Bagaimana Pembelajaran Mesin Dapat Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Pembelajaran mesin dalam layanan pelanggan digunakan untuk menetapkan tingkat kenyamanan yang lebih tinggi bagi pelanggan dan efisiensi untuk layanan dukungan.

Pengalaman klien Anda memperkuat hubungan jangka panjang, menentukan reputasi merek, dan membuka peluang bisnis baru. Sayangnya, hingga saat ini hal itu sangat diremehkan, padahal peningkatannya adalah salah satu cara yang paling sederhana, efektif, dan hemat biaya untuk mempercepat evolusi bisnis.

Bagaimana Pembelajaran Mesin Dapat Mengubah Pengalaman Pelanggan

Layanan berkualitas tinggi dan terkelola adalah komponen penting dari keberhasilan implementasi bisnis apa pun. Penting untuk disadari bahwa penerapan pendekatan ini harus didasarkan pada wawasan yang mendalam tentang kebutuhan individu dari berbagai kelompok pelanggan, baik yang potensial maupun yang sudah ada. Kualitas yang diperlukan dari pemahaman ini dapat disediakan oleh teknologi modern — AI, pembelajaran mesin, analisis prediktif, dan bisnis. Penggunaan solusi cerdas untuk barang atau jasalah yang memberi perusahaan alat tambahan untuk mengurangi waktu respons dan meningkatkan kualitas interaksi. Oleh karena itu, produk dan layanan baru dan lebih kompleks dapat ditawarkan kepada konsumen.

Dukung

Alat berorientasi dukungan yang disediakan oleh ML menjadi semakin populer karena kenyamanan dan kemudahan penggunaannya, serta aplikasi yang sukses di berbagai industri. Gartner menemukan bahwa pada tahun 2022, 20 persen interaksi pelanggan ditangani sepenuhnya oleh intelijen.

Pengolahan data

Aplikasi yang berhasil diterapkan di area yang melibatkan pemrosesan data dalam jumlah besar. Hal ini diperlukan ketika tujuan akhir adalah untuk membuat keputusan. Manusia tidak memiliki kapasitas yang cukup untuk memproses aliran data konstan seperti yang dapat dilakukan algoritme. Kami biasanya memiliki hal-hal penting yang harus dilakukan, misalnya, bekerja langsung dengan pelanggan yang kecewa.

Konsultasi pembelajaran mesin dan layanan pelanggan mendorong ide ini sedikit lebih jauh: ini menerapkan kesadaran terbuka dengan cara yang dapat mengoptimalkan kualitas layanan yang diberikan. Ini bisa menjadi sesuatu yang membuat agen pendukung lebih berpengetahuan. Misalnya, menggunakan analitik prediktif. Atau, untuk membuatnya lebih efektif. Misalnya, ketika suatu alat dapat secara mandiri memecahkan masalah pelanggan korektif.

Pembelajaran mesin adalah keseluruhan kompleks teknologi yang saling terkait untuk menciptakan solusi dan fungsi, yang mencakup banyak bidang: robot dan kendaraan otonom, pengenalan suara dan teknologi pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan banyak lagi. Pembelajaran dapat digunakan di banyak industri dan kelompok algoritma yang sama, tetapi pada kumpulan data yang berbeda. Ini digunakan untuk analitik prediktif dalam industri dan ritel, dalam aplikasi fintech, dalam sistem pendukung bisnis, dalam periklanan, dalam visi mesin untuk robot, drone, dan kamera pengintai.

Masa Depan Pembelajaran Mesin adalah Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Layanan mandiri di bidang layanan pelanggan berarti klien menemukan dukungan yang mereka butuhkan. Jadi, selesaikan masalah dengan berinteraksi dengan agen manusia. Oleh karena itu, banyak perusahaan telah memperluas penawaran mereka untuk meningkatkan kualitas layanan yang diberikan. Salah satu cara termudah untuk swalayan adalah dengan membuat basis pengetahuan.

Itu ternyata menjadi pilihan luas untuk aplikasi pembelajaran mesin. Chatbots, asisten virtual, dan banyak alat lainnya dapat "mempelajari" dan mensimulasikan interaksi dengan agen layanan pelanggan. Beberapa aplikasi ini menggunakan pembelajaran mendalam untuk peningkatan berkelanjutan, menghasilkan bantuan pengguna otomatis yang lebih akurat dan berguna.

