Προβλήματα που λύθηκαν με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση στην εξυπηρέτηση πελατών

Το επάγγελμα του μάρκετινγκ έχει αλλάξει ριζικά λόγω της προόδου στην τεχνητή νοημοσύνη και τα μεγάλα δεδομένα. Το μέγεθος της αγοράς για την τεχνητή νοημοσύνη στο μάρκετινγκ αναμένεται να μεγαλώνωr 31% ετησίως έως το 2028. Αυξάνεται με ακόμη πιο γρήγορους ρυθμούς καθώς περισσότερες εταιρείες ανακαλύπτουν νέα οφέλη.

Δυστυχώς, υπάρχουν πολλά Λάθη μάρκετινγκ με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη οι εταιρείες συνεχίζουν να κάνουν. Ένα από τα μεγαλύτερα ζητήματα είναι η εξ ολοκλήρου εστίαση στην προσέγγιση εις βάρος της εξυπηρέτησης πελατών.

Η τεχνολογία AI βοηθά στην επίλυση προβλημάτων εξυπηρέτησης πελατών. Ωστόσο, είναι χρήσιμο μόνο για εταιρείες που το χρησιμοποιούν σωστά.

Για να εκτιμήσετε τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην εξυπηρέτηση πελατών, πρέπει να αναγνωρίσετε τα πιο κοινά προβλήματα εξυπηρέτησης πελατών. Όταν οι πελάτες έχουν α κακή συνάντηση εξυπηρέτησης πελατών:

• Το 91% των πελατών φεύγει χωρίς προειδοποίηση
• Το 47% των πελατών αλλάζει επωνυμία
• Το 40% των πελατών προτείνει ενάντια στην επιχείρηση

Είναι προφανές από τα στατιστικά στοιχεία ότι κάθε πελάτης, αντιμετωπίζοντας μια κακή εμπειρία εξυπηρέτησης πελατών, κάνει περισσότερα από ένα βήματα για να βλάψει την επιχείρηση. Σκεφτείτε την κακή εμπειρία εξυπηρέτησης με μια επωνυμία και τις ενέργειες που κάνατε μετά από αυτό. Είναι εύκολα αντιληπτό ότι θα διστάζατε να προτείνετε την υπηρεσία στους φίλους και την οικογένειά σας. Η τεχνολογία AI μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση αυτών των προβλημάτων.

Εξυπηρέτηση πελατών σε επιχείρηση παροχής υπηρεσιών

Ένας ευρύς τρόπος κατηγοριοποίησης των επιχειρήσεων είναι οι επιχειρήσεις προϊόντων και υπηρεσιών. Το μείγμα μάρκετινγκ για επιχειρήσεις προϊόντων περιλαμβάνει το προϊόν, την τιμή, την προώθηση και τον τόπο. Αλλά επιχείρηση υπηρεσιών, πρόσθετα στοιχεία στο μείγμα μάρκετινγκ είναι οι άνθρωποι, η διαδικασία και τα φυσικά στοιχεία. Αυτά τα τρία στοιχεία είναι εξέχοντα στην παροχή ικανοποίησης των πελατών.

Όλα τα στοιχεία μιας επιχείρησης υπηρεσιών τονίζονται στην εξυπηρέτηση πελατών. Είναι όπου οι άνθρωποι και η διαδικασία μιας επιχείρησης μεταφράζονται σε υλικές αποδείξεις. Έτσι, η εξυπηρέτηση πελατών γίνεται ο μοναδικός τομέας που έχει τη μέγιστη τριβή μεταξύ της επιχείρησης και των καταναλωτών της.

Όλα τα είδη χρηματοοικονομικών επιχειρήσεων είναι επιχειρήσεις παροχής υπηρεσιών. Θα μπορούσε να είναι μια επιχείρηση fintech, διαχείριση κεφαλαίων ή μεσιτεία. Όλες είναι επιχειρήσεις παροχής υπηρεσιών και η μέγιστη τριβή μεταξύ πελατών και οικονομικών επιχειρήσεων εμφανίζεται στη διαδικασία εξυπηρέτησης πελατών.

