Masalah yang Dipecahkan dengan AI Dan Pembelajaran Mesin di Layanan Pelanggan

Profesi pemasaran telah berubah secara mendasar karena kemajuan kecerdasan buatan dan data besar. Ukuran pasar untuk AI dalam pemasaran diharapkan tumbuh besarr 31% setahun hingga 2028. Pertumbuhannya bahkan lebih cepat karena semakin banyak perusahaan menemukan manfaat baru.

Sayangnya, ada sejumlah Kesalahan pemasaran yang didorong oleh AI perusahaan terus membuat. Salah satu masalah terbesar adalah berfokus sepenuhnya pada penjangkauan dengan mengorbankan layanan pelanggan.

Teknologi AI membantu memecahkan masalah layanan pelanggan. Namun, itu hanya berguna bagi perusahaan yang memanfaatkannya dengan benar.

Untuk menghargai manfaat AI dalam layanan pelanggan, Anda harus mengenali masalah layanan pelanggan yang paling umum. Ketika pelanggan memiliki pertemuan layanan pelanggan yang buruk:

• 91% pelanggan pergi tanpa peringatan
• 47% pelanggan beralih merek
• 40% pelanggan merekomendasikan untuk menentang bisnis

Jelas dari statistik bahwa setiap pelanggan, menghadapi pengalaman layanan pelanggan yang buruk, melakukan lebih dari satu langkah untuk merugikan bisnis. Pikirkan tentang pengalaman layanan buruk Anda dengan merek dan tindakan yang Anda ambil setelah itu. Sangat jelas bahwa Anda akan enggan untuk merekomendasikan layanan ini kepada teman dan keluarga Anda. Teknologi AI dapat membantu mengatasi masalah ini.

Layanan Pelanggan dalam Bisnis Layanan

Salah satu cara bisnis yang luas dapat dikategorikan sebagai bisnis produk dan bisnis jasa. Bauran pemasaran untuk bisnis produk meliputi produk, harga, promosi, dan tempat. Tapi untuk bisnis jasa, elemen tambahan dalam bauran pemasaran adalah orang, proses, dan bukti fisik. Ketiga elemen ini menonjol dalam memberikan kepuasan pelanggan.

Semua elemen bisnis jasa ditekankan dalam layanan pelanggan. Di sinilah orang-orang dan proses bisnis diterjemahkan ke bukti fisik. Dengan demikian, layanan pelanggan menjadi salah satu area yang memiliki gesekan maksimum antara bisnis dan konsumennya.

Semua jenis bisnis keuangan adalah bisnis jasa. Bisa bisnis fintech, pengelolaan dana, atau broker. Semuanya adalah bisnis jasa dan gesekan maksimum antara pelanggan dan bisnis keuangan terjadi dalam proses layanan pelanggan.

Mengapa Layanan Pelanggan Penting?

Seorang pelanggan harus melakukan bisnis dengan bisnis jasa untuk jangka waktu yang lama untuk memulihkan biaya akuisisi yang dikeluarkan. Ini ditentukan dengan menghitung Nilai Umur Pelanggan (CLV) untuk setiap pelanggan individu. Ini pada dasarnya adalah keuntungan yang dapat dihasilkan bisnis dari satu pelanggan. Dalam kebanyakan bisnis modern, akuisisi pelanggan adalah urusan yang mahal. CLV pelanggan meningkat semakin lama dia melakukan bisnis dengan perusahaan.

Ketika seorang pelanggan memiliki pengalaman buruk, ada kemungkinan besar dia akan meninggalkan layanan. Hal ini menurunkan CLV dan mungkin saja kehilangan biaya akuisisi yang digunakan untuk memperoleh pelanggan. Ada juga kemungkinan reaksi yang lebih luas dari publik. Dengan outlet media sosial modern, pelanggan dapat berbagi pengalaman buruk mereka dengan layanan pelanggan dan mendapatkan perhatian yang signifikan.

