Tekoälyn ja koneoppimisen ongelmat ratkaistu asiakaspalvelussa

Markkinointiammatti on muuttunut perusteellisesti tekoälyn ja big datan kehityksen myötä. Markkinoinnin AI-markkinoiden koon odotetaan kasvavan kasvaa ylir 31% vuodessa Se kasvaa entistä nopeammin, kun yhä useammat yritykset löytävät uusia etuja.

Valitettavasti niitä on useita AI-vetoiset markkinointivirheet yritykset jatkavat valmistusta. Yksi suurimmista ongelmista on keskittyminen kokonaan tavoittamiseen asiakaspalvelun kustannuksella.

Tekoälyteknologia auttaa ratkaisemaan asiakaspalveluongelmia. Siitä on kuitenkin hyötyä vain yrityksille, jotka käyttävät sitä oikein.

Jotta voisit arvostaa tekoälyn etuja asiakaspalvelussa, sinun on tunnistettava yleisimmät asiakaspalveluongelmat. Kun asiakkailla on a huono asiakaspalvelu kohtaaminen:

• 91 % asiakkaista lähtee ilman varoitusta
• 47 % asiakkaista vaihtaa merkkiä
• 40 % asiakkaista suosittelee yritystä vastaan

Tilastoista käy selvästi ilmi, että jokainen asiakas, joutuessaan kohtaamaan huonon asiakaspalvelukokemuksen, tekee enemmän kuin yhden askeleen vahingoittaakseen liiketoimintaa. Ajattele huonoa palvelukokemustasi brändistä ja sen jälkeen tekemiäsi toimia. On helposti havaittavissa, että et ole halukas suosittelemaan palvelua ystävillesi ja perheellesi. Tekoälyteknologia voi auttaa ratkaisemaan nämä ongelmat.

Asiakaspalvelu palveluliiketoiminnassa

Yksi laaja tapa yrityksiä voidaan luokitella tuoteliiketoiminnaksi ja palveluliiketoiminnaksi. Tuoteyritysten markkinointimix sisältää tuotteen, hinnan, kampanjan ja paikan. Mutta varten palveluliiketoimintaa, markkinointimixin lisäelementtejä ovat ihmiset, prosessi ja fyysiset todisteet. Nämä kolme elementtiä ovat tärkeitä asiakastyytyväisyyden tuottamisessa.

Asiakaspalvelussa korostuvat kaikki palveluliiketoiminnan elementit. Siellä yrityksen ihmiset ja prosessit muunnetaan fyysiseksi todisteeksi. Asiakaspalvelusta tulee siis se alue, jolla on suurin kitka yrityksen ja sen kuluttajien välillä.

Kaikenlaiset rahoitusyritykset ovat palveluyrityksiä. Se voi olla fintech-yritys, rahastonhoito tai välitys. Ne ovat kaikki palveluliiketoimintaa ja suurin kitka asiakkaiden ja finanssiyritysten välillä syntyy asiakaspalveluprosessissa.

Miksi asiakaspalvelu on tärkeää?

Asiakkaan on harjoitettava liiketoimintaa palveluyrityksen kanssa pitkään saadakseen syntyneen hankintamenon takaisin. Tämä määritetään laskemalla Asiakkaan elinkaariarvo (CLV) jokaiselle yksittäiselle asiakkaalle. Tämä on pohjimmiltaan voitto, jonka yritys voi tuottaa yhdeltä asiakkaalta. Useimmissa nykyaikaisissa yrityksissä asiakkaiden hankinta on kallista. Asiakkaan CLV kasvaa mitä pidempään hän harjoittaa liiketoimintaa yrityksen kanssa.

Kun asiakkaalla on huono kokemus, on erittäin suuri mahdollisuus, että hän luopuu palvelusta. Tämä pienentää CLV:tä ja on mahdollista menettää asiakkaan hankintaan mennyt hankintahinta. Myös yleisön laajempi vastareaktio on mahdollista. Nykyaikaisten sosiaalisen median kautta asiakkaat voivat jakaa huonoja kokemuksiaan asiakaspalvelun kanssa ja saada merkittävää huomiota.

