Problemen opgelost met AI en machine learning in klantenservice

Het marketingvak is fundamenteel veranderd door de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie en big data. De marktomvang voor AI in marketing zal naar verwachting groeien overr 31% per jaar tot 2028. Het groeit nog sneller naarmate meer bedrijven nieuwe voordelen ontdekken.

Helaas zijn er een aantal AI-gedreven marketingfouten bedrijven blijven maken. Een van de grootste problemen is de volledige focus op outreach ten koste van de klantenservice.

AI-technologie helpt bij het oplossen van problemen met de klantenservice. Het is echter alleen nuttig voor bedrijven die het op de juiste manier gebruiken.

Om de voordelen van AI in klantenservice te waarderen, moet u de meest voorkomende problemen met de klantenservice herkennen. Wanneer klanten een slechte klantenservice ontmoeting:

• 91% van de klanten vertrekt zonder waarschuwing
• 47% van de klanten wisselt van merk
• 40% van de klanten raadt het bedrijf af

Uit de statistieken blijkt duidelijk dat elke klant, die wordt geconfronteerd met een slechte klantenservice-ervaring, meer dan één stap doet om het bedrijf schade toe te brengen. Denk aan je slechte service-ervaring met een merk en de acties die je daarna hebt ondernomen. Het is gemakkelijk voelbaar dat u terughoudend zou zijn om de service aan uw vrienden en familie aan te bevelen. AI-technologie kan helpen deze problemen aan te pakken.

Klantenservice in een dienstverlenend bedrijf

Een brede manier waarop bedrijven kunnen worden gecategoriseerd, is als productbedrijf en dienstenbedrijf. De marketingmix voor productbedrijven omvat het product, de prijs, de promotie en de plaats. Maar voor dienstenbedrijf, zijn aanvullende elementen in de marketingmix mensen, processen en fysiek bewijs. Deze drie elementen zijn prominent aanwezig bij het leveren van klanttevredenheid.

Alle elementen van een dienstverlenend bedrijf worden geaccentueerd in de klantenservice. Het is waar de mensen en het proces van een bedrijf worden vertaald naar fysiek bewijs. Zo wordt klantenservice het enige gebied met de maximale wrijving tussen het bedrijf en zijn consumenten.

Alle soorten financiële ondernemingen zijn dienstverlenende ondernemingen. Het kan een fintech-bedrijf, fondsbeheer of makelaardij zijn. Ze zijn allemaal een dienstverlenend bedrijf en de maximale wrijving tussen klanten en financiële bedrijven vindt plaats in het klantenserviceproces.

Waarom is klantenservice belangrijk?

Een klant moet voor een lange periode zaken doen met een dienstverlenend bedrijf om de gemaakte acquisitiekosten terug te verdienen. Dit wordt bepaald door de te berekenen Levenslange waarde van de klant (CLV) voor elke individuele klant. Dit is in wezen de winst die het bedrijf van één klant kan genereren. In de meeste moderne bedrijven is klantenwerving een kostbare aangelegenheid. De CLV van een klant neemt toe naarmate hij langer zaken doet met het bedrijf.

Wanneer een klant een slechte ervaring heeft, is de kans groot dat hij de service stopzet. Dit verlaagt de CLV en het is mogelijk om de acquisitiekosten te verliezen die zijn gemoeid met het verwerven van de klant. Er is ook een mogelijkheid van een bredere reactie van het publiek. Met moderne sociale-mediakanalen kunnen klanten hun slechte ervaringen delen met de klantenservice en veel aandacht krijgen.

Aan de andere kant verheugt een uitstekende klantenservice de consument en hij zal niet eens nadenken over alternatieven. Dit zorgt ervoor dat hij langer als klant blijft en de CLV verhoogt. Ook is de kans groter dat een klant met een positieve ervaring de financiële dienst aan vrienden of familie aanbeveelt. Dit verlaagt de acquisitiekosten voor nieuwe klanten. Kortom, hoe de klantenservice van een bedrijf functioneert, kan een dramatische invloed hebben op de winstgevendheid van het bedrijf, zowel positief als negatief.

AI & ML: probleemoplosser in klantenservice

Tools voor kunstmatige intelligentie en machine learning zijn door de jaren heen vooruitgegaan. Ze kunnen veel complexere functionaliteiten bereiken dan eenvoudige computeralgoritmen kunnen. Het is een constant evoluerend gebied en elke dag worden er meer verbeteringen mogelijk gemaakt. Bijvoorbeeld, diepgaand leren kan worden gebruikt om spraak te begrijpen en ook te reageren met spraak.

AI en ML kunnen in de klantenservice worden gebruikt om verschillende problemen op grote schaal aan te pakken. Het werkt ook omdat klantenservicefuncties met veel complexiteit te maken hebben. In de volgende secties worden enkele van de meest voorkomende uitdagingen besproken en hoe AI kan helpen deze uitdaging op te lossen.

1. Informatiekloof

Een grote uitdaging in de klantenservice is de informatiekloof van de klantenservicemedewerker. Dit leidt tot onnauwkeurige probleemidentificatie en onvolledige oplossing. Zoals je je kunt voorstellen, kan een leidinggevende niet alle systemen en processen van een bedrijf kennen. De informatiekloof van leidinggevenden bij de klantenservice maakt klanten ontevreden.

