Tehisintellekti ja masinõppega klienditeeninduses lahendatud probleemid

Turundusamet on tehisintellekti ja suurandmete arengu tõttu põhjalikult muutunud. Eeldatakse, et AI turu suurus turunduses väheneb üle kasvamar 31% aastas 2028. aastani. See kasvab veelgi kiiremini, kuna üha rohkem ettevõtteid avastavad uusi eeliseid.

Kahjuks on neid mitmeid AI-põhised turundusvead ettevõtted jätkavad tootmist. Üks suuremaid probleeme on keskendumine täielikult teavitamisele klienditeeninduse arvelt.

AI-tehnoloogia aitab lahendada klienditeeninduse probleeme. Kuid see on kasulik ainult ettevõtetele, kes seda õigesti kasutavad.

Selleks, et mõista tehisintellekti eeliseid klienditeeninduses, peate ära tundma levinumad klienditeeninduse probleemid. Kui klientidel on a halb kokkupuude klienditeenindusega:

• 91% klientidest lahkub ilma hoiatuseta
• 47% klientidest vahetab kaubamärki
• 40% klientidest soovitavad ettevõtte vastu

Statistikast on ilmne, et iga klient, kes seisab silmitsi halva klienditeeninduse kogemusega, teeb rohkem kui ühe sammu, et äri kahjustada. Mõelge oma halvale teeninduskogemusele kaubamärgiga ja toimingutele, mida pärast seda tegite. On kergesti märgatav, et te ei soovi teenust oma sõpradele ja perele soovitada. AI-tehnoloogia võib aidata neid probleeme lahendada.

Klienditeenindus teenindusettevõttes

Üks laiem viis, kuidas ettevõtteid saab kategoriseerida, on tooteäri ja teenuste äri. Tooteettevõtete turunduskomplekt sisaldab toodet, hinda, reklaami ja kohta. Aga selleks teenuste äri, on turunduskomplekti täiendavad elemendid inimesed, protsess ja füüsilised tõendid. Need kolm elementi on klientide rahulolu tagamisel silmapaistvad.

Klienditeeninduses on esile tõstetud kõik teenindusäri elemendid. See on koht, kus ettevõtte inimesed ja protsess tõlgitakse füüsilisteks tõenditeks. Seega muutub klienditeenindus üheks valdkonnaks, kus on maksimaalne hõõrdumine ettevõtte ja selle tarbijate vahel.

Igasugused finantsettevõtted on teenindusettevõtted. See võib olla fintech-äri, fondihaldus või vahendus. Kõik need on teenindusärid ning maksimaalne hõõrdumine klientide ja finantsettevõtete vahel tekib klienditeenindusprotsessis.

Miks on klienditeenindus oluline?

Kliendil tuleb tekkinud soetusmaksumuse katmiseks teenindusettevõttega äri ajada pikka aega. See määratakse arvutades Kliendi eluaegne väärtus (CLV) iga üksiku kliendi jaoks. See on sisuliselt kasum, mida ettevõte saab ühelt kliendilt teenida. Enamikus kaasaegsetes ettevõtetes on klientide hankimine kulukas tegevus. Kliendi CLV suureneb, mida kauem ta ettevõttega äri ajab.

Kui kliendil on halb kogemus, on väga suur tõenäosus, et ta loobub teenusest. See vähendab CLV-d ja on võimalik kaotada kliendi soetamiseks kulunud soetusmaksumus. Samuti on võimalik avalikkuse laiem vastureaktsioon. Kaasaegsete sotsiaalmeedia väljunditega saavad kliendid jagada oma halbu kogemusi klienditeenindusega ja pälvida märkimisväärset tähelepanu.

Teisest küljest rõõmustab tarbijat suurepärane klienditeenindus ja alternatiive ta isegi ei kaalu. See tagab, et ta jääb CLV-d suurendava kliendina kauemaks. Samuti soovitab positiivse kogemusega klient finantsteenust pigem sõpradele või perele. See vähendab uute klientide hankimiskulusid. Lühidalt öeldes võib ettevõtte klienditeeninduse toimimine oluliselt mõjutada ettevõtte kasumlikkust, kas positiivselt või negatiivselt.

AI ja ML: probleemide lahendaja klienditeeninduses

Tehisintellekt ja masinõppevahendid on aastate jooksul arenenud. Nad suudavad täita palju keerukamaid funktsioone, kui lihtsad arvutialgoritmid suudavad. See on pidevalt arenev valdkond ja iga päevaga tehakse võimalikuks rohkem parandusi. Näiteks, sügav õpe saab kasutada kõne mõistmiseks ja ka kõnega vastamiseks.

AI-d ja ML-i saab kasutada klienditeeninduses mitmesuguste suuremahuliste probleemide lahendamiseks. See toimib ka seetõttu, et klienditeeninduse funktsioonid on väga keerulised. Järgmistes jaotistes käsitletakse mõningaid levinumaid väljakutseid ja seda, kuidas tehisintellekt aitab probleemi lahendada.

1. Infolünk

Klienditeeninduses on suureks väljakutseks klienditeenindaja infolünk. See toob kaasa probleemi ebatäpse tuvastamise ja mittetäieliku lahenduse. Nagu võib ette kujutada, ei saa üks juht olla kursis kõigi ettevõtte süsteemide ja protsessidega. Klienditeenindajate infolünk jätab kliendid rahulolematuks.

