Cum învățarea automată poate îmbunătăți experiența clienților

Învățarea automată în serviciul pentru clienți este utilizată pentru a stabili un nivel mai ridicat de confort pentru clienți și eficiență pentru serviciul de asistență.

Experiența clienților tăi întărește relațiile pe termen lung, determină reputația mărcii și deschide noi oportunități de afaceri. Din păcate, până de curând a fost foarte subestimat, deși îmbunătățirea sa este una dintre cele mai simple, mai eficiente și mai rentabile modalități de a accelera evoluția afacerii.

Cum poate învățarea automată să schimbe experiența clienților

Serviciile de înaltă calitate și gestionate sunt o componentă importantă a implementării cu succes a oricărei afaceri. Este esențial să realizăm că implementarea acestei abordări ar trebui să se bazeze pe o perspectivă profundă a nevoilor individuale ale diferitelor grupuri de clienți, atât potențiali, cât și existenți. Calitatea necesară a acestei înțelegeri poate fi furnizată de tehnologiile moderne - AI, învățarea automată, analiza predictivă și de afaceri. Utilizarea soluțiilor inteligente pentru bunuri sau servicii oferă companiilor instrumente suplimentare pentru a reduce timpul de răspuns și a îmbunătăți calitatea interacțiunii. Prin urmare, produse și servicii noi și mai complexe pot fi oferite consumatorilor.

A sustine

Instrumentele orientate spre suport oferite de ML devin din ce în ce mai populare datorită confortului și ușurinței lor de utilizare, precum și a aplicațiilor de succes din diverse industrii. Gartner a descoperit că până în 2022, 20% din interacțiunile cu clienții au fost gestionate complet de informații.

Procesarea datelor

Aplicațiile de succes sunt aplicate în domenii care implică procesarea unor cantități mari de date. Acest lucru este necesar atunci când scopul final este de a lua o decizie informată. Oamenii nu au suficientă capacitate pentru a procesa fluxuri constante de date așa cum pot algoritmii. De obicei avem lucruri esențiale de făcut, de exemplu, să lucrăm direct cu clienți dezamăgiți.

Consultanța în învățarea automată și serviciul pentru clienți împing această idee puțin mai departe: aplică conștientizarea deschisă în moduri care pot optimiza calitatea serviciului oferit. Acest lucru poate fi ceva care îi face pe agenții de asistență mai cunoscători. De exemplu, folosind analize predictive. Sau, pentru a le face mai eficiente. De exemplu, atunci când un instrument poate rezolva în mod independent problemele corective ale clienților.

Învățarea automată este un întreg complex de tehnologii interconectate pentru crearea de soluții și funcții, care include multe domenii: roboți și vehicule autonome, recunoașterea vorbirii și tehnologiile de procesare a limbajului natural, viziunea computerizată și multe altele. Învățarea poate fi folosită în multe industrii și în același grup de algoritmi, dar pe seturi de date diferite. Este folosit pentru analize predictive în industrie și retail, în aplicațiile fintech, în sistemele de suport pentru afaceri, în publicitate, în viziunea artificială pentru roboți, drone și camere de supraveghere.

Viitorul învățării automate este îmbunătățirea experienței clienților

Self-service în domeniul serviciului pentru clienți înseamnă că clientul găsește sprijinul de care are nevoie. Astfel, rezolvați problema interacționând cu un agent uman. În consecință, multe companii și-au extins ofertele pentru a îmbunătăți calitatea serviciilor oferite. Una dintre cele mai simple moduri de autoservire este crearea unei baze de cunoștințe.

S-a dovedit a fi o opțiune larg răspândită pentru aplicațiile de învățare automată. Chatboții, asistenții virtuali și multe alte instrumente sunt capabile să „studieze” și să simuleze interacțiunea cu agenții de servicii pentru clienți. Unele dintre aceste aplicații folosesc învățarea profundă pentru îmbunătățirea continuă, rezultând o asistență automată mai precisă și mai utilă pentru utilizator.