Alat dalam Layanan Klien

Berhubungan dengan pelanggan menggunakan pembelajaran mungkin terdengar kontraproduktif. Namun, informasi tersebut dapat membantu merek untuk fokus pada kebutuhan klien yang tersembunyi dan permintaan yang aneh. Ini juga menyederhanakan dan mempercepat tugas-tugas biasa yang terkait dengan pemasaran bertarget.

Berikut adalah cara memanfaatkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengalaman pelanggan:

Chatbot

AI memberikan kemampuan untuk mensimulasikan interaksi dengan perwakilan layanan pelanggan dan menyelesaikan pertanyaan sederhana adalah solusi efektif untuk layanan mandiri. ML memungkinkan robot obrolan untuk mempelajari kapan mereka harus menggunakan respons tertentu. Atau, kapan mereka harus mengumpulkan informasi yang diperlukan dari pengguna, dan kapan mereka harus meneruskan percakapan ke agen manusia.

Asisten Virtual

Asisten virtual berbeda dari chatbot karena mereka tidak mencoba mensimulasikan interaksi dengan agen. Sebaliknya, mereka fokus pada area tertentu di mana mereka dapat memberikan bantuan nyata kepada klien. Kemampuan pembelajaran mesin dapat membantu Anda mempelajari informasi apa yang akan dikirim ke agen (atau disimpan untuk digunakan dalam program analitik), dan memperluas bantuan yang mereka berikan. Contohnya adalah bot Zendesk, yang merekomendasikan artikel referensi berdasarkan permintaan pelanggan. Itu kemudian dapat mengotomatiskan pencarian agen bahan referensi.

Pembuatan Konten

Pembelajaran dapat menganalisis data yang berasal dari dukungan dan kemudian mengubahnya menjadi ide yang dapat ditindaklanjuti yang dapat digunakan agen untuk artikel referensi. Hampir 40% klien mengklaim bahwa pencarian basis pengetahuan tidak efektif. ML dapat menggunakan rekomendasi, memberi perhatian khusus pada analitik layanan pelanggan, dan menyesuaikan artikel referensi. Dengan demikian, membuat mereka lebih relevan dan dapat diakses oleh pelanggan.

Analisis Prediktif

Dukungan pelanggan membutuhkan analitik yang efektif untuk pengoptimalan berkelanjutan. Pembelajaran mesin dapat membantu menambahkan elemen perkiraan ke beberapa analitik dukungan. Analitik prediktif menggunakan data dari interaksi pelanggan sebelumnya untuk menghitung hasil di masa mendatang. Itu juga dapat bekerja secara real time untuk menangkap ide yang mungkin terlewatkan oleh agen. Ini halnya dengan alat Prediksi Kepuasan Zendesk, yang memprediksi peringkat CSAT klien. Memiliki ide-ide ini dapat sangat membantu organisasi layanan pelanggan yang ingin meningkatkan kualitas layanan pelanggan.

Untuk Menggambar Garis

Layanan pelanggan manusia dapat menyelesaikan tugas kompleks sambil memecahkan masalah dari berbagai sudut. Namun, begitu juga sistem AI saat ini. Data berbicara sendiri. Perangkat keras cerdas kemungkinan akan bernilai lebih dari $87 miliar pada tahun 2026.

Bagaimanapun, pengalaman pelanggan adalah yang benar-benar mendorong kesuksesan bisnis. Ini adalah kesan yang dimiliki pelanggan terhadap merek Anda di seluruh aspek perjalanan mereka. Pandangan mereka tentang bisnis Anda akan memengaruhi pertumbuhan dan pendapatan.

Memberikan pengalaman positif bagi pelanggan tidak ternilai harganya. Pendapat audiens menentukan reputasi perusahaan Anda. Namun, Anda tidak dapat menyenangkan semua orang tanpa penyesuaian. AI dan pembelajaran mesin membantu merek menyusun strategi kampanye dan menyesuaikan presentasi untuk kelompok khusus.

Merek yang sukses memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menemukan dan melibatkan pelanggan. Kemudian mereka membangun koneksi terbaik dengan audiens mereka sambil menikmati bisnis yang menguntungkan.