生成式人工智能使用人工智能驱动的意图识别和先进的自然语言处理 (NLP) 系统解决了这个问题，该系统从客户与人工智能聊天机器人的对话中捕获关键信息。
本质上，生成式 AI 聊天机器人可以：
- 分析客户情绪：情绪分析是生成式 AI 应用程序中内置的标准 ML 功能。它可以了解客户对某项服务是高兴、悲伤还是沮丧。通过识别这些对话领域，这种分析可以帮助 CX 领导者弥补其产品和支持系统中的差距。
- 检测工作量：解决时间和对话长度可以帮助您了解产品或服务的复杂部分。这可以帮助您识别采用过程中的常见瓶颈。例如，如果客户需要询问五次才能解决问题，那么该特定接触点可能存在问题。
- 预测分析：了解客户行为并分析过去 菲律賓電話號碼 的对话有助于创建主动消息传递。例如，人工智能可以根据消费者的支持单历史记录预测消费者的服务需求。
这三种方法对于了解现代客户行为至关重要。然而，生成式人工智能并不止于测量。它对于根据这些意图制定战略行动也至关重要。
如何利用生成式人工智能将客户意图转化为行动？
当你拥有大规模客户意向数据时，你必须将其转化为留住和转化潜在客户的行动。这也是通过生成式人工智能来实现的，它可以：
- 大规模推动个性化：生成式人工智能可以针对特定客户的需求制作个性化信息。由于您已经拥有有关客户如何接触您的产品和服务的数据，因此生成式人工智能可以提供个性化建议，帮助客户采取行动。
- 生成新内容：当您发现支持流程中的瓶颈时，生成式 AI 可以开发新内容来帮助客户解决这些问题。这可以包括知识库文章和教程，帮助客户了解特定的产品功能，或营销电子邮件，引导用户了解他们可能感兴趣的下一个功能。
- 创建个性化营销旅程： AI 可以推动覆盖整个营销渠道的个性化体验。使用客户意图数据，生成式 AI 可以个性化您通过Whatsapp 聊天 许多电子商务企业也在 机器人发送的文本，并根据客户的使用情况定制您的电子邮件。
借助客户意图数据，生成式人工智
2025 年 5 个最佳 Python NLP 库
能可以推动个性化，并大规模提高您的留存率和销售额。由于生成式人工智能可以理解并适应客户需求，因此它可以为企业带来可观 消费者数据 的投资回报。
另请阅读： 对话式人工智能与生成式人工智能：了解差异
另请阅读： 实施生成式人工智能——产品经理的分步指南
另请阅读：大型企业如何利用生成式人工智能来提高客户参与度
最后的想法
过去几年，客户参与度发生了变化。随着越来越多的客户期待个性化服务和主动支持，推动更好的客户体验需要深入了解客户意图。
客户意向测量也已发展到涵盖整个客户旅程。客户意向测量现在用于满足客户需求、打造顺畅的产品旅程和个性化信息。
由于客户意向衡量需要大规模数据分析，因此生成式人工智能可以提供帮助。它可以分析您应用和网站上的点击次数以及与潜在客户的对话。