בעיות נפתרות עם AI ולמידת מכונה בשירות לקוחות

מקצוע השיווק השתנה מהותית עקב התקדמות בבינה מלאכותית וביג דאטה. גודל השוק של AI בשיווק צפוי להיות לגדול over 31% בשנה עד 2028. הוא צומח בקצב מהיר עוד יותר, ככל שחברות נוספות מגלות יתרונות חדשים.

למרבה הצער, יש מספר טעויות שיווק מונעות בינה מלאכותית חברות ממשיכות לעשות. אחד הנושאים הגדולים ביותר הוא התמקדות מלאה בהסברה על חשבון שירות לקוחות.

טכנולוגיית AI עוזרת לפתור בעיות בשירות לקוחות. עם זאת, זה שימושי רק עבור חברות שמנצלות אותו כראוי.

כדי להעריך את היתרונות של בינה מלאכותית בשירות לקוחות, עליך להכיר בבעיות שירות הלקוחות הנפוצות ביותר. כאשר ללקוחות יש א מפגש גרוע עם שירות לקוחות:

• 91% מהלקוחות עוזבים ללא אזהרה
• 47% מהלקוחות מחליפים מותגים
• 40% מהלקוחות ממליצים נגד העסק

מהסטטיסטיקה ניכר כי כל לקוח, המתמודד עם חווית שירות לקוחות גרועה, עושה יותר מצעד אחד כדי לפגוע בעסק. חשבו על חווית השירות הגרועה שלכם עם מותג ועל הפעולות שנקטתם לאחר מכן. ניתן להבחין בקלות בכך שלא תחששו להמליץ ​​על השירות לחברים ובני משפחה. טכנולוגיית בינה מלאכותית יכולה לעזור לטפל בבעיות אלו.

שירות לקוחות בעסק שירותים

דרך רחבה אחת שניתן לסווג עסקים היא כעסקי מוצרים ושירותים. תמהיל השיווק של עסקי המוצר כולל את המוצר, המחיר, המבצע והמקום. אלא בשביל עסק שירותים, אלמנטים נוספים בתמהיל השיווק הם אנשים, תהליך וראיות פיזיות. שלושת האלמנטים הללו בולטים באספקת שביעות רצון לקוחות.

כל המרכיבים של עסק שירותים מודגשים בשירות הלקוחות. זה המקום שבו האנשים והתהליך של העסק מתורגמים לראיות פיזיות. כך, שירות לקוחות הופך לאזור היחיד שיש לו את החיכוך המקסימלי בין העסק לצרכניו.

כל סוגי העסקים הפיננסיים הם עסקי שירותים. זה יכול להיות עסק פינטק, ניהול קרנות או תיווך. כולם עסקי שירותים והמקסימום החיכוך בין לקוחות לעסקים פיננסיים מתרחש בתהליך שירות הלקוחות.

מדוע שירות לקוחות חשוב?

לקוח צריך לעשות עסקים עם עסק שירותים במשך תקופה ארוכה כדי להחזיר את עלות הרכישה שנגרמה לו. זה נקבע על ידי חישוב ה ערך חיי הלקוח (CLV) לכל לקוח בנפרד. זהו בעצם הרווח שהעסק יכול להפיק מלקוח אחד. ברוב העסקים המודרניים גיוס לקוחות הוא עניין יקר. ה-CLV של לקוח גדל ככל שהוא מנהל עסקים עם החברה.

כאשר ללקוח יש חוויה גרועה, יש סיכוי גבוה מאוד שהוא יעזוב את השירות. זה מקטין את ה-CLV ואפשר להפסיד את עלות הרכישה שנכנסה לרכישת הלקוח. קיימת גם אפשרות לתגובת נגד רחבה יותר מהציבור. עם ערוצי מדיה חברתית מודרנית, לקוחות יכולים לחלוק את החוויות הרעות שלהם עם שירות הלקוחות ולזכות בתשומת לב משמעותית.

מצד שני, שירות לקוחות מעולה משמח את הצרכנים והוא אפילו לא ישקול חלופות. זה מבטיח שהוא נשאר זמן רב יותר כלקוח ומגדיל את ה-CLV. כמו כן, לקוח עם חוויה חיובית נוטה גם יותר להמליץ ​​על השירות הפיננסי לחברים או למשפחה. זה מקטין את עלות הרכישה עבור לקוחות חדשים. בקיצור, איך שירות הלקוחות של חברה מתפקד יכול להשפיע באופן דרמטי על הרווחיות של החברה, לחיוב או לרעה.

AI & ML: פותר בעיות בשירות לקוחות

כלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה התקדמו עם השנים. הם יכולים לבצע פונקציות מורכבות הרבה יותר מאלגוריתמי מחשב פשוטים מסוגלים לעשות. זהו תחום שמתפתח כל הזמן ושיפורים נוספים מתאפשרים בכל יום שעובר. לדוגמה, למידה עמוקה יכול לשמש להבנת דיבור וגם להגיב בדיבור.

AI ו-ML יכולים לשמש בשירות לקוחות כדי להתמודד עם בעיות שונות שצריכות קנה מידה גדול. זה עובד גם כשפונקציות שירות לקוחות מתמודדות עם מורכבות רבה. הסעיפים הבאים דנים בכמה מהאתגרים הנפוצים ביותר וכיצד בינה מלאכותית יכולה לסייע בפתרון האתגר.

1. פער מידע

אתגר מרכזי בשירות לקוחות הוא פער המידע של בכיר בשירות הלקוחות. זה מוביל לזיהוי בעיות לא מדויק ולפתרון לא שלם. כפי שניתן לדמיין מנהל אחד לא יכול להיות בקיא בכל המערכות והתהליכים של החברה. פער המידע של בכירי שירות הלקוחות מותיר את הלקוחות לא מרוצים.

