In che modo l'apprendimento automatico può migliorare l'esperienza del cliente

L'apprendimento automatico nel servizio clienti viene utilizzato per stabilire un livello più elevato di convenienza per i clienti ed efficienza per il servizio di supporto.

L'esperienza dei tuoi clienti rafforza le relazioni a lungo termine, determina la reputazione del marchio e apre nuove opportunità di business. Sfortunatamente, fino a poco tempo fa era molto sottovalutato, sebbene il suo miglioramento sia uno dei modi più semplici, efficaci ed economici per accelerare l'evoluzione aziendale.

In che modo l'apprendimento automatico può cambiare l'esperienza del cliente

Il servizio gestito e di alta qualità è una componente importante per il successo dell'implementazione di qualsiasi attività commerciale. È essenziale rendersi conto che l'implementazione di questo approccio dovrebbe basarsi su una profonda conoscenza delle esigenze individuali dei vari gruppi di clienti, sia potenziali che esistenti. La qualità necessaria di questa comprensione può essere fornita dalle moderne tecnologie: intelligenza artificiale, apprendimento automatico, analisi predittiva e aziendale. È l'utilizzo di soluzioni intelligenti per beni o servizi che offre alle aziende strumenti aggiuntivi per ridurre i tempi di risposta e migliorare la qualità dell'interazione. Pertanto, ai consumatori possono essere offerti prodotti e servizi nuovi e più complessi.

Supporto

Gli strumenti orientati al supporto forniti da ML stanno diventando sempre più popolari grazie alla loro praticità e facilità d'uso, nonché alle app di successo in vari settori. Gartner ha scoperto che entro il 2022, il 20% delle interazioni con i clienti era completamente gestito dall'intelligence.

Elaborazione dati

Le app di successo vengono applicate in aree che comportano l'elaborazione di grandi quantità di dati. Ciò è necessario quando l'obiettivo finale è prendere una decisione informata. Gli esseri umani non hanno una capacità sufficiente per elaborare flussi di dati costanti come possono fare gli algoritmi. Di solito abbiamo cose cruciali da fare, ad esempio lavorare direttamente con clienti delusi.

La consulenza basata sull'apprendimento automatico e il servizio clienti spingono ulteriormente questa idea: applica la consapevolezza aperta in modi che possono ottimizzare la qualità del servizio fornito. Questo può essere qualcosa che rende gli agenti di supporto più informati. Ad esempio, utilizzando l'analisi predittiva. Oppure, per renderli più efficaci. Ad esempio, quando uno strumento può risolvere autonomamente i problemi correttivi dei clienti.

L'apprendimento automatico è un intero complesso di tecnologie correlate per la creazione di soluzioni e funzioni, che comprende molte aree: robot e veicoli autonomi, riconoscimento vocale e tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e molto altro. L'apprendimento può essere utilizzato in molti settori e nello stesso gruppo di algoritmi, ma su set di dati diversi. Viene utilizzato per l'analisi predittiva nell'industria e nella vendita al dettaglio, nelle app fintech, nei sistemi di supporto aziendale, nella pubblicità, nella visione artificiale per robot, droni e telecamere di sorveglianza.

Il futuro dell'apprendimento automatico è migliorare l'esperienza del cliente

Self-service nel campo del servizio clienti significa che il cliente trova il supporto di cui ha bisogno. Quindi, risolvi il problema interagendo con un agente umano. Di conseguenza, molte aziende hanno ampliato la propria offerta per migliorare la qualità del servizio fornito. Uno dei modi più semplici per il self-service è creare una base di conoscenza.

Si è rivelata un'opzione diffusa per le app di machine learning. Chatbot, assistenti virtuali e molti altri strumenti sono in grado di "studiare" e simulare l'interazione con gli agenti del servizio clienti. Alcune di queste app utilizzano il deep learning per il miglioramento continuo, con il risultato di un'assistenza utente automatizzata più accurata e utile.

Strumenti in un servizio client

Entrare in contatto con i clienti utilizzando l'apprendimento potrebbe sembrare controproducente. Tuttavia, le informazioni possono aiutare i marchi a concentrarsi sulle esigenze nascoste dei clienti e sulle richieste bizzarre. Inoltre, semplifica e accelera le attività banali associate al marketing mirato.

Ecco come utilizzare l'apprendimento automatico per un'esperienza cliente aggiornata:

Chatbot

L'intelligenza artificiale offre la possibilità di simulare l'interazione con un rappresentante del servizio clienti e risolvere semplici domande è una soluzione efficace per il self-service. Il machine learning consente ai chat robot di apprendere quando devono utilizzare risposte specifiche. Oppure, quando dovrebbero raccogliere le informazioni necessarie dagli utenti e quando dovrebbero passare la conversazione a un agente umano.

Assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali differiscono dai chatbot in quanto non tentano di simulare l'interazione con un agente. Invece, si concentrano su determinate aree in cui possono fornire un vero aiuto al cliente. Le funzionalità di machine learning possono aiutarti a capire quali informazioni trasmettere agli agenti (o salvare per l'uso in programmi analitici) e ampliare l'assistenza che forniscono. Un esempio è il bot Zendesk, che consiglia articoli di riferimento in base alle richieste dei clienti. Può quindi automatizzare la ricerca degli agenti dei materiali di riferimento.

Creazione di contenuti

L'apprendimento può analizzare i dati provenienti dal supporto e quindi trasformarli in idee attuabili che gli agenti possono utilizzare per articoli di riferimento. Quasi il 40% dei clienti afferma che le ricerche nella knowledge base sono inefficaci. Il machine learning può utilizzare i consigli, prestare particolare attenzione all'analisi dell'assistenza clienti e modificare gli articoli di riferimento. Pertanto, rendendoli più pertinenti e accessibili ai clienti.

Analisi predittiva

L'assistenza clienti necessita di analisi efficaci per un'ottimizzazione continua. L'apprendimento automatico può aiutare ad aggiungere un elemento di previsione ad alcune analisi di supporto. L'analisi predittiva utilizza i dati delle precedenti interazioni con i clienti per quantificare i risultati futuri. Può anche funzionare in tempo reale per catturare idee che gli agenti potrebbero perdere. Questo è il caso dello strumento Zendesk Satisfaction Prediction, che prevede la valutazione CSAT di un cliente. Avere queste idee può essere di grande aiuto per le organizzazioni del servizio clienti che desiderano migliorare la qualità del servizio clienti.

Per Disegnare La Linea

Il servizio clienti umano può completare attività complesse risolvendo i problemi da più angolazioni. Tuttavia, anche i sistemi di intelligenza artificiale di oggi possono farlo. I dati parlano da soli. L'hardware intelligente varrà probabilmente più di 87 miliardi di dollari entro il 2026.

Dopotutto, l'esperienza del cliente è ciò che guida veramente il successo dell'azienda. È l'impressione che i tuoi clienti hanno del tuo marchio durante tutti gli aspetti del loro viaggio. La loro visione della tua attività avrà un impatto sulla crescita e sui ricavi.

Offrire un'esperienza positiva ai clienti non ha prezzo. Le opinioni del pubblico determinano la reputazione della tua azienda. Tuttavia, non puoi accontentare tutti senza personalizzazione. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico aiutano i marchi a elaborare strategie per le campagne e adattare le presentazioni a gruppi di nicchia.

I marchi di successo utilizzano il machine learning per trovare e coinvolgere i clienti. Quindi stabiliscono una connessione di prim'ordine con il loro pubblico mentre si godono un'attività redditizia.