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民主党的信息传递挑战:两个根本误解

甚至在总统年龄引发轩然大波之前,经济学家们就想知道为什么乔·拜登没有得到公众的认可,因为从数据上看,经济相当强劲。民主党人想知道拜登怎么会落后于一个本身就非常不受欢迎的重罪犯。民意调查分析想知道拜登为什么会在年轻选民和有色人种中失利。我花了近 25 年的时间帮助主要品牌了解他们的消费者。在不同时期,我的公司也涉足进步事业和民主党选举活动的研究。

我在企业界的工作让我变得自私。那些研究部门和营销人员不断寻求有关消费者的新见解,总是尝试新的方法,并且往往倾向于用他们的信息挑战传统。

民主党人和进步人士则不然

他们用同样的老方法研究同样的老话题,用同样的老方式传达同样的老想法。这就是为什么拜登惨淡的民意调查结果对我来说并不意外。从两个基本方面来看,民主党人不明白这一点。

误解 1选民是火神

过去几十年心理学、行为经济学和语言学的研究揭示了我们受无意识影响的程度,包括我们隐含的情感体验。事实不是独立存在的我们的感受决定了我们如何解读事实。

当然,并不是所有的企业营销人员都能很好地运用这一洞察力,但大多数人至少理解它。然而,在进步人士中提到它,他们会像你长了三只眼睛一样目瞪口呆。

民主党战略家西蒙·罗森伯格是民主党关于说服的思考的典范。罗森伯格在迈克尔·杜卡基斯失败的总统竞选中磨练了自己的政治才能,他用他的 Substack 复述了拜登政府的长篇成就。在一个充斥着统计数据的长达一小时的视频讲座中,他敦促他的追随者用饼图和直方图来影响他们对特朗普好奇的朋友。

罗森伯格似乎认为选民是可编程的机器,只要你输入正确的数据,他们就会按照你的意愿行事。拜登的白宫也好不到哪里去。它的网站是一个技术官僚的狂热梦想,充斥着复杂的信息图表、层层的政策成就、书呆子般的措辞和石膏板的所有情感吸引力。

就此而言,看看拜登的团队是如何为他准备第一场辩论的,向他灌输政策细节,即使这些细节连贯地传达出来,也只会让观众昏昏欲睡。

误解二信息就是洞察力

这种理性主义的心态塑造了党派进行研究的方式。试图了解选民潜意识的努力充其量只是被视为杂耍表演的奇闻。更典型的是,这些努力被贬低或干脆被忽视。相反,大多数研究都是表面文章焦点小组、无休止的赛马和问题民意调查,以及消息的 A/B 测试这会产生大量信息,但洞察力却很少。

Navigator 是一个进步主义机构,它对选民进行民意调查,了解哪些问题对他们来说重要,以及他们认为哪些解决方案最能解决国家面临的挑战。

罗森伯格等民主党人对 Navigator 赞不绝口。他们的民意调查让信息传递变得简单。如果选民对 X、Y 和 Z 问题的看法是 A、B 和 C,那么我们只需要对 X、Y 和 Z 问题说 A、B 和 C。

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然而,我认为这种研究不应该只看表面

它忽略了框架的重要性。选民不会参与问题;他们参与问题的描述。Navigator 在民意调查中描述一项政策的方式通常不是选民通过媒体报道、候选人信息甚至与朋友和家人的讨论体验该政策的方式。
在选民的脑海中,问题并不像民意调查所显示的那样彼此孤立。除非候选人将他们的想法作为更大的情感叙事的一部分来提出,否则他们最终只会得到一堆缺乏说服力的零散要点。
问题民意调查只能告诉你现在的情况。它不能帮助你想象事情会变成什么样子。
这些是共和党擅长的领域。格伦·扬金 (Glenn Youngkin) 之所以能成为弗吉尼亚州州长,是因为他主张恢复父母权利,包括反对在公立学校教授批判性种 购买电话营销联系人列表 族理论 (CRT)。没有任何民意调查能告诉他 CRT 是一个制胜议题,因为在他开始喋喋不休之前,几乎没有人知道 CRT 是什么。

