احصل على خدمة عملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي
خدمة عملاء مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي (AI) في خدمة العملاء ليس مفهوماً جديداً. كان تسخير القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي محادثة مستمرة في مساحة تجربة العملاء لسنوات ، ولكن من الصعب تصحيحها.
يمكن أن تتقلب تفاعلات العملاء مع روبوتات الدردشة بشكل كبير من كونها مذهلة تمامًا إلى تلف العلامة التجارية ، اعتمادًا على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي ومدى تعلمه من التفاعلات السابقة.
اليوم ، يتوقع المستهلك العادي على الأقل تجربة رقمية شخصية – تتعلم العلامات التجارية تفضيلاتها بناءً على السلوك السابق وتستخدم هذه المعلومات لتكييف التفاعلات المستقبلية لتناسب أذواقهم.
الذكاء الاصطناعي (AI) في خدمة العملاء
هناك تصور بأن استخدام الذكاء الاصطناعي في تجربة العميل سيقلل من تخصيص تفاعلاتك وكفاءتها ، لكن هذا ليس هو الحال.
فيما يلي ثلاث نصائح مجربة لدمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في عمليات خدمة العملاء ، وكيف يمكن لهذه العمليات أن تفرح العملاء وتقلل من أعباء عمل الوكيل.
احصل على خدمة عملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي
عندما يفكر الناس في روبوتات الدردشة او شات بوت التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، فإنهم يعتقدون أن هذه الروبوتات ستجيب على أسئلة أساسية مثل “ما هي سياسة استرداد الأموال الخاصة بك؟” أو “ما هو الوقت الحالي؟” أي شيء يتعلق بالمستخدم (على سبيل المثال ، “متى سيصل طلبك إلى هنا؟” ) تعتبر أفضل من قبل العوامل البشرية. ومع ذلك ، فإن هذا التصور غير صحيح – اليوم ، يمكن لبرامج الدردشة الآلية الإجابة على هذه الأسئلة.
كيف؟ يمكنهم استخراج بيانات العملاء بشكل استباقي من الأنظمة الأساسية لإدارة علاقات العملاء وتوفير رؤية دقيقة لاستفسارات المستخدم من خلال عمليات التكامل مع أنظمة إدارة الطلبات ومكاتب المساعدة.
بهذه الطريقة ، عندما يطلب العميل ETA بناءً على طلبه ، ينقر برنامج chatbot ببساطة من خلال قاعدة بيانات نظام إدارة الطلبات ويزود المستهلك بإجابة دقيقة. يمكن أيضًا برمجة chatbot للتعلم من التفاعلات السابقة ، لكنه لا يمكنه القيام بذلك بمفرده.
يجب أن تسعى جاهدًا لكتابة حالات الاستخدام والأسئلة الشائعة لعملك. بدون هذا العمل مقدمًا ، يمكن أن يشعر العملاء بالإحباط بسهولة من روبوتات المحادثة عندما:
اطلب من العملاء تكرار استفساراتهم وإعادة صياغتها عدة مرات قبل تقديم الحلول
تترك أشجار القرار غير المكتملة العملاء في حيرة من أمرهم مع الافتقار إلى الدقة.
إن رفض تسليم العميل إلى الوكيل ، أو تسليم العميل إلى الوكيل دون أي سياق في chatbot ، يفرض على الوكيل والعميل الذي نفد صبره الآن البدء من البداية.
علم روبوت المحادثة الخاص بك لدراسة التفاعلات الناجحة بين العميل والوكيل لتحسين الدقة
كلما تعلمت روبوت المحادثة الخاص بك من الخبراء ، أصبح أكثر ذكاءً. من خلال دراسة التفاعلات الناجحة بين الوكيل والعملاء للموظفين ذوي الأداء الأفضل ، يمكن أن يستجيب برنامج الدردشة الآلي والذكاء الاصطناعي الخاص بك بشكل أكثر دقة.
يمكن أن يكون تشغيل روبوت المحادثة الخاص بك على أجهزته الخاصة – التعلم ، نعم ، ولكن لا يزال يعمل بشكل مستقل – أمرًا مزعجًا للأعصاب ، حتى بالنسبة لفرق التسويق الأكثر ثقة. في هذه الحالة ، يمكن أن يكون تكوين فريق انحراف لمراقبة الأداء الأولي لروبوت الدردشة وتحسينه مفيدًا جدًا لعملك. فكر في فريق الميول كفريق تشجيع خدمة العملاء.
لا تنس استخدام روبوتات المحادثة لمساعدة الوكلاء
تحظى برامج الدردشة التي تواجه العملاء باهتمام كبير ، ولكن في مساحة تجربة العملاء ، تحتل برامج الدردشة التي تواجه العملاء مكانة كبيرة. يحلم الجميع بأتمتة الأجزاء العادية والإدارية لوظائفهم حتى يتمكنوا من قضاء المزيد من الوقت في فعل الأشياء التي يحبونها.
يمكن أن توفر ميزات chatbot الموجهة للوكيل ، بما في ذلك تصنيف التذاكر وتوجيه التذاكر الآلي وتوصيات المقالات ذات الصلة للخطوات التالية ، الكثير من الوقت لوكلائك.
من خلال توجيه التذاكر المتخصصة إلى الوكلاء المناسبين ذوي المعرفة للمساعدة في استفسارات العملاء ، يمكن تجنب التأخير في الوقت وتحويلات مكالمات العملاء الداخلية ، مما يوفر للوكلاء ما يقرب من 1.2 ساعة يوميًا ويؤثر بشكل إيجابي على درجات رضا العملاء.
عندما يعتقد ثلث قادة خدمة العملاء أن بناء منصة رقمية مخصصة لمساعدة الفرق التي تتعامل مع العملاء على أداء أفضل هو أولوية استثمار رقمي قصوى ، فمن الصعب ألا تشعر بالراحة مع برامج الروبوت التي تواجه العملاء والتي تتعاون مع برامج الدردشة التي تواجه العملاء.
تعد الخدمات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي طريقة رائعة لبدء بناء إستراتيجية خدمات رقمية في المقام الأول.
سيكون الذكاء الاصطناعي و شات بوت في طليعة تجربة العملاء هذا العام ، جنبًا إلى جنب مع تجارب القنوات المتعددة والمحادثات الأولى للجوال والخدمة عالية السرعة.