Γιατί είναι σημαντική η εξυπηρέτηση πελατών;

Ένας πελάτης πρέπει να συνεργαστεί με μια επιχείρηση παροχής υπηρεσιών για μεγάλο χρονικό διάστημα για να ανακτήσει το κόστος κτήσης που προέκυψε. Αυτό προσδιορίζεται με τον υπολογισμό του Αξία διάρκειας ζωής πελάτη (CLV) για κάθε μεμονωμένο πελάτη. Αυτό είναι ουσιαστικά το κέρδος που μπορεί να αποφέρει η επιχείρηση από έναν πελάτη. Στις περισσότερες σύγχρονες επιχειρήσεις η απόκτηση πελατών είναι μια δαπανηρή υπόθεση. Το CLV ενός πελάτη αυξάνεται όσο περισσότερο συναλλάσσεται με την εταιρεία.

Όταν ένας πελάτης έχει μια κακή εμπειρία, υπάρχει πολύ μεγάλη πιθανότητα να παραιτηθεί από την υπηρεσία. Αυτό μειώνει το CLV και είναι πιθανό να χαθεί το κόστος απόκτησης που χρειάστηκε για την απόκτηση του πελάτη. Υπάρχει επίσης πιθανότητα ευρύτερης αντίδρασης από το κοινό. Με τα σύγχρονα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι πελάτες μπορούν να μοιραστούν τις κακές τους εμπειρίες με την εξυπηρέτηση πελατών και να τραβήξουν σημαντική προσοχή.

Από την άλλη πλευρά, η άριστη εξυπηρέτηση πελατών ευχαριστεί τους καταναλωτές και δεν θα σκεφτεί καν εναλλακτικές. Αυτό εξασφαλίζει ότι θα παραμείνει περισσότερο ως πελάτης αυξάνοντας το CLV. Επίσης, ένας πελάτης με θετική εμπειρία είναι επίσης πιο πιθανό να συστήσει την οικονομική υπηρεσία σε φίλους ή συγγενείς. Αυτό μειώνει το κόστος απόκτησης για νέους πελάτες. Εν ολίγοις, ο τρόπος με τον οποίο λειτουργεί η εξυπηρέτηση πελατών μιας επιχείρησης μπορεί να επηρεάσει δραματικά την κερδοφορία της επιχείρησης, είτε θετικά είτε αρνητικά.

AI & ML: Επίλυση προβλημάτων στην εξυπηρέτηση πελατών

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης έχουν προχωρήσει με τα χρόνια. Μπορούν να επιτύχουν πολύ πιο σύνθετες λειτουργίες από ό,τι είναι ικανοί οι απλοί αλγόριθμοι υπολογιστών. Είναι ένας τομέας που εξελίσσεται συνεχώς και κάθε μέρα που περνάει γίνονται δυνατές περισσότερες βελτιώσεις. Για παράδειγμα, βαθιά μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κατανοήσει την ομιλία και επίσης να απαντήσει με ομιλία.

Το AI και το ML μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην εξυπηρέτηση πελατών για την αντιμετώπιση διαφόρων προβλημάτων που χρειάζονται μεγάλη κλίμακα. Λειτουργεί επίσης καθώς οι λειτουργίες εξυπηρέτησης πελατών αντιμετωπίζουν μεγάλη πολυπλοκότητα. Οι ακόλουθες ενότητες συζητούν μερικές από τις πιο κοινές προκλήσεις και πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην επίλυση της πρόκλησης.

1. Κενό πληροφοριών

Μια σημαντική πρόκληση στην εξυπηρέτηση πελατών είναι το κενό πληροφοριών του στελέχους εξυπηρέτησης πελατών. Αυτό οδηγεί σε ανακριβή εντοπισμό του προβλήματος και ελλιπή επίλυση. Όπως μπορεί κανείς να φανταστεί ένα στέλεχος δεν μπορεί να γνωρίζει όλα τα συστήματα και τις διαδικασίες μιας εταιρείας. Το κενό πληροφόρησης των στελεχών εξυπηρέτησης πελατών αφήνει τους πελάτες δυσαρεστημένους.

