機器學習如何改善客戶體驗

客戶服務中的機器學習用於為客戶提供更高水平的便利和支持服務的效率。

客戶的體驗可以加強長期關係，決定品牌聲譽，並開闢新的商機。 不幸的是，直到最近它才被大大低估，儘管它的改進是加速業務發展的最簡單、最有效和最具成本效益的方法之一。

機器學習如何改變客戶體驗

高質量的託管服務是成功實施任何業務的重要組成部分。 重要的是要認識到，這種方法的實施應該基於對不同客戶群體（包括潛在客戶和現有客戶）的個性化需求的深入洞察。 這種理解的必要質量可以由現代技術提供——人工智能、機器學習、預測和商業分析。 正是對商品或服務的智能解決方案的使用為公司提供了額外的工具來減少響應時間並提高交互質量。 因此，可以向消費者提供新的和更複雜的產品和服務。

支持

ML 提供的面向支持的工具因其便利性和易用性以及在各個行業中的成功應用而變得越來越流行。 Gartner 發現，到 2022 年，20% 的客戶交互將完全由智能處理。

數據處理

成功的應用程序應用於涉及處理大量數據的領域。 當最終目標是做出明智的決定時，這是必要的。 人類沒有足夠的能力像算法那樣處理持續不斷的數據流。 我們通常有重要的事情要做，例如，直接與失望的客戶打交道。

機器學習諮詢和客戶服務進一步推動了這一想法：它以可以優化所提供服務質量的方式應用開放意識。 這可以使支持代理更有知識。 例如，使用預測分析。 或者，使它們更有效。 例如，當工具可以獨立解決糾正性客戶問題時。

機器學習是一整套相互關聯的技術，用於創建解決方案和功能，包括許多領域：機器人和自動駕駛汽車、語音識別和自然語言處理技術、計算機視覺等等。 學習可用於許多行業和同一組算法，但用於不同的數據集。 它用於工業和零售業、金融科技應用程序、業務支持系統、廣告、機器人、無人機和監控攝像頭的機器視覺中的預測分析。

機器學習的未來是改善客戶體驗

客戶服務領域的自助服務意味著客戶可以找到他們需要的支持。 因此，通過與人工代理交互來解決問題。 因此，許多公司已經擴大了他們的產品範圍以提高所提供服務的質量。 最簡單的自助服務方法之一是創建知識庫。

事實證明，它已成為機器學習應用程序的廣泛選擇。 聊天機器人、虛擬助手和許多其他工具能夠“學習”和模擬與客戶服務代理的交互。 其中一些應用程序使用深度學習來不斷改進，從而提供更準確和有用的自動化用戶幫助。

客戶服務中的工具

通過學習與客戶建立聯繫聽起來可能適得其反。 然而，這些信息可以幫助品牌專注於隱藏的客戶需求和古怪的要求。 它還可以簡化和加快與目標營銷相關的日常任務。

以下是如何利用機器學習來提升客戶體驗：

聊天機器人

人工智能提供了模擬與客戶服務代表交互和解決簡單問題的能力，是自助服務的有效解決方案。 ML 允許聊天機器人學習何時應該使用特定的響應。 或者，他們應該何時從用戶那裡收集必要的信息，以及何時應該將對話傳遞給人工代理。

虛擬助理

虛擬助手與聊天機器人的不同之處在於它們不會嘗試模擬與代理的交互。 相反，他們專注於可以為客戶提供真正幫助的某些領域。 機器學習功能可以幫助您了解將哪些信息傳輸給代理（或保存以用於分析程序），並擴展他們提供的幫助。 一個例子是 Zendesk 機器人，它根據客戶請求推薦參考文章。 然後它可以自動搜索參考材料代理。

內容創作

學習可以分析來自支持的數據，然後將其轉化為可操作的想法，代理可以將其用於參考文章。 幾乎 40% 的客戶聲稱知識庫搜索無效。 ML 可以使用建議，特別注意客戶服務分析，並調整參考文章。 因此，使它們更相關，更容易為客戶所接受。

預測分析

客戶支持需要有效的分析來持續優化。 機器學習可以幫助將預測元素添加到某些支持分析中。 預測分析使用來自先前客戶交互的數據來量化未來的結果。 它還可以實時捕捉代理可能錯過的想法。 Zendesk 滿意度預測工具就是這種情況，它可以預測客戶的 CSAT 評分。 有了這些想法，對於想要提高客戶服務質量的客戶服務組織會有很大的幫助。

畫線

人工客服可以完成複雜的任務，同時從多個角度解決問題。 然而，今天的人工智能係統也可以。 數據不言自明。 到 2026 年，智能硬件的價值可能會超過 870 億美元。

畢竟，客戶體驗才是真正推動業務成功的因素。 這是您的客戶在整個旅程的各個方面對您的品牌的印象。 他們對您的業務的看法將影響增長和收入。

為客戶提供積極的體驗是無價的。 觀眾的意見決定了您公司的聲譽。 但是，如果不進行定制，就無法取悅所有人。 人工智能和機器學習幫助品牌制定營銷活動戰略，並為利基群體量身定制演示文稿。

成功的品牌利用機器學習來尋找和吸引客戶。 然後，他們在享受利潤豐厚的業務的同時，與觀眾建立了一流的聯繫。