人工智能和物联网的特点为客户旅程创造了无缝的结束

将AI融入商业和后商业客户体验

检查客户之旅的后一阶段，以下是创建IOT功能的公共AI应用程序的七个示例。

1.生物识别付款。消费者将他或她的支付偏好与物联网设备或虚拟助手连接起来，从而无缝地进行购买——如歌曲、食品杂货或应用程序内奖励——生物统计数据，例如简单的指纹扫描，手掌扫描或语音命令识别。

2.面部识别。使用计算机愿景，IOT设备扫描用户的面部特征和视网膜确定自己的独特身份，解锁设备隐私功能或档案，使用许可，或付款确认。

在整个客户旅程中，物联网触点必须利用机器学习的力量，创造如此无缝的体验，以至于在智能编排中被视为理所当然。

3.聊天。无论是在旅程的商业阶段使用，以确保转换完成还是在产品经验阶段到现场问题或疑虑时，具有自适应算法的AI驱动的Chatbot可以充当24/7客户服务代理。Chatbots还可以采取初始请求，然后路由到现场人工代理以完成处理更多涉及的问题。

4.库存管理。当制造业、零售业和其他行业遇到物联网时，工业物联网就诞生了，通过将传感器设备、机器人和产品连接到机器学习算法，自动提供供应链洞察、管理和库存补充，从而让位于无缝库存管理。

5。情绪分析。与面部识别和生物特征识别技术相关，物联网设备分析表情、音高和触觉使用模式，以确定体验阶段的满意度。企业将这些数据用于进一步的产品开发或客户服务解决方案。

6.个性化内容建议。看看Netflix和亚马逊的网站就知道了人工智能结合使用数据和用户内容偏好根据用户资料、人口统计数据、情绪分析、时间、房间和其他个人数据点生成推荐。

7.忠诚的客户或影响者识别和参与。零售商、餐馆和其他交通繁忙的地方使用商店内的计算机视觉，与忠诚计划连接，面部扫描选择可以很容易地识别该组织最忠诚的顾客或影响者。一旦确定了，组织可以安排额外的客户服务工作和津贴，或者只是提供额外的产品推荐。

虽然许多AI和IOT功能为客户提供个性化和便利，但一个警告一词：组织必须理解和占与设备上的数据收集和商业相关的安全挑战。通过IoT设备以及如何使用数据来提供特定的附加值的数据收集实践对数据收集实践进行透明。根据Gemalto的说法，百分之九十的消费者已经缺乏对物联网设备安全的信心民意调查。通过清楚地说明了机器学习的明确说明和使用，令人担忧并灌输信任，而且还要安全地收集和存储数据，以符合行业法规和加密对降低数据泄露风险的最重要的做法。