Jak uczenie maszynowe może poprawić doświadczenie klienta

Uczenie maszynowe w obsłudze klienta służy do ustalenia wyższego poziomu wygody dla klientów i wydajności usługi wsparcia.

Doświadczenie Twoich klientów wzmacnia długoterminowe relacje, decyduje o reputacji marki i otwiera nowe możliwości biznesowe. Niestety, do niedawna był mocno niedoceniany, choć jego doskonalenie jest jednym z najprostszych, najskuteczniejszych i najbardziej opłacalnych sposobów na przyspieszenie ewolucji biznesu.

Jak uczenie maszynowe może zmienić doświadczenie klienta

Wysokiej jakości i zarządzana obsługa jest ważnym elementem udanej realizacji każdego biznesu. Niezbędne jest uświadomienie sobie, że wdrożenie tego podejścia powinno opierać się na głębokim wglądzie w indywidualne potrzeby różnych grup klientów, zarówno potencjalnych, jak i obecnych. Niezbędną jakość tego zrozumienia mogą zapewnić nowoczesne technologie — AI, uczenie maszynowe, analityka predykcyjna i biznesowa. To właśnie zastosowanie inteligentnych rozwiązań dla towarów lub usług daje firmom dodatkowe narzędzia do skrócenia czasu reakcji i poprawy jakości interakcji. Konsumentom można zatem oferować nowe i bardziej złożone produkty i usługi.

Wsparcie

Zorientowane na wsparcie narzędzia oferowane przez ML stają się coraz bardziej popularne ze względu na wygodę i łatwość obsługi, a także odnoszące sukcesy aplikacje w różnych branżach. Gartner odkrył, że do 2022 roku 20 procent interakcji z klientami było w całości obsługiwane przez inteligencję.

Przetwarzanie danych

Udane aplikacje są stosowane w obszarach wymagających przetwarzania dużych ilości danych. Jest to konieczne, gdy ostatecznym celem jest podjęcie świadomej decyzji. Ludzie nie mają wystarczającej zdolności do przetwarzania stałych przepływów danych, tak jak algorytmy. Zwykle mamy ważne rzeczy do zrobienia, na przykład bezpośrednią pracę z rozczarowanymi klientami.

Doradztwo w zakresie uczenia maszynowego i obsługa klienta posuwają tę ideę nieco dalej: stosuje otwartą świadomość w sposób, który może zoptymalizować jakość świadczonych usług. Może to być coś, co sprawi, że agenci wsparcia będą bardziej kompetentni. Na przykład za pomocą analizy predykcyjnej. Lub, aby uczynić je bardziej skutecznymi. Na przykład, gdy narzędzie może samodzielnie rozwiązywać korygujące problemy klientów.

Uczenie maszynowe to cały kompleks powiązanych ze sobą technologii tworzenia rozwiązań i funkcji, który obejmuje wiele dziedzin: roboty i pojazdy autonomiczne, technologie rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego, widzenie komputerowe i wiele innych. Uczenie może być wykorzystywane w wielu branżach i tej samej grupie algorytmów, ale na różnych zbiorach danych. Jest używany do analityki predykcyjnej w przemyśle i handlu detalicznym, w aplikacjach fintech, w systemach wsparcia biznesu, w reklamie, w wizji maszynowej dla robotów, dronów i kamer monitorujących.

Przyszłością uczenia maszynowego jest poprawa obsługi klienta

Samoobsługa w zakresie obsługi klienta oznacza, że ​​klient znajduje potrzebne mu wsparcie. W ten sposób rozwiąż problem, wchodząc w interakcję z agentem ludzkim. W związku z tym wiele firm rozszerzyło swoją ofertę, aby poprawić jakość świadczonych usług. Jednym z najprostszych sposobów samoobsługi jest stworzenie bazy wiedzy.

Okazało się, że jest to powszechna opcja dla aplikacji do uczenia maszynowego. Chatboty, wirtualni asystenci i wiele innych narzędzi są w stanie „badać” i symulować interakcje z agentami obsługi klienta. Niektóre z tych aplikacji wykorzystują głębokie uczenie się do ciągłego doskonalenia, co skutkuje dokładniejszą i bardziej użyteczną zautomatyzowaną pomocą dla użytkownika.