Ένας κοινός τρόπος γεφύρωσης του χάσματος πληροφοριών χωρίς λύσεις τεχνητής νοημοσύνης είναι τα φόρουμ χρηστών. Πάρτε το παράδειγμα ενός 17χρονου MQL5.community, που δημιουργήθηκε από την MetaQuotes, την αναπτυσσόμενη εταιρεία του MetaTrader 5. Εδώ, η ίδια η κοινότητα εντοπίζει τη βασική αιτία των προβλημάτων και βρίσκει τη λύση. Τέτοιες περιπτώσεις απαιτούν πολύ λίγη εξωτερική υποστήριξη από την εταιρεία. Ωστόσο, δεν ισχύει για όλα τα είδη εταιρειών χρηματοοικονομικών υπηρεσιών και οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης θα είναι πιο κατάλληλες στις περισσότερες περιπτώσεις.

Η λύση AI

Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης με τη βάση γνώσεων της εταιρείας μπορεί να μετατρέψει το κενό πληροφοριών που βιώνει το στέλεχος σε αφθονία πληροφοριών. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εντοπίσουν τη σωστή λύση από τη βάση γνώσεων χωρίς το στέλεχος να χρειάζεται να πραγματοποιήσει αναζήτηση στη βάση δεδομένων. Εργαλεία αναζήτησης με Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) μπορεί να φέρει τη σωστή λύση με πολύ λίγη προσπάθεια αναζήτησης. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να πραγματοποιήσουν αναζήτηση στη βάση δεδομένων γνώσεων για να βρουν παρόμοια ερωτήματα που αντιμετωπίστηκαν στο παρελθόν και πώς επιλύθηκαν.

2. Διακεκριμένη εμπειρία πελατών

Υπάρχουν πολλά σημεία επαφής μεταξύ πελατών και μιας εταιρείας χρηματοοικονομικών υπηρεσιών. Αυτό μπορεί να κυμαίνεται από διάφορες φυσικές τοποθεσίες έως πλήθος διαδικτυακών σημείων επαφής. Οι πελάτες αισθάνονται μια ασύνδετη εμπειρία όταν διασχίζουν τα διαφορετικά σημεία επαφής. Κάνει επίσης τη δουλειά των στελεχών εξυπηρέτησης πελατών καθώς δεν γνωρίζει το ταξίδι πελατών του συγκεκριμένου πελάτη που έχει μπροστά της. Αυτό καθιστά την επίλυση προβλημάτων δύσκολη και ως εκ τούτου υποβάθμιση της εμπειρίας του πελάτη.

Η λύση AI

Εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης στα διάφορα συστήματα της εταιρείας και συναρμολόγηση των σχετικών πληροφοριών που σχετίζονται με έναν πελάτη. Αυτό βοηθά στη συνένωση των πληροφοριών ενός πελάτη σε διαφορετικά σημεία επαφής. Με αυτό, το πλήρες ταξίδι πελάτη κάθε πελάτη είναι διαθέσιμο στο στέλεχος εξυπηρέτησης πελατών με το πάτημα ενός κουμπιού. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να βοηθήσουν στην επισήμανση των τμημάτων του ταξιδιού του πελάτη που σχετίζονται με το συγκεκριμένο ερώτημα. Αυτές οι ενοποιημένες πληροφορίες οδηγούν σε ταχύτερη ανάλυση και με τη σειρά τους καλύτερη εμπειρία πελάτη.

3. Εξατομίκευση

Τα κέντρα εξυπηρέτησης πελατών και άλλα σημεία επαφής διαθέτουν τυποποιημένες διαδικασίες και διαδικασίες για να κάνουν τα πράγματα πιο απλά. Αυτό γίνεται για μέγιστη απόδοση. Αλλά οι πιο αποτελεσματικές διαδικασίες δεν είναι φιλικές προς τον πελάτη. Κάθε πελάτης είναι διαφορετικός με τον ένα ή τον άλλο τρόπο. Οι τυποποιημένες διαδικασίες και διαδικασίες δεν μπορούν να προσφέρουν προσαρμοσμένες λύσεις σε διαφορετικούς πελάτες. Εξαιτίας αυτού απόλαυση πελατών είναι άπιαστο στις περισσότερες αλληλεπιδράσεις εξυπηρέτησης πελατών με εταιρείες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών.

