مشکلات حل شده با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در خدمات مشتری

حرفه بازاریابی به دلیل پیشرفت در هوش مصنوعی و داده های بزرگ به طور اساسی تغییر کرده است. اندازه بازار برای هوش مصنوعی در بازاریابی انتظار می رود رشد کردنr 31٪ در سال تا سال 2028. با کشف مزایای جدید شرکت های بیشتر، با سرعت بیشتری در حال رشد است.

متأسفانه تعدادی وجود دارد اشتباهات بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی شرکت ها به ساخت خود ادامه می دهند. یکی از بزرگ‌ترین مسائل، تمرکز کامل بر دسترسی به خدمات مشتریان است.

فناوری هوش مصنوعی به حل مشکلات خدمات مشتری کمک می کند. با این حال، فقط برای شرکت هایی مفید است که از آن به درستی استفاده می کنند.

برای درک مزایای هوش مصنوعی در خدمات مشتری، باید رایج ترین مشکلات خدمات مشتری را بشناسید. وقتی مشتریان یک برخورد بد با خدمات مشتری:

• 91 درصد از مشتریان بدون هشدار ترک می کنند
• 47 درصد از مشتریان برند خود را تغییر می دهند
• 40 درصد از مشتریان بر خلاف کسب و کار توصیه می کنند

با توجه به آمارها مشخص است که هر مشتری، در مواجهه با یک تجربه بد از خدمات مشتری، بیش از یک قدم برای آسیب رساندن به کسب و کار انجام می دهد. به تجربه خدمات بد خود با یک برند و اقداماتی که پس از آن انجام دادید فکر کنید. به راحتی قابل لمس است که شما تمایلی به توصیه این سرویس به دوستان و خانواده خود نداشته باشید. فناوری هوش مصنوعی می تواند به رفع این مشکلات کمک کند.

خدمات مشتری در کسب و کار خدمات

یکی از راه های گسترده ای که می توان کسب و کارها را دسته بندی کرد، تجارت محصول و خدمات است. آمیخته بازاریابی برای مشاغل محصول شامل محصول، قیمت، تبلیغ و مکان است. اما برای کسب و کار خدماتعناصر اضافی در آمیخته بازاریابی افراد، فرآیند و شواهد فیزیکی هستند. این سه عنصر در ارائه رضایت مشتری برجسته هستند.

تمام عناصر یک کسب و کار خدماتی در خدمات مشتری تاکید می شود. جایی است که افراد و فرآیند یک کسب و کار به شواهد فیزیکی تبدیل می شوند. بنابراین، خدمات مشتری به حوزه ای تبدیل می شود که بیشترین اصطکاک را بین کسب و کار و مصرف کنندگان دارد.

انواع کسب و کارهای مالی، مشاغل خدماتی هستند. این می تواند یک تجارت فین تک، مدیریت صندوق یا کارگزاری باشد. همه آنها تجارت خدمات هستند و حداکثر اصطکاک بین مشتریان و کسب و کارهای مالی در فرآیند خدمات مشتری رخ می دهد.

چرا خدمات مشتری مهم است؟

یک مشتری باید برای مدت طولانی با یک تجارت خدمات تجارت کند تا هزینه خرید متحمل شده را بازیابی کند. این با محاسبه تعیین می شود ارزش طول عمر مشتری (CLV) برای هر مشتری جداگانه این اساساً سودی است که کسب و کار می تواند از یک مشتری ایجاد کند. در اکثر مشاغل مدرن، جذب مشتری یک امر پرهزینه است. CLV مشتری هر چه طولانی تر با شرکت تجارت کند افزایش می یابد.

وقتی مشتری تجربه بدی داشته باشد، احتمال اینکه او خدمات را کنار بگذارد بسیار زیاد است. این امر CLV را کاهش می دهد و ممکن است هزینه اکتساب که برای جذب مشتری صرف شده است را از دست بدهد. همچنین احتمال واکنش گسترده تری از سوی مردم وجود دارد. با رسانه های اجتماعی مدرن، مشتریان می توانند تجربیات بد خود را با خدمات مشتری به اشتراک بگذارند و توجه قابل توجهی را به خود جلب کنند.

