カスタマーサービスにおけるAIと機械学習で解決される問題

人工知能とビッグデータの進歩により、マーケティングの職業は根本的に変わりました。 マーケティングにおけるAIの市場規模は オベを育てるr 年間31％ 2028年まで。より多くの企業が新しいメリットを発見するにつれて、それはさらに速いペースで成長しています。

残念ながら、いくつかあります AI主導のマーケティングミス 企業は作り続けています。 最大の問題のXNUMXつは、カスタマーサービスを犠牲にしてアウトリーチに完全に焦点を当てることです。

AIテクノロジーは、カスタマーサービスの問題の解決に役立っています。 ただし、それを適切に利用している企業にのみ役立ちます。

カスタマーサービスにおけるAIの利点を理解するには、最も一般的なカスタマーサービスの問題を認識する必要があります。 顧客が持っているとき 悪いカスタマーサービスの出会い:

• 顧客の91％が警告なしに去る
• 顧客の47％がブランドを切り替える
• 顧客の40％がビジネスに反対することを推奨しています

統計から明らかなように、悪い顧客サービス体験に直面している各顧客は、ビジネスを傷つけるために複数のステップを実行します。 ブランドでの悪いサービス体験とその後の行動について考えてみてください。 友人や家族にこのサービスを勧めたがらないことは容易に理解できます。 AIテクノロジーは、これらの問題に対処するのに役立ちます。

サービス事業における顧客サービス

ビジネスを分類できるXNUMXつの広い方法は、製品ビジネスとサービスビジネスです。 製品ビジネスのマーケティングミックスには、製品、価格、プロモーション、場所が含まれます。 しかし、 サービス事業、マーケティングミックスの追加要素は、人、プロセス、および物理的な証拠です。 これらのXNUMXつの要素は、顧客満足を実現する上で際立っています。

サービスビジネスのすべての要素は、カスタマーサービスで強調されています。 それは、ビジネスの人々とプロセスが物理的な証拠に変換される場所です。 したがって、顧客サービスは、ビジネスとその消費者の間で最大の摩擦を持つXNUMXつの領域になります。

あらゆる種類の金融ビジネスはサービスビジネスです。 それは、フィンテックビジネス、ファンド管理、または証券会社である可能性があります。 それらはすべてサービス事業であり、顧客と金融事業の間の最大の摩擦は顧客サービスプロセスで発生します。

カスタマーサービスが重要なのはなぜですか？

顧客は、発生した買収費用を回収するために、サービス事業と長期間取引を行う必要があります。 これは、 顧客生涯価値（CLV） 個々の顧客ごとに。 これは本質的に、ビジネスがXNUMX人の顧客から生み出すことができる利益です。 ほとんどの現代のビジネスでは、顧客獲得はコストのかかる問題です。 顧客のCLVは、彼が会社と取引を行う時間が長くなるほど増加します。

顧客が悪い経験をしているとき、彼がサービスを捨てる可能性が非常に高いです。 これにより、CLVが減少し、顧客の獲得にかかった獲得コストを失う可能性があります。 国民からの反発が広がる可能性もあります。 最新のソーシャルメディアを利用することで、顧客は自分の悪い経験を顧客サービスと共有し、大きな注目を集めることができます。

一方、優れた顧客サービスは消費者を喜ばせ、彼は代替案を検討することすらしません。 これにより、CLVを増やす顧客として彼が長く滞在することが保証されます。 また、前向きな経験を持つ顧客は、友人や家族に金融サービスを勧める可能性も高くなります。 これにより、新規顧客の獲得コストが削減されます。 要するに、企業の顧客サービスがどのように機能するかは、企業の収益性にプラスまたはマイナスの影響を与える可能性があります。

AIとML：カスタマーサービスの問題解決

人工知能と機械学習ツールは、何年にもわたって進歩してきました。 それらは、単純なコンピューターアルゴリズムよりもはるかに複雑な機能を実現できます。 それは絶えず進化している分野であり、日々、より多くの改善が可能になっています。 例えば、 深い学習 スピーチを理解し、スピーチで応答するために使用することができます。

AIとMLは、大規模を必要とするさまざまな問題に取り組むためのカスタマーサービスで使用できます。 また、カスタマーサービス機能が多くの複雑さを処理するときにも機能します。 次のセクションでは、最も一般的な課題のいくつかと、AIが課題の解決にどのように役立つかについて説明します。

1.情報ギャップ

カスタマーサービスの主な課題は、カスタマーサービスエグゼクティブの情報ギャップです。 これにより、問題の特定が不正確になり、解決が不完全になります。 想像できるように、XNUMX人の幹部が会社のすべてのシステムとプロセスに精通しているわけではありません。 カスタマーサービスの幹部の情報のギャップは、顧客に不満を残します。

