خدمات و پشتیبانی مشتری در آستانه یک بازاندیشی اساسی از نحوه تعامل شرکت ها با مشتریان خود هستند.
نکات مهم
- تحول هوش مصنوعی:۷۳ درصد از کارشناسان پیش بینی می کنند که هوش مصنوعی به طور قابل توجهی تجربه مشتری را در آینده نزدیک ارتقا می دهد.
- خدمات مشتریان پیش بینی پذیر: از طریق پیش بینی و تجزیه و تحلیل نیازها، بهبود رضایت و کاهش حجم پشتیبانی را به همراه خواهد داشت.
- تجربیات شخصی سازی شده: هوش مصنوعی میتواند شخصی سازی بیش از حد تصوری در پشتیبانی مشتری، بهینه سازی تعاملات و تضمین تجارب مرتبط تر و رضایت بخش تر را امکان پذیر می کند.
در قلمرو پویای خدمات مشتری، جایی که نوآوری‌های تکنولوژیکی با سرعتی بی‌امان به جلو می‌روند، کسب‌وکارها خود را در اوج تحولی عمیق در روندهای پشتیبانی مشتری هوش مصنوعی می‌بینند. این تغییر فقط مربوط به پیشرفت‌های تدریجی نیست، بلکه بیشتر یک بازاندیشی اساسی از نحوه تعامل شرکت‌ها با مهم‌ترین سهامداران خود یعنی مشتریانشان است. در واقع، بر اساس داده‌های جدیدترین گزارش وضعیت تجربه مشتری دیجیتال ما، ۷۳ درصد از پاسخ‌دهندگان معتقدند که هوش مصنوعی در دو تا پنج سال آینده تأثیر قابل‌توجهی یا دگرگون‌کننده بر تجربه مشتری خواهد داشت.
با کاوش در آخرین روندهای خدمات مشتریان و پشتیبانی، مشخص می شود که شاهد انقلابی هستیم که توسط ادغام و هم افزایی فناوری های پیشرفته مانند هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل و پیش بینی، تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص صدا و بیشتر. “امروز، مراکز تماس به تدریج از پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می کنند، از هوش مصنوعی مولد و محاوره ای استفاده می کنند. آنها از راه حل های ساخته شده بر روی LLM های تخصصی که برای موارد خاص استفاده از پشتیبانی مشتری طراحی شده اند، استقبال می کنند و هم عوامل انسانی و هم مراکز را توانمند می کنند.”
این نوآوری‌ها که زمانی نشانه‌های بارز کسب‌وکارها در لبه‌های فناوری بودند، اکنون استانداردهای جدیدی را برای تعاملات شخصی، کارآمد و هوشمندانه با مشتری در صنعت خدمات مشتری و فراتر از آن تعیین می‌کنند.
آنت فرانتس، بنیانگذار و مدیر عامل CX Journey، با این موضوع موافق است. هوش مصنوعی آماده است تا صنعت پشتیبانی مشتری را با خودکارسازی وظایف معمول، آزاد کردن کارشناسان برای کار با ارزش افزوده بیشتر، فعال کردن گزینه های سلف سرویس، ارائه توصیه ها و کمک های شخصی، بهبود زمان پاسخ از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، اطمینان از دستیابی مشتریان به نتایج دلخواه از طریق تغییر، شکل دهد. تجزیه و تحلیل تجویزی و هماهنگی سفر، و افزایش کارایی و مقیاس پذیری کلی.”
نقش هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری: عصر جدیدی از کارایی
هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در حال تبدیل شدن به محور اصلی پشتیبانی مشتری مدرن است و به عنوان نیروی متحد کننده ای عمل می کند که فناوری های مختلف پیشرفته را به هم متصل می کند. همانطور که در گزارش اخیر مک کینزی با عنوان “مرز بعدی در تعامل با مشتری: خدمات مشتری با هوش مصنوعی” مشهود است، نقش آن به عنوان یک تغییر دهنده بازی در پشتیبانی از مشتری مشخص است، زیرا تجربه پشتیبانی را به سطوح ناشناخته ای از کارایی و شخصی سازی می رساند.
