كيف يمكن لتعلم الآلة تحسين تجربة العملاء

يستخدم التعلم الآلي في خدمة العملاء لإنشاء مستوى أعلى من الراحة للعملاء وكفاءة خدمة الدعم.

تعزز تجربة عملائك العلاقات طويلة الأمد ، وتحدد سمعة العلامة التجارية ، وتفتح فرصًا تجارية جديدة. لسوء الحظ ، تم التقليل من شأنه حتى وقت قريب ، على الرغم من أن تحسينه هو أحد أبسط الطرق وأكثرها فعالية وفعالية من حيث التكلفة لتسريع تطور الأعمال.

كيف يمكن أن يغير التعلم الآلي تجربة العملاء

تعد الخدمة عالية الجودة والمُدارة عنصرًا مهمًا في التنفيذ الناجح لأي عمل تجاري. من الضروري إدراك أن تنفيذ هذا النهج يجب أن يعتمد على نظرة عميقة للاحتياجات الفردية لمجموعات مختلفة من العملاء ، سواء المحتملين أو الحاليين. يمكن توفير الجودة اللازمة لهذا الفهم من خلال التقنيات الحديثة - الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات التنبؤية والأعمال. إن استخدام الحلول الذكية للسلع أو الخدمات هو الذي يمنح الشركات أدوات إضافية لتقليل وقت الاستجابة وتحسين جودة التفاعل. لذلك يمكن تقديم منتجات وخدمات جديدة وأكثر تعقيدًا للمستهلكين.

الدعم

تزداد شعبية الأدوات الموجهة نحو الدعم التي توفرها ML نظرًا لراحتها وسهولة استخدامها ، فضلاً عن التطبيقات الناجحة في مختلف الصناعات. وجدت شركة Gartner أنه بحلول عام 2022 ، تم التعامل مع 20 بالمائة من تفاعلات العملاء بالكامل بواسطة الذكاء.

معالجة البيانات

يتم تطبيق التطبيقات الناجحة في المناطق التي تتضمن معالجة كميات كبيرة من البيانات. هذا ضروري عندما يكون الهدف النهائي هو اتخاذ قرار مستنير. لا يمتلك البشر القدرة الكافية لمعالجة تدفقات البيانات الثابتة كما تفعل الخوارزميات. عادة ما يكون لدينا أشياء مهمة للقيام بها ، على سبيل المثال ، العمل مباشرة مع العملاء المحبطين.

تعمل استشارات التعلم الآلي وخدمة العملاء على دفع هذه الفكرة إلى أبعد من ذلك: فهي تطبق الوعي المفتوح بطرق يمكنها تحسين جودة الخدمة المقدمة. يمكن أن يكون هذا شيئًا يجعل وكلاء الدعم أكثر دراية. على سبيل المثال ، استخدام التحليلات التنبؤية. أو لجعلها أكثر فعالية. على سبيل المثال ، عندما تستطيع أداة ما حل مشكلات العملاء التصحيحية بشكل مستقل.

التعلم الآلي عبارة عن مجموعة كاملة من التقنيات المترابطة لإنشاء الحلول والوظائف ، والتي تشمل العديد من المجالات: الروبوتات والمركبات المستقلة ، وتقنيات التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر وغير ذلك الكثير. يمكن استخدام التعلم في العديد من الصناعات ونفس مجموعة الخوارزميات ، ولكن في مجموعات بيانات مختلفة. يتم استخدامه للتحليلات التنبؤية في الصناعة والتجزئة ، في تطبيقات التكنولوجيا المالية ، في أنظمة دعم الأعمال ، في الإعلان ، في رؤية الآلة للروبوتات ، والطائرات بدون طيار ، وكاميرات المراقبة.

يتمثل مستقبل التعلم الآلي في تحسين تجربة العملاء

الخدمة الذاتية في مجال خدمة العملاء تعني أن العميل يجد الدعم الذي يحتاجه. وبالتالي ، حل المشكلة من خلال التفاعل مع عامل بشري. وفقًا لذلك ، قامت العديد من الشركات بتوسيع عروضها لتحسين جودة الخدمة المقدمة. تتمثل إحدى أسهل طرق الخدمة الذاتية في إنشاء قاعدة معرفية.

لقد اتضح أنه خيار واسع الانتشار لتطبيقات التعلم الآلي. يمكن لروبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية والعديد من الأدوات الأخرى "دراسة" ومحاكاة التفاعل مع وكلاء خدمة العملاء. تستخدم بعض هذه التطبيقات التعلم العميق للتحسين المستمر ، مما ينتج عنه مساعدة آلية أكثر دقة ومفيدة للمستخدم.