Een gebruikelijke manier om de informatiekloof te overbruggen zonder AI-oplossingen is met gebruikersforums. Neem het voorbeeld van een 17-jarige MQL5.gemeenschap, gemaakt door MetaQuotes, het ontwikkelingsbedrijf van MetaTrader5. Hier identificeert de gemeenschap zelf de oorzaak van problemen en zoekt naar de oplossing. Dergelijke gevallen vereisen zeer weinig externe ondersteuning van het bedrijf. Maar het is niet van toepassing op alle soorten financiële dienstverleners en AI-oplossingen zullen in de meeste gevallen geschikter zijn.

De AI-oplossing

Door AI te implementeren met de kennisbasis van het bedrijf kan de informatiekloof die de leidinggevende ervaart, transformeren in een overvloed aan informatie. AI-tools kunnen de juiste oplossing uit de kennisbank identificeren zonder dat de leidinggevende de database hoeft te doorzoeken. Zoekhulpmiddelen met Natuurlijke taalverwerking (NLP) kan de juiste oplossing bieden met zeer weinig zoekinspanning. AI-tools kunnen ook de kennisdatabase doorzoeken om soortgelijke vragen te vinden die in het verleden zijn ervaren en hoe deze zijn opgelost.

2. Onsamenhangende klantervaring

Er zijn tal van contactmomenten tussen klanten en een financiële dienstverlener. Dit kan variëren van verschillende fysieke locaties tot een veelvoud aan online touchpoints. Klanten voelen een onsamenhangende ervaring bij het doorlopen van de verschillende touchpoints. Het maakt ook de taak van klantenservicemedewerkers, omdat ze zich niet bewust is van de klantreis van de specifieke klant voor haar. Dit maakt het oplossen van problemen moeilijk en daarmee degradatie van de klantervaring.

De AI-oplossing

AI toepassen op de verschillende systemen van het bedrijf en de relevante informatie met betrekking tot een klant samenvoegen. Dit helpt om de informatie van een klant over verschillende contactpunten te verweven. Hiermee is de complete klantreis van elke klant met één druk op de knop beschikbaar voor de klantenservicemedewerker. AI-tools kunnen ook helpen om de delen van de klantreis te markeren die relevant zijn voor de betreffende vraag. Deze uniforme informatie leidt tot een snellere oplossing en op zijn beurt een betere klantervaring.

3. personalisatie

Klantenservicecentra en andere contactpunten hebben gestandaardiseerde procedures en processen om dingen eenvoudiger te maken. Dit wordt gedaan voor maximale efficiëntie. Maar de meest efficiënte processen zijn niet klantvriendelijk. Elke klant is op de een of andere manier anders. Gestandaardiseerde processen en procedures kunnen geen oplossingen op maat opleveren voor verschillende klanten. Hierdoor tevredenheid van een klant is ongrijpbaar in de meeste klantenservice-interacties met financiële dienstverleners.

De AI-oplossing

AI-tools hebben een zeer grote schaal en zijn geschikt voor verschillende soorten processen en procedures. Het heeft de mogelijkheid om elke klant een op maat gemaakte ervaring te bieden. Het voordeel van AI-tools is dat op maat gemaakte ervaringen kunnen worden geleverd zonder in te boeten aan efficiëntie. Deze AI kan de trifecta schaal, personalisatie en efficiëntie leveren tegen zeer lage kosten.

4. Klantenservicevolume

Wanneer een groot aantal klanten bediend moet worden, nemen de infrastructuur en de personele middelen die nodig zijn om hen te bedienen evenredig toe. Het toevoegen van meer fysieke locaties en meer klantenservicemedewerkers is onbetaalbaar. Het bedrijf staat voor een uitdaging tussen twee keuzes. Verhoog de infrastructuur tegen hogere kosten of gebruik bestaande infrastructuur voor een slechte klantenservice.

De AI-oplossing

AI-tools zijn eenvoudig schaalbaar voor een groot aantal gebruikers zonder dat er extra infrastructuur nodig is. Veel klantenservicefuncties kan ook worden geautomatiseerd met AI. Er kunnen meer gebruikers worden bediend door meer cloud computing-servers op te zetten. Dit brengt zeer minimale operationele kosten met zich mee in vergelijking met het toevoegen van fysieke infrastructuur en managers van de klantenservice. Dit helpt om hetzelfde serviceniveau te leveren zonder enorme kapitaaluitgaven. Een ander voordeel is dat het verkleinen van operaties ook veel eenvoudiger is. De ongewenste servercapaciteit moet worden stilgelegd om af te schalen. Er is geen probleem met het verminderen van de fysieke infrastructuur of het inkrimpen van werknemers.

Conclusie

Klantenservice is een sleutelfactor bij het behouden van klanten, wat op zijn beurt nodig is voor een hoger rendement op geïnvesteerd kapitaal voor bedrijven. Maar het leveren van een geweldige klantenservice-ervaring is best moeilijk met fysieke infrastructuur en klantenservicemanagers. Er zijn beperkingen aan wat kan worden bereikt door leidinggevenden op het gebied van klantenservice. AI-tools kunnen de klantenservice van bedrijven overstijgen. Ze zijn in staat schaal, personalisatie, kwaliteit, uniforme ervaring en overvloed aan informatie te leveren. AI is in staat om dit alles te leveren, wat resulteert in klanttevredenheid tegen aanzienlijk lagere kosten.

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