Ai ir skaitmeninė savitarna pakeis klientų aptarnavimą

Kad klientai liktų patenkinti, organizacijos turi sukurti tinkamą skaitmeninę klientų aptarnavimo infrastruktūrą. Tai apima tokius dalykus kaip ryšių su klientais valdymas (CRM) ir pagalbos tarnybos programinė įranga. Tai taip pat apima klientų aptarnavimo personalo mokymą, kaip naudoti šias priemones, kad būtų užtikrinta greita ir naudinga klientų patirtis.

Deja, vien tik naujos programinės įrangos prijungimo ir mokymo darbuotojų neužteks, kad jūsų įmonė patenkintų aukščiausią klientų pasitenkinimo lygį. Pažangiausios palaikymo komandos naudoja dirbtinį intelektą (AI) ir skaitmeninę savipagalbą, kad darbuotojams ir klientams būtų lengviau rasti informaciją, kurios jiems reikia norint pajusti jūsų gaminius ar paslaugas taip, kaip jie buvo skirti. Kalbėjau su JC Ramey, „DeviceBits“ generaliniu direktoriumi, apie skaitmeninę savitarnos paslaugą ir apie tai, kaip tai daro revoliuciją klientų aptarnavimo pramonėje.

Prieš aptardami, kaip veikia PG ir savitarnos paslaugos, susijusios su jūsų klientų aptarnavimo operacijomis, svarbu apibrėžti PG ir savitarną palaikymo kontekste. AI naudojančios įmonės suteikia programinės įrangos savarankiškumą užduotims vykdyti ir priimti sprendimus be žmogaus priežiūros. Pagalvokite apie AI kaip apie mašiną, vedančią jus į darbą, kol atsiguliate ant nugaros. O kas, jei patikėtumėte šia programine įranga teikti rekomendacijas ir išspręsti klientų problemas be jūsų priežiūros? Skaitmeninė savitarna yra svarbi užtikrinant, kad AI sąveikos metu klientams pateikia reikiamą mokomąją medžiagą. Tai apima dalykus, tokius kaip internetiniai dienoraščių įrašai, informaciniai leidiniai, el. Knygos, vaizdo įrašai ir visa kita, ką jūsų įmonė gali norėti sukurti. Ši mokomoji medžiaga leis klientams patiems išspręsti problemas be klientų aptarnavimo agento ar sąskaitos valdytojo pagalbos.

PG ir klientų aptarnavimas

Tikriausiai naudojote „chatbot“ bandydami gauti atsakymą į klientų aptarnavimo užklausą. Paprastai „chatbot“ atsakymai yra kuriami pagal scenarijų, sukurtų pagal prekės ženklą, rinkinį, pagrįstą istoriniais klausimais, kuriuos jų agentai gavo iš klientų. Jei klausiate apie A, tada scenarijus žino, kad nuves jus į B. Tačiau pokalbiai, kurių nesinaudojama AI, negalės jums padėti, jei pasibaigs scenarijus. Pokalbių programėlėms mokantis iš klientų užduodamų klausimų, praraja tarp šakų praeina, o pokalbis tampa natūralesnis.

„Ten, kur matome tikrąją AI naudą, yra žinių inžinerija, kuri vyksta“, - sakė Ramey. "Visi mano, kad„ chatbots "yra auksinis bilietas įgyvendinant PG, bet jūs turite integruoti informaciją į tą„ chatbot "patirtį.

Dėl intelektualesnių pokalbių svetainių agentai gali atlikti sudėtingesnius skambučius. Jei prieš 10 metų agentai galėjo pateikti labai pagrindines užklausas dėl paslaugų, dabar jie gali laisvai spręsti problemas, kurių negalima išspręsti dviem ar trimis pranešimų rinkiniais naudojant „chatbot“.

