生成式AI会取代客户数据分析师吗?
生成人工智能(AI)能够组合和分析来自各种来源的数据，以创建比传统客户数据分析更有针对性的客户细分。生成式人工智能还能够发现客户行为中的独特模式，使品牌能够为每个细分市场和更适合这些细分市场的营销活动创建更有用的规则。
此外，生成式人工智能可以随着时间的推移为特定客户群体的新兴趋势提供可操作的见解，使品牌能够增强和改进他们的战略，以更有效地接触他们的受众群体。
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生成式AI如何用于客户数据分析?
客户数据分析师已经使用人工智能来清理、分析、解释和可视化客户数据。考虑到生成式AI仍然是一项相对较新的、不断发展的技术，使用生成式AI进行客户数据分析的想法是一个新的前沿领域。
科技行业领导者正在开发许多生成式人工智能应用程序，包括OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard、微软的Bing和Level AI，后者刚刚宣布了面向客户服务团队的人工智能系统AgentGPT。目前，唯一可以公开试用的独立生成式AI应用程序是ChatGPT(生成式预训练转换器)，这是OpenAI创建的一个大型语言模型。通过GPT-1、GPT-2和GPT-3的组合，它在2021年之前接受了来自互联网的大量数据(超过45tb)的训练，这些数据包括书籍、文章、网站和其他来源。ChatGPT能够执行广泛的自然语言处理(NLP)任务，包括文本生成、摘要、翻译和情感分析。
微软与OpenAI合作开发的由人工智能驱动的新Bing基于更新版本的GPT，接受了最新数据的训练，能够在互联网上搜索到更多最新的实时数据。它和谷歌Bard仍在接受有限数量用户的测试。两家公司最近发布的消息之后，很快就有新闻报道谴责生成式人工智能模型提供了不正确的信息，以及类似人类的偏见、负面特征，甚至似乎有知觉的愤怒。尽管在这些生成式AI应用程序准备就绪之前还有大量工作要做，但一旦准备就绪，就有许多方法可以有效地用于客户数据分析。
虽然大部分讨论仍是推测性的，但生成式人工智能有望用于以下应用的客户数据分析:
- 情感分析:通过分析客户反馈、评论和社交媒体帖子，生成式人工智能将能够识别客户情绪，使品牌能够更好地了解客户对其产品和服务的感受，并提供可操作的见解，从而进行改进。
- 内容生成:通过分析客户行为和偏好，生成式AI将能够创建个性化和吸引人的内容，这些内容更有可能引起客户的兴趣。
- 客户细分:通过识别客户行为模式，并根据偏好和行为对客户进行细分，品牌将能够创建更有效的有针对性的营销活动。此外，品牌可以根据每个细分市场的特定需求和偏好，利用这些见解来改进产品和服务。
- 聊天机器人:最明显的是，生成式人工智能可以被整合到聊天机器人中，使其能够与客户进行类似人类的对话，并提供有关产品、服务和订单细节的帮助。通过对这些对话的分析，生成式人工智能将能够为客户提供高度个性化的响应。
- 预测分析:通过对消费者行为的分析，生成式人工智能将能够预测未来的趋势，促进更有效的营销策略的创建以及产品和服务的改进。
通过分析大量数据并识别模式和趋势，生成式AI还可以帮助品牌获得可操作的、数据驱动的见解，这些见解可用于改善与客户的互动和整体客户体验。
企业客户数据平台Amperity的产品解决方案主管Matt Hallett告诉CMSWire，生成式人工智能有潜力彻底改变公司通过自动化流程和任务的运作方式，甚至可以通过不断地从现有数据中学习来生成原创内容。“生成式人工智能可以为理解客户行为和偏好提供一个良好的基础，这是一个公司可以建立的坚实基础，但它可能没有创造力——帮助品牌差异化所需的人情味。”此外，哈利特提出了一个合理的担忧，他认为如果每个人都在使用生成式人工智能，公司的信息可能听起来和其他人一样。
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生成式AI会取代数据分析师吗?
在不久的将来，生成式人工智能应用程序不太可能具有与人类数据分析师相同的理解和上下文水平。客户数据分析师受过良好的教育，经验丰富，在数据分析方面的技能和专业知识超过了当前的生成人工智能模型。
全球品牌SwagMagic生产商、零售商和分销商SwagMagic联合创始人兼首席执行官Shaunak Amin表示:“生成式人工智能消除了对客户需求的猜测，节省了用于一遍又一遍地解决类似问题的时间和资源。”通过这种方式，数据分析师和支持团队可以共同努力，为个人客户创造高度个性化、即时和轻松的体验。”阿明认为，这些类型的体验有助于创造忠实的客户。“因此，员工将生成式人工智能视为一种有用的工具，而不是对他们工作的威胁，这一点至关重要。”
人类分析师知道要问哪些问题，尽管人工智能能够识别模式和趋势，但人类能够创建可以使用额外分析来测试的假设。通过将这些技能与来自业务其他领域的知识和见解相结合，人类分析师能够提供更全面、360度的客户全景图。
数字营销和网页设计公司ShiftWeb的数字营销顾问兼首席执行官Sinoun Chea说:“虽然生成式人工智能有潜力为客户行为和新兴趋势提供有用的见解，但在某些事情上，人类可以比机器做得更好。”“例如，分析客户反馈和对目标细分市场进行研究，需要更详细地了解人们的需求和行为，以及只有人类才具备的复杂解决问题的技能。”Chea解释说，客户数据分析师具有抽象思维和跳出固有思维的能力，以便识别客户需求并相应地定制营销信息。
文章由OpenCX开放体验管理社区翻译整理
