用户体验优化
在客户旅程中建立无缝的客户体验已经成为B2C公司的当务之急
通过管理在线与离线、入站与出站、品牌与用户生成的内容之间的通信复杂性,建立人工智能客户旅程
Artefact 该公司建立了一个创新的方法,通过打破孤岛和利用所有可用的渠道,将传统的 "推送产品战略 "转换为"基于客户触发的战略" 。
我们还帮助客户理解对话式营销的利害关系。我们的顾问团队、数据工程师、数据科学家、战略规划师和媒体专家,熟悉发声和书面支持以及人工智能机器人的开发,能够在对话项目的每个部分陪伴客户。

AI客户旅程方法论与自动化
Artefact方法论分为三个按时间顺序排列的步骤。
1-我们首先整合来自第一方、第二方和第三方来源的数据,这使我们能够近乎实时地收集客户行为数据(浏览、购买、广告反馈),并据此构建相关的数据驱动型客户细分。
2- 我们针对客户细分市场的每个群组,设计专属内容,并确保这些内容在所有营销渠道中保持一致。
3- 我们设计全渠道激活方案,采用基于强化学习算法的“测试与学习”方法进行场景化设计:长远来看,仅保留表现最佳的客户旅程(以投资回报率或客户满意度为衡量标准)。
为了证明我们方法论的价值,其部署将与基于客户关键指标的绩效衡量仪表盘同步进行。

推荐引擎对品牌的客户体验有更大的影响
如今,任何浏览互联网的人都可能发现自己面对的是大量的内容。这可能导致客户时间的浪费,影响用户体验,并可能导致客户放弃研究。
这就是为什么建立个性化的客户体验正变得越来越有价值,并将导致用户体验的改善,通过相关内容和/或产品推荐将访问者留在网站上,并将鼓励重复购买。
基于这些观察,我们向他们的用户提供个性化的内容。我们确实坚信,推荐引擎将对多个领域产生越来越多的商业影响。一方面,我们在数据科学和人工智能方面的知识使我们能够建立一个有价值的定制解决方案,另一方面,我们在数据工程方面的专业知识使我们的客户能够将一个高效和可扩展的推荐引擎投入生产。
我们的不可知方法使我们成为指导他们实施创新和适应性解决方案的完美盟友。