Narzędzia w usłudze klienta

Łączenie się z klientami za pomocą nauki może wydawać się szkodliwe. Informacje te mogą jednak pomóc markom skupić się na ukrytych potrzebach klientów i nietypowych żądaniach. Upraszcza również i przyspiesza przyziemne zadania związane z ukierunkowanym marketingiem.

Oto jak wykorzystać uczenie maszynowe do ulepszonej obsługi klienta:

Chatboty

AI zapewnia możliwość symulacji interakcji z przedstawicielem obsługi klienta i rozwiązywania prostych pytań jest skutecznym rozwiązaniem dla samoobsługi. ML pozwala robotom czatowym uczyć się, kiedy powinny używać określonych odpowiedzi. Lub kiedy powinni zebrać niezbędne informacje od użytkowników i kiedy powinni przekazać rozmowę agentowi ludzkiemu.

Wirtualni asystenci

Wirtualni asystenci różnią się od chatbotów tym, że nie próbują symulować interakcji z agentem. Zamiast tego skupiają się na pewnych obszarach, w których mogą udzielić klientowi realnej pomocy. Możliwości uczenia maszynowego mogą pomóc Ci dowiedzieć się, jakie informacje przekazać agentom (lub zapisać do wykorzystania w programach analitycznych) i rozszerzyć świadczoną przez nich pomoc. Przykładem jest bot Zendesk, który rekomenduje artykuły referencyjne w oparciu o prośby klientów. Następnie może zautomatyzować wyszukiwanie agentów materiałów referencyjnych.

Tworzenie treści

Learning może analizować dane pochodzące od wsparcia, a następnie przekształcać je w praktyczne pomysły, które agenci mogą wykorzystać w artykułach referencyjnych. Prawie 40% klientów twierdzi, że przeszukiwanie baz wiedzy jest nieskuteczne. ML może korzystać z rekomendacji, zwracać szczególną uwagę na analizy obsługi klienta i dostosowywać artykuły referencyjne. W ten sposób czyniąc je bardziej odpowiednimi i dostępnymi dla klientów.

Analiza predykcyjna

Obsługa klienta potrzebuje skutecznych analiz w celu ciągłej optymalizacji. Uczenie maszynowe może pomóc w dodaniu elementu prognozowania do niektórych analiz pomocy technicznej. Analityka predykcyjna wykorzystuje dane z poprzednich interakcji z klientami do ilościowego określania przyszłych wyników. Może również działać w czasie rzeczywistym, aby wychwytywać pomysły, które agenci mogą przegapić. Tak jest w przypadku narzędzia Zendesk Satisfaction Prediction, które przewiduje ocenę CSAT klienta. Posiadanie tych pomysłów może być bardzo pomocne dla organizacji obsługi klienta, które chcą poprawić jakość obsługi klienta.

Rysować Linię

Ludzka obsługa klienta może wykonywać złożone zadania, jednocześnie rozwiązując problemy z wielu punktów widzenia. Jednak tak samo mogą działać dzisiejsze systemy sztucznej inteligencji. Dane mówią same za siebie. Inteligentny sprzęt będzie prawdopodobnie wart ponad 87 miliardów dolarów do 2026 roku.

W końcu doświadczenie klienta jest tym, co naprawdę napędza sukces firmy. To wrażenie, jakie Twoi klienci mają na temat Twojej marki we wszystkich aspektach ich podróży. Ich spojrzenie na Twoją firmę wpłynie na wzrost i przychody.

Dostarczanie pozytywnych wrażeń klientom jest bezcenne. Opinie odbiorców decydują o reputacji Twojej firmy. Jednak nie możesz zadowolić wszystkich bez dostosowywania. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają markom opracowywać strategie kampanii i dostosowywać prezentacje do grup niszowych.

Marki odnoszące sukcesy wykorzystują uczenie maszynowe do znajdowania i angażowania klientów. Następnie nawiązują doskonały kontakt z publicznością, jednocześnie ciesząc się lukratywnym biznesem.