راج کریشنان بلافاصله هوش مصنوعی را به‌عنوان یک تغییردهنده بازی برای خدمات مشتری معرفی می‌کند، زیرا تمرکز اصلی کار او با مایکروسافت است، جایی که او به عنوان مدیر استراتژی دیجیتال و مشاور تحول کار می‌کند. اخیرا او در مورد تأثیر هوش مصنوعی در مرکز تماس گفت: “این یک عرصه مقاومت ناپذیر است، زیرا احتمالاً بزرگترین [منطقه] در حرفه من است که من دیده ام که قرار است در آن. روش زندگی، کار و انجام کارها را تغییر کند. و به طور خاص، خدمات مشتری.”
هوش مصنوعی به‌عنوان پایه‌ای برای فناوری‌هایی از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، تشخیص صدا، و ادغام‌های AR/VR عمل می‌کند و برندها را قادر می‌سازد تا از این ابزارهای متنوع در یک استراتژی پشتیبانی منسجم استفاده کنند. از طریق این ابزارها، هوش مصنوعی به طور قابل توجهی فن‌آوری پشتیبانی مشتری را تقویت و بهبود می‌بخشد و نحوه تعامل کسب‌وکارها با مشتریان خود را تغییر می‌دهد. تأثیر آن چند وجهی است و هم کارایی عملیاتی و هم تجربه خدمات مشتری شخصی‌تر را ارائه می‌دهد.
هوش مصنوعی با خودکار کردن وظایف معمول، شخصی‌سازی تعاملات با مشتری، بهینه‌سازی گردش کار و ارائه بینش‌های ارزشمند در مورد رفتار و رضایت مشتری، فناوری پشتیبانی مشتری را متحول می‌کند. این پیشرفت‌ها نه تنها کارایی عملیات پشتیبانی مشتری را بهبود می‌بخشد، بلکه تجربه کلی مشتری را نیز به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. بیایید ببینیم چگونه این فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به بهبود پشتیبانی مشتری امروزه کمک می‌کنند.
روندهای کلیدی پشتیبانی مشتری هوش مصنوعی
تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی: درک احساسات مشتری
تجزیه و تحلیل احساسات در حال تبدیل شدن به یک ابزار مهم در پشتیبانی مشتری است و بینش عمیقی را در مورد اینکه مشتریان در مورد تعامل خود با یک برند احساس می کنند، ارائه می دهد. کریشنان می‌گوید: «مدل‌های زبانی جدید به‌طور چشمگیری سهولت ارتباط مردم با سیستم‌ها را تغییر داده‌اند.
این فناوری که ریشه در پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین دارد، ارتباطات مبتنی بر متن مشتریان را تجزیه و تحلیل می‌کند تا احساسات، نگرش‌ها و عواطف اساسی آنها را تعیین کند. با پردازش گزارش‌های چت مشتری، بازخورد، ایمیل‌ها، نظرات، درخواست های پشتیبانی و تعاملات رسانه‌های اجتماعی، ابزارهای تحلیل احساسات می‌توانند مثبت، منفی یا خنثی بودن احساسات را بسنجند.
در پشتیبانی مشتری، این امر به ویژه ارزشمند است زیرا به درک تجربه و سطح رضایت مشتری کمک می کند. راب می گوید: “امروزه LLM ها در ترجمه، خلاصه سازی و احساسات بسیار خوب هستند. این برنامه ها نیازی به یکپارچه سازی یا اطلاعات تجاری خاص، یا شاید حداقل اطلاعات ندارند، و بنابراین شروع به گنجاندن در درخواست های مرکز تماس استاندارد می کنند.” مک دوگال، مدیرعامل Upstream Works.
تجزیه و تحلیل احساسات می تواند الگوها و روندها را در بازخورد مشتری شناسایی کند و تیم های پشتیبانی را قادر می سازد تا به طور فعال به مسائل اساسی رسیدگی کنند. به عنوان مثال، اگر احساسات منفی در مورد یک ویژگی محصول یا خدمات خاص افزایش یابد، شرکت می تواند به سرعت این نگرانی ها را بررسی و برطرف کند.
