Problemy rozwiązane za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w obsłudze klienta

Zawód marketingowca został fundamentalnie zmieniony ze względu na postępy w sztucznej inteligencji i big data. Oczekuje się, że wielkość rynku AI w marketingu będzie rozrastać sięr 31% rocznie do 2028 r. Rozwija się w jeszcze szybszym tempie, ponieważ coraz więcej firm odkrywa nowe korzyści.

Niestety istnieje wiele Błędy marketingowe oparte na sztucznej inteligencji firmy nadal zarabiają. Jednym z największych problemów jest skupienie się całkowicie na zasięgu kosztem obsługi klienta.

Technologia AI pomaga rozwiązywać problemy z obsługą klienta. Jednak przydaje się tylko dla firm, które go właściwie wykorzystują.

Aby docenić zalety AI w obsłudze klienta, musisz rozpoznać najczęstsze problemy z obsługą klienta. Kiedy klienci mają złe spotkanie z obsługą klienta:

• 91% klientów odchodzi bez ostrzeżenia
• 47% klientów zmienia markę
• 40% klientów poleca firmę przeciwko biznesowi

Ze statystyk wynika, że ​​każdy klient, w obliczu złej obsługi klienta, robi więcej niż jeden krok, aby zaszkodzić firmie. Pomyśl o swoich złych doświadczeniach z obsługą marki i działaniach, które podjąłeś później. Łatwo wyczuć, że niechętnie poleciłbyś tę usługę swoim znajomym i rodzinie. Technologia AI może pomóc w rozwiązaniu tych problemów.

Obsługa klienta w biznesie usługowym

Jednym z szerokich sposobów kategoryzacji firm jest biznes produktowy i biznes usługowy. Marketing mix dla firm produktowych obejmuje produkt, cenę, promocję i miejsce. Ale dla usługi biznesowe, dodatkowymi elementami marketingu mix są ludzie, proces i dowody rzeczowe. Te trzy elementy mają kluczowe znaczenie w zapewnianiu satysfakcji klienta.

W obsłudze klienta akcentowane są wszystkie elementy działalności usługowej. To tutaj ludzie i procesy biznesowe są przekładane na fizyczne dowody. W ten sposób obsługa klienta staje się jedynym obszarem, który ma największe tarcia między biznesem a jego konsumentami.

Wszelkiego rodzaju przedsiębiorstwa finansowe to przedsiębiorstwa usługowe. Może to być biznes fintechowy, zarządzanie funduszami lub pośrednictwo. Wszystkie są biznesem usługowym, a maksymalne tarcia między klientami a biznesami finansowymi występują w procesie obsługi klienta.

Dlaczego obsługa klienta jest ważna?

Klient musi prowadzić interesy z firmą usługową przez długi czas, aby odzyskać poniesiony koszt nabycia. Jest to określane przez obliczenie Żywotna wartość klienta (CLV) dla każdego indywidualnego klienta. Jest to zasadniczo zysk, jaki firma może wygenerować od jednego klienta. W większości nowoczesnych firm pozyskiwanie klientów jest sprawą kosztowną. CLV klienta wzrasta, im dłużej prowadzi on interesy z firmą.

Gdy klient ma złe doświadczenia, istnieje bardzo duża szansa, że ​​zrezygnuje z usługi. Zmniejsza to CLV i można stracić koszt akwizycji, który poszło na pozyskanie klienta. Istnieje również możliwość szerszego luzu ze strony publiczności. Dzięki nowoczesnym mediom społecznościowym klienci mogą dzielić się złymi doświadczeniami z obsługą klienta i przyciągać znaczną uwagę.

Z drugiej strony, doskonała obsługa klienta zachwyca konsumentów, a on nawet nie rozważy alternatyw. Gwarantuje to, że zostaje dłużej jako klient, zwiększając CLV. Ponadto klient z pozytywnym doświadczeniem jest również bardziej skłonny polecić usługę finansową znajomym lub rodzinie. Zmniejsza to koszt pozyskania nowych klientów. Krótko mówiąc, sposób, w jaki działa obsługa klienta firmy, może dramatycznie wpłynąć na rentowność firmy, zarówno pozytywnie, jak i negatywnie.

AI i ML: Rozwiązywanie problemów w obsłudze klienta

Sztuczna inteligencja i narzędzia do uczenia maszynowego rozwinęły się na przestrzeni lat. Mogą realizować znacznie bardziej złożone funkcje niż proste algorytmy komputerowe. Jest to obszar stale ewoluujący i każdego dnia możliwe są kolejne ulepszenia. Na przykład, głęboka nauka może być używany do rozumienia mowy, a także odpowiadać mową.

AI i ML mogą być wykorzystywane w obsłudze klienta do rozwiązywania różnych problemów, które wymagają dużej skali. Działa to również, ponieważ funkcje obsługi klienta mają do czynienia z dużą złożonością. W poniższych sekcjach omówiono niektóre z najczęstszych wyzwań oraz sposób, w jaki sztuczna inteligencja może pomóc w ich rozwiązaniu.

1. Luka informacyjna

Dużym wyzwaniem w obsłudze klienta jest luka informacyjna kierownika działu obsługi klienta. Prowadzi to do niedokładnej identyfikacji problemu i niepełnego rozwiązania. Jak można sobie wyobrazić, jeden dyrektor nie może znać wszystkich systemów i procesów firmy. Luka informacyjna kadry zarządzającej obsługą klienta powoduje niezadowolenie klientów.

