Problemer løst med AI og maskinlæring i kundeservice

Marketingfaget er blevet fundamentalt ændret på grund af fremskridt inden for kunstig intelligens og big data. Markedsstørrelsen for kunstig intelligens i markedsføring forventes at vokse over 31% om året gennem 2028. Det vokser i et endnu hurtigere tempo, efterhånden som flere virksomheder opdager nye fordele.

Desværre er der en del AI-drevne marketingfejl virksomheder fortsætter med at lave. Et af de største problemer er at fokusere helt på opsøgende arbejde på bekostning af kundeservice.

AI-teknologi hjælper med at løse kundeserviceproblemer. Det er dog kun nyttigt for virksomheder, der bruger det rigtigt.

For at værdsætte fordelene ved AI i kundeservice, skal du genkende de mest almindelige kundeserviceproblemer. Når kunder har en dårlig kundeservice møde:

• 91 % af kunderne går uden varsel
• 47 % af kunderne skifter mærke
• 40 % af kunderne fraråder virksomheden

Det er tydeligt fra statistikken, at hver kunde, der står over for en dårlig kundeserviceoplevelse, gør mere end et skridt for at skade virksomheden. Tænk på din dårlige serviceoplevelse med et brand og de handlinger, du tog efter det. Det er let at tage og føle på, at du ville være tilbageholdende med at anbefale tjenesten til dine venner og familie. AI-teknologi kan hjælpe med at løse disse problemer.

Kundeservice i en servicevirksomhed

En bred måde, virksomheder kan kategoriseres på, er som produktvirksomhed og servicevirksomhed. Marketingmixet for produktvirksomheder omfatter produktet, prisen, kampagnen og stedet. Men for servicevirksomhed, yderligere elementer i marketingmixet er mennesker, proces og fysiske beviser. Disse tre elementer er fremtrædende i at levere kundetilfredshed.

Alle elementer i en servicevirksomhed fremhæves i kundeservicen. Det er her mennesker og processer i en virksomhed omsættes til fysiske beviser. Kundeservice bliver således det område, der har den maksimale friktion mellem forretning og dens forbrugere.

Alle former for finansielle virksomheder er servicevirksomheder. Det kan være en fintech-virksomhed, fondsadministration eller mæglervirksomhed. Alle er servicevirksomheder, og den maksimale friktion mellem kunder og finansielle virksomheder opstår i kundeserviceprocessen.

Hvorfor er kundeservice vigtig?

En kunde skal gøre forretninger med en servicevirksomhed i en lang periode for at få dækket de afholdte anskaffelsesomkostninger. Dette bestemmes ved at beregne Customer Lifetime Value (CLV) for hver enkelt kunde. Dette er i bund og grund det overskud, virksomheden kan generere fra én kunde. I de fleste moderne virksomheder er kundeerhvervelse en bekostelig affære. En kundes CLV stiger, jo længere han driver forretning med virksomheden.

Når en kunde har en dårlig oplevelse, er der en meget stor chance for, at han dropper servicen. Dette reducerer CLV, og det er muligt at miste den anskaffelsessum, der gik med at erhverve kunden. Der er også mulighed for bredere modreaktioner fra offentligheden. Med moderne sociale medier kan kunder dele deres dårlige oplevelser med kundeservice og få betydelig opmærksomhed.

På den anden side glæder fremragende kundeservice forbrugerne, og han vil ikke engang overveje alternativer. Dette sikrer, at han bliver længere som kunde og øger CLV. Også en kunde med en positiv oplevelse er også mere tilbøjelig til at anbefale den finansielle service til venner eller familie. Dette reducerer anskaffelsesomkostningerne for nye kunder. Kort sagt, hvordan en virksomheds kundeservice fungerer, kan dramatisk påvirke virksomhedens rentabilitet, enten positivt eller negativt.

AI & ML: Problemløser i kundeservice

Kunstig intelligens og maskinlæringsværktøjer har udviklet sig gennem årene. De kan udføre meget mere komplekse funktioner end simple computeralgoritmer er i stand til. Det er et område i konstant udvikling, og flere forbedringer er muliggjort hver dag, der går. For eksempel, dyb læring kan bruges til at forstå tale og også svare med tale.

AI og ML kan bruges i kundeservice til at tackle forskellige problemer, der kræver stor skala. Det fungerer også, da kundeservicefunktioner beskæftiger sig med en masse kompleksitet. De følgende afsnit diskuterer nogle af de mest almindelige udfordringer, og hvordan AI kan hjælpe med at løse udfordringen.

1. Informationsgab

En stor udfordring i kundeservice er informationskløften hos kundeservicemedarbejderen. Dette fører til unøjagtig problemidentifikation og ufuldstændig løsning. Som man kan forestille sig, kan en leder ikke være vidende om alle systemer og processer i en virksomhed. Informationskløften hos kundeserviceledere efterlader kunder utilfredse.