علاوه بر این، تجزیه و تحلیل احساسات، شخصی سازی را در خدمات مشتری افزایش می دهد. با درک لحن و خلق و خوی مشتری، نمایندگان خدمات می توانند پاسخ های خود را به گونه ای تنظیم کنند که همدلانه تر و موثرتر باشند و در نتیجه کیفیت تعامل با مشتری را بهبود بخشند. این فناوری همچنین به اولویت بندی درخواست های پشتیبانی مشتری کمک می کند. مسائل با اولویت بالا، به ویژه آنهایی که احساسات منفی شدید را ابراز می کنند، می توانند تشدید شوند تا اطمینان حاصل شود که به سرعت و به طور موثر مورد رسیدگی قرار می گیرند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده نیازهای آینده مشتریان را پیش بینی می کند
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، پشتیبانی مشتری را با امکان پیش‌بینی نیازها، اولویت‌ها و مسائل بالقوه مشتری قبل از ظهور، افزایش می‌دهد. این رویکرد پیشگیرانه از داده های تاریخی، یادگیری ماشین (ML) و الگوریتم های آماری برای پیش بینی رفتار و روندهای آینده مشتری استفاده می کند.
مثال : «اگر روزی ۱۰۰۰۰۰ ایمیل دریافت می‌کنیم، باید از طریق هر مسئول پاسخگویی مرور کنیم و بفهمیم که کدام یک را باید مورد سریعتر بررسی کنیم ، درست است؟ حالا هوش مصنوعی می‌آید و به شما می‌گوید، هی، این مشتری با ارزش شماست، این شخص عصبانی است، بهتر است اول از او مراقبت کنید و توجه خود را به آن جلب کنید. این‌ها چیزهای کوچکی هستند که می‌آیند و این فرآیند سرتاسری را بهبود می‌بخشند.»
در پشتیبانی مشتری، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده میتواند الگوها و سیگنال‌هایی را که مشکلات یا فرصت‌های بالقوه را نشان می‌دهند شناسایی کند. به عنوان مثال، میتواند تعاملات گذشته مشتری را تحلیل کند تا پیش‌بینی کند که کدام مشتریان احتمالاً با یک محصول یا خدمات با مشکل مواجه خواهند شد و تیم‌های پشتیبانی را قادر می‌سازد تا به طور پیش فعال با راه‌حل‌ها یا توصیه‌ها ارتباط برقرار کنند. این نه تنها رضایت مشتری را افزایش می دهد، بلکه حجم درخواست های پشتیبانی ورودی را نیز کاهش می دهد.
علاوه بر این، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده میتواند به تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار و ترجیحات آنها کمک کند و ارتباطات شخصی‌تر و مؤثرتر را امکان‌پذیر کند. با درک تعاملات گذشته مشتری، تیم‌های پشتیبانی می‌توانند رویکرد خود را برای برآورده کردن نیازهای فردی تنظیم کنند و منجر به تجربه پشتیبانی رضایت‌بخش‌تر شوند.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده نیز نقشی حیاتی در تخصیص منابع در بخش‌های پشتیبانی مشتری بازی می‌کند. با پیش‌بینی دوره‌های تقاضای بالا، کسب‌وکارها می‌توانند کارمندان و تخصیص منابع را بهینه کنند، و اطمینان حاصل کنند که برای مدیریت کارآمدتر زمان‌های پیک آماده هستند.
در نهایت، بینش‌های به‌دست‌آمده از تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده میتواند تصمیمات تجاری گسترده‌تری مانند توسعه محصول و استراتژی‌های بازاریابی را ارائه دهد. درک رفتار مشتری و پیش‌بینی نیازهای آنها میتواند منجر به ارتقاء محصول و کمپین‌های بازاریابی هدفمندتر و موفق‌تر شود.
Author: مدیر
راهکار های هوشمند خدمات مشتریان و مراکز تماس
ثبت ديدگاه