Częstym sposobem na wypełnienie luki informacyjnej bez rozwiązań AI są fora użytkowników. Weźmy przykład 17-latka społeczność MQL5, stworzony przez MetaQuotes, rozwijającą się firmę MetaTrader 5. Tutaj sama społeczność identyfikuje podstawową przyczynę problemów i znajduje rozwiązanie. Takie przypadki wymagają bardzo niewielkiego wsparcia zewnętrznego ze strony firmy. Nie dotyczy to jednak wszystkich rodzajów firm świadczących usługi finansowe, a rozwiązania sztucznej inteligencji będą w większości przypadków bardziej odpowiednie.

Rozwiązanie AI

Wdrożenie sztucznej inteligencji z bazą wiedzy firmy może przekształcić lukę informacyjną, której doświadcza dyrektor, w obfitość informacji. Narzędzia sztucznej inteligencji mogą zidentyfikować właściwe rozwiązanie z bazy wiedzy bez konieczności przeszukiwania bazy przez kierownika. Narzędzia wyszukiwania za pomocą Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) może zapewnić właściwe rozwiązanie przy bardzo niewielkim wysiłku związanym z zapytaniami. Narzędzia sztucznej inteligencji mogą również przeszukiwać bazę wiedzy w celu znalezienia podobnych zapytań występujących w przeszłości i sposobu ich rozwiązania.

2. Niespójne doświadczenie klienta

Istnieje wiele punktów styku między klientami a firmą świadczącą usługi finansowe. Może to obejmować różne lokalizacje fizyczne, a także wiele punktów styku online. Klienci odczuwają chaotyczne doświadczenie podczas przemierzania różnych punktów styku. Jest to również praca kierowników działu obsługi klienta, ponieważ nie jest ona świadoma podróży klienta przez konkretnego klienta przed nią. To sprawia, że ​​rozwiązywanie problemów jest trudne, a co za tym idzie pogorszenie doświadczeń klientów.

Rozwiązanie AI

Stosowanie AI do różnych systemów firmy i łączenie ze sobą istotnych informacji związanych z klientem. Pomaga to połączyć informacje o kliencie z różnych punktów styku. Dzięki temu pełna podróż każdego klienta jest dostępna dla kierownika działu obsługi klienta za naciśnięciem jednego przycisku. Narzędzia sztucznej inteligencji mogą również pomóc w wyróżnieniu części ścieżki klienta, które są istotne dla danego zapytania. Te ujednolicone informacje prowadzą do szybszego rozwiązania problemu, a co za tym idzie lepszej obsługi klienta.

3. Personalizacja

Centra obsługi klienta i inne punkty styku mają ustandaryzowane procedury i procesy, aby wszystko było prostsze. Odbywa się to dla maksymalnej wydajności. Jednak najbardziej wydajne procesy nie są przyjazne dla klienta. Każdy klient jest w jakiś sposób inny. Znormalizowane procesy i procedury nie mogą zapewnić rozwiązań dostosowanych do potrzeb różnych klientów. Z tego powodu zachwyt klienta jest nieuchwytny w przypadku większości interakcji obsługi klienta z firmami świadczącymi usługi finansowe.

Rozwiązanie AI

Narzędzia AI mają bardzo dużą skalę i mogą pomieścić różnego rodzaju procesy i procedury. Jest w stanie zapewnić każdemu klientowi dostosowane doświadczenie. Zaletą narzędzi AI jest możliwość dostarczania dostosowanych doświadczeń bez poświęcania wydajności. Ta sztuczna inteligencja jest w stanie zapewnić trifecta skali, personalizacji i wydajności przy bardzo niskich kosztach.

4. Objętość obsługi klienta

Gdy trzeba obsłużyć dużą liczbę klientów, infrastruktura i zasoby ludzkie wymagane do ich obsługi rosną proporcjonalnie. Dodanie większej liczby fizycznych lokalizacji i większej liczby przedstawicieli obsługi klienta jest nieopłacalne. Firma staje przed wyzwaniem między dwoma wyborami. Zwiększ infrastrukturę przy wyższych kosztach lub wykorzystaj istniejącą infrastrukturę zapewniającą słabą obsługę klienta.

Rozwiązanie AI

Narzędzia AI można łatwo skalować do dużej liczby użytkowników bez konieczności korzystania z dodatkowej infrastruktury. Wiele funkcji obsługi klienta można również zautomatyzować za pomocą AI. Więcej użytkowników można obsłużyć po prostu przez uruchomienie większej liczby serwerów przetwarzania w chmurze. Pociąga to za sobą bardzo minimalne koszty operacyjne w porównaniu z dodaniem infrastruktury fizycznej i kierowników obsługi klienta. Pomaga to zapewnić ten sam poziom usług bez ogromnych nakładów inwestycyjnych. Kolejną zaletą jest to, że skalowanie operacji jest również znacznie łatwiejsze. Niepożądana pojemność serwera musi zostać wyłączona, aby zmniejszyć skalę. Nie ma problemu z redukcją infrastruktury fizycznej czy redukcją pracowników.

Final Thoughts

Obsługa klienta jest kluczowym czynnikiem w utrzymaniu klientów, co z kolei jest potrzebne dla wyższego zwrotu z zainwestowanego kapitału dla firm. Ale zapewnienie doskonałej obsługi klienta jest dość trudne w przypadku infrastruktury fizycznej i kierowników obsługi klienta. Istnieją ograniczenia dotyczące tego, co mogą osiągnąć kierownicy ds. obsługi klienta. Narzędzia AI mają zdolność wykraczania poza obsługę klienta firm. Są w stanie zapewnić skalę, personalizację, jakość, ujednolicone doświadczenie i obfitość informacji. Sztuczna inteligencja jest w stanie zapewnić to wszystko, czego efektem jest zadowolenie klienta przy znacznie niższych kosztach.

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