Три способа, которыми ИИ может помочь компаниям обеспечить нелинейное обслуживание клиентов | Зона Мартех

Традиционно путь клиента в большинстве случаев был линейным. Клиенты обращаются в службу поддержки и проходят пошаговый процесс, оставляя мало места для личных ответов. Этот традиционный подход не учитывал индивидуальные потребности клиентов, и в эпоху, когда ожидания клиентов гораздо более динамичны, эти линейные модели не приносят результатов.

Нелинейный подход к обслуживанию клиентов ставит искусственный интеллект (ИИ) на передний план трансформации. В отличие от традиционных линейных моделей, нелинейные подходы, основанные на искусственном интеллекте, адаптируются к конкретному контексту и истории клиента. Технологии искусственного интеллекта анализируют данные клиентов в режиме реального времени, прогнозируют потребности и активно предлагают решения. Кроме того, благодаря интеграции диалогового искусственного интеллекта, такого как интеллектуальные виртуальные агенты (IVA) и других вариантов самообслуживания, клиенты могут выбирать, как им взаимодействовать с брендом.

Переход от линейного к нелинейному обслуживанию клиентов меняет подход к процессу взаимодействия с клиентами благодаря высоко персонализированному, эффективному и оперативному обслуживанию. Каждое взаимодействие с клиентом становится более эффективным, повышая общую удовлетворенность и лояльность.

Но преобразование обслуживания клиентов с помощью ИИ требует хорошо продуманной стратегии, которая начинается с определения подходящих вариантов использования. Ниже приведены три способа, которыми ИИ может помочь компаниям обеспечить нелинейное обслуживание клиентов.

Внедрить многоканальную поддержку клиентов.

Многоканальная поддержка клиентов позволяет клиентам выбирать предпочитаемую форму связи, будь то социальные сети, электронная почта или телефон. Он уходит от ограничительных, универсальных опций меню, таких как Нажмите 1, чтобы получить вопросы по счетам, нажмите 2, чтобы получить техническую поддержку…

ИИ повышает качество многоканального опыта, понимая и анализируя запросы клиентов в режиме реального времени, обеспечивая персонализированные и динамические ответы по всем каналам. Возьмем, к примеру, виртуальных агентов. Современные IVA, основанные на генеративном и диалоговом искусственном интеллекте, могут обрабатывать быстрые запросы клиентов. Технологии машинного обучения могут понимать естественный язык, интерпретировать намерения пользователя, анализировать историю и предпочтения клиентов и предоставлять индивидуальные ответы в зависимости от контекста разговора. IVA может помочь устранить повторяющуюся задачу клиентов, объясняющих свою ситуацию с самого начала при каждом новом взаимодействии.

ЧИТАТЬ   CES 2024, день 3: 9 лучших гаджетов, которые мы видели: от LG C4 OLED до нейронных наушников

Представьте себе клиента, который столкнулся с технической ошибкой и решил общаться с компаниями через их веб-сайт. IVA мгновенно вмешивается, анализирует вопрос по специализированным ключевым словам и понимает проблему. Затем IVA направляет запрос соответствующему агенту технической поддержки. Такая быстрая передача гарантирует, что правильный специалист сможет решить проблему клиента, воплощая нелинейный опыт обслуживания клиентов.

Предоставьте клиентам возможности самообслуживания

Кроме того, круглосуточная природа диалогового искусственного интеллекта означает, что клиенты со всего мира в разных часовых поясах имеют немедленный доступ к поддержке. Независимо от местонахождения каждый клиент может самостоятельно решить свои проблемы, найдя ответы на корпоративных порталах самообслуживания.

Часто задаваемые вопросы и базы знаний. По мере того, как организации выходят на глобальные рынки, предоставление постоянной поддержки имеет важное значение для поддержания исключительного качества обслуживания клиентов.

Включение возможностей самообслуживания также дает еще одно преимущество: снижение эксплуатационных расходов. Компании эффективно сокращают количество входящих обращений в службу поддержки клиентов, позволяя клиентам находить ответы на распространенные вопросы с помощью автоматизированных часто задаваемых вопросов. IVA могут обрабатывать рутинные запросы клиентов, освобождая агентов, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных задачах.

Предугадывайте потребности клиентов

Рассмотрим сценарий, в котором гость отеля использует виртуального агента для бронирования. Система IVA, разработанная с использованием диалогового искусственного интеллекта, анализирует предпочтения гостей, возникшие в результате предыдущих взаимодействий, отмечает их склонность к игре в гольф и предлагает забронировать время для игры в гольф на поле для гольфа в отеле. Аналитика данных и искусственный интеллект предвидят потенциальные запросы и активно предлагают решения в этом нелинейном взаимодействии с клиентами. Интуитивное удовлетворение потребностей еще до того, как они появятся в сознании клиента, повышает удовлетворенность.

ЧИТАТЬ   X подтверждает, что будет использовать общедоступные данные для обучения моделей ИИ

Инструменты с поддержкой искусственного интеллекта также могут прогнозировать поведение клиентов, например частое оставление корзины. Инструмент на базе искусственного интеллекта просматривает историю клиента и может отправить персональный стимул для закрытия сделки. Например, IVA может предложить код скидки или отправить индивидуальное напоминание при оформлении заказа. Такой уровень упреждающей заботы глубоко проникает в чувство лояльности и приверженности, укрепляя репутацию бренда как бренда, который действительно ценит своих клиентов.

Будущее искусственного интеллекта и качества обслуживания клиентов (CX)

Сегодняшние виртуальные агенты могут использовать диалоговые и генеративные возможности искусственного интеллекта, чтобы лучше понимать намерения клиентов в новую эпоху нелинейного обслуживания клиентов. Этот сдвиг в сторону встречи с клиентами именно там, где они находятся в пути, и предоставления им соответствующего взаимодействия в нужное время — вот что такое нелинейное обслуживание. Он стремится сделать взаимодействие более значимым и личным. Настало время для компаний перейти от традиционной линейной структуры обслуживания клиентов к более адаптируемой, ориентированной на клиента модели.

Source