حل المشكلات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في خدمة العملاء

تم تغيير مهنة التسويق بشكل جذري بسبب التقدم في الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. من المتوقع أن يكون حجم السوق بالنسبة للذكاء الاصطناعي في التسويق تنمو over 31٪ في السنة حتى عام 2028. إنه ينمو بوتيرة أسرع حيث تكتشف المزيد من الشركات فوائد جديدة.

لسوء الحظ ، هناك عدد من أخطاء التسويق المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تستمر الشركات في صنعها. تتمثل إحدى أكبر المشكلات في التركيز كليًا على التوعية على حساب خدمة العملاء.

تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي في حل مشاكل خدمة العملاء. ومع ذلك ، فهي مفيدة فقط للشركات التي تستخدمها بشكل صحيح.

لتقدير فوائد الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء ، يجب أن تتعرف على أكثر مشكلات خدمة العملاء شيوعًا. عندما يكون لدى العملاء ملف مواجهة خدمة العملاء السيئة:

• 91٪ من العملاء يغادرون دون سابق إنذار
• 47٪ من العملاء يغيرون العلامات التجارية
• 40٪ من العملاء يوصون بعدم العمل

يتضح من الإحصائيات أن كل عميل ، يواجه تجربة خدمة عملاء سيئة ، يقوم بأكثر من خطوة واحدة لإلحاق الضرر بالعمل. فكر في تجربة الخدمة السيئة للعلامة التجارية والإجراءات التي اتخذتها بعد ذلك. من الواضح أنك ستتردد في التوصية بالخدمة لأصدقائك وعائلتك. يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي في معالجة هذه المشكلات.

خدمة العملاء في أعمال الخدمات

إحدى الطرق الواسعة التي يمكن من خلالها تصنيف الأعمال التجارية هي أعمال المنتجات والخدمات. يشمل المزيج التسويقي لشركات المنتجات المنتج والسعر والترويج والمكان. لكن ل أعمال الخدمات، العناصر الإضافية في المزيج التسويقي هي الأشخاص والعملية والأدلة المادية. هذه العناصر الثلاثة بارزة في إرضاء العملاء.

يتم إبراز جميع عناصر أعمال الخدمات في خدمة العملاء. إنه المكان الذي يتم فيه ترجمة الأشخاص وعملية العمل إلى أدلة مادية. وبالتالي ، تصبح خدمة العملاء هي المنطقة التي لديها أقصى قدر من الاحتكاك بين الأعمال التجارية والمستهلكين.

جميع أنواع الأعمال المالية هي شركات خدمات. يمكن أن يكون نشاطًا تجاريًا في مجال التكنولوجيا المالية ، أو إدارة أموال ، أو سمسرة. كل هذه الأعمال عبارة عن أعمال خدمية ويحدث الحد الأقصى من الاحتكاك بين العملاء والشركات المالية في عملية خدمة العملاء.

لماذا خدمة العملاء مهمة؟

يتعين على العميل التعامل مع شركة خدمات لفترة طويلة لاسترداد تكلفة الاستحواذ التي تكبدها. يتم تحديد ذلك عن طريق حساب قيمة عمر العميل (CLV) لكل عميل على حدة. هذا هو الربح الذي يمكن أن يحققه النشاط التجاري من عميل واحد. في معظم الشركات الحديثة ، يعد اكتساب العملاء أمرًا مكلفًا. يزيد CLV للعميل كلما طالت مدة إدارته للأعمال مع الشركة.

عندما يكون لدى العميل تجربة سيئة ، فهناك فرصة كبيرة جدًا للتخلي عن الخدمة. هذا يقلل من CLV ومن الممكن أن تفقد تكلفة الشراء التي دخلت في الحصول على العميل. هناك أيضًا احتمال لرد فعل عنيف أوسع من الجمهور. من خلال وسائل التواصل الاجتماعي الحديثة ، يمكن للعملاء مشاركة تجاربهم السيئة مع خدمة العملاء والحصول على اهتمام كبير.

