Makine Öğrenimi Müşteri Deneyimini Nasıl İyileştirebilir?

Müşteri hizmetlerinde makine öğrenimi, müşteriler için daha yüksek düzeyde kolaylık ve destek hizmeti için verimlilik oluşturmak için kullanılır.

Müşterilerinizin deneyimi, uzun vadeli ilişkileri güçlendirir, marka itibarını belirler ve yeni iş fırsatları açar. Ne yazık ki, yakın zamana kadar, geliştirilmesi iş gelişimini hızlandırmanın en basit, en etkili ve uygun maliyetli yollarından biri olmasına rağmen, büyük ölçüde hafife alındı.

Makine Öğrenimi Müşteri Deneyimini Nasıl Değiştirebilir?

Yüksek kaliteli ve yönetilen hizmet, herhangi bir işletmenin başarılı bir şekilde uygulanmasının önemli bir bileşenidir. Bu yaklaşımın uygulanmasının, hem potansiyel hem de mevcut çeşitli müşteri gruplarının bireysel ihtiyaçlarına ilişkin derin bir kavrayışa dayanması gerektiğini anlamak önemlidir. Bu anlayışın gerekli kalitesi, modern teknolojiler — AI, makine öğrenimi, tahmine dayalı ve iş analitiği tarafından sağlanabilir. Şirketlere yanıt süresini kısaltmak ve etkileşim kalitesini artırmak için ek araçlar sağlayan, mal veya hizmetler için akıllı çözümlerin kullanılmasıdır. Böylece tüketicilere yeni ve daha karmaşık ürün ve hizmetler sunulabilir.

Destek olmak

Makine öğrenimi tarafından sağlanan destek odaklı araçlar, çeşitli sektörlerdeki başarılı uygulamaların yanı sıra, kolaylıkları ve kullanım kolaylıkları nedeniyle giderek daha popüler hale geliyor. Gartner, 2022 yılına kadar müşteri etkileşimlerinin yüzde 20'sinin tamamen zeka tarafından yönetildiğini buldu.

Veri işleme

Başarılı uygulamalar, büyük miktarda verinin işlenmesini içeren alanlarda uygulanır. Nihai hedef bilinçli bir karar vermek olduğunda bu gereklidir. İnsanlar, algoritmaların yapabileceği gibi sürekli veri akışlarını işlemek için yeterli kapasiteye sahip değildir. Genellikle, örneğin doğrudan hayal kırıklığına uğramış müşterilerle çalışmak gibi yapacak çok önemli işlerimiz vardır.

Makine öğrenimi danışmanlığı ve müşteri hizmetleri bu fikri biraz daha ileriye taşıyor: sağlanan hizmetin kalitesini optimize edebilecek şekillerde açık farkındalık uyguluyor. Bu, destek temsilcilerini daha bilgili yapan bir şey olabilir. Örneğin, tahmine dayalı analitiği kullanmak. Ya da onları daha etkili kılmak için. Örneğin, bir araç düzeltici müşteri sorunlarını bağımsız olarak çözebildiğinde.

Makine öğrenimi, robotlar ve otonom araçlar, konuşma tanıma ve doğal dil işleme teknolojileri, bilgisayar görüşü ve çok daha fazlası gibi birçok alanı içeren, çözümler ve işlevler oluşturmak için birbiriyle ilişkili teknolojilerin bütün bir kompleksidir. Öğrenme, birçok endüstride ve aynı algoritma grubunda, ancak farklı veri kümelerinde kullanılabilir. Endüstri ve perakendede, fintech uygulamalarında, iş destek sistemlerinde, reklamcılıkta, robotlar, dronlar ve güvenlik kameraları için makine görüşünde tahmine dayalı analitik için kullanılır.

Makine Öğreniminin Geleceği, Müşteri Deneyimini İyileştirmektir

Müşteri hizmetleri alanında self servis, müşterinin ihtiyaç duyduğu desteği bulması anlamına gelir. Böylece, bir insan aracı ile etkileşime girerek sorunu çözün. Buna göre birçok şirket, sunulan hizmetin kalitesini artırmak için tekliflerini genişletti. Kendi kendine hizmet vermenin en kolay yollarından biri, bir bilgi tabanı oluşturmaktır.

Makine öğrenimi uygulamaları için yaygın bir seçenek olduğu ortaya çıktı. Chatbot'lar, sanal asistanlar ve diğer birçok araç, müşteri hizmetleri temsilcileriyle etkileşimi "çalışabilir" ve simüle edebilir. Bu uygulamalardan bazıları, sürekli iyileştirme için derin öğrenmeyi kullanır ve bu da daha doğru ve kullanışlı otomatikleştirilmiş kullanıcı yardımı sağlar.