Toisaalta erinomainen asiakaspalvelu ilahduttaa kuluttajaa, eikä hän edes harkitse vaihtoehtoja. Tämä varmistaa, että hän pysyy pidempään asiakkaana, joka lisää CLV:tä. Myös positiivisen kokemuksen omaava asiakas suosittelee rahoituspalvelua todennäköisemmin ystävilleen tai perheelle. Tämä alentaa uusien asiakkaiden hankintakustannuksia. Lyhyesti sanottuna, kuinka yrityksen asiakaspalvelu toimii, voi dramaattisesti vaikuttaa yrityksen kannattavuuteen, joko positiivisesti tai negatiivisesti.

AI & ML: Ongelmanratkaisu asiakaspalvelussa

Tekoäly ja koneoppimistyökalut ovat kehittyneet vuosien saatossa. Ne voivat suorittaa paljon monimutkaisempia toimintoja kuin yksinkertaiset tietokonealgoritmit pystyvät. Se on jatkuvasti kehittyvä alue, ja uusia parannuksia tehdään mahdollisiksi joka päivä. Esimerkiksi, syvä oppiminen voidaan käyttää puheen ymmärtämiseen ja myös puheella vastaamiseen.

Tekoälyä ja ML:ää voidaan käyttää asiakaspalvelussa erilaisten laajamittaisten ongelmien ratkaisemiseen. Se toimii myös, koska asiakaspalvelutoiminnot käsittelevät paljon monimutkaisuutta. Seuraavissa osissa käsitellään joitain yleisimmistä haasteista ja siitä, kuinka tekoäly voi auttaa ratkaisemaan haasteen.

1. Tietovaje

Asiakaspalvelun suuri haaste on asiakaspalvelujohtajan tietovaje. Tämä johtaa virheelliseen ongelman tunnistamiseen ja epätäydelliseen ratkaisuun. Kuten voidaan kuvitella, yksi johtaja ei voi olla perillä kaikista yrityksen järjestelmistä ja prosesseista. Asiakaspalvelujohtajien tietovaje jättää asiakkaat tyytymättömiksi.

Yleinen tapa kuroa umpeen tietokuilu ilman tekoälyratkaisuja on käyttäjien foorumit. Otetaan esimerkki 17-vuotiaasta MQL5.community, jonka on luonut MetaQuotes, kehitysyhtiö MetaTrader 5. Täällä yhteisö itse tunnistaa ongelmien perimmäisen syyn ja keksii ratkaisun. Tällaiset tapaukset vaativat hyvin vähän ulkopuolista tukea yritykseltä. Mutta se ei sovellu kaikenlaisiin rahoituspalveluyrityksiin, ja tekoälyratkaisut ovat tarkoituksenmukaisempia useimmissa tapauksissa.

AI-ratkaisu

Tekoälyn käyttöönotto yrityksen tietopohjalla voi muuttaa johdon kokeman tietovaon tiedon runsaudeksi. Tekoälytyökalut voivat tunnistaa oikean ratkaisun tietokannasta ilman, että johtajan tarvitsee etsiä tietokannasta. Etsi työkaluja Luonnollinen kielenkäsittely (NLP) voi tuoda oikean ratkaisun hyvin pienellä kyselyllä. Tekoälytyökalut voivat myös hakea tietokannasta löytääkseen samankaltaisia ​​aiemmin kokeneita kyselyitä ja kuinka ne on ratkaistu.

2. Hajanainen asiakaskokemus

Asiakkaiden ja rahoituspalveluyrityksen välillä on paljon kosketuspisteitä. Tämä voi vaihdella useista fyysisistä paikoista lukuisiin online-kosketuspisteisiin. Asiakkaat kokevat hajanaisen kokemuksen kulkiessaan eri kosketuspisteissä. Se tekee myös asiakaspalvelujohtajien työstä, koska hän ei ole tietoinen hänen edessään olevan asiakkaan asiakaspolusta. Tämä tekee ongelmien ratkaisemisesta vaikeaa ja siten asiakaskokemuksen heikkenemisen.

