Diesen Moment als Katalysator für die digitale Unternehmenstransformation nutzen

Mein Kollege Justin Sears hat vor kurzem über die wichtige Frage geschrieben, die sich viele Unternehmen angesichts des beispiellosen Wandels hin zu sozialer Distanz, Arbeit von zu Hause aus und der Vermeidung öffentlicher Räume stellen: Können digitale Erfahrungen reale Erfahrungen ersetzen??

In normalen Zeiten war dies eine interessante Frage, mit der sich innovative Unternehmen in aller Ruhe beschäftigen konnten. Aber COVID-19 hat sie über Nacht zu einem Muss gemacht. Unternehmen müssen jetzt ihr digitales Erlebnis verbessern (oder in einigen Fällen neu schaffen), um ihre Kunden über ihre Websites, Apps und andere digitale Berührungspunkte weiterhin bedienen zu können.

In Justins Artikel bezieht er sich auf einen 451 Research Bericht von Sheryl Kingstone mit dem Titel „Digitale Erfahrungen stehen bei der Bewältigung des Coronavirus im Vordergrund„, in dem sie fünf Schritte hervorhebt, die Unternehmen unternehmen sollten, um Vertrauen, Transparenz und Bindung aufzubauen. Diese sind:

• Messen Sie die digitale Leistung
• Nutzen Sie diesen Moment als Katalysator für digitale Verbesserungen
• Nutzen Sie virtuelle Assistenten, um Kapazitätsprobleme zu lösen
• Konzentration auf die Kundenbindung durch Umstellung auf Abonnements
• Stellen Sie sicher, dass Sie mobile Bestellungen und Lieferungen annehmen können

Ich möchte etwas Zeit auf den zweiten Punkt verwenden und die wichtigsten Möglichkeiten aufzeigen, wie Sie „diesen Moment als Katalysator für digitale Verbesserungen“ in Ihrem eigenen Unternehmen nutzen können, um eine digitale Unternehmenstransformation zu schaffen.

Falls Sie es noch nicht getan haben, sollten Sie sich den Artikel von Garrett Schwegler über den ersten Punkt ansehen: die Messung der digitalen Leistung.

Digitale Erlebnisse mit einer persönlichen Note

Einige Unternehmen haben zwar keinen digitalen Fußabdruck, aber die große Mehrheit verfügt zumindest über eine kleine Website oder eine Seite in den sozialen Medien, auf der Kunden mit ihrer Marke interagieren können. Einzelhändler und Unternehmen, die Produkte verkaufen, verfügen in der Regel über fortschrittlichere Websites, über die Kunden Produkte online suchen und kaufen können, ohne dass sie persönlich mit ihnen in Kontakt treten müssen. Leider sind diese digitalen Handelserlebnisse in der Regel sehr transaktional: Ein Kunde ruft die Website oder App auf, sucht nach einem Artikel, kauft ihn und wird dann beliefert oder abgeholt. Abgesehen von einer Reihe von einmaligen Käufen wird sehr wenig getan, um eine sinnvolle, langfristige Beziehung aufzubauen.

In den Filialen (von denen die meisten vorübergehend nicht verfügbar sind) haben die Kunden die Möglichkeit, mit den Mitarbeitern zu interagieren, ihnen Fragen zu stellen und persönliche Beziehungen und Vertrauen aufzubauen. Auch die Mitarbeiter lernen von den Kunden, welche Bedürfnisse sie haben, welche Produkte die verschiedenen Kunden bevorzugen und wie sie allgemeine Fragen beantworten können. Die Mitarbeiter bauen darüber hinaus soziale Beziehungen zu Stammkunden auf, lernen deren Interessen und Vorlieben kennen und nutzen dieses Wissen, um die Kunden zufriedener zu machen.

Ich persönlich liebe es, dass Restaurants, die ich häufig besuche, meine „übliche“ Bestellung kennen, und dass ich den Experten im Elektronikmarkt Fragen stellen kann, während ich durch die Regale stöbere. Ich liebe es, dass die Verkäufer in meinem örtlichen Baumarkt mir sogar proaktiv Fragen zu den Projekten stellen, an denen ich gerade arbeite. Sie fragen mich nach den Produkten, die ich kaufe, um sicherzugehen, dass ich weiß, was ich tue (was ich oft nicht tue!) und weisen mich dann auf Alternativen hin, die mir vielleicht besser helfen.

Obwohl es natürlich sehr schwierig ist, diese Art von „menschlicher Verbindung“ online zu replizieren, können viele der anderen Vorteile dieser persönlichen Interaktionen sicherlich auf das digitale Erlebnis übertragen werden.