Di sisi lain, layanan pelanggan yang sangat baik menyenangkan konsumen dan dia bahkan tidak akan mempertimbangkan alternatif. Ini memastikan bahwa dia bertahan lebih lama sebagai pelanggan yang meningkatkan CLV. Selain itu, pelanggan dengan pengalaman positif juga lebih mungkin merekomendasikan layanan keuangan kepada teman atau keluarga. Ini mengurangi biaya akuisisi untuk pelanggan baru. Singkatnya, bagaimana layanan pelanggan dari fungsi perusahaan dapat secara dramatis mempengaruhi profitabilitas perusahaan, baik secara positif maupun negatif.

AI & ML: Pemecah Masalah dalam Layanan Pelanggan

Kecerdasan buatan dan alat pembelajaran mesin telah maju selama bertahun-tahun. Mereka dapat mencapai fungsionalitas yang jauh lebih kompleks daripada yang mampu dilakukan oleh algoritma komputer sederhana. Ini adalah area yang terus berkembang dan lebih banyak perbaikan dimungkinkan setiap hari. Sebagai contoh, belajar mendalam dapat digunakan untuk memahami ucapan dan juga menanggapi dengan ucapan.

AI dan ML dapat digunakan dalam layanan pelanggan untuk mengatasi berbagai masalah yang membutuhkan skala besar. Ini juga berfungsi karena fungsi layanan pelanggan menangani banyak kerumitan. Bagian berikut membahas beberapa tantangan paling umum dan bagaimana AI dapat membantu mengatasi tantangan tersebut.

1. Kesenjangan Informasi

Tantangan utama dalam layanan pelanggan adalah kesenjangan informasi dari eksekutif layanan pelanggan. Ini mengarah pada identifikasi masalah yang tidak akurat dan penyelesaian yang tidak lengkap. Seperti yang dapat dibayangkan, seorang eksekutif tidak dapat mengetahui semua sistem dan proses perusahaan. Kesenjangan informasi dari eksekutif layanan pelanggan membuat pelanggan tidak puas.

Cara umum untuk menjembatani kesenjangan informasi tanpa solusi AI adalah dengan forum pengguna. Ambil contoh anak berusia 17 tahun MQL5.komunitas, dibuat oleh MetaQuotes, perusahaan berkembang dari MetaTrader 5. Di sini, masyarakat sendiri mengidentifikasi akar penyebab masalah dan mencari solusi. Contoh seperti itu membutuhkan sangat sedikit dukungan eksternal dari perusahaan. Tapi itu tidak berlaku untuk semua jenis perusahaan jasa keuangan dan solusi AI akan lebih tepat di banyak kasus.

Solusi AI

Menerapkan AI dengan basis pengetahuan perusahaan dapat mengubah kesenjangan informasi yang dialami oleh eksekutif menjadi kelimpahan informasi. Alat AI dapat mengidentifikasi solusi yang tepat dari basis pengetahuan tanpa eksekutif harus mencari melalui database. Cari alat dengan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dapat memberikan solusi yang tepat dengan sedikit upaya kueri. Alat AI juga dapat mencari basis data pengetahuan untuk menemukan kueri serupa yang dialami di masa lalu dan bagaimana hal itu diselesaikan.

2. Pengalaman Pelanggan Terputus-putus

Ada banyak titik kontak antara pelanggan dan perusahaan jasa keuangan. Ini dapat berkisar dari berbagai lokasi fisik hingga banyak titik kontak online. Pelanggan merasakan pengalaman yang terputus-putus saat melintasi titik kontak yang berbeda. Itu juga membuat pekerjaan eksekutif layanan pelanggan karena dia tidak menyadari perjalanan pelanggan dari pelanggan tertentu di depannya. Hal ini membuat penyelesaian masalah menjadi sulit dan karenanya menurunkan pengalaman pelanggan.

