تقریباً ۷۰ سال بعد، توانایی ماشین‌ها برای شبیه‌سازی هوش انسانی تأثیرات جهانی را در صنایع ایجاد خواهد کرد. فناوری هوش مصنوعی امروزه به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مشکلات را حل و تصمیم‌های مبتنی بر داده‌های مقرون‌به‌صرفه‌ای بگیرند. این فناوری برای جایگزینی انسان‌ها، به منظور افزایش بهره‌وری آن‌ها است. طبق گفته Statista، درآمد بازار برای هوش مصنوعی ممکن است تا سال ۲۰۳۰ به بیش از ۱.۵ تریلیون افزایش یابد. این نوآوری مستمر به شکل دادن و نحوه کار انجمن‌ها در آینده ادامه خواهد داد.

همانطور که تکنولوژی جریان اصلی فناوران و نوآوران است، انجمن‌هایی که زودتر با فناوری و کاربرد‌های آن آشنا شده اند، موقعیت بهتری برای استفاده از آخرین نوآوری‌ها برای ارتقاء بیشتر تجربه اعضا و بهبود کارایی سازمانی خواهند داشت. پلتفرم‌های مدرن AMS از هوش مصنوعی استقبال می‌کنند تا به راحتی نوآوری کنند، کار‌های بیشتری با داده‌ها انجام دهند و امکانات خود را گسترش دهند. از طریق مدل‌های مختلف، این فناوری می‌تواند سطوح تعامل را افزایش، پذیرش و کسب محصولات و خدمات موجود را بهبود و تجربه مشتری را تغییر دهد.

امتیازدهی نامزدی: تکنیکی برای سنجش مشتری

ممکن است نام امتیازدهی سرنخ را شنیده باشید، تکنیکی که در آن از رفتار‌های کاربر قابل سنجش برای رتبه‌بندی عددی مشتری بالقوه بر اساس احتمال تبدیل استفاده می‌شود. یک روش مشابه امتیازدهی تعامل، برای شناسایی آسیب پذیرترین مشتریان احتمالی در زمان واقعی استفاده می‌شود. دانا کریسی در یک پست وبلاگ Impexium نوشت: هوش مصنوعی داده‌های عضویت شما را با هم تجزیه و تحلیل می‌کند تا یک شخصیت در حال تکامل ایجاد کند.

هوش مصنوعی فقط به اندازه داده‌هایی که پردازش می‌کند دقیق است. به همین دلیل، یکپارچگی داده‌ها فرآیند حفظ یک پایگاه داده تمیز و با کیفیت مطلوب بسیار مهم است. تحقیقات Dun & Bradstreet نشان می‌دهد که ۷۰ درصد از داده‌ها در سیستم‌های CRM هر سال خراب می‌شوند، ۹۱ درصد ناقص هستند و ۱۸ درصد از موارد تکراری تشکیل شده اند. اما حجم انبوه داده‌ای که امروزه تولید و ذخیره می‌شود، پاکسازی دستی داده‌ها را تقریبا غیرممکن می‌کند. براساس IDC ارائه دهنده اطلاعات بازار، تنها در سال ۲۰۲۰، نزدیک به ۶۴.۲ زتابایت است.

همانطور که Dave Reinsel، معاون ارشد IDC's Global DataSphere می‌گوید: میزان داده‌های دیجیتال ایجاد شده طی پنج سال آینده بیش از دو برابر مقدار داده‌های ایجاد شده از زمان ظهور ذخیره سازی دیجیتال خواهد بود. اینجاست که هوش مصنوعی به کمک می‌آید و به سرعت داده‌های تکراری، نامنظم و فاسد AMS را قبل از پردازش شناسایی و آدرس دهی می‌کند.

تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی همچنین در تحلیل احساسات بسیار کاربردی است. این رویکرد پردازش زبان طبیعی (NLP) به انجمن‌ها اجازه می‌دهد تا احساسات، لحن‌ها و مقاصد در متن انتخاب‌شده را نظارت و درک کنند. یک AMS مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از متن را تجزیه و تحلیل کند، بازخورد مشتری و پیام‌ها را به صورت مثبت، منفی و خنثی بر اساس کلمات کلیدی رتبه بندی کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل هدف پیام ایمیل یک مشتری، به یک AMS اجازه می‌دهد تا یک پاسخ دقیق، مرتبط و خودکار را تنظیم کند.

از دستیار‌های هوش مصنوعی می‌توان برای راهنمایی مشتری جدید در هر مرحله از فرآیند ورود، از جمع‌آوری اطلاعات حیاتی گرفته تا دسترسی به جوامع و منابع آنلاین استفاده کرد. نتیجه یک تجربه یکپارچه و منسجم مشتری بدون توجه به افزایش ثبت عضویت است که در غیر این صورت باعث هدر رفتن منابع کارکنان می‌شود.

مهم نیست که چگونه تصمیم دارید هوش مصنوعی را از طریق AMS خود اعمال کنید، نکته کلیدی این است که قبل از دویدن راه بروید. با استفاده از هوش مصنوعی برای حل یک مشکل در یک زمان، بهتر می‌توانید پتانسیل این فناوری را برای سازمان خود و میزان حمایتی که از سوی فروشندگان نیاز دارید درک کنید.

بیشتربخوانید

• هوش مصنوعی با ادراک بشری؛ ایده‌ای مخرب یا هیجان انگیز؟