扬金对 CRT 的描述成功地震惊和激怒了摇摆选民。他通过超越民意调查所能告诉他的内容,将一个非问题变成了一个热门的情感试金石。这并不是说共和党人忽视了量化研究,而是他们不依赖量化研究来告诉他们到底该说什么以及如何说。

深思熟虑的定性研究可以为量化研究结果增添宝贵的深度和色彩,而民主党人则严重依赖焦点小组。然而,根据一家领先的民主党研究公司发布的记录,这些焦点小组的质量值得怀疑。

我查看了该公司网站上发布的几个焦点小组的记录,这些记录于 2019 年发布。以下是摘录(参与者姓名已被隐藏):

主持人:梅雷迪斯,你能指出国内有什么进展顺利的事情吗?

梅雷迪斯:没有。嗯,不让所有人入境。我认为这是件好事。西班牙裔之类的。如果他们想进来,他们应该合法入境。[唐纳德·特朗普] 正在清理它。

主持人:埃琳娜,你能指出有什么好处吗?

埃琳娜:我现在必须同意梅雷迪斯的观点。

萨拉:我和她以及梅雷迪斯站在一起。

主持人:不是太多?

萨拉:不。

主持人:那么连经济也没有?

萨拉:不。我不认为经济那么好。

朱莉娅:我也不这么认为。

主持人:我们稍后再讨论这个问题。但是,让我先问你一个问题,然后我们再继续。当你想到你的孩子,或者如果你没有孩子,只是想到下一代,你对他们的未来是充满希望还是更加怀疑?

朱莉娅:难过。

梅雷迪斯:难过。

玛丽亚:怀疑。

焦点小组的所有可能缺点都在 电话号码 sa 不到分钟的时间内列出诱导性问题、肤浅的答案、群体思维和几乎没有后续行动。然而,这个广受尊敬的组织却从中得出了所谓的见解,用来为全国的民主党候选人提供建议。

解决方案:更深入的思考,更好的研究

即使在焦点小组中,也可能有人会不小心说出一些有趣的话。记录中还记录了这次交流(参与者姓名已被隐藏):

主持人:好的,埃琳娜,[关于特朗普] 有什么好处吗?

埃琳娜:他知道如何分而治之。

主持人:好的

埃琳娜:这是我唯一要说的。

主持人:斯蒂芬妮,好事?

这不可能是埃琳娜唯一要说的话。一个摆脱焦点小组束缚的好奇采访者会用“分而治之”这样的比喻来和她展开讨论。分谁?征服谁?征服是什么意思?当你看到特朗普征服时,你有什么感觉?为什么?给我画一幅象征性的图片,展示特朗普分而治之?你会在那幅画中的位置在哪里?你会说什么、想什么、做什么?

诸如此类的更深思熟虑的问题可以揭示塑造选民行为的潜意识思维他们的希望和梦想、他们的信仰和偏见、他们的世界观以及他们自己讲述的故事。

例如,2008 年,我的公司为美国劳工联合会和产业工会联合会的国家建筑和建筑行业部门进行了研究,试图了解为什么一些通常投票给民主党的白人男性工会成员不愿意支持巴拉克·奥巴马。

我们在深入采访中了解到

他们关心的不是问题本身,而是种族问题但不仅仅是种族本身。作为一名来自政治体制之外的年轻黑人,奥巴马是社会变革的象征,这引发了这些人对生存的恐惧。如果他们的父母和祖父母所建立的世界正在消失,他们又将何去何从?

我相信

焦点小组或民意调查永远不会出现这种情况。在那年 10 月的一次精彩演讲中,美国劳工联合会和产业工会联合会秘书兼财务主管理查德·特鲁姆卡 将这些信念公之于众,并恳求工会成员放下恐惧。奥巴马的胜利部分归功于他得到了白人工会成员的支持,他们支持他的比率高于非工会白人。这是民主党成功探索选民心理并以意想不到的方式实施这些见解的一个极为罕见的例子。