AIソリューションなしで情報のギャップを埋める一般的な方法は、ユーザーフォーラムを使用することです。 17歳の例を見てください MQL5.コミュニティ、の開発会社であるMetaQuotesによって作成されました MetaTrader 5。 ここでは、コミュニティ自体が問題の根本原因を特定し、解決策を見つけ出します。 このような場合、会社からの外部サポートはほとんど必要ありません。 ただし、すべての種類の金融サービス会社に適用できるわけではなく、ほとんどの場合、AIソリューションの方が適しています。

AIソリューション

企業の知識ベースを使用してAIを実装すると、経営幹部が経験する情報のギャップを情報の豊富さに変えることができます。 AIツールは、エグゼクティブがデータベースを検索しなくても、ナレッジベースから適切なソリューションを特定できます。 で検索ツール 自然言語処理（NLP） わずかなクエリ作業で適切なソリューションをもたらすことができます。 AIツールは、ナレッジデータベースを検索して、過去に経験した同様のクエリとその解決方法を見つけることもできます。

2.ばらばらのカスタマーエクスペリエンス

顧客と金融サービス会社の間にはたくさんの接点があります。 これは、さまざまな物理的な場所から多数のオンラインタッチポイントにまで及ぶ可能性があります。 顧客は、さまざまなタッチポイントをトラバースするときに、バラバラな体験を感じます。 また、目の前にいる特定の顧客のカスタマージャーニーを認識していないため、カスタマーサービスの幹部の仕事にもなります。 これにより、問題の解決が困難になり、顧客エクスペリエンスが低下します。

AIソリューション

会社のさまざまなシステムにAIを適用し、顧客に関連する関連情報をつなぎ合わせます。 これは、さまざまなタッチポイントで顧客の情報を織り交ぜるのに役立ちます。 これにより、ボタンを押すだけで、すべての顧客の完全なカスタマージャーニーをカスタマーサービスエグゼクティブが利用できるようになります。 AIツールは、目前のクエリに関連するカスタマージャーニーの部分を強調するのにも役立ちます。 この統一された情報は、より迅速な解決につながり、ひいてはより良い顧客体験につながります。

3.パーソナライゼーション

カスタマーサービスセンターやその他のタッチポイントでは、手順とプロセスが標準化されており、作業が簡単になっています。 これは最大の効率のために行われます。 しかし、最も効率的なプロセスは顧客に優しいものではありません。 それぞれの顧客は、何らかの形で異なります。 標準化されたプロセスと手順では、さまざまな顧客に合わせた解決策を提供することはできません。 これによると 顧客の喜び 金融サービス会社とのほとんどの顧客サービスのやりとりではとらえどころのないです。

AIソリューション

AIツールは非常に大規模であり、さまざまなタイプのプロセスや手順に対応できます。 各顧客に合わせたエクスペリエンスを提供する機能があります。 AIツールの利点は、効率を犠牲にすることなく、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供できることです。 このAIは、スケール、パーソナライズ、効率のXNUMXつの要素を非常に低コストで提供できます。

4.カスタマーサービスの量

多数の顧客にサービスを提供する必要がある場合、それらにサービスを提供するために必要なインフラストラクチャと人材は比例して増加します。 より多くの物理的な場所とより多くの顧客サービス担当者を追加することは、コストがかかりすぎます。 会社はXNUMXつの選択肢の間の課題に直面しています。 より高いコストでインフラストラクチャを増やすか、既存のインフラストラクチャを使用して不十分な顧客サービスを提供します。

AIソリューション

AIツールは、追加のインフラストラクチャを必要とせずに、多数のユーザーに簡単に拡張できます。 多くのカスタマーサービス機能 AIで自動化することもできます。 より多くのクラウドコンピューティングサーバーを起動するだけで、より多くのユーザーにサービスを提供できます。 これにより、物理インフラストラクチャやカスタマーサービスの幹部を追加する場合に比べて、運用コストが最小限に抑えられます。 これは、莫大な資本支出なしに同じレベルのサービスを提供するのに役立ちます。 もうXNUMXつの利点は、操作の縮小もはるかに簡単になることです。 スケールダウンするには、不要なサーバー容量をシャットダウンする必要があります。 物理的なインフラストラクチャの削減や従業員の縮小に問題はありません。

最終的な考え

顧客サービスは顧客を維持するための重要な要素であり、それは企業の投資資本に対するより高い利益のために必要です。 しかし、優れたカスタマーサービスエクスペリエンスを提供することは、物理インフラストラクチャとカスタマーサービスの幹部にとっては非常に困難です。 カスタマーケアの幹部が達成できることには限界があります。 AIツールには、企業の顧客サービスを超越する機能があります。 それらは、規模、パーソナライズ、品質、統一されたエクスペリエンス、および豊富な情報を提供することができます。 AIはこれらすべてを提供できるため、大幅に低いコストで顧客に喜ばれます。

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