Solusi AI

Menerapkan AI ke berbagai sistem perusahaan dan menyatukan informasi relevan yang terkait dengan pelanggan. Ini membantu menyatukan informasi pelanggan di berbagai titik kontak. Dengan ini, perjalanan pelanggan yang lengkap dari setiap pelanggan tersedia untuk eksekutif layanan pelanggan dengan satu sentuhan tombol. Alat AI juga dapat membantu menyoroti bagian perjalanan pelanggan yang relevan dengan kueri yang ada. Informasi terpadu ini menghasilkan resolusi yang lebih cepat dan pada gilirannya pengalaman pelanggan yang lebih baik.

3. Personalisasi

Pusat layanan pelanggan dan titik kontak lainnya memiliki prosedur dan proses standar untuk membuat segalanya lebih sederhana. Hal ini dilakukan untuk efisiensi maksimum. Tetapi proses yang paling efisien tidak ramah pelanggan. Setiap pelanggan berbeda dalam beberapa hal. Proses dan prosedur standar tidak dapat memberikan resolusi yang disesuaikan untuk pelanggan yang berbeda. Karena ini kesenangan pelanggan sulit dipahami di sebagian besar interaksi layanan pelanggan dengan perusahaan jasa keuangan.

Solusi AI

Alat AI memiliki skala yang sangat besar dan dapat mengakomodasi berbagai jenis proses dan prosedur. Ini memiliki kemampuan untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan untuk setiap pelanggan. Keuntungan alat AI adalah pengalaman yang disesuaikan dapat disampaikan tanpa mengorbankan efisiensi. AI ini mampu menghadirkan trifecta skala, personalisasi, dan efisiensi dengan biaya yang sangat rendah.

4. Volume Layanan Pelanggan

Ketika jumlah pelanggan yang harus dilayani banyak, infrastruktur dan sumber daya manusia yang dibutuhkan untuk melayani mereka meningkat secara proporsional. Menambahkan lebih banyak lokasi fisik dan lebih banyak perwakilan layanan pelanggan adalah biaya yang mahal. Perusahaan menghadapi tantangan antara dua pilihan. Tingkatkan infrastruktur dengan biaya lebih tinggi atau gunakan infrastruktur yang ada untuk memberikan layanan pelanggan yang buruk.

Solusi AI

Alat AI mudah diskalakan untuk sejumlah besar pengguna tanpa memerlukan infrastruktur tambahan. Banyak fungsi layanan pelanggan juga dapat diotomatisasi dengan AI. Lebih banyak pengguna dapat dilayani hanya dengan memutar lebih banyak server komputasi awan. Ini menimbulkan biaya operasi yang sangat minimal dibandingkan dengan penambahan infrastruktur fisik dan eksekutif layanan pelanggan. Ini membantu memberikan tingkat layanan yang sama tanpa pengeluaran modal yang besar. Keuntungan lain adalah bahwa mengurangi operasi juga jauh lebih mudah. Kapasitas server yang tidak diinginkan perlu dimatikan untuk memperkecil. Tidak ada masalah yang dihadapi dengan pengurangan infrastruktur fisik atau perampingan karyawan.

Final Thoughts

Layanan pelanggan adalah faktor kunci dalam mempertahankan pelanggan yang pada gilirannya diperlukan untuk pengembalian modal yang diinvestasikan lebih tinggi bagi perusahaan. Tetapi memberikan pengalaman layanan pelanggan yang hebat cukup sulit dengan infrastruktur fisik dan eksekutif layanan pelanggan. Ada batasan untuk apa yang dapat dicapai oleh eksekutif layanan pelanggan. Alat AI memiliki kemampuan untuk melampaui layanan pelanggan bisnis. Mereka mampu memberikan skala, personalisasi, kualitas, pengalaman terpadu, dan kelimpahan informasi. AI mampu memberikan semua ini yang menghasilkan kepuasan pelanggan dengan biaya yang jauh lebih rendah.

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