AI ratkaisu

Tekoälyn soveltaminen yrityksen eri järjestelmiin ja asiakkaaseen liittyvien olennaisten tietojen yhdistäminen. Tämä auttaa yhdistämään asiakkaan tiedot eri kosketuspisteissä. Tämän avulla jokaisen asiakkaan täydellinen asiakaspolku on asiakaspalvelupäällikön käytettävissä napin painalluksella. Tekoälytyökalut voivat myös auttaa tuomaan esiin asiakkaan matkan osia, jotka ovat olennaisia ​​käsillä olevan kyselyn kannalta. Tämä yhtenäinen tieto johtaa nopeampaan ratkaisuun ja puolestaan ​​parempaan asiakaskokemukseen.

3. personointi

Asiakaspalvelukeskuksissa ja muissa kosketuspisteissä on standardoituja menettelytapoja ja prosesseja asioiden yksinkertaistamiseksi. Tämä tehdään maksimaalisen tehokkuuden saavuttamiseksi. Mutta tehokkaimmat prosessit eivät ole asiakasystävällisiä. Jokainen asiakas on tavalla tai toisella erilainen. Standardoidut prosessit ja menettelyt eivät voi tarjota räätälöityjä ratkaisuja eri asiakkaille. Tästä johtuen asiakkaan ilo on vaikeasti saavutettavissa useimmissa asiakaspalveluyhteyksissä rahoituspalveluyritysten kanssa.

AI ratkaisu

Tekoälytyökalut ovat erittäin laajamittaisia ​​ja niihin mahtuu monenlaisia ​​prosesseja ja prosesseja. Sillä on kyky tarjota räätälöity kokemus jokaiselle asiakkaalle. AI-työkalujen etuna on, että räätälöityjä kokemuksia voidaan tarjota tehokkuudesta tinkimättä. Tämä tekoäly pystyy tarjoamaan mittakaavan, personoinnin ja tehokkuuden trifecta erittäin alhaisilla kustannuksilla.

4. Asiakaspalvelun volyymi

Kun tulee palvella suurta määrää asiakkaita, niiden palvelemiseen tarvittava infrastruktuuri ja henkilöstöresurssit kasvavat samassa suhteessa. Fyysisten toimipaikkojen lisääminen ja asiakaspalveluedustajien lisääminen on kustannustehokasta. Yrityksellä on haaste kahden vaihtoehdon välillä. Kasvata infrastruktuuria korkeammalla hinnalla tai käytä olemassa olevaa infrastruktuuria, joka tuottaa huonoa asiakaspalvelua.

AI ratkaisu

Tekoälytyökalut ovat helposti skaalattavissa suurelle määrälle käyttäjiä ilman lisäinfrastruktuuria. Paljon asiakaspalvelutoimintoja voidaan myös automatisoida tekoälyllä. Lisää käyttäjiä voidaan palvella vain luomalla lisää pilvilaskentapalvelimia. Tästä aiheutuu erittäin pienet toimintakustannukset verrattuna fyysisen infrastruktuurin ja asiakaspalvelujohtajien lisäämiseen. Tämä auttaa tarjoamaan saman tason palvelua ilman suuria pääomakustannuksia. Toinen etu on, että toimintojen pienentäminen on myös paljon helpompaa. Ei-toivottu palvelinkapasiteetti on suljettava, jotta sitä voidaan pienentää. Fyysisen infrastruktuurin vähentäminen tai työntekijöiden vähentäminen ei ole ongelmallista.

Loppuajatukset

Asiakaspalvelu on keskeinen tekijä asiakkaiden säilyttämisessä, jota puolestaan ​​tarvitaan yritysten korkeamman sijoitetun pääoman tuoton saavuttamiseksi. Mutta loistavan asiakaspalvelukokemuksen tarjoaminen on melko vaikeaa fyysisen infrastruktuurin ja asiakaspalvelujohtajien kanssa. Asiakaspalvelujohtajien saavutuksiin liittyy rajoituksia. AI-työkaluilla on kyky ylittää yritysten asiakaspalvelu. Ne pystyvät tarjoamaan mittakaavaa, personointia, laatua, yhtenäistä kokemusta ja tiedon runsautta. Tekoäly pystyy toimittamaan nämä kaikki, mikä johtaa asiakastyytyväisyyteen huomattavasti pienemmillä kustannuksilla.

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