Kunnen AI-klantreizen de klantervaring transformeren?

Er is veel ophef geweest rond AI, en terecht - het vereenvoudigt marketing op een manier die we nog nooit hebben gezien. Een rapport van Salesforce geeft aan dat 51% van de kleine en middelgrote bedrijven of kmo's kunstmatige intelligentie gebruikt in hun dagelijkse activiteiten, terwijl nog eens 27% van plan is om het in de komende twee jaar te adopteren.

AI- en machine learning-technologieën kunnen nu klantgegevens verwerken en repetitieve marketingtaken automatiseren, waardoor ze real-time inzichten en productaanbevelingen bieden.

Marketingtechnologie is niet het enige dat verandert; uw klanten evolueren ook. Hun verwachtingen groeien en het garanderen van klanttevredenheid op alle touchpoints wordt moeilijker. Gebruikers vragen niet, maar eisen personalisatie op alle niveaus - ze zullen de boot afhaken als ze het niet krijgen.

Wat moet u dan doen in zo'n situatie?

Het is eenvoudig: begin met het benutten van AI en geavanceerde analysesystemen om AI-klantreizen op te bouwen. Het integreren van AI in klantreizen zal klantenervaringen transformeren en klantondersteuningsprocessen automatiseren via AI-aangedreven chatbots en virtuele assistenten.

Wat is een klanttraject?

Een klanttraject is het pad dat mensen volgen om bij uw producten of diensten te komen, inclusief alle directe of indirecte acties en interacties met uw merk, verkoop- en klantenserviceteams. Dit pad is niet recht - het gaat niet van punt A naar punt B - maar eerder een unieke zigzag van klantcontactpunten die samen hun koopproces vormen.

Geen twee individuen delen hetzelfde klanttraject. Zo kan de ene persoon rechtstreeks naar uw e-commercewebsite gaan, terwijl de ander u via een sociaal mediaforum vindt.

En het zijn nooit twee platforms; het kunnen er drie tot zeven zijn. Klantreismapping is cruciaal voor merken die gepersonaliseerde klantinteracties willen. Volgens Gartner heeft 50% van de organisaties al klantreisanalyses, terwijl 45% van plan is om er binnen de komende 12 tot 18 maanden in te investeren.

Wat betreft klantervaring moeten marketeers de reis van een prospect in kaart brengen om hun doelen, motivaties en voorkeuren te identificeren, samen met de aankoopbarrières.

Iemand wil naar goede muziek luisteren - dat is zijn doel. Omdat hij verdrietig is en zich gelukkig wil voelen - dat is zijn motivatie. Dus hij wil een opbeurende afspeellijst vinden - dat is zijn voorkeur. Maar hij kan geen muziekstreamingservice vinden met een stemming-verhogend kenmerk. Dit is de barrière die bedrijven moeten overwinnen.

Er zijn twee manieren om dit probleem aan te pakken:

1. Een digitale muziekdienst kan een stemmingsbord ontwikkelen als ze er geen hebben.
2. Als ze dat wel hebben, moeten de marketeers het benadrukken en promoten met behulp van advertenties, e-mails, sociale berichten en PR-promoties.

Zodra de luisteraar vindt wat hij zoekt, zal hij de afspeellijsten beluisteren en delen met zijn vrienden op WhatsApp of Instagram.

Spotify doet het goed met dit.

Het gebruikt AI- en machine learning-algoritmen om het luistergedrag, de liedvoorkeuren en de afspeelgeschiedenis van een gebruiker te analyseren. Het creëert vervolgens een afspeellijst op maat van hun interesses. De app stuurt ook meldingen en maakt het gemakkelijk voor de gebruiker om een nummer te delen.

Net als Spotify kunnen merken wrijvingspunten overwinnen nadat ze ze hebben geïdentificeerd; wat het is, waarom het is en waar het zich bevindt. Eenmaal gedaan, kunnen ze ze elimineren en de rest van het koopproces beïnvloeden, door er gepersonaliseerde inhoud, beelden, berichten en advertenties doorheen te strooien. Elementen die een blijvende indruk achterlaten, merkbekendheid kweken en klantloyaliteit opbouwen.

7 fasen van de klantreizen

Een klantreizenkaart is de poolster om de hoogte- en dieptepunten van klantenervaringen te navigeren.

