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如何在人工智慧時代建立並維持品牌信任

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如何在人工智慧時代建立並維持品牌信任

了解如何安全地採用人工智慧、建立信任和管理風險,同時將員工和客戶置於策略的核心。

隨著企業競相採用人工智慧,許多企業都在努力解決一個關鍵問題:如何利用這項強大的技術,又不失去客戶和員工的信任?

最近, Google有缺陷的人工智慧概述等備受矚目的人工智慧失敗事件成為頭條新聞,讓大眾對人工智慧的潛在風險保持警惕。

信任越來越難贏得,卻越來越容易失去,即使是一個小小的失誤也可能損害品牌聲譽,侵蝕多年來辛苦建立起來的忠誠度。

本文探討了企業如何在保持信任和人類價值核心的同時擁抱人工智慧。透過做好風險準備並實施保障措施,您可以自信地將人工智慧融入您的業務,確保創新使您的團隊、您的客戶和您的品牌受益。

引導大眾對人工智慧的認知與信任

大眾對於人工智慧的不確定性和焦慮顯而易見。 

2024 年 2 月,英國政府的一項研究計畫調查了英國成年人與人工智慧相關的前 50 個字,其中「害怕」、「不確定」、「擔心」和「關注」排名最高。

我們對小說的熱愛,以及小說中經常出現的機器接管,很可能加劇了這種擔憂。

人們重視對話中的人類同理心和理解力,這使得機器創造內容的想法在現實中成為一個新而令人不安的概念。

麥肯錫的人工智慧現況報告發現,從商業角度來看,72% 的企業至少在一項業務職能中使用人工智慧。

或許並不令人意外的是,報告發現不準確性是使用生成式人工智慧的首要風險——這就是為什麼信任問題如此重要。

說到品牌忠誠度,人類可能不像你想像的那麼忠誠,71% 的人每年至少更換一次品牌,70% 的人更換品牌是為了追求更高的品質。研究表明,我們在任何時候都會考慮五個品牌。

讓我們從人類行為的角度來探討信任以及企業和消費者之間是如何建立信任的。

當我們研究每個概念時,我將提供有關您的企業在採用人工智慧時如何應用這些想法的提示。

展現能力

如果消費者認為產品或服務不符合要求的標準,他們可能會質疑企業的能力。這種情況隨時都可能發生,而不僅僅是當客戶剛接觸某個品牌或業務時。 

持續致力於展示能力對於保持信任至關重要。 

當品牌認為這不再是合作關係中的必要條件時,就會出現傲慢的氣氛,這往往會導致合作關係的終止——尤其是在 B2B 領域,這往往是品牌意想不到的。 

您如何確保對高標準的承諾? 

在我的業務中,我們使用首字母縮略詞“WAGOLL”,代表“好人的樣子”。 

我們的 WAGOLL 是我們標準的一部分,確保企業中的每個人都能看到我們最好的作品。 

如果你不設定標準,團隊如何區分出色的工作和良好的工作?這與任何規模、擁有團隊的企業都有關。 

但你要如何向外界展示這一點呢? 

鼓勵顧客評論,無論正面或負面。你可以從不快樂的人身上學到更多。

在您的團隊中創造回饋文化,並確保有明確的方式在整個企業內分享見解。您也可以成立一個客戶指導小組-由一個主要客戶組成的小組,負責對新產品、服務和流程提供回饋。

在人工智慧的背景下,如果您的品牌突然失去人性化,讓機器掌控內容,如果不謹慎執行,這可能會造成極大的傷害。 

但另一方面,如果你利用人工智慧來幫助你對客戶的回饋進行分類和總結,使其更具可操作性,或根據 WAGOLL 檢查已完成的工作,那麼它突然就成為能力的推動者。

成為專業領域的權威

成為您所在領域的權威不僅可以為潛在客戶建立信心,還可以為客戶建立信心。 

當一個品牌擁有值得信賴的聲音時,無論是在他們自己的管道上分享的內容,還是透過第三方提供的評論,看到權威的內容和觀點都會提醒你的受眾,你是你所做事情的專家。 

有很多很好的方法可以做到這一點,從有機社交策略到公關策略。 

隨時了解您所在行業的趨勢並分享您的觀點(甚至引領對話)是建立個人或企業形象的好方法。 

平衡商業聲音與願意發表意見的強有力的個人領導者可以進一步提升您的影響力。

如果您訓練一名人工智慧助理來發現您的企業評論行業趨勢的機會,然後向有影響力的領導者進行匯報,結果會怎樣?

如果您使用人工智慧來分析大數據並確定下一個內容故事的趨勢會怎麼樣?人工智慧幫助人類專注於他們最擅長的領域。

深入挖掘:人工智慧時代,部落格如何建立信任和品牌忠誠度

提供一致的體驗

這與能力和權威密切相關。 

從行為上講,當資訊、服務或產品不一致時,個人很難信任企業。 

麥當勞等模板化、流程驅動型企業如此成功是有原因的。 

對顧客來說,體驗、期望和執行始終是相同的,帶來舒適和信任。

您如何使您的方法保持一致性? 

透過一致性的視角來查看您最近的客戶回饋可以成為創意的一個很好的起點。 

根據您的業務規模,正確判斷體驗是否一致可能會很棘手,因此您需要設計一種方法來找出答案。 

您能訓練您的人工智慧助理找到提高評論一致性的方法嗎? 

