企業が人工知能を統合するにつれて、真の顧客接続を維持する課題はこれまで以上に重要であり、データベースの効率性と人間中心の関与をバランスを取ることができるリーダーを必要としています。 企業が規模を拡大するために人工知能にますます向き合うにつれて、真の顧客接続を維持する課題はこれまで以上に重要なことではなかった。 この進化する景観は、データ主導の両方と顧客関与の人間中心的な側面を導くことができる新しい世代のリーダーを必要とする。 エリクソンのようなグローバルな多国籍企業からY Combinatorが支援するスタートアップの急速な環境に至るまでの経験を持つドーラ氏の仕事は、技術を活用して人間の要素を強化するのではなく置き換える方法を明らかにしています。 顧客摩擦におけるイノベーションの発見 顧客関与におけるイノベーションの機会を特定するには、顧客の行動やビジネス目標に対する深い敏感性が必要です。Okaforにとって、新しいアプローチのための最も有望なシグナルは、顧客の旅の摩擦の瞬間から生じます―顧客が躊躇したり、助けを求めたり、満たされていないニーズを表現したりするポイント。 「私を動かすのは、顧客のニーズとビジネス目標が重なる瞬間を見つけることです。私は顧客が製品をどのように使用するか、どこで躊躇しているか、次に何を求めているかを注意深く観察します」とOkaforは説明します。 このアプローチは、観察を行動可能な戦略に変換し、製品ユーティリティを顧客価値と調和させます。 . AIを統合するときの発明者の考え方 結局のところ、Okaforは、このプロセスは実現可能な結果に関係していると指摘する:「私にとって、新鮮なアプローチを発見することは、創造性だけでなく、洞察をより強力な関与、より良い保留、より多くの収益に変えることだ」この哲学は、イノベーションを商業的結果の直接的なドライバーとして再構成し、ビジネスの成長によって支えられる視点です。 より深いビジネス洞察を得るために AI sentiment analysis tool マーケット リスクを信頼に変える ネガティブなフィードバックは顧客のライフサイクルの不可避な部分ですが、企業の反応は顧客の不満を深めるか、リスクの瞬間を信頼の基盤に変えることができます。 「戦略は単純な観察から始まりました。多くのネガティブなフィードバックは、製品そのものについてではなく、対応がどのように処理されたかについてでした」と彼は述べています。 テクノロジーが可能な世界でも Human-Powered 顧客サービス 「私のためのレッスンは、慎重な関与がリスクの瞬間を信頼を構築する機会に変えることができるということでした」Okaforは付け加えています。このアプローチは苦情を減らすだけでなく、人間の触れが最も効果的な戦略であることを示す関係を強化しました。 . 2024 SaaS産業基準 Feedbackからロードマップへ 顧客のフィードバックが戦略的な資産であるためには、それを体系的に収集し、分析し、製品開発のライフサイクルに統合する必要があります。単に原始的なコメントを送信することはしばしば効果がありません。 Okaforの手法には、厳格な合成と定量化が含まれています。 「顧客のフィードバックは、製品チームが使用できるものに変えることによって行動することを確実にします」と彼は説明します。 「原始的なコメントを伝える代わりに、私はフィードバックをテーマにまとめ、問題の影響と正確性が明確になるように量子化します。 NLPを使用して顧客のコメントを分析します。 Qualtrics XMプラットフォーム サイクルを完了し、持続可能な信頼を構築するために、彼はまた顧客との透明性を確保します。 「顧客とのループを閉じることによって、彼らのフィードバックがロードマップを形作ったときに彼らに知らせることもできます」彼は付け加えています。 通話トランスクリプトやサポートチケットから、スケールで繰り返されるテーマを特定します。 AI 非構造化データの分析 Efficiency Meets Empathy エピソード 運用効率性と顧客中心性の目標はしばしば対立するものと認識され、自動化はパーソナライズされたサービスに対する脅威と見なされます。しかし、慎重に実装された場合、これらの2つの力は相互に強化することができる。 「私は、効率性と顧客第一としての対立を見たことがありません。私にとって、この2つは、うまく行ったときに実際に互いにサポートしています」とOkaforは主張します。 