客户意向或购买者意向是指企业传统上用来识别想要购买特定产品或服务的客户的行为。然而，随着消费者与品牌之间关系的演变，客户意向的含义也在发生变化。
如今，客户意向测量可以反映消费者在企业产品、营销和支持渠道中的旅程。简而言之，我们目前对客户意向的定义涵盖了客户在每个接触点的行为，而不是专注于购买点。
那么，为什么这个现代版本的客户意图如此重要？让我们了解一下其中的细微差别。
衡量客户意向的重要性
70%的客户体验领导者投资于自动捕捉和衡量客户意图的解决方案。多达71%的客户希望获得个性化体验；这些衡量指标可提高客户保留率和销售额。
信息图强调了衡量客户 WhatsApp数据 意图的重要性，其中包括了解客户需求、减少摩擦和个性化信息等部分。
衡量客户意向的重要性
实际上，这些测量用于：
了解客户需求：客户意图和行为体现了他们的需求。例如，如果客户不断询问某个特定功能，则这可能是他们业务的基本要求。
了解这些线索有助于您通过有针对性的个性化消息来增加销售。
减少摩擦：研究客户意图通常可以揭示产品需要改进的地方。例如，如果许多客户抱怨集成，更直接的方法可能会有所帮助。
个性化消息：当您了解客户时，制作针对其需求的个性化消息相当简单。这有助于创建更好的支持流程并推动销售。
然而，衡量客户意图需要付出努力。客户行为很难绘制，因为它涉及很多方面，从网站点击到与销售代表的详细对话。这正是使用 AI 进行高级数据分析可以提供帮助的地方。让我们看看它如何大规模发挥作用。
CTA 横幅上写着“了解生成式人工智能如何帮助您改变客户服务”，旁边是一名男子面带微笑，手里拿着笔记本电脑，文字下方有一个绿色按钮，写着“立即阅读”。
使用生成式人工智能了解客户意图
生成式人工智能可以追踪客户意图的两个方面。它们是：
非对话数据：通过用户访问的页面或最常使用的功能周围的数据来捕获客户意图。
对话数据：销售电话、聊天机器人对话和支持票都是可用于衡量客户意图的对话数据来源。
让我们检查一下在两种情况下如何使用生成式人工智能来识别意图。
非对话数据
大多数企业使用GA4等套件通过其网站跟踪客户。跟踪用户点击和访问的软件已经存在多年。人工智能可以分析大规模数据以获取：
转化效率：如果您单独查看 信使营销：它是什么以及它如何帮助您的业务 每个接触点，则可以确定为您的业务带来最多转化的接触点。这可以帮助您识别意向较高的客户。
参与模式：与您的产品或内容互动的客户计划购买或升级他们的服务。这也是衡量某人是否有高意向的标准。
摩擦点：如果客户经常 ASB名录 抱怨某个功能或页面，那么可能是时候做出改变了。大规模分析用户行为可以让您了解用户在使用您的产品或服务时面临的瓶颈。
现在我们了解了生成式人工智能如何使用非对话式数据，让我们将注意力集中到对话式数据上。
对话数据
虽然点击和渠道相关的数据都是数字，但对话数据几乎都是文本。这导致了大量文本数据无法转化为有意义的客户意图测量结果的问题。
信息图解释了生成式人工智能如何理解客户意图，其中包括分析客户情绪、检测努力和使用预测分析等部分。
生成式人工智能如何理解客户意图
生成式人工智能使用最先进的NLP 系统来解决这个问题，该系统可以从这些对话中捕获关键信息。
本质上，生成式 AI 聊天机器人可以：
分析客户情绪：情绪分析是生成式 AI 应用程序中内置的标准 ML 功能。它可以了解客户对某项服务是高兴、悲伤还是沮丧。通过识别这些对话领域，这种分析可以帮助 CX 领导者弥补其产品和支持系统中的差距。
检测努力程度：解决时间和对话长度可以帮助您了解产品或服务的复杂部分。这可以帮助您识别采用过程中的常见瓶颈。例如，如果客户需要询问五次才能解决问题，那么该特定接触点可能存在问题。
预测分析：了解客户行为并分析过去的对话有助于创建主动消息传递。例如，人工智能可以根据消费者的支持单历史记录预测其服务需求。
这三种方法对于了解现代客户行为至关重要。然而，生成式人工智能并不止于测量。它对于根据这些意图制定战略行动也至关重要。
CTA 横幅上写着“使用生成式 AI 聊天机器人分析客户意图”，一个人看着手机微笑着，文字下方有一个绿色按钮，写着“立即开始”。
利用生成式人工智能将意图转化为行动
