解锁人工智能的力量，提升客户连接

在竞争激烈的市场中，通信服务提供商（CSP）正在寻找工具或实践来帮助他们取得领先地位。根据Statista的预测，2024年美国通信服务市场的收入将达到337亿美元，因此，有很多利益需要争夺。为了探讨CSP如何在这个日益增长的市场中获得竞争优势，让我们来看看与客户在他们的条件下建立联系以及利用生成式人工智能（GenAI）来个性化这些互动的潜在影响。

对于CSP来说，终极目标是将潜在的客户问题转化为增强客户体验和驱动忠诚度的有意义的步骤。以前，CSP可以预测某人打电话的可能性，并且会有一个通用的、纯粹的反应性解决方案。但是，这些预测是基于大型、非特定的样本大小的，并且不太个性化地对待每个打电话的客户，将有价值的客户视为数字或需要解决的问题，而不是人。随着客户分析的演进（感谢人工智能），CSP可以比以往任何时候都更个性化地对待客户，并根据客户的具体需求和愿望量身定制每次对话。

打破一刀切的模式

CSP不仅仅是客户旅程中的向导，他们是制图师和气象预报员，帮助向导了解客户的需求和偏好。CSP不能仅仅专注于客户旅程中的一个小部分，而应该利用所有可用的工具来提供从开始到结束的卓越体验。随着GenAI、客户旅程分析和映射的出现，CSP可以更无缝地上下文化他们的独特客户数据，并在客户意识到之前预测他们的下一步行动。这样，他们可以提供个性化的体验，让客户回来并将他们与竞争对手区分开来。

现在，GenAI是基于训练有素的巨大公共数据集的模型，它们提供了有趣的信息，但这些信息对所有人都是可用的。为了真正获得有价值的洞察，模型需要根据它们支持的行业进行增强。这很重要，因为CSP有机会用他们的独特结构化和非结构化数据来完善这些模型，这些数据与他们的行业相关。这种下一代数据智能还将使他们能够在更个人化的层面上与客户互动。

那么什么呢？

这种方法的重大变化是，CSP不能仅仅满足于预测“什么”（即问题是什么），他们必须积极地预测“那么什么”（即问题的根源）并探索如何解决它。例如，仅仅知道账单混乱是呼叫中心流量的主要驱动因素是不够的——“什么”；他们还需要了解是什么导致了账单混乱——“那么什么”——以及如何预防它。在这样做的过程中，值得记住，并非所有的摩擦都是坏的，如果你为此做好准备。然而，预防混乱将比为客户澄清账单更有价值。

考虑到这一积极性，现在是时候思考“那么什么”以及CSP在反应之后需要做什么。如果CSP问客户哪些部分的账单让他们感到困惑，然后深入探讨这些困惑，而不是避开问题呢？如果客户对意外的费用感到困惑，那么接下来会发生什么？CSP应该使用这种直接的反馈来个性化体验，通过一步一步的导航来解释账单的变化和原因。这种收费的详细说明有助于客户了解每次收费的“为什么”以及相关的解释，使客户感到知情和了解即将发生的事情。但CSP不应该就此止步——如果他们理解了混乱并与客户互动，也许他们可以创建一个更好的服务，专门为客户的需求量身定制。CSP应该努力提供一个动态的服务目录，直接引导客户体验，寻求个性化的客户输入，所有消费者都希望得到这种体验。

除了运行分析来识别问题外，GenAI还将使CSP能够优先考虑外向的沟通和互动——“什么”——而不需要为每次互动添加额外的工作量给人类代表——“那么什么”。与他们可以将基本分析工作交给GenAI一样，当员工有更多时间专注于赋予工作意义的任务时，他们会更加幸福和满意。GenAI使他们能够做到这一点：卸载更多平凡的任务，以便他们可以专注于更有意义的项目。这意味着不仅客户体验有所改善，员工体验也会更好。这种高效分析和专注于客户的员工的组合也将防止在个性化方面越界，这可能会让客户反感，而不是增强整体客户体验。

积极性 + 个性化 = 快乐的客户

快乐的客户和提高员工效率一直是（并且应该继续成为）CSP的优先事项，但还有一个额外的好处：增加收入的潜力。通过充分利用GenAI，CSP可以更快地了解客户的需求，这将增加忠诚度，驱动新的促销活动，并创造市场差异化。如往常一样，客户体验是底线，快乐的客户始终带来竞争优势。

对于CSP来说，游戏规则正在改变。GenAI，如果使用正确，将成为让CSP预测和解决客户需求的工具，即使客户自己还没有意识到这些需求——就像拥有一个客户满意度的水晶球。并且，这不仅仅是让客户保持快乐；员工也可以摆脱平凡的任务，专注于真正重要的事情。通过了解客户问题背后的“那么什么”，并积极主动地提出创新解决方案，CSP不仅仅是在做让客户满意的生意——他们正在走向增加收入和在竞争中占据优势的道路上。