客户意向优化或购买意向分析是指企业传统上用来识别有意购买特定产品或服务的客户的行为。然而，随着消费者与品牌关系的演变，客户意向营销策略的含义也随之演变。
如今，客户意向分析测量能够描绘消费者在企业产品体验、市场营销和客户支持自动化漏斗中的旅程。简而言之，我们目前对客户意向追踪的定义涵盖了：
那么，为什么这个现代版本的客户意图如此重要？让我们来了解一下其中的细微差别。
衡量客户意图的重要性是什么？
70% 的客户体验领导者投资于人工智能驱动的客户分析解决方案，这些解决方案可以自动捕获和衡量客户意图数据。高达 71% 的客户 whatsapp 号码数据 希望获得人工智能驱动的个性化客户体验；这些衡量指标可以提高客户保留率并促进在线销售。
实际上，这些测量用于：了解客户需求：客户的意图和行为体现了他们的需求。例如，如果客户不断询问某个特定功能，这可能是他们业务的必要条件。
了解这些线索有助于您通过有针对性的个性化信息来提升销量。
减少摩擦：研究客户意图通常可以揭示产品需要改进的地方。例如，如果许多客户对某个集成功能抱怨，那么更直接的方法可能会有所帮助。
个性化消息：
当你了解客户时，根据他们的需求定制个性化消息就变得相当简单。这有助于创建更完善的支持流程并提升销量。
然而，基于人工智能的客户 现有网站流量的转化率可以 意向衡量需要付出努力。追踪用户行为极具挑战性，因为它涉及多个维度，从网站访客分析到与人工智能聊天机器人进行详细的客户互动对话。这正是人工智能高级数据分析可以发挥作用的地方。让我们看看它在规模化上是如何运作的。
如何使用生成式人工智能来了解客户意图？
生成式人工智能追踪客户意图的两个方面：
- 非对话数据：通过用户访问的页面或他们最常使用的功能周围的数据来捕获客户意图。
- 对话数据：销售电话、聊天机 移动数据库 器人对话和支持票都是对话数据的来源，可用于衡量客户意图。
让我们研究一下在这两种情况下如何使用生成式人工智能来识别意图。
非对话数据
大多数企业使用GA4之类的套件来追踪其网站上的客户。追踪用户点击和访问的软件已经存在多年。人工智能可以分析海量数据，从而获得：
- 转化效率：如果您逐一查看每个接触点，就能识别出哪些接触点能为您的业务带来最多的转化。这有助于您识别意向明确的客户。
- 参与模式：与您的产品或内容互动的客户计划购买或升级他们的服务。这也是衡量用户是否具有高意向性的指标。
- 摩擦点：如果客户经常抱怨某个功能或页面，那么可能是时候做出改变了。大规模分析用户行为可以让你了解用户在使用你的产品或服务时遇到的瓶颈。