İstemci Hizmetindeki Araçlar

Öğrenmeyi kullanarak müşterilerle bağlantı kurmak verimsiz görünebilir. Ancak bilgiler, markaların gizli müşteri ihtiyaçlarına ve ilginç isteklere odaklanmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, hedeflenen pazarlamayla ilişkili sıradan görevleri basitleştirir ve hızlandırır.

Yükseltilmiş bir müşteri deneyimi için makine öğreniminden nasıl yararlanacağınız aşağıda açıklanmıştır:

Chatbot'lar

AI, bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle etkileşimi simüle etme ve basit soruları çözme yeteneği sağlar, self servis için etkili bir çözümdür. Makine öğrenimi, sohbet robotlarının belirli yanıtları ne zaman kullanmaları gerektiğini öğrenmelerine olanak tanır. Veya kullanıcılardan gerekli bilgileri ne zaman toplamaları ve konuşmayı ne zaman bir insan aracıya iletmeleri gerektiği.

Sanal Asistanlar

Sanal asistanlar, bir aracıyla etkileşimi simüle etmeye çalışmadıkları için sohbet robotlarından farklıdır. Bunun yerine, müşteriye gerçek yardım sağlayabilecekleri belirli alanlara odaklanırlar. Makine öğrenimi özellikleri, aracılara hangi bilgilerin iletileceğini (veya analitik programlarda kullanılmak üzere kaydedileceğini) öğrenmenize ve sağladıkları yardımı genişletmenize yardımcı olabilir. Bir örnek, müşteri isteklerine dayalı olarak referans makaleleri öneren Zendesk botudur. Daha sonra referans malzeme ajanları için aramayı otomatik hale getirebilir.

İçerik yaratımı

Learning, destekten gelen verileri analiz edebilir ve ardından bunları aracıların referans makaleler için kullanabileceği eyleme dönüştürülebilir fikirlere dönüştürebilir. Müşterilerin neredeyse %40'ı bilgi tabanlı aramaların etkisiz olduğunu iddia ediyor. Makine öğrenimi önerileri kullanabilir, müşteri hizmetleri analitiğine özel önem verebilir ve referans makaleleri ayarlayabilir. Böylece, onları müşteriler için daha alakalı ve erişilebilir hale getirir.

Tahmine Dayalı Analitik

Müşteri desteği, sürekli optimizasyon için etkili analizlere ihtiyaç duyar. Makine öğrenimi, bazı destek analizlerine bir tahmin öğesi eklenmesine yardımcı olabilir. Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçları ölçmek için önceki müşteri etkileşimlerinden elde edilen verileri kullanır. Aracıların gözden kaçırabileceği fikirleri yakalamak için gerçek zamanlı olarak da çalışabilir. Bir müşterinin CSAT derecesini tahmin eden Zendesk Memnuniyet Tahmini aracında durum budur. Bu fikirlere sahip olmak, müşteri hizmetlerinin kalitesini iyileştirmek isteyen müşteri hizmetleri kuruluşlarına çok yardımcı olabilir.

Çizgi çizmek için

İnsan müşteri hizmetleri, sorunları birden fazla açıdan çözerken karmaşık görevleri tamamlayabilir. Ancak, günümüzün yapay zeka sistemleri de öyle olabilir. Veriler kendisi için konuşur. Akıllı donanım, 2026 yılına kadar muhtemelen 87 milyar dolardan fazla bir değere sahip olacak.

Ne de olsa, müşteri deneyimi, işletmenin başarısını gerçekten yönlendiren şeydir. Müşterilerinizin, yolculuklarının her aşamasında markanız hakkında sahip oldukları izlenimdir. İşletmenize ilişkin görüşleri, büyümeyi ve geliri etkileyecektir.

Müşteriler için olumlu bir deneyim sunmak paha biçilemez. Kitle görüşleri, şirketinizin itibarını belirler. Ancak özelleştirme yapmadan herkesi memnun edemezsiniz. Yapay zeka ve makine öğrenimi, markaların kampanyaları stratejilendirmesine ve sunumları niş gruplara göre uyarlamasına yardımcı olur.

Başarılı markalar, müşterileri bulmak ve dahil etmek için makine öğreniminden yararlanır. Ardından, kazançlı bir işin tadını çıkarırken izleyicileriyle birinci sınıf bir bağlantı kurarlar.