技术报告
乍看上去
- 对AI的投资正在迅速增长，几乎所有技术提供商都说这对于获得市场份额和建立客户忠诚度至关重要。
- 在客户的成功中，AI已经过去了，仅仅提供了见解，并且正在积极塑造产品设计和开发以及客户参与度。
- 但是，只有约20％的公司拥有适当的技术基础设施来充分利用AI的潜力。
本文是贝恩2022年技术报告的一部分。BOB体育app
在大多数企业中，人工智能（AI）仍然比现实更炒作。但是，鉴于数字数据创建的爆炸性增长以及使用更多分布式数据的过渡到Web3的过渡，越来越明显的是，人工智能和机器学习（ML）是最佳前进的途径。技术提供商，尤其是软件服务（SaaS）公司，处于领先地位，有86％的技术提供商表示，AI对于获得市场份额和建立客户忠诚度很重要。越来越多的技术基础设施投资浪潮也在加速这一能力。在过去的五年中，Venture Capital在AI硬件和软件平台和算法上投资了超过1700亿美元。这是领先的云服务提供商（Amazon Web Services，Google，Microsoft Azure）进行的投资，这是该领域的主要创新者。
我们看到人工智能引起重大侵犯的关键领域是客户的成功 - 利用企业提供更具个性化和生产力的体验。AI在客户成功方面的潜力是有希望的。通过全面了解客户（从首次接触，持续的服务和监视，替换和续订），AI系统可以提供尖锐的见解和具体建议，以建立与客户的紧密关系并增加使用。人工智能可以改善和自动化功能，例如客户细分，减少流失，销售，裁缝功能，教练销售代表，建议下一个最佳动作以及目标服务。在我们最近的调查中，三分之二的首席信息和首席技术官表示，在未来两到四年内使用AI来获得客户成功是其首要任务之一。
AI在客户成功中的广泛作用
将AI集成到客户成功应用程序中标志着一个拐点，它超越了提供见解，并开始为特定客户修改和量身定制产品开发和功能。AI可以对客户参与的更全面的看法，从而允许更多定制的产品开发和预测性分析，以发出机遇和风险的信号。
为了充分发挥潜力，公司需要许多关键功能：
- 有效的产品架构和基础架构，用于AI融合的优惠；
- 用于数据捕获和持续学习的反馈循环；
- 在整个客户旅程中跟踪客户参与度的能力；和
- 使产品开发团队能够使用AI个性化优惠的反馈。
为此，只有不到20％的公司为AI的产品构建了其产品，并以客户产品使用的综合视图，一致的数据基础架构具有适当的访问权限以及有效的反馈循环。还有很长的路要走。
我们仍处于AI的早期局中，即使是最常见的AI用途也在大规模部署（见图1）。发挥潜力的挑战是技术和组织。许多组织不知道它的发展速度，也可能没有意识到它可以带给他们的产品。技术提供商可以投资更多地教育客户有关这些功能的知识，并展示AI的日益适用性。
已经引入了许多AI工具，但是很少有人大规模部署
具体而言，下一代AI工具与已经熟悉的软件在其更自主操作，更好地为决策方面进行操作的能力有所不同，并确定使其能够制定更具体的动作或建议的模式。人工智能在更细粒度的水平上提供见解的能力提供了激进的个性化的希望。在企业对消费者空间中，一家北美媒体公司使用AI来解决其流媒体平台上的客户流失问题。除了推荐引擎的著名功能之外，该AI可帮助公司确定内容的哪一部分对于吸引客户并获得新订阅至关重要。通过提供有关客户当前习惯对未来观看的见解，该系统可以帮助公司做出有关在内容开发，获取和营销方面投资何处的更明智的决定。
在企业对企业空间中，AI系统还越来越擅长综合客户旅程的各个阶段，以指导客户进行潜在的购买并认识到何时干预可能有助于防止搅动。一家B2B软件公司建立了AI模型，以识别和将客户获取归因于其投资组合中的特定产品和服务。该公司发现，尽管许多产品从其现有客户群扩大收入，但只有少数收购了新客户。这一发现促使该公司将投资集中在营销和销售上。同一公司使用另一种AI模型来了解产品使用模式，以了解更多有关受欢迎的内容和痛点所在的地方，从而帮助指导产品增强产品的投资。最后，AI通过证明某些客户对票务问题更敏感的时间更敏感，而其他人则更加敏感，而另一些客户则更加受到重新开放的门票的困扰，这有助于确定哪些客户最有可能离开的风险。
未来的任务
为了利用这一机会，领先的技术提供商正在将点连接并构建基础架构，流程，组织和客户参与度，以将客户的数据信号转变为AI驱动的建议，从而增强客户生命周期的成功。大多数人在三个领域采取重大行动。
- 数据和基础架构。公司正在介绍融合的数据平台（在整个客户生命周期中访问用户参与数据），并具有适当的访问权限，以加快产品开发。对于许多人来说，这意味着具有共享数据库的多端云。分析不再是后台，而是通过个性化客户成功获胜的区别。
- 由客户主导的AI路线图和流程。产品开发更加紧密地集成到客户支持基础架构中，因此产品开发人员可以直接访问产品和服务的反馈，并且可以在升级和重新设计中考虑。另一个目标是提高在整个旅程中跟踪与客户参与的能力，包括定位，使用，保留和扩展，并确定成功的障碍。
- 人和流程。将AI工程师与产品团队，卓越数据中心集中，并为AI功能提供技术销售和营销，这对于成功地将AI的功能应用于客户成功工作都是必不可少的。鉴于技术进步的速度，对AI和ML工具和技能的持续培训至关重要。
科技领导者正在投资AI，因为他们将其视为将以客户为中心的途径提升到一个新的水平。尽管我们的研究发现这些投资尚未符合高管的愿望，但旅行方向似乎很明显。