Wie maschinelles Lernen das Kundenerlebnis verbessern kann

Machine Learning im Kundenservice wird eingesetzt, um einen höheren Komfort für Kunden und Effizienz für den Support zu etablieren.

Die Erfahrung Ihrer Kunden stärkt langfristige Beziehungen, bestimmt den Ruf der Marke und eröffnet neue Geschäftsmöglichkeiten. Leider wurde es bis vor kurzem stark unterschätzt, obwohl seine Verbesserung eine der einfachsten, effektivsten und kostengünstigsten Möglichkeiten ist, die Geschäftsentwicklung zu beschleunigen.

Wie kann maschinelles Lernen das Kundenerlebnis verändern?

Qualitativ hochwertiger und verwalteter Service ist ein wichtiger Bestandteil der erfolgreichen Implementierung eines jeden Unternehmens. Es ist wichtig zu erkennen, dass die Umsetzung dieses Ansatzes auf einem tiefen Einblick in die individuellen Bedürfnisse verschiedener potenzieller und bestehender Kundengruppen basieren sollte. Die notwendige Qualität dieses Verständnisses können moderne Technologien liefern – KI, Machine Learning, Predictive und Business Analytics. Es ist der Einsatz intelligenter Lösungen für Waren oder Dienstleistungen, der Unternehmen zusätzliche Werkzeuge an die Hand gibt, um die Reaktionszeit zu verkürzen und die Qualität der Interaktion zu verbessern. Daher können den Verbrauchern neue und komplexere Produkte und Dienstleistungen angeboten werden.

Die Unterstützung

Die von ML bereitgestellten supportorientierten Tools erfreuen sich aufgrund ihrer Bequemlichkeit und Benutzerfreundlichkeit sowie erfolgreicher Apps in verschiedenen Branchen immer größerer Beliebtheit. Gartner fand heraus, dass bis 2022 20 Prozent der Kundeninteraktionen vollständig durch Intelligenz abgewickelt wurden.

Datenverarbeitung

Erfolgreiche Apps werden in Bereichen eingesetzt, in denen große Datenmengen verarbeitet werden. Dies ist notwendig, wenn das ultimative Ziel darin besteht, eine fundierte Entscheidung zu treffen. Menschen verfügen nicht über ausreichende Kapazitäten, um konstante Datenströme so zu verarbeiten, wie es Algorithmen können. Wir haben normalerweise entscheidende Dinge zu tun, zum Beispiel direkt mit enttäuschten Kunden zu arbeiten.

Machine-Learning-Beratung und Kundenservice treiben diese Idee ein wenig weiter: Sie wenden offenes Bewusstsein auf eine Weise an, die die Qualität der erbrachten Dienstleistungen optimieren kann. Dies kann etwas sein, das Supportagenten sachkundiger macht. Zum Beispiel mit Predictive Analytics. Oder um sie effektiver zu machen. Zum Beispiel, wenn ein Tool korrigierende Kundenprobleme selbstständig lösen kann.

Maschinelles Lernen ist ein ganzer Komplex zusammenhängender Technologien zur Erstellung von Lösungen und Funktionen, der viele Bereiche umfasst: Roboter und autonome Fahrzeuge, Spracherkennungs- und Verarbeitungstechnologien für natürliche Sprache, Computer Vision und vieles mehr. Lernen kann in vielen Branchen und derselben Gruppe von Algorithmen, aber auf unterschiedlichen Datensätzen verwendet werden. Es wird für Predictive Analytics in Industrie und Handel, in Fintech-Apps, in Business-Support-Systemen, in der Werbung, in Machine Vision für Roboter, Drohnen und Überwachungskameras eingesetzt.

Die Zukunft des maschinellen Lernens besteht darin, das Kundenerlebnis zu verbessern

Self-Service im Bereich Kundenservice bedeutet, dass der Kunde die Unterstützung findet, die er benötigt. Lösen Sie das Problem also, indem Sie mit einem menschlichen Agenten interagieren. Dementsprechend haben viele Unternehmen ihre Angebote erweitert, um die Qualität der bereitgestellten Dienstleistungen zu verbessern. Eine der einfachsten Möglichkeiten zum Self-Service ist das Erstellen einer Wissensdatenbank.

Es hat sich als weitverbreitete Option für Machine-Learning-Apps herausgestellt. Chatbots, virtuelle Assistenten und viele andere Tools sind in der Lage, die Interaktion mit Kundendienstmitarbeitern zu „studieren“ und zu simulieren. Einige dieser Apps verwenden Deep Learning zur kontinuierlichen Verbesserung, was zu einer genaueren und nützlicheren automatisierten Benutzerunterstützung führt.