En almindelig måde at bygge bro over informationskløften på uden AI-løsninger er med brugerfora. Tag eksemplet med en 17-årig MQL5.community, skabt af MetaQuotes, udviklingsselskabet af MetaTrader 5. Her identificerer samfundet selv årsagen til problemerne og finder ud af løsningen. Sådanne tilfælde kræver meget lidt ekstern støtte fra virksomheden. Men det er ikke anvendeligt for alle slags finansielle servicevirksomheder, og AI-løsninger vil være mere passende i de fleste tilfælde.

AI-løsningen

Implementering af kunstig intelligens med virksomhedens videnbase kan transformere den informationskløft, som lederen oplever, til informationsoverflod. AI-værktøjer kan identificere den rigtige løsning fra videnbasen, uden at lederen behøver at søge gennem databasen. Søgeværktøjer med Natural Language Processing (NLP) kan bringe den rigtige løsning med meget lidt forespørgselsindsats. AI-værktøjer kan også søge i videndatabasen for at finde lignende forespørgsler, der er oplevet i fortiden, og hvordan det blev løst.

2. Usammenhængende kundeoplevelse

Der er masser af kontaktpunkter mellem kunder og en finansiel virksomhed. Dette kan variere fra forskellige fysiske lokationer til et væld af online berøringspunkter. Kunder føler en usammenhængende oplevelse, når de krydser de forskellige berøringspunkter. Det gør også jobbet for kundeserviceledere, da hun ikke er opmærksom på kunderejsen for den bestemte kunde foran hende. Dette gør problemløsning vanskelig og dermed forringelse af kundeoplevelsen.

AI-løsningen

Anvendelse af kunstig intelligens på virksomhedens forskellige systemer og sammensætning af relevante informationer relateret til en kunde. Dette hjælper med at væve oplysningerne fra en kunde sammen på tværs af forskellige kontaktpunkter. Med dette er den komplette kunderejse for hver kunde tilgængelig for kundeservicemedarbejderen ved et tryk på en knap. AI-værktøjer kan også hjælpe med at fremhæve de dele af kunderejsen, der er relevante for den aktuelle forespørgsel. Denne ensartede information fører til hurtigere opløsning og til gengæld en bedre kundeoplevelse.

3. Tilpasning

Kundeservicecentre og andre kontaktpunkter har standardiserede procedurer og processer for at gøre tingene enklere. Dette gøres for maksimal effektivitet. Men de mest effektive processer er ikke kundevenlige. Hver kunde er forskellig på den ene eller den anden måde. Standardiserede processer og procedurer kan ikke levere skræddersyede løsninger til forskellige kunder. På grund af dette kunde glæde er uhåndgribelig i de fleste kundeserviceinteraktioner med finansielle servicevirksomheder.

AI-løsningen

AI-værktøjer har en meget stor skala, og de kan rumme forskellige typer processer og procedurer. Det har evnen til at levere en skræddersyet oplevelse til hver kunde. Fordelen ved AI-værktøjer er, at skræddersyede oplevelser kan leveres uden at ofre effektiviteten. Denne AI er i stand til at levere trifectaen af ​​skala, personalisering og effektivitet til en meget lav pris.

4. Kundeservicevolumen

Når et stort antal kunder skal serviceres, øges infrastrukturen og de menneskelige ressourcer, der skal til for at betjene dem, proportionalt. Tilføjelse af flere fysiske lokaliteter og flere kundeservicerepræsentanter er en omkostningsforbudt. Virksomheden står over for en udfordring mellem to valg. Forøg infrastrukturen til en højere pris eller brug eksisterende infrastruktur, der leverer dårlig kundeservice.

AI-løsningen

AI-værktøjer er let skalerbare til et stort antal brugere uden behov for yderligere infrastruktur. Mange kundeservicefunktioner kan også automatiseres med AI. Flere brugere kan betjenes blot ved at oprette flere cloud computing-servere. Dette medfører meget minimale driftsomkostninger sammenlignet med tilføjelse af fysisk infrastruktur og kundeserviceledere. Dette er med til at levere det samme serviceniveau uden store anlægsudgifter. En anden fordel er, at nedskalering af operationer også er meget nemmere. Den uønskede serverkapacitet skal lukkes ned for at nedskalere. Der er ingen problemer med at reducere den fysiske infrastruktur eller reducere medarbejdere.

Afsluttende tanker

Kundeservice er en nøglefaktor for at fastholde kunder, hvilket igen er nødvendigt for et højere afkast af investeret kapital for virksomheder. Men at levere en god kundeserviceoplevelse er ret svært med fysisk infrastruktur og kundeserviceledere. Der er begrænsninger for, hvad kundeplejeledere kan opnå. AI-værktøjer har evnen til at overskride virksomhedernes kundeservice. De er i stand til at levere skala, personalisering, kvalitet, samlet oplevelse og informationsoverflod. AI er i stand til at levere alle disse, hvilket resulterer i kundeglæde til en væsentlig lavere pris.

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