多くの業界評論家の主張にもかかわらず、人工知能 (AI) が 2025 年までに小売業での顧客とのやり取りの 95% を強化するとは、少し先の話です。 これは、私が carwow で直接見たものです。人間と機械が連携し、私たちのスキル セットを組み合わせて補完するときです。ここで魔法が起こります。
自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言語を理解し、解釈し、巧みに管理するのに役立つ AI の一分野です。 ここにチャンスがあります。 理由は簡単です。 多くの自動車ディーラーにとって、質の異なる山積みの見込み顧客を選別することは、非常に大きな業務上の課題です。 営業チームは、貴重な時間をどこに費やすべきか、必要な販売を行う可能性が最も高いのは誰かを確認するために、どの顧客の「購入意向」が高いか低いかを勇敢に判断しようとします。 しかし、この手動の鉛フィルタリング プロセスは、労力と時間がかかります。
ここでNLPが役に立ちます。 パートナーである Re:Infer のツールを使用して、顧客とディーラーのやり取りを評価し、顧客のエクスペリエンスを向上させ、販売プロセスをより効率的にするための洞察を共有しています。 AI モニタリングにより、小売業者が問い合わせを処理する方法に関して、特にディーラーが顧客の購入決定にプラスの影響を与えることができる場合に、改善の余地がある領域を見つけることができます。
80 万件のチャットで 400 万件のメッセージを分析することで、コンバージョンに先立つ 100 のスタンドアロンの「インテント」を発見しました。 さまざまなグループを集計してプロファイリングし、さまざまな販売結果につながる行動を特定できるようになりました。 たとえば、パーソナライズされたフォローアップは、購入につながる可能性が 2.3 倍高くなりますが、1 時間以内にメッセージに返信すると、コンバージョンの可能性が 30% 増加します。 また、ビジュアル アセットの追加に関しては、プロアクティブなフォローアップと一緒に写真を提供すると、販売の可能性が 20% 以上増加します。
RTInsights によると、消費者の 90% 以上が、迅速な対応を全体的なエクスペリエンスの不可欠な部分と考えています。 したがって、消費者にとって NLP は、企業が迅速かつ有意義な方法でより適切に対応できることを意味します。 みんなの勝利。
Re:Infer とのパートナーシップは、今年末までに 100 万人を超える見込み顧客からの 500 万件を超えるメッセージを処理することを目標に、AI 運用のためのコア データセットを拡張および強化していることを意味します。 これにより、オンラインでの問い合わせを処理する最善の方法について、個々のディーラーに提供できる洞察の幅と深さを高めることができます。
しかし、このデータ自動化と NLP の新時代において、セールス スタッフはどのような役割を果たすのでしょうか? 私は彼らがこれまで以上に重要になると信じています。 消費者として、私たちはブランドとのデジタル インタラクションが個人的な会話のように感じられることを望んでいます。 私たちは皆、私生活でつながるのと同じ方法でブランドとつながることを期待しています。 私たちが毎日使用する通信チャネルで。 NLP の形式の AI は、営業チームが重要なリードに集中できるようにすると同時に、顧客との非常に現実的なつながりを強化するのに役立ちます。
carwow の最高執行責任者である John Veichmanis が執筆