Werkzeuge in einem Kundendienst

Durch Lernen mit Kunden in Kontakt zu treten, mag kontraproduktiv klingen. Die Informationen können Marken jedoch helfen, sich auf versteckte Kundenbedürfnisse und kuriose Anfragen zu konzentrieren. Es vereinfacht und beschleunigt auch alltägliche Aufgaben im Zusammenhang mit gezieltem Marketing.

So nutzen Sie maschinelles Lernen für ein verbessertes Kundenerlebnis:

Chatbots

KI bietet die Möglichkeit, die Interaktion mit einem Kundendienstmitarbeiter zu simulieren und einfache Fragen zu lösen. Dies ist eine effektive Lösung für den Self-Service. ML ermöglicht es Chat-Robotern zu lernen, wann sie bestimmte Antworten verwenden sollten. Oder wann sie die notwendigen Informationen von Benutzern sammeln und wann sie das Gespräch an einen menschlichen Agenten weiterleiten sollten.

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten unterscheiden sich von Chatbots dadurch, dass sie nicht versuchen, die Interaktion mit einem Agenten zu simulieren. Stattdessen konzentrieren sie sich auf bestimmte Bereiche, in denen sie dem Kunden wirklich helfen können. Machine Learning-Funktionen können Ihnen dabei helfen, zu erfahren, welche Informationen an Agenten übermittelt (oder zur Verwendung in Analyseprogrammen gespeichert) werden sollen, und die von ihnen bereitgestellte Unterstützung zu erweitern. Ein Beispiel ist der Zendesk-Bot, der auf Basis von Kundenanfragen Referenzartikel empfiehlt. Es kann dann die Suche nach Referenzmaterialagenten automatisieren.

Inhaltserstellung

Learning kann vom Support stammende Daten analysieren und sie dann in umsetzbare Ideen umwandeln, die Agenten für Referenzartikel verwenden können. Fast 40 % der Kunden geben an, dass Suchen in Wissensdatenbanken ineffektiv sind. ML kann Empfehlungen verwenden, Kundenbetreuungsanalysen besondere Aufmerksamkeit schenken und Referenzartikel anpassen. Dadurch werden sie für Kunden relevanter und zugänglicher.

Vorausschauende Analytik

Der Kundensupport benötigt effektive Analysen zur kontinuierlichen Optimierung. Maschinelles Lernen kann dabei helfen, einigen Supportanalysen ein Prognoseelement hinzuzufügen. Predictive Analytics verwendet Daten aus früheren Kundeninteraktionen, um zukünftige Ergebnisse zu quantifizieren. Es kann auch in Echtzeit funktionieren, um Ideen zu erfassen, die Agenten möglicherweise übersehen. Dies ist beim Zendesk Satisfaction Prediction Tool der Fall, das die CSAT-Bewertung eines Kunden vorhersagt. Diese Ideen zu haben, kann eine große Hilfe für Kundendienstorganisationen sein, die die Qualität des Kundendienstes verbessern möchten.

Um die Linie zu ziehen

Der menschliche Kundenservice kann komplexe Aufgaben erledigen und gleichzeitig Probleme aus mehreren Blickwinkeln lösen. Die heutigen KI-Systeme können dies jedoch auch. Die Daten sprechen für sich. Intelligente Hardware wird bis 2026 voraussichtlich mehr als 87 Milliarden US-Dollar wert sein.

Schließlich ist das Kundenerlebnis das, was den Erfolg des Unternehmens wirklich antreibt. Es ist der Eindruck, den Ihre Kunden in allen Aspekten ihrer Reise von Ihrer Marke haben. Ihre Sicht auf Ihr Unternehmen wird sich auf Wachstum und Umsatz auswirken.

Ein positives Kundenerlebnis zu bieten, ist unbezahlbar. Publikumsmeinungen bestimmen den Ruf Ihres Unternehmens. Allerdings können Sie ohne Anpassung nicht jedem gefallen. KI und maschinelles Lernen helfen Marken dabei, Kampagnen zu planen und Präsentationen auf Nischengruppen zuzuschneiden.

Erfolgreiche Marken nutzen maschinelles Lernen, um Kunden zu finden und einzubeziehen. Dann bauen sie eine erstklassige Verbindung zu ihrem Publikum auf und genießen gleichzeitig ein lukratives Geschäft.