Het helpt je niet alleen je bedrijf vanuit het perspectief van je kopers te begrijpen, maar ook om de barrières te spotten waar klanten tegenaan lopen in hun zoektocht naar de perfecte oplossing voor hun problemen - dat wil zeggen, jouw producten of diensten.

Meestal omvat de reis van een klant zeven fasen:

• bewustwordingsfase
• overweegfase
• aankoopfase
• onboardingsfase
• gebruiksfase
• retentiefase
• advocatenfase

Laten we eens kijken hoe gebruikers elke fase navigeren en van prospects in betalende klanten veranderen.

1. Bewustwording

Het punt waar de zaken in beweging worden gezet. Klanten leren dat ze een probleem hebben dat moet worden opgelost. Ze komen uw oplossing - uw product of dienst - tegen via Google, sociale media, zoekmachineadvertenties of verwijzingen. Vervolgens beginnen ze met een eerste onderzoek naar uw merk, bezoeken ze uw productwebsites en bekijken ze klantenbeoordelingen.

2. Overweging

Prospects hebben u gevonden en willen een aankoopbeslissing nemen. Ze vergelijken en beoordelen actief verschillende opties door prijs, functies, beoordelingen en klanttestimonials te evalueren. Iedereen wil zo grondig mogelijk zijn, en ze kunnen zelfs online communities en forums joinen voor beter advies.

3. Aankoop

Na zorgvuldig alle opties te hebben onderzocht, beslissen klanten om uw product te kopen. Ze voegen het toe aan het winkelmandje, selecteren een betaalmethode en ronden de transactie af. Zodra ze de orderbevestiging ontvangen via in-app-meldingen, e-mail of sms, is de aankoop voltooid.

Onthoud dat een aankoop voor een fysiek product pas voltooid is nadat de bestelling bij de klant is afgeleverd.

4. Onboarding

Kopers raken vertrouwd met het product en leren het gebruiken. De meeste bedrijven sturen een welkomstmail met installatie-instructies en tips, terwijl andere misschien contact opnemen met agenten van de bedrijfscontactcentra. Gebruikers melden zich aan voor de dienst door de installatie-instructies te volgen en verbinding te maken met relevante platforms.

5. Gebruik

Eenmaal aangemeld, beginnen klanten uw product te gebruiken en verkennen ze de functies, functionaliteiten en voordelen ervan. Om klantchurn te verminderen en loyaliteit op te bouwen, moet het merk vragen en klachten oplossen met behulp van klantenservicetelefoons en chatbots.

6. Retentie

Gebruikers blijven uw oplossing gebruiken en halen er echt voordeel uit. Ze waarderen klantenservice die hun problemen snel oplost en genieten van aanbiedingen en productaanbevelingen die hun relatie met het merk versterken.

7. Advocaat

Als klanten tevreden zijn met uw diensten, zullen ze waarschijnlijk pleitbezorgers voor het merk worden en het aan anderen aanbevelen, zoals hun vrienden, familie of kennissen. Ze kunnen ook door gebruikers gegenereerde content maken in de vorm van positieve testimonials, sociale media posts, recensies en video's.

Bedrijven moeten deze gegevens gebruiken om klantenervaringen te verbeteren en gebruikers aan te moedigen het woord over het merk te verspreiden.

Wat is een AI-klanttraject?

Een AI-klanttraject is als je reguliere klanttraject, maar dan doordrenkt met kunstmatige intelligentie en machine learning-systemen. Het ondersteunt en verbetert elk klantcontactpunt, van bewustwording tot na-aankoop consumenteninteracties.

We hebben het over dynamische advertenties, interactieve content en vermenselijkte klantenondersteuningschatbots, niet voor cohorten maar voor individuele mensen. Op schaal.

"Concurrentievoordeel zal gebaseerd zijn op het vermogen om gepersonaliseerde klantgegevens op schaal te capteren, analyseren en gebruiken... en AI te gebruiken om de klantreizen te begrijpen, vorm te geven, aan te passen en te optimaliseren," schrijven de auteurs David Edelman en Mark Abraham in "Customer Experience in the Age of AI" in Harvard Business Review.

Het juiste gebruik van klantgegevens is de sleutelkwestie vandaag.