この連携は、顧客の旅から摩擦を除去するシステムを設計することによって達成されます。 . ヒューマン・AI・セールス・シンレージ 「ルーチンタスクを自動化し、明確なプロセスを構築することで、クライアントとチームの両方にとっての摩擦を取り除きます。 このアプローチの有意義な利点を示す。 エージェントを平均して電話ごとに5.8分節約 AI時代の保留 今日の競争の激しい環境では、顧客の維持が持続可能な成長の主なエンジンとなっています。グローバル企業にとって、最も緊急な課題は、人工知能の複雑さを導きながら、一貫した、高品質な規模の体験を提供することです。 問題は、もはやどうすればいいかではなく、どのようにして責任をもってやれるかだ。 顧客成功へのAIの統合 「現在、グローバル企業にとって最も緊急の課題は、AIの保持、スケーラビリティ、そして顧客の成功におけるAIの責任ある利用です」とOkaforは述べています。 彼は、顧客の成功の将来の基準は、テクノロジーと人間の接続のバランスをマスターする企業によって定義されるだろうと信じています。 保留率90%～95% 「AIは顧客のニーズを予測し、プロセスを簡素化する機会を生み出すことでゲームを変えていますが、関係を強く保つ人間の要素とバランスをとらなければなりません」このバランスをとることは、AIの倫理的複雑さを導くために重要です。 . 「AIの時代における企業統治と倫理」会議 グローバルスケールでの革新の適応 企業が運営する環境は、顧客関与におけるイノベーションへのアプローチを深く形づけていますが、多国籍企業とスタートアップ企業は顧客体験を改善しようとしていますが、その方法、優先順位、制約は大きく異なります。 Okaforは両方の世界で直接的な経験を持っています。 「多国籍企業では、スケールとコンプライアンスに焦点を当てていますので、イノベーションはしばしば確立されたフレームワーク内で改善する方法を見つけることを意味します」彼は反省します。 ハイパーソナライズされたインタラクションを促進するために。 顧客成功チームがAIに投資 「スタートアップでは、ペースがはるかに速くなり、実験する余地が多くなります。Doolaでは、オンボード、オートメーション、セグメントの新しいアプローチをテストし、ほとんどすぐに結果を見ることができます」とOkaforは指摘します。 即時利益を提供するための自動化された電子メールセクションのようなものです。 高影響、低複雑性の特徴 顧客体験の未来 テクノロジーと顧客体験の融合は加速し、AIと自動化は企業が顧客とどのように関わるかを再定義するようになっています。業界は、企業が顧客が要求する前にニーズを予測し、それに取り組むことができるプロアクティブで予測的なモデルへと移行しています。 「テクノロジーと顧客体験がますます相互に結びつき、AIと自動化は企業が顧客にどのように関わるかにおいてはるかに大きな役割を果たしている」とOkafor氏は指摘するが、テクノロジーだけでは完全な解決策ではないと警告している。 . CX Expoの未来 「変化は反応的なサポートからプロアクティブで予測的な経験へと移行し、企業は顧客が要求する前にニーズを予測することができます」と彼は付け加えています。 また、AI駆動の関与と個性化を規模で強調する。 お客様の成功フェスティバル 真の声を見つけること 理論的な枠組みに満ちた業界では、野心的な思考リーダーはしばしばユニークで共鳴する声を見つけるために苦労します。鍵は新しい理論を発明することではなく、実践的で生きた経験を本物に共有することです。 「私のアドバイスは、あなたが自分の経験から知っていることを共有することから始めることです、たとえそれが単純に感じても。人々は、磨かれた理論よりも実際のストーリーと接続します」彼はアドバイスします。 ビジネス意思決定において AIを活用するための戦略的枠組み 「保存、オンボード、またはよりスマートな方法でデータを使用するかに関心のあるトピックを選択し、実践から話しなさい」とOkaforは続けます。 . AI高等教育における倫理 企業が先進技術を業務に統合し続けるにつれて、バランスのとれた人中心的なアプローチを擁護するOkaforのような専門家の洞察力はますます重要になります。 
 
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Chinedu Okafor 人間中心の顧客成功について

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