如何在人工智能驱动的世界中建立快速有效的反馈循环

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根据体验管理公司Qualtrics的调查，63%的客户认为公司需要更好地倾听他们的反馈。这与我作为客户和营销人员的感受一致。

作为客户，我经常收到“评价我的体验”或“提供我的反馈”的请求。但作为一名营销人员，我发现这些反馈很少以跨职能的方式整合。随着营销人工智能的出现，我们现在能够通过调查、社交聆听、情绪分析等方式收集和处理大量的客户反馈。然而，许多组织缺乏必要的架构、技术和岗位，无法快速有效地根据这些洞察采取行动。

在本文中，我们将探讨在人工智能驱动的世界中创建快速、高效和有效的客户反馈循环所需的条件。

（点击此处阅读 Qualtrics 研究。）

人工智能驱动的反馈爆炸
人工智能能够生成更有价值的反馈并分析正在产生的大量反馈。

在创作方面，人工智能可以通过为问卷调查等传统方法注入高级功能，使其更具价值。例如，人工智能驱动的问卷调查可以根据客户反馈实时调整问题，从而打造更加个性化的体验，并产生更细致的反馈。Brandwatch 和 Hootsuite Insights 等人工智能驱动的社交聆听平台可以收集和分析公众对话，从而洞察民意。聊天机器人和虚拟助手的激增产生了海量数据，可供挖掘洞察。

许多生成此类信息的工具也会对其进行分析。然而，营销人员常常发现自己被每天收到的海量数据压得喘不过气来。这些数据通常存储在不同的系统中，形成难以管理和集成的“孤岛”。整理人工智能生成的数据以发现关键洞察本身就需要专业技能。如果对客户反馈状况缺乏整体了解，人工智能可能会加剧而不是改善客户反馈循环。

识别差距：根据反馈采取行动所需的结构
任何营销组织中存在的差距同样会影响人工智 电报数据 能驱动的营销组织：技术差距、人员差距和流程差距。

虽然人工智能既能生产数据，也能消费数据，但数据孤岛限制了营销人员挖掘数据洞察并采取行动的能力。为了利用人工智能建立有意义的反馈循环，营销人员必须打破与IT部门的壁垒。这两个部门需要解决数据孤岛问题，识别缺失的技术（例如人工智能驱动的分析平台、自动标记和情绪分析工具），并共同努力缩小这些差距。

在人员方面，营销人员需要更加精通技术。这意味着要提升个人技能，并给予他们学习新工具的时间。每位营销人员都应该能够分析数据、集成低代码系统，并帮助弥合部门之间的差距——本质上，就是培养营销技术专家。




作为一名营销人员，我发现我越深入研究“无代码”和“低代码”营销 AI 工具，就越被迫掌握更多技术。这些工具看似先进，似乎不需要深厚的技术技能，但这可能具有欺骗性。正如所见即所得的编辑器可以创建轻量级资产一样，AI 工具可以创建轻量级自动化流程。然而，要想超越基础，就需要发现团队可能缺乏的更深层次的技术技能。这些技能包括理解 API、能够编辑代码来调试自动化流程以及掌握技术术语。这正是营销人员在近期到中期未来需要提升的技能。  

虽然人工智能可以生成和分析客户数据，但如果没有相应的流程将这些数据整合到快速测试和学习中，客户会继续觉得公司没有倾听他们的心声。使用流程图来识别学习成果如何融入您的团队，并发现在您开始自动化反馈循环时可能存在的任何差距。