan jangka panjang dengan intervensi manusia yang minimal.

Bagaimana perjalanan pelanggan AI dapat meningkatkan pengalaman pelanggan

Peta perjalanan pelanggan AI bukan hanya tentang mengumpulkan titik data - mereka tentang memperlakukan pelanggan sebagai orang-orang nyata, bukan entitas di balik layar komputer. Mereka menghilangkan kesalahan dan pengalaman pelanggan negatif dengan fokus pada pengguna yang benar.

Namun, Anda harus mengklarifikasi beberapa poin sebelum menggunakan perjalanan pelanggan AI dalam alur kerja Anda:

• Apakah Anda memiliki strategi pengumpulan dan implementasi data?
• Apakah data tersedia dengan mudah di satu platform atau masih tersegmentasi?
• Apakah perusahaan Anda mengetahui risiko keamanan siber dan masalah privasi yang datang dengan memusatkan data di satu tempat?
• Apakah karyawan Anda cukup terlatih untuk menggunakan data pelanggan dan AI untuk membuat keputusan?
• Apakah Anda memiliki strategi untuk memastikan kolaborasi lintas departemen di organisasi Anda?
• Yang paling penting, apakah perusahaan Anda memiliki data pengguna dan teknologi terkini?

Jika jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini adalah afirmatif, maka Anda siap untuk memanfaatkan peta perjalanan pelanggan AI. Namun, jika jawabannya tidak, Anda akan berkeliaran seperti ayam tanpa kepala. Jadi, ambil napas dan centang item-item ini dari daftar periksa Anda sebelum melanjutkan.

Dalam tahap kesadaran

Prospek penasaran tentang produk Anda dalam tahap kesadaran perjalanan pelanggan. Mereka melakukan banyak hal acak yang tidak berarti apa-apa. Perjalanan AI dapat berperan di sini dengan mengidentifikasi perilaku, niat, dan tindakan pelanggan yang positif.

Anda dapat menegaskan kembali tindakan positif dengan promosi yang disesuaikan dan melibatkan pengguna dengan video interaktif dan agen virtual percakapan.

Chatbot langsung dapat menawarkan konten informatif yang disesuaikan dengan pengguna itu dan menciptakan kesan pertama yang baik. Ini dapat diikuti dengan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat dan preferensi mereka.

Situs seperti Airbnb dapat menggunakan perjalanan pelanggan AI untuk memberikan saran perjalanan berdasarkan pemesanan, pencarian, dan sejarah perjalanan pengguna sebelumnya.

Dalam tahap pertimbangan

Pembeli melihat pertanyaan pelanggan sebelumnya, ulasan, dan umpan balik untuk membuat keputusan pembelian. Mereka terus-menerus mencari di Google dan mengunjungi halaman produk situs web Anda untuk informasi lebih lanjut. Model AI dapat menganalisis kata kunci transaksional ini dan volume pencarian untuk membuat saran untuk iklan pencarian berbayar.

Anda dapat menggunakan alat AI generatif untuk konten, salinan, dan video.

Secara dinamis mengoptimalkan konten dan salinan iklan berdasarkan niat pengguna untuk mengisi kesenjangan dalam strategi pemasaran Anda. Anda bahkan dapat menyesuaikan deskripsi produk dan fitur berdasarkan atribut, nilai, dan perilaku browsing pembeli. Jadi, jika Anda menjual barang-barang elektronik dan segmen besar audiens Anda peduli lingkungan, pastikan untuk menekankan keberlanjutan produk Anda.

Dalam tahap pengambilan keputusan

Peselancar siap menjadi pelanggan Anda. Mereka menginginkan pengalaman checkout yang mudah dan opsi transaksi yang ramah pengguna.

Dengan demikian, Anda perlu menyederhanakan proses pengambilan keputusan. Hal ini selanjutnya akan mengarah pada peningkatan kepuasan dan retensi pelanggan. Berikan rincian produk yang menyeluruh dan rencana harga yang transparan. Pastikan untuk merespons pertanyaan mereka sesegera mungkin - mereka hanya membutuhkan beberapa menit untuk beralih ke pesaing dengan layanan dukungan yang lebih cepat.

Bot AI dan asisten virtual memudahkan ini untuk Anda.

Sistem pemasaran otomatis dapat mengirimkan email tindak lanjut ke pelanggan yang telah meninggalkan troli belanja mereka, dengan penawaran dan promosi yang relevan. Mereka juga dapat menjalankan iklan retargeting dengan salinan, gambar, dan harga diskon yang berdampak di platform yang tepat. Setelah transaksi selesai, mereka memberikan dukungan 24/7 dan menunjukkan pembaruan status pesanan.

Dalam tahap pasca-pembelian

Menjual produk tidak boleh menjadi satu-satunya tujuan Anda. Anda perlu memastikan pengalaman pasca-pembelian yang fantastis agar pelanggan Anda terus kembali untuk lebih banyak.

Perjalanan AI memfasilitasi pengalaman onboarding yang lancar dengan video interaktif dan panduan cara menggunakan, sehingga pengguna tahu cara menggunakan produk Anda dengan benar. Tawarkan layanan pelengkap dan lakukan segala upaya untuk mencegah churn pelanggan dan meningkatkan penggunaan produk.

Setelah pengguna puas, jelajahi peluang penjualan silang dan penjualan tambahan seperti Amazon.

Dukungan pelanggan otomatis dapat lebih lanjut menangani pertanyaan pasca-penjualan dan meminta umpan balik dari pengguna. Karena mereka memiliki akses ke basis pengetahuan perusahaan, agen dukungan AI dapat menyelesaikan masalah sederhana dan meneruskan yang kompleks ke rekan kerja manusia mereka. Agen mempertahankan riwayat obrolan dan mendapatkan wawasan dan saran selama obrolan mereka dengan pengguna.

Bisnis dapat menggunakan rekaman obrolan dan panggilan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan melalui analisis sentimen dan menemukan area untuk perbaikan.

Sebuah Jalan Ke Depan

Apakah Anda menyukainya atau tidak, perjalanan pelanggan AI sudah ada di sini untuk tetap tinggal. Mereka adalah salah satu cara terbaik untuk melacak pergeseran pemasaran dan memastikan pengalaman pelanggan yang positif. Setiap perusahaan perlu memetakan perjalanan pelanggan dan menyelaraskannya dengan tujuan organisasi untuk memersonalisasi interaksi dan membangun koneksi merek yang lebih dalam dan tahan lama.

Teknologi AI yang dikombinasikan dengan kepakaran bisnis memenuhi harapan pelanggan dengan cara yang inovatif.

Tidak peduli apakah Anda menggunakan otomasi pemasaran, analitik prediktif, mesin pengalaman pelanggan cerdas, atau agen dukungan pelanggan AI; penting untuk mengadopsi mentalitas pembelajaran cepat untuk tetap mengikuti perubahan perilaku konsumen.

Intip bagaimana Delve AI dapat membantu Anda memetakan perjalanan pelanggan dan mencapai pandangan 360 derajat tentang pelanggan dengan AI.