Ai та цифрове самообслуговування призведе до революційного обслуговування клієнтів

Щоб задовольнити клієнтів, організаціям потрібно створити правильну цифрову інфраструктуру обслуговування клієнтів. Сюди входять такі речі, як управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) та програмне забезпечення служби підтримки. Це також включає навчання персоналу з обслуговування клієнтів щодо використання цих інструментів для негайного та корисного досвіду клієнтів.

На жаль, просто підключення до нового програмного забезпечення та навчання персоналу не буде достатньо, щоб підняти вашу компанію до найвищого рівня задоволеності клієнтів. Найсучасніші групи підтримки використовують штучний інтелект (AI) та цифрову самопідтримку, щоб полегшити своїм працівникам та клієнтам інформацію, необхідну для того, щоб переглядати ваші товари чи послуги так, як вони мали намір відчути. Я говорив з JC Ramey, генеральним директором DeviceBits, про цифрове самообслуговування та про те, як це революціонізує галузь обслуговування клієнтів.

Перш ніж ми обговоримо, як працюють AI та самообслуговування, як це стосується вашої роботи з обслуговуванням клієнтів, важливо визначити AI та самообслуговування в контексті підтримки. Компанії, які використовують AI, надають автономії програмному забезпеченню для виконання завдань та прийняття рішень без нагляду людини. Подумайте про AI як про машину, яка веде вас до роботи, поки ви дрімаєте на задньому сидінні. А що робити, якщо ви довіряли цьому програмному забезпеченню, щоб давати рекомендації та вирішувати проблеми клієнтів без вашого нагляду? Цифрове самообслуговування вступає в дію завдяки гарантуванню, що AI доставляє клієнтам потрібні навчальні матеріали у точці взаємодії. Сюди входять такі речі, як публікації в блогах, газети, електронні книги, відео та все, що ви хочете створити вашою компанією. Ці навчальні матеріали дозволять клієнтам вирішувати проблеми самостійно, без допомоги агента з обслуговування клієнтів чи менеджера облікового запису.

AI та підтримка клієнтів

Ви, ймовірно, використовували чат, щоб спробувати отримати відповідь на запит обслуговування клієнтів. Зазвичай відповіді чатбудів будуються на сценарії набору гілок, створених брендом, виходячи з історичних питань, які їх агенти отримували від клієнтів. Якщо ви запитаєте про A, сценарій знає, що вас переведе до B. Однак чати, які не користуються AI, не зможуть вам допомогти, якщо ви скачаєте сценарій. Коли чат-боти дізнаються з питань, які задають клієнти, прогалина між гілками відходить, і розмова стає більш природною.

"Там, де ми бачимо, що реальна користь ІІ полягає в техніці знань, що відбувається", - сказав Рамей. "Всі вважають, що чат-боти - це золотий квиток для впровадження AI, але вам потрібно вбудувати інтелект у цей досвід роботи з чатом".

Більш розумні чатові засоби означають, що більш складні дзвінки можуть обробляти агенти. У той час, як 10 років тому агенти, можливо, мали дуже прості сервісні запити, тепер вони вільно обробляють проблеми, які неможливо вирішити двома або трьома залпами повідомлень чатом.

"Агенти можуть внести свій внесок у те, що вкладається у знання та техніку", - сказав Рамей. "Це зміна парадигми від того, щоб ви сиділи за своїм столом, надягали гарнітуру і відповідали на телефон, коли бачили миготливе світло".

Мабуть, найважливіше для власників бізнесу, AI може допомогти отримати прибуток. Рамей зазначив, що DeviceBits допомогла одному із своїх клієнтів, постачальнику послуг бездротового зв'язку, скористатися пошуками та запитами клієнтів, щоб продати більше продуктів. Програмне забезпечення DeviceBits позначило зразок у запитах клієнтів постачальника послуг бездротового зв’язку та пошуку на місці в період свят. Клієнти заходять на веб-сайт, шукаючи інформацію про міжнародні роумінгові тарифи до відпустки, яку вони запланували на відпустку. DeviceBits рекомендував постачальнику послуг бездротового зв’язку підключити комерційну платформу до платформи обслуговування клієнтів, щоб через AI кожен, хто шукав веб-сайт або запитав чат-міністра про міжнародний роумінг, отримав пропозицію придбати міжнародний пакет роумінгу.

Цифрове самообслуговування

На запитання про те, як його компанія визначає цифрове самообслуговування, Рамі відповів: "Раніше я працював у IBM; я називаю це дворічним тюремним вироком. Анекдот, вам довелося використовувати Google, щоб знайти що-небудь в IBM". Невеликий IBM Ramey, мабуть, стосується більшості організацій. Компанії прекрасно працюють над створенням матеріалів, які допомагають клієнтам вирішувати проблеми. На жаль, ці матеріали часто живуть у багатьох місцях, вони від’єднані, і вони не добре перетворюються на мобільні платформи.

Рамей сказав, що важливо створити цифровий досвід самообслуговування, який здатний передбачити, що клієнти намагаються досягти, а потім провести їх через цей процес. Це вимагає від компаній підключення знань на різних платформах, збору розвідки, щоб переконатися, що пошукові системи на місці дають можливі найрозумніші рекомендації, а потім формувати досвід для всіх типів пристроїв.

Але що відбувається, коли самообслуговування не працює? Рамей зазначив, що технологія повинна мати можливість спрямовувати користувача до агента безперешкодно, що не потребує перезавантаження. Замість того, щоб примушувати користувача повторювати свою проблему, технологія, яку використовує компанія, повинна мати можливість автоматично розшифровувати цю інформацію, виходячи з того, як клієнт орієнтувався в базі знань про самообслуговування.

Пам'ятайте лише: Більше інформації не завжди краще. Ви можете подумати, що розробка більшої кількості статей в кінцевому підсумку направить ваших клієнтів на те, що їм потрібно без допомоги агента. Але насправді велика кількість інформації може повністю відштовхнути клієнтів від веб-сайту. Натомість AI має бути в змозі відключити та включити статті у вашій базі знань, залежно від теми, за якою шукає ваш клієнт. Подумайте про це так: Замість того, щоб мати 10 000 статей без вбудованого інтелекту, ви можете використовувати 500 неймовірних статей. І ваш клієнт ніколи не бачить 499 з них, тому що ваша екосистема цифрового самообслуговування настільки розумна, вона точно знає, яку статтю вивести на поверхню, залежно від того, як користувач переглядав веб-сайт і що вводив клієнт у якості свого пошукового запиту.