Digitale Plattformen können sich an vergangene Einkäufe erinnern, meine Vorlieben vorhersagen, mir personalisierte Empfehlungen geben, mir Fragen zu meinen Bedürfnissen stellen und das Wissen zahlloser anderer Kunden, die ich nie treffen werde, nutzen, um die besten Produktkombinationen für mich auszuwählen. Dies sind alles Bereiche, in denen die digitale Technologie das persönliche Erlebnis tatsächlich erreichen und in vielen Fällen sogar verbessern kann.

Möglichkeiten für digitale Verbesserungen

Wir bei Lucidworks helfen Hunderten von weltweit führenden Unternehmen, genau diese Ziele zu erreichen, indem wir jede einzelne Kundeninteraktion als digitalen Moment erfassen – ein Signal über die Absichten, Bedürfnisse und Vorlieben des Kunden. Zu den Kundeninteraktionen gehören Dinge wie Suchen, Klicks, Ansichten, Käufe, Lesezeichen, Likes und das Wiederveröffentlichen von Inhalten. Wir nennen diese Benutzerinteraktionen “ Signale„, denn sie signalisieren die Absichten und Interessen eines Nutzers.

Moderne Datensysteme wie Fusion können maschinelles Lernen (ML) nutzen, um über die Absichten der Benutzer zu lernen aus diesen Signalen und reflektieren dieses Wissen dann zurück, um zukünftige Suchergebnisse zu verbessern. Dieser Prozess wird als Reflektierte Intelligenz.

Bei der reflektierten Intelligenz geht es darum, Feedbackschleifen zu schaffen, die auf der Grundlage der sich entwickelnden Benutzerinteraktionen ständig lernen und sich verbessern.

Der Prozess der reflektierten Intelligenz läuft in der Regel wie im obigen Diagramm dargestellt ab. Ein Benutzer führt eine Suche durch (nach “ ipad“ in diesem Fall), sieht einige Ergebnisse und führt dann eine Aktion durch (z. B. einen Klick oder einen Kauf). Das System nimmt dann diese Abfragen und Aktionen, führt Signalverarbeitung und maschinelles Lernen durch und erstellt gelernte Relevanzmodelle, die auf künftige Suchanfragen des Benutzers angewendet werden, um diese zu verbessern.

Reflektierte Intelligenz durch Signalverstärkung

Ein beliebtes Beispiel für ein erlerntes Relevanzmodell ist ein Signals Boosting Modell. Der Zweck dieses Modells ist es, auf der Grundlage der kollektiven Interessen aller Ihrer Kunden die beliebtesten Produkte für jede Anfrage zu lernen. Dies ist das digitale Äquivalent zu einem Mitarbeiter, der auf der Grundlage vieler Gespräche und Interaktionen mit Kunden im Geschäft lernt, beliebte Produkte zu empfehlen. Das Signalverstärkungsmodell kann noch einen Schritt weiter gehen und viel spezifischer werden und die optimalen Ergebnisse aller Ihrer beliebtesten Suchanfragen verstehen.

Kunden, die nach etwas suchen (einem Artikelnamen, einer Marke, einer Frage oder anderen Produktattributen oder Schlüsselwörtern), werden frustriert sein, wenn Sie das falsche Ergebnis anzeigen. Einige werden vielleicht ihre Suchanfrage anpassen oder lange genug stöbern, um zu finden, was sie suchen, aber viele werden wahrscheinlich aufgeben und woanders suchen. Indem Sie die Zufriedenheit der Kunden mit den einzelnen Ergebnissen und die anschließenden Aktionen, die sie bei diesen Produkten durchführen (z.B. einen Kauf tätigen), verfolgen, können Sie die „besten“ Produkte für künftige Nutzer an die Spitze der Suchergebnisse bringen.

Reflektierte Intelligenz nutzt das Wissen, das durch die Interaktion mit vielen ähnlichen Nutzern gewonnen wurde, die vor Ihnen da waren, so wie mein Kumpel Josh, der den örtlichen Baumarkt betreibt. Dies stellt sicher, dass Ihr digitales Erlebnis automatisch abgestimmt und verbessert wird, wenn Kunden damit interagieren.

Im obigen Beispiel wird eine erste statische Suche nach „ipad“ lieferte Ergebnisse für iPad-Hüllen und anderes Zubehör, was bei einer einfachen Stichwortübereinstimmung schlechte Ergebnisse sind. Indem Sie das kollektive Feedback Ihrer Kunden mit Hilfe von Reflektierter Intelligenz lernen und dann Produkte auf der Grundlage dieser Intelligenz verbessern, demonstrieren Sie die Kompetenz Ihres Unternehmens und die Fähigkeit, die Wünsche und Bedürfnisse Ihrer Kunden zu verstehen (selbst wenn diese an Ort und Stelle geschützt sind).

