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零售业中的AI使行业能够了解消费者需求的模式和行为

2020-11-25 14:52:08   来源:
导读 每年,反季节销售都会为电子商务和零售行业带来可观的利润。为客户提供了多种选择。此类销售的计划,营销策略和执行需要长达一年的过程。但

每年,“反季节”销售都会为电子商务和零售行业带来可观的利润。为客户提供了多种选择。此类销售的计划,营销策略和执行需要长达一年的过程。但是,最艰巨的任务取决于零售商,即了解客户的需求和偏好。

零售商可以获取有关消费者需求和消费者反馈的大量数据。但是,由于技术有限的“混合数据”分析的复杂性,通常会将客户反馈的部分图片呈现给零售商。这变得难以理解客户需求的工作方式。通常,只有正面的反馈会显示在零售商面前,并且改善的范围变得有限。

为了使任何业务成功,必须了解客户的需求。它不仅有助于估计在交付和开发产品时可以部署的改进量,而且还使零售行业能够为这些需求提供新的变化。

但是,手动进行整个过程非常耗时且费力,尤其是在客户的需求和反馈达到历史最高水平的时候。因此,可以借助人工智能简化此复杂的任务。

理解NPS的AI文本分析

Mckinsey Insight的一份报告指出,人工智能可以在全球业务中产生1.4万亿美元至2.6万亿美元的营销价值,在供应链管理中可以创造1.2万亿美元至2万亿美元的价值。

AI Text Analytics是检查文本数据,电子邮件和在线聊天形式的客户反馈的过程,无需任何数据设置和维护即可检查大量数据。

净促销员分数(NPS)是一个介于-100到+100之间的指数,用于衡量客户评估或推广公司产品和服务的意愿。

NPS中的AI文本分析了解反馈和得分之间的相互关系,并帮助零售商检测NPS内的波动。

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