Η λύση AI

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης έχουν πολύ μεγάλη κλίμακα και μπορούν να φιλοξενήσουν διάφορους τύπους διαδικασιών και διαδικασιών. Έχει τη δυνατότητα να προσφέρει μια προσαρμοσμένη εμπειρία σε κάθε πελάτη. Το πλεονέκτημα των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι μπορούν να παραδοθούν προσαρμοσμένες εμπειρίες χωρίς να θυσιάζεται η αποτελεσματικότητα. Αυτή η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε θέση να προσφέρει το trifecta της κλίμακας, της εξατομίκευσης και της αποτελεσματικότητας με πολύ χαμηλό κόστος.

4. Όγκος εξυπηρέτησης πελατών

Όταν πρέπει να εξυπηρετηθεί μεγάλος αριθμός πελατών, αυξάνεται αναλογικά η υποδομή και το ανθρώπινο δυναμικό που απαιτείται για την εξυπηρέτησή τους. Η προσθήκη περισσότερων φυσικών τοποθεσιών και περισσότερων εκπροσώπων εξυπηρέτησης πελατών είναι απαγορευτική από πλευράς κόστους. Η εταιρεία αντιμετωπίζει μια πρόκληση ανάμεσα σε δύο επιλογές. Αυξήστε την υποδομή με υψηλότερο κόστος ή χρησιμοποιήστε την υπάρχουσα υποδομή παρέχοντας κακή εξυπηρέτηση πελατών.

Η λύση AI

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι εύκολα επεκτάσιμα σε μεγάλο αριθμό χρηστών χωρίς να χρειάζονται πρόσθετη υποδομή. Πολλές λειτουργίες εξυπηρέτησης πελατών μπορεί επίσης να αυτοματοποιηθεί με AI. Περισσότεροι χρήστες μπορούν να εξυπηρετηθούν μόνο με την περιστροφή περισσότερων διακομιστών υπολογιστικού νέφους. Αυτό συνεπάγεται ένα πολύ ελάχιστο κόστος λειτουργίας σε σύγκριση με την προσθήκη φυσικής υποδομής και στελεχών εξυπηρέτησης πελατών. Αυτό βοηθά στην παροχή του ίδιου επιπέδου υπηρεσιών χωρίς τεράστιες κεφαλαιουχικές δαπάνες. Ένα άλλο πλεονέκτημα είναι ότι η μείωση των λειτουργιών είναι επίσης πολύ πιο εύκολη. Η ανεπιθύμητη χωρητικότητα διακομιστή πρέπει να τερματιστεί για να μειωθεί. Δεν υπάρχει πρόβλημα με τη μείωση της φυσικής υποδομής ή τη μείωση του προσωπικού.

Τελικές Σκέψεις

Η εξυπηρέτηση πελατών είναι ένας βασικός παράγοντας για τη διατήρηση των πελατών, ο οποίος με τη σειρά του είναι απαραίτητος για υψηλότερη απόδοση του επενδυμένου κεφαλαίου για τις επιχειρήσεις. Αλλά η παροχή μιας εξαιρετικής εμπειρίας εξυπηρέτησης πελατών είναι αρκετά δύσκολη με τη φυσική υποδομή και τα στελέχη εξυπηρέτησης πελατών. Υπάρχουν περιορισμοί στο τι μπορεί να επιτευχθεί από τα στελέχη εξυπηρέτησης πελατών. Τα εργαλεία AI έχουν τη δυνατότητα να υπερβαίνουν την εξυπηρέτηση πελατών των επιχειρήσεων. Είναι σε θέση να προσφέρουν κλίμακα, εξατομίκευση, ποιότητα, ενοποιημένη εμπειρία και αφθονία πληροφοριών. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε θέση να τα προσφέρει όλα αυτά με αποτέλεσμα την ευχαρίστηση των πελατών με σημαντικά χαμηλότερο κόστος.

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