Zoals bij alles wat met AI te maken heeft, heb je grote hoeveelheden gegevens nodig om AI-klantreizen mogelijk te maken. Dit kan alle kwalitatieve en kwantitatieve gegevensvormen omvatten, zoals webanalytics, CRM's, sociale media-gegevens, concurrentie-inlichtingen, enquêtes, feedback, recensies en beoordelingen.

Het probleem is dat het moeilijk is om bruikbare consumentengegevens te krijgen.

Het is niet zo dat mensen ze niet willen gebruiken. Hoewel 60% van de marketeers gegevens gebruikt om hun marketingbeslissingen te informeren, hebben ze weinig vertrouwen in de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegevens.

U kunt dit probleem oplossen door geavanceerde analyseplatforms en mensen aan het werk te zetten. AI kan ook helpen door deze gegevens te verzamelen, schonen en verwerken, waardoor tijd en middelen worden bespaard voor meer vruchtbare ondernemingen.

Zodra u uw gegevensproblemen heeft opgelost, kunt u een klantreizenkaart maken.

AI-systemen zullen uw gebruikersgegevens analyseren en een virtueel kooptraject in kaart brengen dat het oorspronkelijke weerspiegelt. U kunt voorspellende analyses en sentiment-analysemethoden gebruiken om klantgedrag in alles wat ze doen te begrijpen, miljoenen mogelijkheden en gegevenspunten bestuderend. Bovendien kunnen AI-aanbevelingen u helpen een negatieve klantervaring in een positieve te veranderen.

AI-klantreizen kunnen een gebruiker door de hele klantlevenscyclus volgen en cross-sell en upsell-kansen voor meer omzet opsporen.

In combinatie met autonome marketingsystemen kunnen ze snel inspelen op veranderingen in de markt; het maakt niet uit of de verandering macro (op brancheniveau) of micro (op het niveau van gebruikersinteresse) is. U kunt situaties vinden waar wrijvingen ontstaan en de beste oplossingen vinden om ze te verzachten.

AI-klanttraject versus traditioneel klanttraject

Naarmate we de toekomst ingaan, zullen traditionele klanttrajecten het niet meer redden. Dit is het tijdperk van kunstmatige intelligentie en machine learning - geavanceerde technologieën die het werk van tien (duizend?) mensen tegelijk en in minder tijd doen.

Het is logisch om AI in te zetten bij het in kaart brengen van klanttrajecten om toekomstige klantinteresses en voorkeuren efficiënt te voorspellen.

En waarom niet? AI-klanttrajecten doen veel meer (en dan nog wat) dan traditionele pen-en-papiertrajecten. In vergelijking met de one-size-fits-all-aanpak kunnen AI-algoritmen de gebruikersintentie voor miljoenen individuen analyseren en voor iedereen een op maat gemaakt traject creëren. Merken krijgen ongekende controle over het hele proces, met behulp van voorspellende analyse en real-time data om aan de behoeften van klanten te voldoen en hun klantervaring te verbeteren.

Traditionele klanttrajecten volgen een lineair pad, waarbij gebruikers door een reeks georganiseerde en vooraf bepaalde stappen gaan. We weten dat kopers niet zo eenvoudig zijn. Ze zullen door een hoop platforms en websites bladeren voordat ze bij ons terechtkomen.

Hier zijn enkele andere punten waar je rekening mee moet houden:

• Het niveau van personalisatie dat beschikbaar is, is beperkt en onhaalbaar via traditionele klanttrajecten.
• AI-systemen kunnen onmiddellijk reageren op gebruikersactiviteiten en -problemen met chatbots en virtuele assistenten, wat niet gebeurt in traditionele trajecten.
• De traditionele methode is niet in staat tot voorspellende analyse en kan geen veranderingen in gedrag of klantemoties voorspellen.
• Ongeacht het marketingkanaal of netwerk kan AI gebruikersinteracties integreren over alle touchpoints heen, waardoor kopers een soepele en consistente winkelervaring krijgen. Traditionele gebruikersreiskaarten ondersteunen deze functie niet.

Opmerking: AI-verrijkte trajecten worden voortdurend geoptimaliseerd. Immers, continu leren en verbeteren is een kernkenmerk van AI- en ML-technologieën. Deze systemen sporen fouten op, leren ervan en lossen ze vervolgens op, zodat dergelijke problemen zich niet meer voordoen.

Intelligente klantenervaringen

Intelligente klantenervaringen maken gebruik van hoogwaardige publiekgegevens en AI om end-to-end interacties tussen merken en consumenten te ontwerpen.