這項任務可能需要人類花費幾天或幾週的時間,但人工智慧可以快速為您的團隊提供採取行動的機會。

在正確的時間以正確的方式實現透明度

理解人類行為的根本核心是記住我們都是人,因此並不完美。 

品牌或企業是由人組成的,因此,總是存在著犯錯的可能性。 

不犯錯的企業不可能創新或發展。我們應該預料到錯誤。然而,您如何處理錯誤以及如何溝通會極大地影響信任。 

擁有一個清晰的、以受眾為中心的透明流程至關重要,它可以建立信任而不是恐懼。 

知道何時保持透明、如何傳遞訊息以及如何管理期望,可以確保在危機期間保持強大的信任。

對於創新和通訊領域的高階團隊來說,應該始終有一個應對「假設」情景的計畫。

當制定在業務中更多採用人工智慧的策略時,毫無疑問地會完成風險評估。這些需要與通訊團隊分享,以製定「假設」計劃。

人工智慧能否幫助您的企業對風險評估中的潛在問題進行建模?

您能否使您的通訊更加透明,以展示人工智慧的應用範圍以及人類在哪些方面發揮主導作用?

深入挖掘:人工智慧如何重塑內容創作者產業

利用 UGC 實現社會認同

在人人都是「內容創造者」的世界裡,每個人都可以透過社群媒體、新聞媒體或網站在線上分享觀點。

但由於存在誤導性的深度偽造和人工智慧生成的內容,我們比以往任何時候都更難知道該相信什麼。

有些人很謹慎,而其他人可能沒有意識到他們看到的資訊通常是透過演算法根據他們的興趣定制的,從而形成回音室。

監控人們對您的品牌的評價至關重要,但您可以透過鼓勵用戶生成內容來更進一步。

評論至關重要,因為我們很大程度上依賴他人的意見來做出決定。但是,不要以為人們會主動留下評論。你必須主動向他們請求。

要有策略性。提醒客戶何時要求回饋,如果沒有回應,則進行後續追蹤。

以有益的方式表達您的請求,例如“許多像您一樣的顧客分享了他們的評論來幫助其他人”,也可以鼓勵參與。

收集到回饋後,分享您如何使用它來改進。如果人們知道這會帶來真正的改變,他們就更有可能提供意見。

人工智慧可以透過監控品牌提及、分析回饋甚至測試不同的方法來協助實現這一點,以找到徵求評論的最佳方式。

選擇合適的信使來傳達訊息

「信使效應」是一種注重誰傳遞訊息的行為推動。 

例如,如果我作為 Reflect Digital 的所有者讚揚該公司,潛在客戶可能會持懷疑態度。然而,如果滿意的客戶分享他們的經驗,就會感覺更值得信賴。

另一方面,如果出現業務問題,作為首席執行官,我的意見比初級團隊成員的意見更有分量。為每個訊息選擇合適的人對於建立信任至關重要。

找出您的企業或網路中最適合傳遞特定訊息的人可以使這項策略更有效。讓合適的人員(包括內部和外部)談論關鍵主題可以確保清晰度和信任。

當談到人工智慧時,讓內部領導解釋人工智慧如何使客戶受益可以很好地定位您的業務。透明度和使用正確的訊息傳遞者來強調正面影響將有助於建立信任。

訊息的正確格式

這不僅關乎誰來傳遞訊息,也關乎如何傳遞訊息。

例如,谷歌透過谷歌搜尋副總裁 Liz Reid 的書面聲明解決了最近的人工智慧問題。然而,視訊聲明可能會產生更大的影響。

我最近在搭乘瑞安航空時親身經歷了這種情況。在航班起飛前,我收到了一個應用程式警報,其中包含從空中交通管制室現場拍攝的影片。 

演講者自信地解釋了歐洲罷工可能造成的延誤,使這一訊息顯得及時且個性化。它給了我作為顧客的信心。

您呈現資訊的方式(無論是透過影片、書面陳述或其他格式)都很重要。

尤其是視頻,它可以成為與觀眾建立信任的有力工具。雖然乍看之下似乎需要付出很大的努力,但它很容易實施,並且可以產生重大影響。

下一步是檢視您的企業所使用的溝通格式和管道。確保您的團隊了解什麼是可能的,以便您可以充分利用每個訊息機會。

人工智慧可以透過創建了解您的受眾、管道和最佳信使的內部助理來提供幫助。此工具可以指導您的團隊為每個訊息選擇正確的格式和人員,特別是在不是每個人都互相認識的大型組織中。

做人:展現同理心與真實性

同理心和真實性是與觀眾建立信任的關鍵。了解他們的感受以及您的商業決策的影響有助於創建更人性化的方法。

在最近的活動中,行銷領導者討論了真實性日益增長的重要性。儘管人們一直重視真實性,但展示真實性的能力卻有所提高——而這正是人工智慧帶來風險的地方。如果企業過度依賴人工智慧,可能會失去人情味。

為了確保真實性,您需要使您的商業價值與您的受眾關心的事物保持一致。如果存在脫節,那麼在採用人工智慧之前解決這個問題至關重要。 

用你的公司價值觀來訓練任何人工智慧工具,但在公開之前一定要有人工檢查內容。 

對於聊天機器人等即時人工智慧交互,確保用戶知道他們正在與人工智慧對話,並在需要時提供與人類聯繫的方式。

人工智慧具有巨大的潛力,但企業必須在創新與同理心之間取得平衡。透過了解風險並做好準備,您可以利用人工智慧的力量而不會失去信任。

以人類價值為核心,您的企業將在人工智慧時代取得成功。

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