기계 학습이 고객 경험을 개선하는 방법

고객 서비스에서의 기계 학습은 고객을 위한 더 높은 수준의 편의성과 지원 서비스를 위한 효율성을 구축하는 데 사용됩니다.

고객의 경험은 장기적인 관계를 강화하고 브랜드 평판을 결정하며 새로운 비즈니스 기회를 열어줍니다. 불행하게도 최근까지 그 개선이 비즈니스 진화를 가속화하는 가장 간단하고 가장 효과적이고 비용 효율적인 방법 중 하나임에도 불구하고 크게 과소평가되었습니다.

기계 학습이 고객 경험을 어떻게 변화시킬 수 있습니까?

고품질의 관리형 서비스는 성공적인 비즈니스 구현의 중요한 구성 요소입니다. 이 접근 방식의 구현은 잠재 고객과 기존 고객 모두의 다양한 고객 그룹의 개별 요구 사항에 대한 깊은 통찰력을 기반으로 해야 한다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 이해의 필수 품질은 AI, 기계 학습, 예측 및 비즈니스 분석과 같은 최신 기술을 통해 제공될 수 있습니다. 응답 시간을 줄이고 상호 작용의 품질을 향상시킬 수 있는 추가 도구를 회사에 제공하는 것은 상품 또는 서비스에 대한 지능형 솔루션의 사용입니다. 따라서 새롭고 더 복잡한 제품과 서비스를 소비자에게 제공할 수 있습니다.

지원하다

ML이 제공하는 지원 지향적 도구는 다양한 산업 분야에서 성공적인 앱이 될 뿐만 아니라 편리함과 사용 편의성으로 인해 점점 더 대중화되고 있습니다. Gartner는 2022년까지 고객 상호 작용의 20%가 인텔리전스로 완전히 처리된다는 사실을 발견했습니다.

데이터 처리

성공적인 앱은 많은 양의 데이터를 처리하는 영역에 적용됩니다. 이는 최종 목표가 정보에 입각한 결정을 내리는 것일 때 필요합니다. 인간은 알고리즘처럼 지속적인 데이터 흐름을 처리할 수 있는 충분한 능력이 없습니다. 예를 들어 실망한 고객과 직접 작업하는 것과 같이 일반적으로 해야 할 중요한 일이 있습니다.

기계 학습 컨설팅 및 고객 서비스는 이 아이디어를 조금 더 추진합니다. 제공되는 서비스 품질을 최적화할 수 있는 방식으로 열린 인식을 적용합니다. 이것은 지원 상담원이 더 많은 지식을 갖게 만드는 것일 수 있습니다. 예를 들어 예측 분석을 사용합니다. 또는 더 효과적으로 만들기 위해. 예를 들어, 도구가 수정 고객 문제를 독립적으로 해결할 수 있는 경우입니다.

기계 학습은 로봇 및 자율 주행 차량, 음성 인식 및 자연 언어 처리 기술, 컴퓨터 비전 등 많은 영역을 포함하는 솔루션 및 기능을 만들기 위한 상호 관련된 기술의 전체 복합체입니다. 학습은 많은 산업과 동일한 알고리즘 그룹에서 사용할 수 있지만 다른 데이터 세트에서 사용할 수 있습니다. 산업 및 소매업, 핀테크 앱, 비즈니스 지원 시스템, 광고, 로봇용 머신 비전, 드론 및 감시 카메라의 예측 분석에 사용됩니다.

기계 학습의 미래는 고객 경험을 개선하는 것입니다

고객 서비스 분야의 셀프 서비스는 클라이언트가 필요한 지원을 찾는다는 것을 의미합니다. 따라서 인간 에이전트와 상호 작용하여 문제를 해결하십시오. 이에 따라 많은 기업들이 제공되는 서비스 품질을 개선하기 위해 제품을 확장했습니다. 가장 쉬운 셀프 서비스 방법 중 하나는 지식창고를 만드는 것입니다.

기계 학습 앱을 위한 광범위한 옵션으로 판명되었습니다. 챗봇, 가상 비서 및 기타 여러 도구는 고객 서비스 에이전트와의 상호 작용을 "연구"하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 앱 중 일부는 지속적인 개선을 위해 딥 러닝을 사용하여 보다 정확하고 유용한 자동 사용자 지원을 제공합니다.