Organisaties luisteren naar hun gebruikers en reageren op de behoeften van consumenten met contextuele content. Contextualisatie vindt niet alleen plaats op segmentniveau, maar ook op individueel niveau. Met toegang tot real-time data kunnen merken gebruikersintentie identificeren en deze matchen met de juiste producten en diensten.

Intelligente klantenervaringen verbetert de omnichannel-contentplaatsing, automatiseert bedrijfsreacties en minimaliseert wrijving in het kooptraject.

Industrie 4.0-technologieën zoals AI, ML, Internet of Things (IoT) en geautomatiseerde martech-tools ondersteunen het hele proces en helpen mensen te verbinden met kanalen die transacties vereenvoudigen. Het is natuurlijk cruciaal om een 360-graden klantbeeld te hebben met systemen die verschillende koopsignalen kunnen vastleggen.

Bijvoorbeeld kan clickstream-data het browsegedrag bijhouden, wat op zijn beurt de plaatsing van advertenties kan verbeteren.

Je kunt online en offline gedragsgegevens combineren om nieuwe marketingcampagnes te lanceren en producten of functies cross-sell of upsell, waardoor je consumenten overal kunt beïnvloeden. Als je ijsjes verkoopt en je koper houdt van buitenactiviteiten, kun je ze bereiken met billboards op populaire parken en stranden.

Geef de juiste ervaring aan de juiste mensen op de juiste plaats.

Content is van cruciaal belang bij het begeleiden van prospects door de verkoop- of marketingfunnel. Intelligente klantervaringssystemen verzamelen voorbeeldcontent en brengen deze in de gewenste taal, toon, formaten en weergaven bij de kopers.

Je kunt conversationele AI-tools zoals ChatGPT gebruiken om gehumaniseerde chatbots te ontwikkelen die gebruikers helpen bij hun onderzoeks-, overweeg- en na-aankoop fase.

Het spreekt voor zich dat je al je klantwerkstromen onophoudelijk moet testen - meet KPI's, breng wijzigingen aan waar nodig en monitor zowel positieve als negatieve effecten. Bouw een technologiestack op die ervaringen automatiseert over meerdere platforms en apparaten, en langetermijn-klanttrajecten met minimale menselijke interventie faciliteert.

Hoe AI-klanttraject klantenervaringen kan verbeteren

AI-klanttrajectkaarten gaan niet alleen over het verzamelen van gegevens - het gaat erom klanten als echte mensen te behandelen, niet als entiteiten achter een computerscherm. Ze elimineren fouten en negatieve klantenervaringen door te focussen op de juiste gebruikers.

Je moet echter enkele punten verduidelijken voordat je AI-klanttrajecten in je workflow gebruikt:

• Heb je een strategie voor gegevensverzameling en -implementatie?
• Zijn de gegevens direct beschikbaar op één platform of zijn ze nog steeds verspreid?
• Weet uw bedrijf over de cyberbeveiligingsrisico's en privacyproblemen die komen kijken bij het centraliseren van gegevens op één plaats?
• Zijn uw medewerkers voldoende opgeleid om klantgegevens en AI te gebruiken voor besluitvorming?
• Heeft u een strategie om cross-departementale samenwerking in uw organisatie te garanderen?
• Belangrijker nog, heeft uw bedrijf up-to-date gebruikersgegevens en technologie?

Als het antwoord op deze vragen bevestigend is, dan bent u klaar om AI-klanttrajectkaarten te benutten. Als het antwoord echter nee is, zou u als een kip zonder kop rondlopen. Neem dus even een ademteug en streep deze punten van je checklist voordat je verder gaat.

In de bewustwordingsfase

Prospects zijn in de bewustwordingsfase van het klanttraject nieuwsgierig naar je producten. Ze doen allerlei willekeurige dingen die niet per se iets betekenen. AI-trajecten kunnen hier een rol spelen door positief klantgedrag, intenties en acties te identificeren.

Je kunt positieve acties bevestigen met op maat gemaakte promoties en gebruikers betrekken met interactieve video's en conversationele virtuele agenten.

Live chatbots kunnen informatieve content op maat van die gebruiker aanbieden en een goede eerste indruk creëren. Dit kan worden gevolgd door productaanbevelingen die bij hun interesses en voorkeuren passen.

