Forskere fra National Taiwan University og University of Maryland har udgivet et nyt Journal of Marketing artikel, der undersøger, hvordan marketingfolk kan bruge GenAI til at yde empatisk kundepleje.
Undersøgelsen har titlen "The Caring Machine:Feeling AI for Customer Care" og er forfattet af Ming-Hui Huang og Roland T. Rust.
I løbet af det sidste årti eller deromkring har der været en debat om, hvorvidt kunstig intelligens (AI) kan håndtere kundernes følelser og erstatte mennesker, når det kommer til at opbygge langsigtede relationer. Denne nye undersøgelse undersøger, hvordan virksomheder kan bruge generativ kunstig intelligens (GenAI) til at give empatisk kundepleje, der kan styrke relationer og øge kundens levetidsværdi.
Der er stigende opmærksomhed i markedsføringspraksis til kundepleje. Udover at hjælpe kunder med at træffe købsvalg eller løse produktproblemer, handler kundepleje om at opbygge og styrke langsigtede relationer. Relationsopbygning involverer at styrke følelsesmæssige forbindelser med kunder for at give dem en følelse af at høre til og blive forstået. Som Rust forklarer, "er kundepleje ikke kun et altruistisk mål. Hvis det gøres godt, øger det også virksomhedens overskud, fordi følelsesmæssigt forbundne kunder er loyale og giver et stabilt overskud."
GenAI refererer til avancerede deep-learning-modeller – såsom OpenAIs GPT-modeller, Microsofts Bing, Googles Bard og IBMs watsonx – der er designet til at generere nyt indhold. Disse modeller udnytter de enorme data, de er blevet trænet i, kombineret med specifikke brugerinput til at generere output. Den forudgående læring fra den enorme mængde menneskeskabte data gør GenAI i stand til at generere menneskelignende svar, og det hurtige responsdesign muliggør de interaktive og kommunikative muligheder for GenAI.
Sammen gør de GenAI til den nye generation af "feeling AI", fordi de:(1) er designet til menneskelig interaktion og kommunikation, (2) kan genkende og udtrykke empatisk forståelse af brugernes følelser ved at analysere brugerens direkte input, (3) kan generere svar, der viser empati, forståelse eller støtte baseret på konteksten af samtalen, og (4) give information, forslag eller anbefalinger, der kan hjælpe med at løse brugerens følelsesmæssige udfordringer.
I denne undersøgelse udvikler forskerne en AI-aktiveret kundeplejerejse, der dækker:
Huang siger, at "sammenlignet med den traditionelle kunderejse fokuserer denne sekvens på følelsesaspektet, såsom kundeengagement, oplevelse og følelser, snarere end det mere typiske tænkeaspekt, såsom produktkarakteristika eller pris."
Forskerne undersøgte 305 amerikanske marketing- og kundechefer fra forskellige brancher og virksomhedsstørrelser. I tre åbne spørgsmål bad de dem om at liste de store problemer, deres virksomhed står over for med kundepleje, de vigtigste smertepunkter ved at bruge AI til kundepleje og de vigtigste fordele ved at bruge AI til kundepleje.
Hvorvidt det er muligt eller ønskeligt at fuldautomatisere kundeplejerejsen er en løbende debat. Med dette i tankerne giver undersøgelsen punkter, som marketingfolk kan overveje under kundeplejerejsen:
For at kunne genkende følelser skal virksomheder præcist identificere kundeproblemer og følelser for at undgå fejlkommunikation. Fejlkommunikation eskalerer kundernes følelser; Derfor er det afgørende at genkende kundernes følelser præcist for at beslutte, om og hvordan man plejer. GenAI kan genkende udtrykte følelser nøjagtigt, hvis de gives klart og ærligt kundeinput; nøjagtigheden kan dog blive kompromitteret, hvis inputtet er uærligt eller upræcist, og hvis GenAI mangler relevant viden til forudsigelse. Marketingudøvere skal således krydsverificere GenAI-output.
For følelsesforståelse har virksomheder brug for empati:evnen til at forstå kundens følelser, som om de var kunden og reagere på følelserne passende. GenAI kan tage kundernes perspektiver ved at lære af deres direkte input; dog kan de svar, de genererer, være mindre passende på grund af manglende viden om sund fornuft. Det er vigtigt for marketingmedarbejdere at mestre tilskyndelsesfærdigheder til at undersøge kundetænkning og dybere følelse.
For følelseshåndtering skal virksomheder give nyttige anbefalinger for at hjælpe kunder med at håndtere følelser. Generelt bør anbefalingerne være specifikke for kundens situation og relateret til den service, som virksomheden leverer. GenAI kan give generiske anbefalinger, men anbefalingerne har en tendens til at være mindre personligt nyttige. Markedsføringsudøvere skal derfor mestre responstekniske færdigheder for at observere kundernes præferencer i anbefalinger til følelseshåndtering.
For følelsesmæssig forbindelse skal virksomheder udvikle en omsorgsfuld maskine, der har tilstrækkelig selvbevidsthed (dvs. er bevidst om sit eget væsen og dermed kan have sit eget perspektiv) til at adskille sig fra kunden og virksomheden. Marketingudøvere skal således afstemme GenAI med virksomhedens strategiske mål og kundens intentioner om at gøre den omsorgsfulde maskine strategisk, og marketingsforskere skal udvikle marketingstrategier, der kan udnytte GenAI strategisk.
Flere oplysninger: Ming-Hui Huang et al., The Caring Machine:Feeling AI for Customer Care, Journal of Marketing (2023). DOI:10.1177/00222429231224748
Journaloplysninger: Journal of Marketing
Leveret af American Marketing Association
Sidste artikelForskning afslører værktøjer til at gøre STEM-grader mere overkommelige
Næste artikelForstå spredningen af adfærd:Hvordan lange forbindelser fremskynder hastigheden af social smitte