Weitere Arten von reflektierter Intelligenz

Während das vorherige Beispiel die besten Produkte auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen hervorgehoben hat, kann ein Reflected Intelligence-Prozess auch viele andere Arten von Mustern und Modellen lernen. Zum Beispiel:

• Wenn mehrere Personen nach einem Schlüsselwort suchen und dann ein paar Zeichen ändern und nach einem ähnlichen Schlüsselwort suchen, können ML-Modelle eine gemeinsame falsche Schreibweise lernen.
• Wenn viele Menschen nach denselben oder ähnlichen Stichwörtern suchen, können ML-Modelle Ihre Geschäftsterminologie lernen, einschließlich gängiger Phrasen, Entitäten und verwandter Synonyme.
• Wenn Kunden, die mit einer Gruppe von Artikeln interagieren, auch mit einer anderen Gruppe von Artikeln interagieren, kann ML lernen, ähnliche Artikel zu empfehlen. Dies kann auch Empfehlungen für:
  • einzelne Benutzer
  • ähnliche Produkte
  • beliebteste Artikel
  • ähnliche Abfragen
  • Trendthemen
  • Produkte, die häufig zusammen gekauft werden, oder
  • jede Menge anderer ähnlicher Vorschläge, die Ihren Kunden zu einem erfolgreicheren und ansprechenderen digitalen Erlebnis verhelfen können.
• Wenn eine einzelne Person mit Gegenständen interagiert, die ähnliche Attribute aufweisen, kann Reflected Intelligence ihre persönlichen Vorlieben (z. B. Lieblingsmarken, -farben oder -themen) lernen und diese nutzen, um zukünftige Interaktionen zu personalisieren.

Als Beispiel für einige dieser erlernten Muster können Sie in der folgenden Suche nach „samsung schwarz laptopo„, dass die Abfrage „laptopo“ in die Schreibweise „laptop„, dass „Laptop“ dann als eine Kategorie identifiziert wird, dass „schwarz“ als Farbattribut identifiziert wird, und dass „samsung“ wird dann als Marke identifiziert. Jedes dieser Schlüsselwörter kann auf der Grundlage eines Vergleichs der eingehenden Nutzersignale und der Art und Weise, wie Kunden diese Schlüsselwörter typischerweise verwenden, im Verhältnis zu den tatsächlichen Eigenschaften Ihrer Produkte gelernt werden.

Betrachten Sie als weiteres Beispiel eine herkömmliche Stichwortsuche nach „Harmonie„. Ohne die Nutzung von Reflected Intelligence würde diese Abfrage wahrscheinlich Ergebnisse für verschiedene Musikalben liefern. Durch die Analyse des Begriffs im Kontext der realen Kundennutzung kann die Reflected Intelligence-Schicht jedoch herausfinden, dass Harmony tatsächlich am häufigsten als Markenname für eine Reihe von Universalfernbedienungen der Firma Logitech verwendet wird:

Das folgende Bild zeigt die Ausgabe einiger zusätzlicher Reflected Intelligence-Modelle, die aus Ihren Kundendaten gelernt werden können:

Die erste von ihnen (rosa) zeigt personalisierte Empfehlungen für Ihre Kunden an, die auf deren Signalen basieren. Sie können diese auf Ihrer Homepage anzeigen oder sie in einer E-Mail-Kampagne verwenden, um jeden Kunden zu ermutigen, auf Ihre Website zurückzukehren.

Das zweite Modell (lila) zeigt das Erlernen individueller Präferenzen für jeden Kunden, die dazu verwendet werden können, Ihre Website, Kommunikation und Suchergebnisse auf der Grundlage der Interessen des Kunden zu personalisieren.

Das dritte Modell (gelb) zeigt verwandte Produktempfehlungen, die auf der Produktdetailseite angezeigt werden können, wenn der Kunde das jeweilige Produkt betrachtet, um Alternativen vorzuschlagen.

Das vierte Modell (blau) zeigt verwandte Dokumente für eine Suchanfrage an, die dem Benutzer während der Eingabe seiner Anfrage als Vorausvorschläge, als signalverstärkte Suchergebnisse oder als alternative Empfehlungen auf der Suchergebnisseite angezeigt werden können, falls die Suche nicht die erwarteten Ergebnisse liefert.