클라이언트 서비스의 도구

학습을 통해 고객과 연결하는 것은 비생산적으로 들릴 수 있습니다. 그러나 이 정보는 브랜드가 숨겨진 클라이언트 요구 사항과 기이한 요청에 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 대상 마케팅과 관련된 일상적인 작업을 단순화하고 신속하게 처리합니다.

업그레이드된 고객 경험을 위해 기계 학습을 활용하는 방법은 다음과 같습니다.

챗봇

AI는 고객 서비스 담당자와의 상호 작용을 시뮬레이션하고 간단한 질문을 해결하는 기능을 제공하여 셀프 서비스를 위한 효과적인 솔루션입니다. ML을 사용하면 채팅 로봇이 언제 특정 응답을 사용해야 하는지 배울 수 있습니다. 또는 사용자로부터 필요한 정보를 수집해야 하는 경우와 인간 에이전트에게 대화를 전달해야 하는 경우입니다.

가상 비서

가상 도우미는 상담원과의 상호 작용을 시뮬레이션하지 않는다는 점에서 챗봇과 다릅니다. 대신 그들은 고객에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 특정 영역에 집중합니다. 기계 학습 기능은 에이전트에게 전송할(또는 분석 프로그램에서 사용하기 위해 저장할) 정보를 학습하고 그들이 제공하는 지원을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 고객 요청에 따라 참조 문서를 추천하는 Zendesk 봇이 있습니다. 그런 다음 참조 자료 에이전트 검색을 자동화할 수 있습니다.

콘텐츠 제작

학습은 지원에서 오는 데이터를 분석한 다음 상담원이 참조 문서에 사용할 수 있는 실행 가능한 아이디어로 변환할 수 있습니다. 거의 40%의 고객이 지식 기반 검색이 비효율적이라고 주장합니다. ML은 권장 사항을 사용하고 고객 관리 분석에 특별한 주의를 기울이고 참조 기사를 조정할 수 있습니다. 따라서 고객이 더 관련성 있고 쉽게 접근할 수 있습니다.

예측 분석

고객 지원에는 지속적인 최적화를 위한 효과적인 분석이 필요합니다. 기계 학습은 일부 지원 분석에 예측 요소를 추가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예측 분석은 이전 고객 상호 작용의 데이터를 사용하여 향후 결과를 정량화합니다. 상담원이 놓칠 수 있는 아이디어를 포착하기 위해 실시간으로 작동할 수도 있습니다. 클라이언트의 CSAT 등급을 예측하는 Zendesk 만족도 예측 도구의 경우가 이에 해당합니다. 이러한 아이디어를 갖는 것은 고객 서비스 품질을 향상시키려는 고객 서비스 조직에 큰 도움이 될 수 있습니다.

선을 그리려면

휴먼 고객 서비스는 여러 각도에서 문제를 해결하면서 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. 그러나 오늘날의 AI 시스템도 마찬가지입니다. 데이터는 그 자체로 말합니다. 지능형 하드웨어는 2026년까지 870억 달러 이상의 가치가 있을 것입니다.

결국 고객 경험은 비즈니스의 진정한 성공을 이끄는 것입니다. 여정의 모든 측면에서 고객이 브랜드에 대해 갖는 인상입니다. 귀하의 비즈니스에 대한 그들의 관점은 성장과 수익에 영향을 미칩니다.

고객에게 긍정적인 경험을 제공하는 것은 매우 중요합니다. 청중의 의견이 회사의 평판을 결정합니다. 그러나 사용자 정의 없이는 모든 사람을 만족시킬 수 없습니다. AI와 기계 학습은 브랜드가 캠페인을 전략화하고 프레젠테이션을 틈새 그룹에 맞게 조정하는 데 도움이 됩니다.

성공적인 브랜드는 기계 학습을 활용하여 고객을 찾고 참여시킵니다. 그런 다음 수익성 있는 비즈니스를 즐기면서 청중과 최고의 관계를 구축합니다.