Instrumente într-un serviciu pentru clienți

Conectarea cu clienții folosind învățarea poate suna contraproductivă. Cu toate acestea, informațiile pot ajuta mărcile să se concentreze pe nevoile ascunse ale clienților și pe cererile ciudate. De asemenea, simplifică și accelerează sarcinile banale asociate cu marketingul direcționat.

Iată cum să utilizați învățarea automată pentru o experiență îmbunătățită a clienților:

Chatbots

AI oferă capacitatea de a simula interacțiunea cu un reprezentant al serviciului pentru clienți și de a rezolva întrebări simple este o soluție eficientă pentru autoservire. ML permite roboților de chat să învețe când ar trebui să folosească anumite răspunsuri. Sau, când ar trebui să colecteze informațiile necesare de la utilizatori și când ar trebui să transmită conversația unui agent uman.

Asistenți virtuali

Asistenții virtuali diferă de chatbot-uri prin faptul că nu încearcă să simuleze interacțiunea cu un agent. În schimb, se concentrează pe anumite domenii în care pot oferi un ajutor real clientului. Capacitățile de învățare automată vă pot ajuta să aflați ce informații să transmiteți agenților (sau să le salvați pentru utilizare în programe analitice) și să extindeți asistența pe care o oferă. Un exemplu este botul Zendesk, care recomandă articole de referință pe baza solicitărilor clienților. Apoi poate automatiza căutarea agenților de materiale de referință.

Creare de conținut

Învățarea poate analiza datele care provin de la asistență și apoi le poate transforma în idei aplicabile pe care agenții le pot folosi pentru articole de referință. Aproape 40% dintre clienți susțin că căutările pe baza de cunoștințe sunt ineficiente. ML poate folosi recomandări, să acorde o atenție deosebită analizelor de îngrijire a clienților și să ajusteze articolele de referință. Astfel, făcându-le mai relevante și mai accesibile clienților.

Analize predictive

Asistența pentru clienți are nevoie de analize eficiente pentru optimizare continuă. Învățarea automată poate ajuta la adăugarea unui element de prognoză la unele analize de asistență. Analiza predictivă utilizează date din interacțiunile anterioare cu clienții pentru a cuantifica rezultatele viitoare. De asemenea, poate funcționa în timp real pentru a prinde idei pe care agenții le-ar putea rata. Acesta este cazul instrumentului Zendesk Satisfaction Prediction, care prezice ratingul CSAT al unui client. A avea aceste idei poate fi de mare ajutor organizațiilor de servicii pentru clienți care doresc să îmbunătățească calitatea serviciului pentru clienți.

A Trasa Linia

Serviciul pentru clienți uman poate finaliza sarcini complexe în timp ce rezolvă probleme din mai multe unghiuri. Cu toate acestea, la fel și sistemele AI de astăzi. Datele vorbesc de la sine. Hardware-ul inteligent va avea probabil mai mult de 87 de miliarde de dolari până în 2026.

La urma urmei, experiența clienților este ceea ce conduce cu adevărat succesul afacerii. Este impresia pe care o au clienții tăi despre marca ta pe parcursul tuturor aspectelor călătoriei lor. Viziunea lor asupra afacerii dvs. va afecta creșterea și veniturile.

Oferirea unei experiențe pozitive pentru clienți nu are preț. Opiniile publicului determină reputația companiei tale. Cu toate acestea, nu puteți mulțumi pe toată lumea fără personalizare. Inteligența artificială și învățarea automată ajută mărcile să creeze strategii pentru campanii și să adapteze prezentările pentru grupuri de nișă.

Mărcile de succes folosesc învățarea automată pentru a găsi și a implica clienții. Apoi stabilesc o conexiune de top cu publicul lor în timp ce se bucură de o afacere profitabilă.