Diese dynamisch erlernten Modelle zeigen nur einige der vielen Möglichkeiten auf, wie Sie den Wert Ihrer Kundeninteraktionen nutzen können, um aussagekräftigere, nuanciertere und personalisierte Interaktionen in Ihrem digitalen Erlebnis zu schaffen. Wir verzeichnen regelmäßig zweistellige Verbesserungen der Konversionsraten bei Kunden, die unsere Fusion-Plattform zur Implementierung dieser Funktionen nutzen.

Digitale Unternehmenstransformation über den Einzelhandel hinaus

Ich habe Techniken besprochen, mit denen Sie Ihr Unternehmen umgestalten können, um Kunden im Einzelhandel effektiver anzusprechen. Die Realität sieht jedoch so aus, dass diese Techniken auch für fast jedes digitale Erlebnis gelten. Kunden sind auch auf der Suche nach einem optimierten Kundensupport, z. B. bei der Suche in Ihren häufig gestellten Fragen, in der Dokumentation oder in den Produkthilfeforen.

Beispielsweise konnte einer unserer Fusion-Kunden durch die Implementierung dieser Reflected Intelligence-Techniken die Klickraten in seinem Kundenerfolgsportal um mehr als 200 % senken, was zu 50.000 weniger Support-Tickets, deutlich weniger Support-Anfragen und einer höheren Kundenzufriedenheit führte. Diese Verbesserungen basierten auf genau denselben Inhalten wie zuvor, wurden aber jetzt so optimiert, dass sie aus den Kundeninteraktionen lernen und relevantere Ergebnisse liefern.

Immer wieder sehen wir diese Auswirkungen, wenn wir diese Art von Verbesserungen des digitalen Erlebnisses implementieren. Der bereits zitierte Bericht von 451 Research stellt außerdem fest, dass diese Möglichkeit zur Verbesserung des digitalen Erlebnisses allein in den USA mindestens „500 Milliarden Dollar an Einnahmen“ wert ist.

Die Implementierung dieser Techniken der Reflektierten Intelligenz ist auch für Ihren digitalen Arbeitsplatz unglaublich wichtig. Jeden Tag suchen Ihre Mitarbeiter nach Dokumenten und nach internen Experten mit relevantem Wissen und Know-how. Je besser es Ihnen gelingt, sie bei der Suche nach den richtigen Informationen zu unterstützen (idealerweise in einem einheitlichen Benutzererlebnis), desto produktiver werden Ihre Mitarbeiter und Ihr Unternehmen sein. Ihre Mitarbeiter verbringen Tausende von Stunden damit, Inhalte zu identifizieren, nach Fachleuten zu suchen und auf andere Weise die Punkte zwischen dem gesamten internen Wissen Ihres Unternehmens zu verbinden. Wenn Sie ihnen eine wesentlich produktivere und lohnendere Erfahrung bieten, können sie mehr erledigen und haben mehr Spaß an der Arbeit.

Um noch einmal aus dem 451 Research Bericht:

Die gestiegenen Anforderungen an den Kontext, die Bequemlichkeit und die Kontrolle bei allen Kundeninteraktionen zwingen Unternehmen dazu, neu zu bewerten, wie sie ihren Kunden kontextrelevante – und in Situationen wie der aktuellen Krise auch sensible – Erlebnisse bieten. In der Tat zwingt dies zur Weiterentwicklung der gesamten Technologie und der Unternehmenskultur, um kontextbezogene Echtzeit-Erlebnisse zu ermöglichen.

…

Wenn man bedenkt, dass 48 % des Marktes immer noch Pläne für die digitale Transformation schmieden, haben die Unternehmen noch einen weiten Weg vor sich, um sicherzustellen, dass die Visionen auch Wirklichkeit werden. Es muss jedoch einen konkreten Grund geben, damit anzufangen – schließlich gibt es für viele einen Business Case, um aufzuwachen, insbesondere wenn es um die Bereitstellung kontextbezogener Erlebnisse geht.

Lucidworks arbeitet mit seinen Kunden zusammen, um sich an die wirtschaftlichen Auswirkungen von COVID-19 anzupassen und sie für ein besseres Wachstum zu positionieren, sowohl jetzt als auch nach dem Abklingen der aktuellen Krise. Da ihre Kunden und Interessenten ihnen jeden Tag mehr digitale Signale senden, die ihre Wünsche zum Ausdruck bringen, können unsere Kunden diese Verhaltenssignale erfassen und liefern kontinuierlich die kontextrelevantesten digitalen Erlebnisse, während sich die Nutzungsmuster entwickeln.

Wenn Ihr Unternehmen bei der Umsetzung dieser Art von digitalem Wandel Hilfe gebrauchen kann und Sie mehr darüber erfahren möchten, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. sich zu melden.