أدوات في خدمة العملاء

قد يبدو التواصل مع العملاء باستخدام التعلم بنتائج عكسية. ومع ذلك ، يمكن أن تساعد المعلومات العلامات التجارية في التركيز على احتياجات العملاء المخفية والطلبات الجذابة. كما أنه يبسط ويسرع المهام العادية المرتبطة بالتسويق المستهدف.

فيما يلي كيفية الاستفادة من التعلم الآلي للحصول على تجربة عميل محسّنة:

روبوتات الدردشة

يوفر الذكاء الاصطناعي القدرة على محاكاة التفاعل مع ممثل خدمة العملاء وحل الأسئلة البسيطة وهو حل فعال للخدمة الذاتية. يسمح ML لروبوتات الدردشة بالتعلم متى يجب عليهم استخدام استجابات محددة. أو ، عندما يجب عليهم جمع المعلومات الضرورية من المستخدمين ، ومتى يجب عليهم تمرير المحادثة إلى وكيل بشري.

مساعدين افتراضيين

يختلف المساعدون الظاهريون عن روبوتات المحادثة من حيث أنهم لا يحاولون محاكاة التفاعل مع وكيل. بدلاً من ذلك ، يركزون على مجالات معينة حيث يمكنهم تقديم مساعدة حقيقية للعميل. يمكن أن تساعدك إمكانات التعلم الآلي في معرفة المعلومات التي يجب إرسالها إلى الوكلاء (أو حفظها للاستخدام في البرامج التحليلية) وتوسيع المساعدة التي يقدمونها. مثال على ذلك هو Zendesk bot ، الذي يوصي بالمقالات المرجعية بناءً على طلبات العملاء. يمكنه بعد ذلك أتمتة البحث عن وكلاء المواد المرجعية.

انشاء محتوى

يمكن للتعلم تحليل البيانات القادمة من الدعم ثم تحويلها إلى أفكار قابلة للتنفيذ يمكن للوكلاء استخدامها في المقالات المرجعية. يدعي ما يقرب من 40٪ من العملاء أن عمليات البحث القائمة على المعرفة غير فعالة. يمكن لـ ML استخدام التوصيات وإيلاء اهتمام خاص لتحليلات خدمة العملاء وتعديل المقالات المرجعية. وبالتالي ، جعلها أكثر صلة ومتاحة للعملاء.

التحليلات التنبؤية

يحتاج دعم العملاء إلى تحليلات فعالة للتحسين المستمر. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في إضافة عنصر تنبؤ إلى بعض تحليلات الدعم. تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات من تفاعلات العملاء السابقة لتحديد النتائج المستقبلية. يمكن أن يعمل أيضًا في الوقت الفعلي لالتقاط الأفكار التي قد يفوتها الوكلاء. هذا هو الحال مع أداة Zendesk Satisfaction Prediction التي تتنبأ بتصنيف CSAT للعميل. يمكن أن يكون وجود هذه الأفكار مفيدًا جدًا لمؤسسات خدمة العملاء التي ترغب في تحسين جودة خدمة العملاء.

لرسم الخط

يمكن لخدمة العملاء البشرية إكمال المهام المعقدة أثناء حل المشكلات من زوايا متعددة. ومع ذلك ، يمكن أن تفعل أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم أيضًا. البيانات تتحدث عن نفسها. من المرجح أن تبلغ قيمة الأجهزة الذكية أكثر من 87 مليار دولار بحلول عام 2026.

بعد كل شيء ، فإن تجربة العملاء هي ما يدفع حقًا إلى نجاح الأعمال. إنه انطباع عملاؤك عن علامتك التجارية في جميع جوانب رحلتهم. ستؤثر رؤيتهم لعملك على النمو والإيرادات.

تقديم تجربة إيجابية للعملاء لا يقدر بثمن. تحدد آراء الجمهور سمعة شركتك. ومع ذلك ، لا يمكنك إرضاء الجميع بدون التخصيص. يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي العلامات التجارية على وضع إستراتيجيات للحملات والعروض التقديمية المخصصة للمجموعات المتخصصة.

تستخدم العلامات التجارية الناجحة التعلم الآلي للعثور على العملاء وإشراكهم. ثم ينشئون اتصالًا من الدرجة الأولى مع جمهورهم بينما يستمتعون بعمل مربح.