„Agentai gali prisidėti prie to, kas dedama į žinias ir inžineriją“, - sakė Ramey. "Tai yra paradigmos pokytis, kai sėdite prie savo stalo ir užsidėjote ausines ir atsiliepiate į telefoną, kai pamatote mirksinčią šviesą."

Turbūt svarbiausia verslo savininkams, PG gali padėti gauti pajamų. Ramey teigė, kad „DeviceBits“ padėjo vienam iš savo klientų - belaidžio paslaugų teikėjo - pasinaudoti klientų paieškomis ir užklausomis parduoti daugiau produktų. Programinė įranga „DeviceBits“ pažymėjo pavyzdį belaidžio ryšio paslaugų teikėjo klientų užklausose ir atostogų sezono paieškose vietoje. Prieš išeidami atostogų į atostogas, klientai apsilankė svetainėje ieškodami informacijos apie tarptautinius tarptinklinio ryšio mokesčius. „DeviceBits“ rekomendavo belaidžio ryšio paslaugų teikėją prijungti komercijos platformą prie klientų aptarnavimo platformos, kad per AI visi, kurie ieškojo tinklalapio ar klausė pokalbių programos apie tarptautinį tarptinklinį ryšį, gautų pasiūlymą įsigyti tarptautinį tarptinklinio ryšio paketą.

Skaitmeninė savitarna

Paklaustas, kaip jo įmonė apibūdina skaitmeninę savitarną, Ramey atsakė: "Aš dirbau IBM; aš tai vadinu savo dvejų metų laisvės atėmimo bausme. Juoba, kad jūs turėjote naudoti" Google ", kad ką nors rastumėte IBM". „Ramey“ nedidelis „IBM“ tikriausiai galioja daugumai organizacijų. Įmonės atlieka puikų darbą kurdamos medžiagas, kurios padeda klientams išspręsti problemas. Deja, šios medžiagos dažnai gyvena daugybėje skirtingų vietų, yra atsijungusios ir nėra gerai konvertuojamos į mobiliąsias platformas.

Ramey'as sakė, kad svarbu sukurti tokią skaitmeninės savitarnos patirtį, kuri galėtų numatyti, ką klientai bando atlikti, ir tada nukreiptų juos per tą procesą. Tam reikia, kad įmonės sujungtų žinias įvairiose platformose, kauptų žvalgybos duomenis, kad įsitikintų, jog paieškos varikliai pateikia protingiausias įmanomas rekomendacijas, ir tada kaupia visų tipų įrenginių patirtį.

Bet kas nutinka, kai savitarna neveikia? Ramey sakė, kad ši technologija turėtų sugebėti vartotoją nukreipti į agentą vientisu būdu, kuriam nereikia iš naujo paleisti. Užuot verčiant vartotoją kartoti savo problemą, jos naudojama technologija turėtų turėti galimybę automatiškai iššifruoti tą informaciją remiantis tuo, kaip klientas naršo savitarnos žinių bazėje.

Tiesiog nepamirškite: daugiau informacijos ne visada yra geriau. Galite pamanyti, kad sukūrę daugiau straipsnių galiausiai nukreipsite klientus į tai, ko jiems reikia be agento pagalbos. Tačiau iš tikrųjų dėl gausios informacijos klientai gali visiškai atsitraukti nuo svetainės. Vietoj to, AI turėtų turėti galimybę išjungti ir įjungti straipsnius savo žinių bazėje, atsižvelgiant į temą, kurios ieško jūsų klientas. Pagalvokite apie tai taip: Užuot turėję 10 000 straipsnių, kuriuose nėra integruotos AI, galėtumėte panaudoti 500 neįtikėtinų straipsnių. Ir jūsų klientas niekada nemato 499 iš jų, nes jūsų skaitmeninė savitarnos ekosistema yra tokia intelektuali, ji tiksliai žino, kurį straipsnį paruošti, remdamasi tuo, kaip klientas naršė svetainėje ir ką klientas įvedė kaip savo paieškos užklausą.