Как машинное обучение может улучшить качество обслуживания клиентов

Машинное обучение в обслуживании клиентов используется для обеспечения более высокого уровня удобства для клиентов и эффективности службы поддержки.

Опыт ваших клиентов укрепляет долгосрочные отношения, определяет репутацию бренда и открывает новые возможности для бизнеса. К сожалению, до недавнего времени он сильно недооценивался, хотя его усовершенствование является одним из самых простых, эффективных и рентабельных способов ускорения развития бизнеса.

Как машинное обучение может изменить клиентский опыт

Качественный и управляемый сервис – важная составляющая успешной реализации любого бизнеса. Важно понимать, что реализация этого подхода должна основываться на глубоком понимании индивидуальных потребностей различных групп клиентов, как потенциальных, так и существующих. Необходимое качество этого понимания могут обеспечить современные технологии — искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная и бизнес-аналитика. Именно использование интеллектуальных решений для товаров или услуг дает компаниям дополнительные инструменты для сокращения времени отклика и повышения качества взаимодействия. Поэтому потребителям могут быть предложены новые и более сложные продукты и услуги.

Поддерживать

Ориентированные на поддержку инструменты, предоставляемые ML, становятся все более популярными благодаря своему удобству и простоте использования, а также успешным приложениям в различных отраслях. Gartner обнаружил, что к 2022 году 20% взаимодействий с клиентами полностью обрабатывались интеллектуальными средствами.

Обработка данных

Успешные приложения применяются в областях, связанных с обработкой больших объемов данных. Это необходимо, когда конечной целью является принятие взвешенного решения. У людей нет достаточных возможностей для обработки постоянных потоков данных, как это могут сделать алгоритмы. Обычно у нас есть важные дела, например, работа напрямую с разочарованными клиентами.

Консультации по машинному обучению и обслуживание клиентов продвигают эту идею немного дальше: они применяют открытую осведомленность таким образом, чтобы оптимизировать качество предоставляемых услуг. Это может сделать агентов поддержки более осведомленными. Например, с помощью предиктивной аналитики. Или сделать их более эффективными. Например, когда инструмент может самостоятельно решить корректирующие проблемы клиента.

Машинное обучение — это целый комплекс взаимосвязанных технологий создания решений и функций, который включает в себя множество направлений: роботы и автономные транспортные средства, технологии распознавания речи и обработки естественного языка, компьютерное зрение и многое другое. Обучение можно использовать во многих отраслях и на одной и той же группе алгоритмов, но на разных наборах данных. Он используется для предиктивной аналитики в промышленности и ритейле, в финтех-приложениях, в системах поддержки бизнеса, в рекламе, в машинном зрении для роботов, дронов и камер наблюдения.

Будущее машинного обучения — в улучшении качества обслуживания клиентов

Самообслуживание в сфере обслуживания клиентов означает, что клиент находит необходимую ему поддержку. Таким образом, решите проблему, взаимодействуя с агентом-человеком. Соответственно, многие компании расширили свои предложения, чтобы улучшить качество предоставляемых услуг. Один из самых простых способов самообслуживания — создать базу знаний.

Это оказалось широко распространенным вариантом для приложений машинного обучения. Чат-боты, виртуальные помощники и многие другие инструменты способны «изучить» и имитировать взаимодействие с агентами по обслуживанию клиентов. Некоторые из этих приложений используют глубокое обучение для постоянного улучшения, что приводит к более точной и полезной автоматизированной помощи пользователям.

Инструменты в клиентской службе

Общение с клиентами с помощью обучения может показаться контрпродуктивным. Однако эта информация может помочь брендам сосредоточиться на скрытых потребностях клиентов и причудливых запросах. Это также упрощает и ускоряет рутинные задачи, связанные с целевым маркетингом.

Вот как можно использовать машинное обучение для повышения качества обслуживания клиентов:

Чат-боты

ИИ дает возможность имитировать взаимодействие с представителем службы поддержки и решать простые вопросы — эффективное решение для самообслуживания. Машинное обучение позволяет чат-роботам узнавать, когда им следует использовать определенные ответы. Или когда они должны собирать необходимую информацию от пользователей, а когда они должны передавать разговор агенту-человеку.

Виртуальные помощники

Виртуальные помощники отличаются от чат-ботов тем, что не пытаются имитировать взаимодействие с агентом. Вместо этого они сосредотачиваются на определенных областях, где могут оказать реальную помощь клиенту. Возможности машинного обучения могут помочь вам узнать, какую информацию передавать агентам (или сохранить для использования в аналитических программах), и расширить предоставляемую ими помощь. Примером может служить бот Zendesk, который рекомендует справочные статьи на основе запросов клиентов. Затем он может автоматизировать поиск агентов эталонных материалов.

Создание контента

Обучение может анализировать данные, поступающие от поддержки, а затем преобразовывать их в действенные идеи, которые агенты могут использовать для справочных статей. Почти 40% клиентов утверждают, что поиск в базе знаний неэффективен. ML может использовать рекомендации, уделять особое внимание аналитике обслуживания клиентов и корректировать справочные статьи. Таким образом, делая их более актуальными и доступными для клиентов.

Предиктивная аналитика

Службе поддержки клиентов нужна эффективная аналитика для постоянной оптимизации. Машинное обучение может помочь добавить элемент прогнозирования в некоторую аналитику поддержки. Прогнозная аналитика использует данные о предыдущих взаимодействиях с клиентами для количественной оценки будущих результатов. Он также может работать в режиме реального времени, чтобы выявлять идеи, которые агенты могут пропустить. Так обстоит дело с инструментом Zendesk Satisfaction Prediction, который прогнозирует рейтинг CSAT клиента. Наличие этих идей может оказать большую помощь организациям по обслуживанию клиентов, которые хотят улучшить качество обслуживания клиентов.

Нарисовать линию

Служба поддержки клиентов может выполнять сложные задачи, решая проблемы с разных точек зрения. Однако сегодняшние системы искусственного интеллекта тоже могут. Данные говорят сами за себя. К 2026 году интеллектуальное оборудование, вероятно, будет стоить более 87 миллиардов долларов.

В конце концов, клиентский опыт — это то, что действительно способствует успеху бизнеса. Это впечатление ваших клиентов о вашем бренде на всех этапах их путешествия. Их мнение о вашем бизнесе повлияет на рост и прибыль.

Дарить клиентам положительные эмоции бесценно. Мнения аудитории определяют репутацию вашей компании. Тем не менее, вы не можете угодить всем без настройки. ИИ и машинное обучение помогают брендам разрабатывать стратегию кампаний и адаптировать презентации для нишевых групп.

Успешные бренды используют машинное обучение для поиска и привлечения клиентов. Затем они устанавливают первоклассную связь со своей аудиторией, наслаждаясь прибыльным бизнесом.