不过,总体而言,民主党 50 多年来的信息传递一直软弱无力,在此期间,他们放弃了数十年来对众议院的控制,失去了最高法院等等。民主党只有在其候选人具有超自然的个人魅力(奥巴马和比尔·克林顿)或共和党现任总统经历了一代人的灾难(水门事件后的吉米·卡特特朗普对新冠疫情处理不当后的拜登)时,才能赢得总统选举。

如果特朗普在 11 月获胜

民主党战略家将指责福克斯新闻、小罗伯特·F·肯尼迪和所谓的低信息选民。相反,他们应该直接指责自己,特别是他们的沟通方式以及他们对选民和我们生活的文化的脆弱理解。

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增强客户体验策略的 10 个步骤

客户服务的发展已从传统呼叫中心过渡到数字平台。客户支持的这种转变主要由人工智能的整合推动。人工智能客户服务正在改变支持体验,提供超越传统方法的个性化、高效和可扩展的解决方案。

人工智能从理论概念到客户服务的实际应用的历程令人瞩目。近年来,聊天机器人和人工智能驱动的分析等人工智能工具的采用已在整个服务业中激增。这些技术现在在处理客户互动、提供快速响应和个性化服务交付方面发挥着关键作用。人工智能在客户服务中的应用范围从自动响应系统到预测客户偏好和行为的复杂分析。

人工智能对客户服务影响的

个显着例子是 H&M 等公司实施聊天机器人。这家时尚零售商的聊天机器人由人工智能驱动,可帮助客户寻找产品、检查库存情况,甚至提供个性化的风格建议。这不仅增强了客户体验,还让人工代理可以专注于更复杂的查询。

自然语言处理和大型语言模型发挥了什么作用?

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的个分支,专注于计算机与人类语言之间的交互。在客户服务中,NLP 用于以自然和人性化的方式理解、解释和响应客户查询。这项技术为聊天机器人、虚拟助手和人工智能驱动的支持工具提供支持,使它们能够处理和响应文本和语音查询。大型语言模型 (LLM)(如 GPT-4 或 Mixtral)的出现通过基于大量数据生成类似人类的文本将 NLP 提升到了个新的水平。这些模型可以理解上下文,生成连贯且相关的响应,甚至可以创建多种语言的内容。LLM 在客户服务中的应用包括上下文理解、写作辅助和多语言支持,进步增强了支持体验的个性化和效率。将人工智能集成到客户服务中的好处。在客户服务中采用人工智能带来了几个好处提高效率人工智能工具可以自动执行日常任务,缩短响应时间并让人工代理专注于复杂问题。增强个性化AI 可以根据客户数据和以前的互动来定制互动,从而提供更加个性化的务。可扩展性解决方案可以同时处理大量查询,从而更轻松地扩展客户服务运营。

 

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根据 Forrester 的数据

全球 80% 的数据都是非结构 如何建立电话营销联系人列表 化数据,预计到 2024 年,这数据量将翻番。考虑到这点,企业现在比以往任何时候都更需要收集、统和解释这些数据。理解和解释据。现在您已经设置了客户反馈来源并创建了客户声音的 360 度视图,您需要一种方法来理解和解释非结构化数据以指导您的行动计划。当信号来自无数渠道时,传统的数据分析方法就显得不足了。

这种统的视图不仅仅是数据的聚合

而是将客户用来与您互动的所  有接触点综合成个单的、可理解的叙述。在孤立的数据孤岛中看不见的模式和趋势在作为单个数据集进行检查时变得更加清晰。例如,NPS 分数的下降可能与特定的呼叫中心投诉相关,这表明存在需要解决的系统性问题。这一层次的分析对于企业了解其当前状况以及预测和塑造未来客户体验至关重要。分析有助于指导行动以实现业务目标。所有客户信号合并形成您可以视为品牌整体的公众意见。集成 CX 同步所有这些信号以创建整体视图,并使用 AI 来理解和解释所有内容。创造无缝体验。开发无缝体验是指在客户与品牌打交道的整个过程中实现完美执行。

