预测分析使他们能够在客户需求出现之前预测到客户的需求。如果一个忠实的客户由于交货延迟而表现出即将不满意的迹象，人工智能算法会很快识别出这一点，从而可以先发制人地联系客户，在问题发展之前解决问题。这种预测行动不仅可以留住客户，还可以提高他们的忠诚度。 人工智能支持的人类代表 设想一家电信公司使用人工智能增强型聊天机器人来支持其客户。这些机器人使用自然语言处理 () 与客户进行无缝互动，同时迅速解决简单请求。当面临复杂的困难时，这些机器人会毫不费力地将互动升级为配备人工智能驱动洞察力的人类代理，以提供快速、明智的解决方案。
使用人工智能驱动的洞察力实现超动的超个性化的一个例子是 开曼群岛数据 流媒体服务，它使用机器学习算法来分析观众的观看历史。 该程序根据观看行为、偏好和类型创建个性化推荐。这种主动策略可确保为观众提供完全符合其偏好的内容，从而改善他们的整体体验。 对话式人工智能：增强自助服务 考虑这样一种场景：一家金融机构在其手机银行应用中使用对话式人工智能。客户可以轻松地与应用交互，寻求交易帮助、贷款查询和财务建议。人工智能使用自然语言理解来处理复杂的财务查询，提供类似于与知识渊博的银行家交谈的实时支持。
生成式人工智能对常见问题和知识更新的影响 一家电子商务网站使用生成式人工智能模型来更新其常见问题。通过分析跨渠道的客户查询，该平台可以检测到新出现的问题或与产品相关的查询。人工智能生成的常见问题解答会经常更新，确保客户收到正确且相关的信息，从而提高满意度并减少支持问题。 人工智能驱动的洞察力，改善决策制定 考虑一家全球航空公司，它使用人工智能通过社交媒体、电子邮件和调查分析消费者的输入。该航空公司使用情绪分析来识别客户接触中反复出现的痛点。