من ناحية أخرى ، فإن خدمة العملاء الممتازة تسعد المستهلكين ولن يفكر حتى في البدائل. هذا يضمن بقائه لفترة أطول كعميل يقوم بزيادة CLV. أيضًا ، من المرجح أيضًا أن يوصي العميل الذي يتمتع بتجربة إيجابية بالخدمة المالية للأصدقاء أو العائلة. هذا يقلل من تكلفة الشراء للعملاء الجدد. باختصار ، كيف يمكن لخدمة العملاء في الشركة أن تؤثر بشكل كبير على ربحية الشركة ، سواء بشكل إيجابي أو سلبي.

AI & ML: حل المشكلات في خدمة العملاء

تطورت أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مر السنين. يمكنهم إنجاز وظائف أكثر تعقيدًا بكثير مما تستطيع خوارزميات الكمبيوتر البسيطة القيام به. إنها منطقة تتطور باستمرار ويتم إجراء المزيد من التحسينات كل يوم يمر. فمثلا، التعلم العميق يمكن استخدامها لفهم الكلام والرد أيضًا بالكلام.

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في خدمة العملاء لمعالجة المشكلات المختلفة التي تحتاج إلى نطاق واسع. كما أنها تعمل كوظائف خدمة العملاء تتعامل مع الكثير من التعقيد. تناقش الأقسام التالية بعضًا من أكثر التحديات شيوعًا وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حل هذا التحدي.

1. فجوة المعلومات

التحدي الرئيسي في خدمة العملاء هو فجوة المعلومات لدى مسؤول خدمة العملاء التنفيذي. هذا يؤدي إلى تحديد غير دقيق للمشكلة وحل غير كامل. كما يمكن للمرء أن يتخيل أحد المديرين التنفيذيين لا يمكن أن يكون على دراية بجميع أنظمة وعمليات الشركة. فجوة المعلومات لدى المديرين التنفيذيين لخدمة العملاء تجعل العملاء غير راضين.

من الطرق الشائعة لسد فجوة المعلومات بدون حلول الذكاء الاصطناعي هي منتديات المستخدمين. خذ على سبيل المثال 17 عاما مجتمع MQL5.comتم إنشاؤه بواسطة MetaQuotes ، الشركة النامية لـ ميتاتريدر 5. هنا ، يحدد المجتمع نفسه السبب الجذري للمشاكل ويحدد الحل. تتطلب مثل هذه الحالات القليل جدًا من الدعم الخارجي من الشركة. لكنها لا تنطبق على جميع أنواع شركات الخدمات المالية وستكون حلول الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة في معظم الحالات.

حل الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي مع القاعدة المعرفية للشركة إلى تحويل فجوة المعلومات التي يعاني منها المسؤول التنفيذي إلى وفرة المعلومات. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحديد الحل الصحيح من قاعدة المعرفة دون أن يطلب المسؤول التنفيذي البحث من خلال قاعدة البيانات. أدوات البحث مع معالجة اللغات الطبيعية (NLP) يمكن أن يجلب الحل الصحيح بجهد ضئيل للغاية في الاستعلام. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا البحث في قاعدة بيانات المعرفة للعثور على استفسارات مماثلة تمت تجربتها في الماضي وكيفية حلها.

2. تجربة العملاء المفككة

هناك الكثير من نقاط الاتصال بين العملاء وشركة الخدمات المالية. يمكن أن يتراوح هذا من مواقع مادية مختلفة إلى العديد من نقاط الاتصال عبر الإنترنت. يشعر العملاء بتجربة مفككة عند عبور نقاط الاتصال المختلفة. كما أنه يجعل مهمة المديرين التنفيذيين لخدمة العملاء لأنها ليست على دراية برحلة العميل الخاصة بعميل معين أمامها. هذا يجعل حل المشكلة صعبًا وبالتالي تدهور تجربة العملاء.