Levinud viis teabelünga ületamiseks ilma AI-lahendusteta on kasutajate foorumid. Võtke näiteks 17-aastane MQL5.community, mille on loonud arendav ettevõte MetaQuotes MetaTrader 5. Siin tuvastab kogukond ise probleemide algpõhjuse ja leiab lahenduse. Sellised juhtumid nõuavad ettevõttelt väga vähe välist tuge. Kuid see ei kehti igasuguste finantsteenuste ettevõtete jaoks ja AI-lahendused on enamikul juhtudel sobivamad.

AI lahendus

Tehisintellekti juurutamine ettevõtte teadmistebaasi abil võib muuta juhtide kogetud teabelünk infokülluseks. AI-tööriistad suudavad teadmistebaasist õige lahenduse tuvastada, ilma et juht peaks andmebaasist otsima. Otsi tööriistad Loodusliku keele töötlemine (NLP) võib tuua õige lahenduse väga vähese päringuga. Tehisintellekti tööriistad saavad otsida ka teadmiste andmebaasist, et leida sarnaseid minevikus kogetud päringuid ja seda, kuidas need lahendati.

2. Lahutatud kliendikogemus

Klientide ja finantsteenuste ettevõtte vahel on palju kokkupuutepunkte. See võib ulatuda erinevatest füüsilistest asukohtadest kuni paljude veebipõhiste puutepunktideni. Kliendid tunnevad erinevate puutepunktide läbimisel ebaühtlast kogemust. See muudab ka klienditeenindajate töö, kuna ta ei ole teadlik konkreetse kliendi klienditeekonnast tema ees. See muudab probleemide lahendamise keeruliseks ja seega kliendikogemuse halvenemise.

AI lahendus

AI rakendamine ettevõtte erinevatele süsteemidele ja kliendiga seotud asjakohase teabe ühendamine. See aitab kokku põimida kliendi teavet erinevate puutepunktide vahel. Sellega on klienditeenindajale ühe nupuvajutusega kättesaadav iga kliendi täielik klienditeekond. Tehisintellekti tööriistad võivad samuti aidata esile tõsta klienditeekonna osi, mis on käesoleva päringu jaoks olulised. See ühtne teave tagab kiirema lahenduse ja omakorda parema kliendikogemuse.

3. Isikupärastamine

Klienditeeninduskeskustel ja muudel kontaktpunktidel on asja lihtsamaks muutmiseks standardiseeritud protseduurid ja protsessid. Seda tehakse maksimaalse efektiivsuse saavutamiseks. Kuid kõige tõhusamad protsessid ei ole kliendisõbralikud. Iga klient on ühel või teisel viisil erinev. Standardsed protsessid ja protseduurid ei suuda pakkuda eri klientidele kohandatud lahendusi. Selle tõttu kliendi rõõm on enamikus klienditeeninduse suhtluses finantsteenuste ettevõtetega tabamatu.

AI lahendus

Tehisintellekti tööriistad on väga laiaulatuslikud ja suudavad mahutada erinevat tüüpi protsesse ja protseduure. Sellel on võimalus pakkuda igale kliendile kohandatud kogemust. AI-tööriistade eeliseks on see, et kohandatud kogemusi saab pakkuda tõhusust ohverdamata. See tehisintellekt suudab pakkuda mastaabi, isikupärastamise ja tõhususe trifekti väga madalate kuludega.

4. Klienditeeninduse maht

Kui teenindada tuleb suurt hulka kliente, suureneb proportsionaalselt nende teenindamiseks vajalik infrastruktuur ja inimressursid. Rohkemate füüsiliste asukohtade ja klienditeenindajate lisamine on kulukas. Ettevõte seisab silmitsi väljakutsega kahe valiku vahel. Suurendage infrastruktuuri kõrgemate kuludega või kasutage olemasolevat infrastruktuuri, pakkudes kehva klienditeenindust.

AI lahendus

AI tööriistad on hõlpsasti skaleeritavad suure hulga kasutajate jaoks ilma täiendavat infrastruktuuri vajamata. Palju klienditeeninduse funktsioone saab ka AI-ga automatiseerida. Rohkem kasutajaid saab teenindada lihtsalt rohkemate pilvandmetöötluse serverite loomisega. See toob kaasa väga minimaalsed tegevuskulud võrreldes füüsilise infrastruktuuri ja klienditeenindusjuhtide lisamisega. See aitab pakkuda samal tasemel teenust ilma suurte kapitalikuludeta. Teine eelis on see, et toimingute vähendamine on samuti palju lihtsam. Soovimatu serveri võimsus tuleb vähendamiseks sulgeda. Füüsilise infrastruktuuri vähendamise või töötajate arvu vähendamisega ei ole probleeme.

Final Thoughts

Klienditeenindus on võtmetegur klientide hoidmisel, mis omakorda on vajalik selleks, et ettevõtetel oleks suurem investeeritud kapitali tasuvus. Suurepärase klienditeeninduskogemuse pakkumine on aga füüsilise infrastruktuuri ja klienditeenindusjuhtidega üsna keeruline. Klienditeenindusjuhtide saavutustele on seatud piirangud. AI-tööriistad suudavad ületada ettevõtete klienditeeninduse. Need on võimelised pakkuma ulatust, isikupärastamist, kvaliteeti, ühtset kogemust ja teabe rohkust. Tehisintellekt on võimeline seda kõike pakkuma, pakkudes klientidele rõõmu oluliselt madalamate kuludega.

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