การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงในการบริการลูกค้าใช้เพื่อสร้างความสะดวกสบายในระดับที่สูงขึ้นสำหรับลูกค้าและประสิทธิภาพสำหรับบริการสนับสนุน

ประสบการณ์ของลูกค้าของคุณช่วยเสริมสร้างความสัมพันธ์ระยะยาว กำหนดชื่อเสียงของแบรนด์ และเปิดโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ โชคไม่ดี จนกระทั่งเมื่อเร็วๆ นี้ มันถูกประเมินต่ำเกินไป แม้ว่าการปรับปรุงจะเป็นหนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุด มีประสิทธิภาพมากที่สุด และประหยัดต้นทุนในการเร่งวิวัฒนาการทางธุรกิจ

แมชชีนเลิร์นนิงเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างไร

บริการที่มีคุณภาพสูงและมีการจัดการเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของการดำเนินธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าการดำเนินการตามแนวทางนี้ควรอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความต้องการส่วนบุคคลของกลุ่มลูกค้าต่างๆ ทั้งที่มีศักยภาพและมีอยู่ คุณภาพที่จำเป็นของความเข้าใจนี้สามารถจัดหาได้โดยเทคโนโลยีที่ทันสมัย ​​— AI, การเรียนรู้ของเครื่อง, การทำนายและการวิเคราะห์ทางธุรกิจ เป็นการใช้โซลูชันอัจฉริยะสำหรับสินค้าหรือบริการที่ช่วยให้บริษัทมีเครื่องมือเพิ่มเติมเพื่อลดเวลาตอบสนองและเพิ่มคุณภาพของการโต้ตอบ จึงสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นแก่ผู้บริโภคได้

สนับสนุน

เครื่องมือที่มุ่งเน้นการสนับสนุนโดย ML กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเนื่องจากความสะดวกและง่ายต่อการใช้งาน เช่นเดียวกับแอปที่ประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมต่างๆ Gartner พบว่าภายในปี 2565 20 เปอร์เซ็นต์ของการโต้ตอบกับลูกค้าได้รับการจัดการโดยระบบอัจฉริยะทั้งหมด

การประมวลผลข้อมูล

แอพที่ประสบความสำเร็จจะถูกนำไปใช้ในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก สิ่งนี้จำเป็นเมื่อเป้าหมายสูงสุดคือการตัดสินใจอย่างรอบรู้ มนุษย์ไม่มีความสามารถเพียงพอในการประมวลผลกระแสข้อมูลคงที่อย่างที่อัลกอริทึมทำได้ เรามักจะมีสิ่งสำคัญที่ต้องทำ เช่น การทำงานโดยตรงกับลูกค้าที่ผิดหวัง

การให้คำปรึกษาด้านแมชชีนเลิร์นนิงและการบริการลูกค้าช่วยผลักดันแนวคิดนี้ให้ไกลออกไปอีกเล็กน้อย: ใช้การรับรู้แบบเปิดในรูปแบบที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพของบริการที่มีให้ นี่อาจเป็นสิ่งที่ทำให้ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนมีความรู้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น เมื่อเครื่องมือสามารถแก้ปัญหาของลูกค้าอย่างอิสระ

แมชชีนเลิร์นนิงคือความซับซ้อนของเทคโนโลยีที่สัมพันธ์กันทั้งหมดสำหรับการสร้างโซลูชันและฟังก์ชันต่างๆ ซึ่งรวมถึงหลายด้าน: หุ่นยนต์และยานพาหนะอัตโนมัติ การรู้จำเสียงและเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และอื่นๆ อีกมากมาย การเรียนรู้สามารถใช้ได้ในหลายอุตสาหกรรมและอัลกอริทึมกลุ่มเดียวกัน แต่ในชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมและการค้าปลีก ในแอปฟินเทค ในระบบสนับสนุนธุรกิจ ในการโฆษณา ในการมองเห็นด้วยเครื่องสำหรับหุ่นยนต์ โดรน และกล้องวงจรปิด

อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงคือการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

การบริการตนเองในด้านการบริการลูกค้าหมายความว่าลูกค้าพบการสนับสนุนที่ต้องการ ดังนั้น แก้ปัญหาด้วยการโต้ตอบกับตัวแทนที่เป็นมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ หลายบริษัทจึงขยายข้อเสนอเพื่อปรับปรุงคุณภาพการให้บริการ หนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดในการบริการตนเองคือการสร้างฐานความรู้

กลายเป็นตัวเลือกที่แพร่หลายสำหรับแอปแมชชีนเลิร์นนิง แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายสามารถ "ศึกษา" และจำลองการโต้ตอบกับเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้าได้ แอปเหล่านี้บางแอปใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้มีการช่วยเหลือผู้ใช้แบบอัตโนมัติที่แม่นยำและมีประโยชน์มากขึ้น

