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营销中的情商和AI:技术与情商的结合

倩倩 来源:新经网 2020-07-14 16:42 次阅读

随着我们转向AI为我们完成更多任务,对情感智能的需求从未如此强烈。即使在冠状病毒尚未掌握之前,情况就是如此。现在,想象一下情绪智力在创建领导者必须管理员工的环境中的重要性,在很多情况下,这些员工在压力,恐惧和不确定未来的情况下都需要管理。不过,尽管这是真的,我们需要情商在企业管理中,这不是一个地方的唯一区域移情的方法是必要的。在平衡AI在业务,客户体验和市场营销工作中的利用率时,尤其是现在,这也非常重要。

一,什么是情商?以最简单的形式,它不仅具有解决问题的能力,而且还能够理解并与这些问题发生的原因以及它们如何影响他人的原因联系在一起。这是护理的能力。情商高的人(以及企业)不会完成工作,而是以最适合其工作人员的方式完成工作。如果不清楚为什么这很重要,则只需考虑我们正在寻找AI来解决的一些工作负载即可。例如,要求汽车立即决定如何最大程度地减少交通事故,或者利用AI和自动化技术将报价立即发送给可能刚刚失去亲人的家庭,而技术正变得越来越聪明,更实时

在市场营销中,尤其是现在,对情绪智力的需求也至关重要。与客户联系,让他们知道您的商店仍在营业是一回事。另一种理解是,您的客户感到恐惧,紧张,生活在日益紧张的预算中,也许就像我之前提到的那样,甚至是在失去他们所爱的人的情况下。这些都是数据和分析在没有人眼的情况下不会标记的东西。这就是当今的营销人员需要加强其情绪智力游戏的地方。

营销中的情商和AI:技术与情商的结合

今天要知道的最大事情之一是“硬卖”很少合适。即使在最好的时候,也可能会令人反感。但是,在这么多人承受最大压力的时候,至关重要的是将您的声音从销售员转变为富有同情心和了解朋友。能够隔离变化的压力水平或买方信号并将其个性化是能够针对,个性化并将正确的信息传达给正确的消费者的关键。这就是情商和AI平衡的关键所在。我最近谈到了客户数据平台而且,由于它们丰富的数据源,它们当然可以发挥作用。我们还看到了AI框架的巨大进步,例如NVIDIA的Merlin,可以使用深度学习来更准确地向客户推荐产品和服务。数据,技术与情商之间的这种伙伴关系至关重要。

请记住:让客户感到压力的事实并不意味着您不能再销售非必要的产品。这仅意味着它们需要以更具同理心的方式进行营销。在大流行期间,我们看到提供B2B硬件和软件解决方案的科技公司(例如Dell,Cisco和HPE)推出了折扣和其他付款计划来帮助客户。营销这些机会表明您正在倾听和关心。

当今大多数已部署的AI和分析解决方案会告诉您X个正在查看您产品的人员或公司,而只有人才能确定他们是否需要知道所提供的交易还是您愿意一起工作找到适合所有人的解决方案。当然,随着我们数据的不断丰富和算法的改进,这种情况将不断发展,但是我们都已经看到,当基于当前数据模型向我们推荐产品时,这些系统会是多么糟糕,有时甚至是无聊。

专家提示:如果您真的想加强自己的游戏,请在数据收集和分析工作中提出移情问题。

商业和市场营销中的情商和AI:使自己变得可用

这么多的人在家工作,并找到生活的新平衡,您的公司需要做的一件事是:有能力。虽然AI可能会告诉您X数量的客户通常在某个特定日期,某个时间,某个特定时间致电某个主题,但情商却可以告诉您安排更长的通话时间和较短的等待时间。客户服务代表需要准备好情商的重要性。同理心和理解将大大帮助人们找到所需的解决方案。作为额外的奖励,它可能会在客户和您的品牌之间建立更强的忠诚感。我们都知道,客户离开品牌只需要一次糟糕的经历,积极的体验可以使您获得重复的业务-我们现在都在努力。

商业和营销中的情商和AI:认识自己

情绪智力的主要原则之一是,您不仅能够理解他人的需求,而且还意识到自己的情绪陷阱。因此,如果您本质上倾向于更多地分析和解决问题,那么必须有意识地做出努力,将更多富有同情心的目标纳入您的业务,营销和AI工作中。在我最近与Splunk CTO TIm Tully进行的播客对话中,他分享说,他已经开始以情感上的智慧思维来研究问题,提出的问题是我在这里没有看到的其他问题。

AI不会为您做到这一点。实际上,它只会加剧您给营销表带来的任何偏见。因此,尤其是在现在,要有意识地努力使自己与真正了解您的客户正在经历的有同情心的人在一起,并使他们有权做出即使他们认为AI正确的决定,也是他们认为正确的决定。这也可能是重新引入一些无意识偏见训练的好时机。蒂姆分享说,他最近参加了一次无意识的偏见研讨会,这使他对自己的一些个人偏见大开眼界。

这是历史上独一无二的时期。在这个时候AI和分析可以提供巨大的见解和答案,但是仅依靠这些东西将迫使我们所有人都无法满足客户的需求。如果您领导的是一个数据驱动的组织,并且发现很难将这种类型的企业与更多的人类同理心合并,那么现在就可以了。只需记住:在自然选择中,能够适应变化的公司才是最终生存的公司。而现在(可以说永远不会),仅数据文化已不是客户想要或想要的。

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