这是关于跟踪

这条路径包括客户最初接触您的品牌,到各种接触点,如网站访问、购买、客户服务互动、购买后反馈,甚至在他们流失或离开您之后。这个过程不仅仅是在图表上绘制点,而是更多地了解客户在每个阶段的情感和战术旅程。当您根据这些数据采取行动时,您可以为您的客户创造无缝的体验。关键是要客观地识别和分析客户与您的品牌的每次互动不要受到谁创造了旅程的影响。这些互动可能包括他们在广告中听说您的公司,也可能是他们收到的售后服务。在每个接触点。

都要问

客户的期望是什么?这些期望是否得到满足或超出?摩擦点在哪里?我们是否尽切努力创造终身客户和品牌推广者?
这种级别的审查突出了运营差距以及克服这些差距的可行机会。从旅程地图中获得的洞察有助于准确确定客户在哪里获得最大价值以及他们面临挑战的地方。通过全面了解客户的旅程,您可以通过个性化营销、简化流程、创新产品功能等方式找到增强旅程的新途径。

 创造超个性化体验

提供针对每个客户量身定制的体验比以往任何时候都更加重要。Forrester 恳请企业“在 2024 年寻找谨慎的消费者他们不会停止消费,但会期望实现经济价值最大化。 最大化这价值的一部分是推动更加个性化、个性化的消费者体验每个人都想感到特别。利用人工智能和机器学习的力量来分析从上述各种反馈信号中收集的综合客户数据。此分析将帮助您在细节层面了解个人客户的偏好、行为和需求。有了这种洞察,创建动态客户档案,这些档案会随着每次互动而不断演变。使用这些档案来定制您的营销信息、产品推荐和服务产品,让每个客户都感到自己受到独特的重视。

个性化不仅限于在电子邮件 电话号码 sa 中称呼客户姓名,还涉及策划与客户愿望和期望产生共鸣的体验、优惠和内容。这可能意味着根据过去的购买情况提供个性化的购物建议、在新闻通讯中定制内容或与他们的兴趣相符的有针对性的促销活动。这里有个警告定要做对。在电子邮件中写错某人的名字是回事。向未成年消费者推荐不合适的产品(例如“本月葡萄酒”)则完全是另回事。目标是让客户旅程中的每个接触点都感觉像是为他们专门设计的,从而提高参与度、忠诚度和转化率。

衡量成功,发现机会并采取  行动。您的 CX 策略的有效性将通过您从构建集成 CX 计划中采取的行动以及展示您所构建的内容对客户体验和财务指标的影响来衡量。您需要在传统 CX 和财务指标中实施一个强大的分析框架,以反映客户体验和由此产生的经济价值。考虑以下事项客户体验指标客户/总体满意度净推荐值 (NPS)客户努力分。

财务指标

客户生命周期价值服务成本新客户获取留存/流失。这些指标提供了对客户关系健康状况和 CX 计划绩效的洞察。虽然这些指标主要是定量的,但通过调查、访谈和社交媒体收集的定性反馈提供了丰富的洞察,有助于制定推动这些绩效指标的行动。

太多客户变得依赖于他们的指标,例如 NPS。监听站使用基于客户旅程工作的“我们一直使用的”相同指标添加 – 这些指标可能真正反映也可能不真正反映对客户重要的时刻。

实施此步骤可确保您的 CX 计划保持相关性、动态性并响应不断变化的客户期望和市场条件 同时保持财务影响力。

创建闭环

建立闭环流程对于世界流的客户反馈计划至关重要。 Forrester 最近的一份报告称,近八成的计划关闭了客户反馈循环。但受访者很难证明客户体验变化对业务的影响,而且许多人认为他们的报告对利益相关者没有吸引力。这涉及收集所有渠道的反馈并实时分析以发现问题并解决问题。

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人工智能客户服务的挑战和优势

客户服务的发展已从传统呼叫中心过渡到数字平台。客户支持的这种转变主要由人工智能的整合推动。人工智能客户服务正在改变支持体验,提供超越传统方法的个性化、高效和可扩展的解决方案。

人工智能从理论概念到客户服务的实际应用的历程令人瞩目。近年来,聊天机器人和人工智能驱动的分析等人工智能工具的采用已在整个服务业中激增。这些技术现在在处理客户互动、提供快速响应和个性化服务交付方面发挥着关键作用。人工智能在客户服务中的应用范围从自动响应系统到预测客户偏好和行为的复杂分析。

人工智能对客户服务影响的

个显著例子是 H&M 等公司实施聊天机器人。这家时尚零售商的聊天机器人由人工智能驱动,可帮助客户寻找产品、检查库存情况,甚至提供个性化的风格建议。这不仅增强了客户体验,还让人工代理可以专注于更复杂的查询。

自然语言处理和大型语言模型发挥了什么作用?