דרך נפוצה לגשר על פערי המידע ללא פתרונות בינה מלאכותית היא באמצעות פורומים של משתמשים. קח את הדוגמה של בן 17 MQL5.community, נוצר על ידי MetaQuotes, החברה המפתחת של MetaTrader 5. כאן, הקהילה עצמה מזהה את שורש הבעיות ומוצאת את הפתרון. מקרים כאלה דורשים מעט מאוד תמיכה חיצונית מהחברה. אבל זה לא ישים לכל מיני חברות שירותים פיננסיים ופתרונות AI יהיו מתאימים יותר ברוב המקרים.

פתרון הבינה המלאכותית

יישום AI עם בסיס הידע של החברה יכול להפוך את פער המידע שחווה המנהל לשפע מידע. כלי בינה מלאכותית יכולים לזהות את הפתרון הנכון מבסיס הידע מבלי שהמנהל יצטרך לחפש במסד הנתונים. כלי חיפוש עם עיבוד שפה טבעית (NLP) יכול להביא את הפתרון הנכון עם מעט מאוד מאמץ שאילתה. כלי AI יכולים גם לחפש במסד הנתונים של הידע כדי למצוא שאילתות דומות שחוו בעבר וכיצד היא נפתרה.

2. חווית לקוח מפורקת

יש הרבה נקודות מגע בין לקוחות לבין חברת שירותים פיננסיים. זה יכול לנוע בין מיקומים פיזיים שונים למספר רב של נקודות מגע מקוונות. לקוחות מרגישים חוויה מפורקת כאשר הם חוצים את נקודות המגע השונות. זה גם עושה את העבודה של מנהלי שירות לקוחות שכן היא לא מודעת למסע הלקוח של הלקוח המסוים שעומד מולה. זה מקשה על פתרון בעיות ומכאן לירידה בחוויית הלקוח.

פתרון AI

יישום בינה מלאכותית על המערכות השונות של המשרד ותפור יחד את המידע הרלוונטי הקשור ללקוח. זה עוזר לקלוע יחד את המידע של לקוח על פני נקודות מגע שונות. בכך, מסע הלקוח השלם של כל לקוח זמין למנהל שירות הלקוחות בלחיצת כפתור. כלי בינה מלאכותית יכולים גם לעזור להדגיש את החלקים במסע הלקוח הרלוונטיים לשאילתה שלפנינו. מידע מאוחד זה מוביל לרזולוציה מהירה יותר ובתור חווית לקוח טובה יותר.

3. התאמה אישית

למרכזי שירות לקוחות ונקודות מגע אחרות יש נהלים ותהליכים סטנדרטיים כדי להפוך את הדברים לפשוטים יותר. זה נעשה ליעילות מירבית. אבל התהליכים היעילים ביותר אינם ידידותיים ללקוח. כל לקוח שונה בדרך זו או אחרת. תהליכים ונהלים סטנדרטיים אינם יכולים לספק רזולוציות מותאמות ללקוחות שונים. בעקבות זאת תענוג של לקוחות הוא חמקמק ברוב האינטראקציות של שירות לקוחות עם חברות שירותים פיננסיים.

פתרון AI

לכלי AI יש קנה מידה גדול מאוד והם יכולים להכיל סוגים שונים של תהליכים ונהלים. יש לו את היכולת לספק חוויה מותאמת לכל לקוח. היתרון של כלי AI הוא שניתן לספק חוויות מותאמות מבלי לוותר על היעילות. בינה מלאכותית זו מסוגלת לספק את הטריפקטה של ​​קנה מידה, התאמה אישית ויעילות בעלות נמוכה מאוד.

4. נפח שירות לקוחות

כאשר יש לתת שירות למספר רב של לקוחות, התשתית והמשאבים האנושיים הנדרשים לשרת אותם גדלים באופן יחסי. הוספת עוד מיקומים פיזיים ועוד נציגי שירות לקוחות היא עלות גזירה. המשרד עומד בפני אתגר בין שתי אפשרויות. הגדל את התשתית בעלות גבוהה יותר או השתמש בתשתית קיימת המספקת שירות לקוחות גרוע.

פתרון AI

כלי AI ניתנים להרחבה בקלות למספר רב של משתמשים ללא צורך בתשתית נוספת. הרבה פונקציות של שירות לקוחות יכול להיות גם אוטומטי עם AI. ניתן לשרת יותר משתמשים רק על ידי יצירת שרתי מחשוב ענן נוספים. הדבר כרוך בעלות מינימלית מאוד של תפעול בהשוואה להוספת תשתיות פיזיות ומנהלי שירות לקוחות. זה עוזר לספק את אותה רמת שירות ללא הוצאות הון אדירות. יתרון נוסף הוא שהקטנת הפעולות היא גם הרבה יותר קלה. יש לכבות את קיבולת השרת הלא רצויה כדי להקטין. אין בעיה עם צמצום תשתיות פיזיות או צמצום עובדים.

מחשבות סופיות

שירות לקוחות הוא גורם מפתח בשימור לקוחות אשר בתורו נדרש לתשואה גבוהה יותר על ההון המושקע עבור חברות. אבל לספק חווית שירות לקוחות מעולה זה די קשה עם מנהלי תשתית פיזית ושירות לקוחות. ישנן מגבלות למה שניתן להשיג על ידי מנהלי שירות לקוחות. לכלי AI יש את היכולת להתעלות מעל שירות הלקוחות של עסקים. הם מסוגלים לספק קנה מידה, התאמה אישית, איכות, חוויה מאוחדת ושפע מידע. בינה מלאכותית מסוגלת לספק את כל אלה וכתוצאה מכך להנאה ללקוחות בעלות נמוכה משמעותית.

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