از سوی دیگر، خدمات عالی به مشتریان، مصرف کنندگان را خوشحال می کند و او حتی گزینه های جایگزین را در نظر نمی گیرد. این تضمین می کند که او مدت بیشتری به عنوان مشتری در حال افزایش CLV باقی می ماند. همچنین، مشتری با تجربه مثبت نیز احتمالاً خدمات مالی را به دوستان یا خانواده توصیه می کند. این امر هزینه جذب مشتریان جدید را کاهش می دهد. به طور خلاصه، نحوه عملکرد خدمات مشتری یک شرکت می تواند به طور چشمگیری بر سودآوری شرکت تأثیر بگذارد، چه مثبت یا منفی.

هوش مصنوعی و ML: حل مشکل در خدمات مشتری

هوش مصنوعی و ابزارهای یادگیری ماشین در طول سال ها پیشرفت کرده اند. آنها می توانند عملکردهای بسیار پیچیده تری نسبت به الگوریتم های کامپیوتری ساده انجام دهند. این منطقه دائماً در حال تحول است و هر روز که می گذرد پیشرفت های بیشتری ممکن می شود. مثلا، یادگیری عمیق می تواند برای درک گفتار و همچنین پاسخ دادن با گفتار استفاده شود.

هوش مصنوعی و ML می توانند در خدمات مشتری برای مقابله با مشکلات مختلفی که نیاز به مقیاس بزرگ دارند استفاده شوند. همچنین کار می کند زیرا توابع خدمات مشتری با پیچیدگی های زیادی سروکار دارند. بخش‌های زیر به برخی از رایج‌ترین چالش‌ها و اینکه چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به حل این چالش کمک کند، بحث می‌کند.

1. شکاف اطلاعاتی

یک چالش عمده در خدمات مشتری، شکاف اطلاعاتی مدیران اجرایی خدمات مشتری است. این منجر به شناسایی نادرست مشکل و حل ناقص می شود. همانطور که می توان تصور کرد یک مدیر اجرایی نمی تواند از تمام سیستم ها و فرآیندهای یک شرکت آگاه باشد. شکاف اطلاعاتی مدیران خدمات مشتری، مشتریان را ناراضی می کند.

یک راه متداول برای پر کردن شکاف اطلاعاتی بدون راه‌حل‌های هوش مصنوعی، استفاده از انجمن‌های کاربران است. یک نوجوان 17 ساله را مثال بزنید MQL5.communityایجاد شده توسط MetaQuotes، شرکت توسعه دهنده متاتریدر 5. در اینجا خود جامعه علت اصلی مشکلات را شناسایی کرده و راه حل را مشخص می کند. چنین مواردی به پشتیبانی خارجی بسیار کمی از شرکت نیاز دارد. اما برای همه انواع شرکت های خدمات مالی قابل اجرا نیست و راه حل های هوش مصنوعی در بیشتر موارد مناسب تر خواهد بود.

راه حل هوش مصنوعی

پیاده سازی هوش مصنوعی با پایگاه دانش شرکت می تواند شکاف اطلاعاتی تجربه شده توسط مدیران اجرایی را به فراوانی اطلاعات تبدیل کند. ابزارهای هوش مصنوعی می توانند راه حل مناسب را از پایگاه دانش بدون نیاز به جستجو در پایگاه داده شناسایی کنند. ابزارهای جستجو با پردازش زبان طبیعی (NLP) می تواند راه حل مناسب را با تلاش بسیار کمی برای پرس و جو ارائه کند. ابزارهای هوش مصنوعی همچنین می توانند پایگاه داده دانش را جستجو کنند تا پرس و جوهای مشابهی را که در گذشته تجربه شده و نحوه حل آن را بیابند.

2. تجربه مشتری از هم گسیخته

نقاط تماس زیادی بین مشتریان و یک شرکت خدمات مالی وجود دارد. این می تواند از مکان های فیزیکی مختلف تا تعداد زیادی از نقاط تماس آنلاین متغیر باشد. مشتریان هنگام عبور از نقاط تماس مختلف، تجربه‌ای از هم گسیخته را احساس می‌کنند. این کار مدیران خدمات مشتری را نیز تبدیل می کند زیرا او از سفر مشتری مشتری خاص در مقابل خود آگاه نیست. این امر حل مشکل را دشوار می کند و در نتیجه تجربه مشتری را کاهش می دهد.