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的个分支,专注于计算机与人类语言之间的交互。在客户服务中,NLP 用于以自然和人性化的方式理解、解释和响应客户查询。这项技术为聊天机器人、虚拟助手和人工智能驱动的支持工具提供支持,使它们能够处理和响应文本和语音查询。

大型语言模型 (LLM)(如 GPT-4 或 Mixtral)的出现通过基于大量数据生成类似人类的文本将 NLP 提升到了个新的水平。这些模型可以理解上下文,生成连贯且相关的响应,甚至可以创建多种语言的内容。

LLM 在客户服务中的应用包括上下文理解、写作辅助和多语言支持,进步增强了支持体验的个性化和效率。将人工智能集成到客户服务中的好处。

在客户服务中采用人工智能带来了几个好处

提高效率人工智能工具可以自动执行日常任务,缩短响应时间并让人工代理专注于复杂问题。
增强个性化AI 可以根据客户数据和以前的互动来定制互动,从而提供更加个性化的服务。
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提高准确性

凭借先进的语言处理能力,AI 可以提高响应的准确性并降低人为错误的风险。
AI 驱动的服务面临哪些挑战和道德考虑?
虽然 AI 驱动的客户服务提供了许多好处,但仍存在些挑战和道德考虑需要解决。

 

数据隐私

确保安全处理客户数据并遵 最近手机号码联系人列表 守法  规至关重要。AI 算法中的偏见必须设计和训练 AI 系统以避免基于种族、性别或年龄等因素而产生偏见。
工作岗位流失:随着 AI 自动化某些任务,公司必须优先考虑重新培训和提升员工技能以适应新角色。

保持人性化

AI 应被视为人类代理的补充,而不是替代。在自动化和人机交互之间取得适当的平衡至关重要。
为客户支持解决 电话号码 sa 方案实施 LLM为了充分利用 AI 在客户支持方面的潜力,开发基于历史案例数据的 LLM 将改变游戏规则。LLM 可以集成到支持工作流程中,以多种方式协助工程师和支持技术人员。

智能案例路由

通过分析案例描述,LLM 可以根据工程师的技能和经验自动将案例路由给最合适的工程师。
解决方案建议LLM 可以根据历史数据集中的类似案例提供潜在解决方案,加快工程师的响应速度并节省宝贵的时间和精力。

知识库增强

LLM 产生的见解可用于更新和扩展历史知识库,确保所有工程师都能访问最新的信息。
寻找平衡:AI 和人类代理如何协同工作虽然 AI 可以显著提高客户服务的效率和有效性,但必须认识到 AI 和人类代理之间协作的重要性。AI 应该被视为增强人类能力的工具,而不是取代人类能力。通过利用人工智能和人类代理的优势,公司可以提供最佳的客户服务体验,将人工智能的速度和准确性与。人类代理的同情心和解决问题的能力。人工智能在客户服务中的未来。
人工智能在客户服务中的未来前景光明,它有可能整合虚拟现实和增强现实,以创造更具沉浸感的支持体验。利用大数据,人工智能可以提供更加个性化的客户互动,以前所未有的水平理解需求和偏好。人工智能算法的不断改进将确保这些系统能够适应不断变化的客户行为和期望,保持相关性和有效性。

人工智能驱动的客户服务代表着传统支持模式的飞跃。通过提高效率、个性化和可扩展性,人工智能正在为客户互动树立新的标准。然而,人工智能的真正潜力在于它能够补充人类的能力,提供一种混合模式,将技术和人性融合在起,创造无与伦比的服务体验。人工智能在客户服务中的整合不仅是种选择,而且是企业在日益数字化的世界中蓬勃发展的必需品。