เครื่องมือในการบริการลูกค้า

การเชื่อมต่อกับลูกค้าโดยใช้การเรียนรู้อาจฟังดูไม่มีประโยชน์ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้สามารถช่วยให้แบรนด์มุ่งเน้นไปที่ความต้องการของลูกค้าที่ซ่อนอยู่และคำขอที่แปลกประหลาด นอกจากนี้ยังช่วยลดความยุ่งยากและเร่งรัดงานทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับการตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย

นี่คือวิธีการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า:

แชทบอท

AI ให้ความสามารถในการจำลองปฏิสัมพันธ์กับตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าและแก้ปัญหาคำถามง่าย ๆ ซึ่งเป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสำหรับการบริการตนเอง ML ช่วยให้หุ่นยนต์แชทเรียนรู้ว่าเมื่อใดควรใช้การตอบสนองที่เฉพาะเจาะจง หรือเมื่อใดที่พวกเขาควรรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นจากผู้ใช้ และเมื่อใดที่พวกเขาควรส่งต่อการสนทนาไปยังตัวแทนที่เป็นมนุษย์

ผู้ช่วยเสมือน

ผู้ช่วยเสมือนแตกต่างจากแชทบอทตรงที่พวกเขาไม่พยายามจำลองการโต้ตอบกับตัวแทน พวกเขามุ่งเน้นไปที่บางพื้นที่ที่สามารถให้ความช่วยเหลือแก่ลูกค้าได้อย่างแท้จริง ความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยให้คุณเรียนรู้ว่าจะส่งข้อมูลใดไปยังตัวแทน (หรือบันทึกไว้เพื่อใช้ในโปรแกรมวิเคราะห์) และขยายความช่วยเหลือที่พวกเขามอบให้ ตัวอย่างคือบอต Zendesk ซึ่งแนะนำบทความอ้างอิงตามคำขอของลูกค้า จากนั้นจะสามารถค้นหาตัวแทนวัสดุอ้างอิงได้โดยอัตโนมัติ

การสร้างเนื้อหา

การเรียนรู้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มาจากการสนับสนุนแล้วแปลงเป็นแนวคิดที่นำไปใช้ได้จริงซึ่งตัวแทนสามารถใช้สำหรับบทความอ้างอิงได้ ลูกค้าเกือบ 40% อ้างว่าการค้นหาฐานความรู้ไม่ได้ผล ML สามารถใช้คำแนะนำ ให้ความสนใจเป็นพิเศษกับการวิเคราะห์การดูแลลูกค้า และปรับบทความอ้างอิง จึงทำให้มีความเกี่ยวข้องและเข้าถึงลูกค้าได้มากขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ฝ่ายสนับสนุนลูกค้าต้องการการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยเพิ่มองค์ประกอบการคาดการณ์ในการวิเคราะห์สนับสนุนบางอย่างได้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลจากการโต้ตอบกับลูกค้าก่อนหน้านี้เพื่อประเมินผลลัพธ์ในอนาคต นอกจากนี้ยังสามารถทำงานแบบเรียลไทม์เพื่อติดตามแนวคิดที่เจ้าหน้าที่อาจพลาด กรณีนี้ใช้กับเครื่องมือทำนายความพึงพอใจของ Zendesk ซึ่งจะคาดการณ์คะแนน CSAT ของลูกค้า การมีแนวคิดเหล่านี้สามารถช่วยองค์กรบริการลูกค้าที่ต้องการปรับปรุงคุณภาพการบริการลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น

ในการวาดเส้น

ฝ่ายบริการลูกค้าของมนุษย์สามารถทำงานที่ซับซ้อนให้สำเร็จได้ในขณะที่แก้ปัญหาจากหลายมุม อย่างไรก็ตาม ระบบ AI ในปัจจุบันก็สามารถทำได้เช่นกัน ข้อมูลพูดสำหรับตัวเอง ฮาร์ดแวร์อัจฉริยะจะมีมูลค่ามากกว่า 87 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2569

ท้ายที่สุดแล้ว ประสบการณ์ของลูกค้าคือสิ่งที่ขับเคลื่อนความสำเร็จของธุรกิจอย่างแท้จริง เป็นความประทับใจที่ลูกค้ามีต่อแบรนด์ของคุณตลอดเส้นทางการเดินทางของพวกเขา มุมมองที่มีต่อธุรกิจของคุณจะส่งผลต่อการเติบโตและรายได้

การส่งมอบประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าเป็นสิ่งที่ประเมินค่าไม่ได้ ความคิดเห็นของผู้ชมกำหนดชื่อเสียงของบริษัทของคุณ อย่างไรก็ตาม คุณไม่สามารถทำให้ทุกคนพอใจได้หากไม่มีการปรับแต่ง AI และแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้แบรนด์วางกลยุทธ์แคมเปญและปรับแต่งการนำเสนอให้เหมาะกับกลุ่มเฉพาะกลุ่ม

แบรนด์ที่ประสบความสำเร็จใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหาและทำให้ลูกค้ามีส่วนร่วม จากนั้นพวกเขาสร้างการเชื่อมต่อที่ยอดเยี่ยมกับผู้ชมในขณะที่เพลิดเพลินกับธุรกิจที่ร่ำรวย