راه حل هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های مختلف شرکت و پیوند دادن اطلاعات مربوط به مشتری. این کمک می کند تا اطلاعات یک مشتری در نقاط تماس مختلف با هم ترکیب شود. با این کار، سفر کامل مشتری هر مشتری با لمس یک دکمه در اختیار مدیر خدمات مشتری قرار می گیرد. ابزارهای هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به برجسته کردن بخش‌های سفر مشتری مرتبط با درخواست مورد نظر کمک کنند. این اطلاعات یکپارچه منجر به وضوح سریعتر و در نتیجه تجربه مشتری بهتر می شود.

3 شخصی

مراکز خدمات مشتری و سایر نقاط تماس دارای رویه ها و فرآیندهای استاندارد شده برای ساده تر کردن کارها هستند. این کار برای حداکثر بهره وری انجام می شود. اما کارآمدترین فرآیندها مشتری پسند نیستند. هر مشتری به نوعی متفاوت است. فرآیندها و رویه‌های استاندارد شده نمی‌توانند قطعنامه‌های متناسب را به مشتریان مختلف ارائه دهند. با توجه به این رضایت مشتری در بیشتر تعاملات خدمات مشتری با شرکت های خدمات مالی گریزان است.

راه حل هوش مصنوعی

ابزارهای هوش مصنوعی مقیاس بسیار بزرگی دارند و می توانند انواع مختلفی از فرآیندها و رویه ها را در خود جای دهند. این توانایی را دارد که تجربه ای متناسب با هر مشتری ارائه دهد. مزیت ابزارهای هوش مصنوعی این است که تجارب متناسب را می توان بدون کاهش کارایی ارائه داد. این هوش مصنوعی قادر است سه گانه مقیاس، شخصی سازی و کارایی را با هزینه بسیار کم ارائه دهد.

4. حجم خدمات مشتری

زمانی که باید به تعداد زیادی از مشتریان خدمات ارائه شود، زیرساخت ها و منابع انسانی مورد نیاز برای خدمت رسانی به آنها به تناسب افزایش می یابد. افزودن مکان‌های فیزیکی بیشتر و نمایندگان بیشتر خدمات مشتری، هزینه زیادی ندارد. شرکت با چالشی بین دو انتخاب مواجه است. زیرساخت را با هزینه بالاتر افزایش دهید یا از زیرساخت های موجود برای ارائه خدمات ضعیف به مشتریان استفاده کنید.

راه حل هوش مصنوعی

ابزارهای هوش مصنوعی به راحتی برای تعداد زیادی از کاربران بدون نیاز به زیرساخت اضافی مقیاس پذیر هستند. بسیاری از توابع خدمات مشتری همچنین می تواند با هوش مصنوعی خودکار شود. تنها با چرخاندن سرورهای محاسبات ابری بیشتر می توان به کاربران بیشتری خدمات رسانی کرد. در مقایسه با اضافه کردن زیرساخت‌های فیزیکی و مدیران خدمات مشتری، هزینه‌های عملیاتی بسیار کم است. این به ارائه همان سطح خدمات بدون هزینه های سرمایه ای هنگفت کمک می کند. مزیت دیگر این است که کوچک کردن عملیات نیز بسیار ساده تر است. ظرفیت سرور ناخواسته باید خاموش شود تا کاهش یابد. هیچ مشکلی با کاهش زیرساخت های فیزیکی یا کوچک کردن کارکنان وجود ندارد.

افکار نهایی

خدمات مشتری یک عامل کلیدی در حفظ مشتریان است که به نوبه خود برای بازده بالاتر سرمایه سرمایه گذاری شده برای شرکت ها مورد نیاز است. اما ارائه یک تجربه عالی از خدمات مشتری با زیرساخت های فیزیکی و مدیران خدمات مشتری بسیار دشوار است. محدودیت هایی برای آنچه که توسط مدیران مراقبت از مشتری می توان به دست آورد وجود دارد. ابزارهای هوش مصنوعی این توانایی را دارند که از خدمات مشتریان مشاغل فراتر روند. آنها قادر به ارائه مقیاس، شخصی سازی، کیفیت، تجربه یکپارچه و فراوانی اطلاعات هستند. هوش مصنوعی قادر است همه این موارد را ارائه دهد که منجر به رضایت مشتری با هزینه قابل توجهی کمتر شود.

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