Een site als Airbnb zou AI-klanttrajecten kunnen inzetten om reissuggesties te doen op basis van eerdere boekingen, zoekopdrachten en reisgeschiedenis van gebruikers.

In de overwegingsfase

Kopers kijken naar eerdere klantvragen, recensies en feedback om aankoopbeslissingen te nemen. Ze blijven Google raadplegen en bezoeken de productpagina's van je website voor meer informatie. AI-modellen kunnen deze transactionele trefwoorden en zoekvolumes analyseren om suggesties te doen voor betaalde zoekadvertenties.

Je kunt generatieve AI-tools gebruiken voor content, kopie en video's.

Pas de advertentie-inhoud en -kopie dynamisch aan op basis van gebruikersintentie om eventuele hiaten in je marketingstrategie op te vullen. Je kunt zelfs productbeschrijvingen en -functies aanpassen op basis van koperattributen, waarden en browsegedrag. Als je bijvoorbeeld elektronische artikelen verkoopt en een groot deel van je publiek milieubewust is, moet je benadrukken dat je producten duurzaam zijn.

In de besluitvormingsfase

Browsers zijn klaar om je klanten te worden. Ze willen een eenvoudige afrekening en gebruiksvriendelijke betaalopties.

Daarom moet je het besluitvormingsproces vereenvoudigen. Dit zal vervolgens leiden tot een hogere klanttevredenheid en -behoud. Geef gedetailleerde productinformatie en transparante prijsplannen. Zorg ervoor dat je zo snel mogelijk op hun vragen reageert - ze hebben maar een paar minuten nodig om over te stappen naar een concurrent met snellere ondersteuning.

AI-bots en virtuele assistenten maken dit gemakkelijk voor je.

Geautomatiseerde marketingsystemen kunnen vervolgmails sturen naar klanten die hun winkelwagentje hebben verlaten, met relevante aanbiedingen en promoties. Ze kunnen ook retargeting-advertenties draaien met overtuigende kopie, afbeeldingen en kortingsprijzen op de juiste platforms. Zodra de transactie is voltooid, bieden ze 24/7 ondersteuning en tonen ze ordestatus-updates.

In de na-aankoop fase

Het verkopen van een product mag niet je enige doel zijn. Je moet zorgen voor een fantastieke na-aankoop ervaring, zodat je klanten blijven terugkomen.

AI-trajecten faciliteren een naadloze onboardingervaring met interactieve video's en instructiegidsen, zodat gebruikers weten hoe ze je producten goed kunnen gebruiken. Bied aanvullende diensten aan en doe alles wat mogelijk is om klantenverloop te voorkomen en productgebruik te verhogen.

Zodra gebruikers tevreden zijn, kun je kansen voor upsellen en cross-selling verkennen, zoals Amazon.

Geautomatiseerde klantenondersteuning kan verdere na-verkoop vragen beantwoorden en feedback van gebruikers inwinnen. Omdat ze toegang hebben tot de kennisbank van het bedrijf, kunnen AI-ondersteuningsagenten eenvoudige problemen oplossen en complexe zaken escaleren naar hun menselijke collega's. Agenten behouden chatgeschiedenis en krijgen inzichten en suggesties tijdens hun chat met de gebruiker.

Bedrijven kunnen chats en call-opnames gebruiken om klanttevredenheidsniveaus te meten via sentiment-analyse en gebieden voor verbetering te vinden.

Een weg vooruit

Of je het nu leuk vindt of niet, AI-klanttrajecten zijn hier om te blijven. Het zijn een van de beste manieren om marketingverschuivingen bij te houden en een positieve klantervaring te garanderen. Elk bedrijf moet klanttrajecten in kaart brengen en deze afstemmen op organisatiedoelen om interacties te personaliseren en diepere, duurzame merkverbindingen op te bouwen.

AI-technologie gecombineerd met bedrijfskundige kennis voldoet op innovatieve manieren aan klantenverwachtingen.

Of je nu marketing-automatisering, voorspellende analyse, intelligente klantervaringsengines of AI-klantenondersteuningsagenten gebruikt, het is belangrijk om een snel lerende mentaliteit aan te nemen om gelijke tred te houden met veranderingen in consumentengedrag.

Neem een kijkje bij hoe Delve AI je kan helpen een klanttraject in kaart te brengen en een 360-graden klantbeeld te bereiken met AI.