在当今竞争激烈的商业环境中，客户体验将成为区分一家企业能否实现同比增长的关键因素。这并非一概而论。在 Salesforce 最近的一项调查中，80% 的受访者表示，公司提供的体验与产品或服务本身同等重要。
如今，企业优先考虑客户互动策略，利用新兴技术在多个接触点之间建立有意义的互动。通过利用生成式人工智能 (Generative AI) 等新兴技术的力量，开发人员可以赋能企业与客户建立更深层次的联系。此外，企业还可以通过人工智能驱动的电子邮件工单功能增强客户支持流程，从而提供更快捷、更个性化的帮助。《福布斯》的一份报告显示，客户体验市场本身就是美国 1.6 万亿美元的品牌差异化因素，因此企业必须率先采用此类创新解决方案。
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2024 年值得关注的生成式人工智能趋势实施生成式人工智能——产品经理分步指南四家公司如何通过采用生成式人工智能实现转型但保持一致的用户 whatsapp 号码数据 体验并非易事，尤其对于拥有庞大且多样化客户群的企业而言。以下是企业在努力维持客户参与度时面临的一些挑战：客户期望：技术进步和客户偏好及行为不断发展，企业必须满足这些需求。资源紧缩：企业必须在高质量参与的需求与有限的人力和财力资源之间取得平衡。
跨渠道一致性： 跨各种数字和物理渠道的无缝一致的客户体验。大规模个性化：通过多个接触点提供根据个人喜好定制的个性化体验是一项重大挑战。数据集成：整合分布式数据源并从中收集有意义的见解，以推动有针对性的参与策略。
虽然这些挑战在企业中普遍存在，但并非难以克服。利用生成式人工智能等现代技术，企业可以缓解部分挑战。让我们来看看如何实现这一点。
为大型企业发挥生成式人工智能的力量
Gen AI 在大型企业中应用的一些关键领域包括：创意设计：生成式人工智能用于自动创建书面、视觉、音频和视频内容，这些工作以前都是手动完成的，而且劳动密集型。
客户服务自动化：生成式人工智能聊天 候选人了解客户的业务特点 机器人和虚拟助手可以通过各种渠道为客户提供即时、个性化的支持和帮助。
扩展现有内容： 传统的内容创作方法始终存在劳动密集型问题，企业难以满足日益增长的内容需求。但我们看到，GPT-3 和 DALL-E 等生成式人工智能模型正在打破这些障碍。
这些模型能够以比传统方法更
短的时间和更低的成本创建海量文本、图像和其他内容。例如，Anthropic 的“宪法人工智能”（Constitutional AI）在数小时内生成了 10 万份研究论文摘要。
实时适应：传统内容创作的障碍在于其无法实时适应不断变化的环境或用户反馈。而生成式人工智能模型则可以根据实时输入和交互，动态地调整和优化内容。提升相关性：企业可以利用GAI更好地理解客户偏好和情境数据，并根据个人需求生成高度相关的模型。例如，金融科技 新闻 美国 初创公司Cleo利用Gen AI根据用户的消费习惯提供个性化的理财指导和建议。
虽然生成式人工智能确实为企业带来了诸多益处，但为了负责任地使用生成式人工智能，必须牢记一些道德方面的考量。其中包括减轻可能潜藏的偏见，并确保内容生成和个性化算法的公平性。
我们已经初步了解了生成式人工
智能如何改变客户体验，现在让我们听听行业专家的看法。
越来越多的企业开始将生成式人工智能作为现有员工队伍的补充，以提高生产力，并将其应用于笔记记录、内容生成和协作等任务。在这种情况下，生成式人工智能能够增强人类的能力，但并不能完全取代人类。
生成式人工智能的一个潜在应用是将其用于智能会议辅助。