حل الذكاء الاصطناعي

تطبيق الذكاء الاصطناعي على أنظمة الشركة المختلفة وتجميع المعلومات ذات الصلة المتعلقة بالعميل معًا. يساعد هذا في نسج معلومات العميل معًا عبر نقاط اتصال مختلفة. مع هذا ، تكون رحلة العميل الكاملة لكل عميل متاحة لمسؤول خدمة العملاء بلمسة زر واحدة. يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا في إبراز أجزاء رحلة العميل ذات الصلة بالاستعلام المطروح. تؤدي هذه المعلومات الموحدة إلى حل أسرع وبالتالي تجربة أفضل للعملاء.

3. التخصيص

مراكز خدمة العملاء ونقاط الاتصال الأخرى لديها إجراءات وعمليات موحدة لتبسيط الأمور. يتم ذلك لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. لكن أكثر العمليات كفاءة ليست صديقة للعملاء. يختلف كل عميل بطريقة أو بأخرى. لا يمكن للعمليات والإجراءات الموحدة تقديم قرارات مخصصة لعملاء مختلفين. ونتيجة لهذا سعادة العميل بعيد المنال في معظم تفاعلات خدمة العملاء مع شركات الخدمات المالية.

حل الذكاء الاصطناعي

تتمتع أدوات الذكاء الاصطناعي بمقياس كبير جدًا ويمكنها استيعاب أنواع مختلفة من العمليات والإجراءات. لديها القدرة على تقديم تجربة مخصصة لكل عميل. تتمثل ميزة أدوات الذكاء الاصطناعي في أنه يمكن تقديم تجارب مخصصة دون التضحية بالكفاءة. هذا الذكاء الاصطناعي قادر على تقديم ثلاثية الأبعاد من حيث الحجم والتخصيص والكفاءة بتكلفة منخفضة للغاية.

4. حجم خدمة العملاء

عندما يتعين خدمة عدد كبير من العملاء ، تزداد البنية التحتية والموارد البشرية اللازمة لخدمتهم بشكل متناسب. تعد إضافة المزيد من المواقع المادية والمزيد من ممثلي خدمة العملاء أمرًا باهظ التكلفة. تواجه الشركة تحديًا بين خيارين. زيادة البنية التحتية بتكلفة أعلى أو استخدام البنية التحتية الحالية التي تقدم خدمة عملاء سيئة.

حل الذكاء الاصطناعي

أدوات الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير بسهولة لعدد كبير من المستخدمين دون الحاجة إلى بنية تحتية إضافية. الكثير من وظائف خدمة العملاء يمكن أيضًا أن يكون آليًا باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن خدمة المزيد من المستخدمين فقط عن طريق تدوير المزيد من خوادم الحوسبة السحابية. يؤدي هذا إلى تكلفة ضئيلة للغاية للعمليات مقارنةً بإضافة البنية التحتية المادية والمديرين التنفيذيين لخدمة العملاء. هذا يساعد على تقديم نفس المستوى من الخدمة دون نفقات رأسمالية ضخمة. ميزة أخرى هي أن تقليص العمليات أسهل أيضًا. يجب إغلاق سعة الخادم غير المرغوب فيها لتقليص حجمها. لا توجد مشكلة تواجه تقليل البنية التحتية المادية أو تقليص عدد الموظفين.

افكار اخيرة

خدمة العملاء هي عامل رئيسي في الاحتفاظ بالعملاء والتي بدورها ضرورية لتحقيق عائد أعلى على رأس المال المستثمر للشركات. لكن تقديم تجربة خدمة عملاء رائعة أمر صعب للغاية مع البنية التحتية المادية والمديرين التنفيذيين لخدمة العملاء. هناك قيود على ما يمكن تحقيقه من قبل المديرين التنفيذيين لخدمة العملاء. أدوات الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على تجاوز خدمة العملاء للشركات. إنهم قادرون على تقديم الحجم والتخصيص والجودة والخبرة الموحدة ووفرة المعلومات. الذكاء الاصطناعي قادر على تقديم كل ذلك مما يؤدي إلى إسعاد العملاء بتكلفة أقل بكثير.

المصدر: https://www.smartdatacollective.com/problems-solved-with-ai-and-machine-learning-in-customer-service/