機械学習でカスタマー エクスペリエンスを向上させる方法

顧客サービスにおける機械学習を使用して、より高いレベルの顧客の利便性とサポート サービスの効率性を確立します。

クライアントの経験は、長期的な関係を強化し、ブランドの評判を決定し、新しいビジネス チャンスを開きます。 残念ながら、最近まで大幅に過小評価されていましたが、その改善は、ビジネスの進化を加速するための最も簡単で、最も効果的で、費用対効果の高い方法の 1 つです。

機械学習はカスタマー エクスペリエンスをどのように変えることができるか

高品質で管理されたサービスは、あらゆるビジネスの実装を成功させるための重要な要素です。 このアプローチの実装は、潜在的および既存のさまざまな顧客グループの個々のニーズに対する深い洞察に基づいている必要があることを認識することが不可欠です。 この理解に必要な品質は、AI、機械学習、予測およびビジネス分析などの最新のテクノロジーによって提供できます。 企業が応答時間を短縮し、対話の質を高めるための追加ツールを提供するのは、商品またはサービスのインテリジェントなソリューションの使用です。 したがって、新しくより複雑な製品やサービスを消費者に提供することができます。

サポート

ML が提供するサポート指向のツールは、その便利さと使いやすさから人気が高まっており、さまざまな業界でアプリが成功しています。 Gartner は、2022 年までに顧客とのやり取りの 20% がインテリジェンスによって完全に処理されることを発見しました。

情報処理

成功するアプリは、大量のデータを処理する分野に適用されます。 これは、最終的な目標が十分な情報に基づいた決定を下すことである場合に必要です。 人間には、アルゴリズムのように一定のデータ フローを処理する十分な能力がありません。 通常、失望した顧客に直接対応するなど、やるべき重要なことがあります。

機械学習コンサルティングとカスタマー サービスは、このアイデアをさらに推し進めます。提供されるサービスの品質を最適化できる方法でオープンな認識を適用します。 これにより、サポート エージェントの知識が深まります。 たとえば、予測分析を使用します。 または、それらをより効果的にするために。 たとえば、ツールが個別に顧客の問題を解決できる場合などです。

機械学習は、ロボットと自動運転車、音声認識と自然言語処理技術、コンピューター ビジョンなど、多くの分野を含む、ソリューションと機能を作成するための相互に関連する技術の全体的な複合体です。 学習は、多くの業界や同じグループのアルゴリズムで使用できますが、異なるデータセットで使用できます。 業界や小売業、フィンテック アプリ、ビジネス サポート システム、広告、ロボット、ドローン、監視カメラのマシン ビジョンでの予測分析に使用されます。

機械学習の未来はカスタマー エクスペリエンスの向上にある

顧客サービスの分野におけるセルフサービスとは、クライアントが必要なサポートを見つけることを意味します。 したがって、人間のエージェントとやり取りして問題を解決します。 したがって、多くの企業は、提供するサービスの質を向上させるために提供するサービスを拡大しています。 セルフサービスの最も簡単な方法の 1 つは、ナレッジ ベースを作成することです。

これは、機械学習アプリの幅広いオプションであることが判明しました. チャットボット、仮想アシスタント、およびその他の多くのツールは、カスタマー サービス エージェントとのやり取りを「学習」してシミュレートできます。 これらのアプリの一部は、ディープ ラーニングを使用して継続的な改善を行っており、より正確で便利な自動ユーザー アシスタンスを実現しています。

クライアント サービスのツール

学習を使用して顧客とつながることは、逆効果に聞こえるかもしれません。 ただし、この情報は、ブランドがクライアントの隠れたニーズや趣のある要求に焦点を当てるのに役立ちます。 また、ターゲットを絞ったマーケティングに関連する日常的なタスクを簡素化し、迅速化します。

アップグレードされた顧客体験のために機械学習を利用する方法は次のとおりです。

チャットボット

AI は、顧客サービス担当者とのやり取りをシミュレートし、簡単な質問を解決する機能を提供します。これは、セルフサービスの効果的なソリューションです。 ML を使用すると、チャット ロボットは、特定の応答をいつ使用する必要があるかを学習できます。 または、ユーザーから必要な情報を収集する必要がある場合と、会話を人間のエージェントに渡す必要がある場合です。

仮想アシスタント

仮想アシスタントは、エージェントとの対話をシミュレートしようとしないという点で、チャットボットとは異なります。 代わりに、彼らはクライアントに本当の助けを提供できる特定の分野に焦点を当てています. 機械学習機能は、エージェントに送信する (または分析プログラムで使用するために保存する) 情報を学習し、エージェントが提供する支援を拡大するのに役立ちます。 たとえば、Zendesk ボットは、顧客の要求に基づいて参照記事を推奨します。 その後、参考資料エージェントの検索を自動化できます。

コンテンツ制作

ラーニングでは、サポートからのデータを分析し、エージェントが参照記事に使用できる実用的なアイデアに変換できます。 クライアントのほぼ 40% が、知識ベースの検索が効果的ではないと主張しています。 ML は、レコメンデーションを使用し、カスタマー ケア分析に特別な注意を払い、参照記事を調整できます。 したがって、それらをより関連性が高く、顧客にとってアクセスしやすいものにします。

予測分析

カスタマー サポートには、継続的な最適化のための効果的な分析が必要です。 機械学習は、一部のサポート分析に予測要素を追加するのに役立ちます。 予測分析では、以前の顧客とのやり取りからのデータを使用して、将来の結果を定量化します。 また、エージェントが見逃す可能性のあるアイデアをリアルタイムでキャッチすることもできます。 クライアントの CSAT 評価を予測する Zendesk Satisfaction Prediction ツールがこれに該当します。 これらのアイデアを持つことは、顧客サービスの質を向上させたい顧客サービス組織にとって大きな助けとなります。

線を引くには

人間の顧客サービスは、複数の角度から問題を解決しながら、複雑なタスクを完了することができます。 しかし、今日の AI システムも同様です。 データはそれ自体を物語っています。 インテリジェント ハードウェアの価値は、2026 年までに 870 億ドルを超える可能性があります。

結局のところ、カスタマー エクスペリエンスこそが、ビジネスの成功を真に促進するものなのです。 これは、カスタマー ジャーニーのあらゆる側面を通じて、顧客がブランドに対して抱く印象です。 あなたのビジネスに対する彼らの見方は、成長と収益に影響を与えます。

顧客にポジティブな体験を提供することは、かけがえのないものです。 聴衆の意見があなたの会社の評判を決定します。 ただし、カスタマイズせずにすべての人を満足させることはできません。 AI と機械学習は、ブランドがキャンペーンを戦略化し、ニッチなグループに合わせてプレゼンテーションを調整するのに役立ちます。

成功しているブランドは、機械学習を利用して顧客を見つけて巻き込みます。 次に、収益性の高いビジネスを楽しみながら、視聴者との一流のつながりを確立します。