Искусственный интеллект — это горячая тенденция в современном мире, которая играет огромную роль в том, как компании работают и трансформируют их сбор и обработку данных. Помимо этого ИИ широко используется организациями для преобразования способов взаимодействия со своими клиентами.
К 2025 году до 95 процентов всех взаимодействий с клиентами будут осуществляться через каналы, поддерживаемые технологией искусственного интеллекта (ИИ) — Microsoft
Опрос 1004 бизнес-лидеров MIT Technology Review Insights Глобальная повестка дня в области ИИ показал, что служба поддержки клиентов является наиболее активным отделом для развертывания ИИ сегодня. К 2022 году он останется ведущей областью использования ИИ в компаниях (так считают 73% респондентов), за ним следуют продажи и маркетинг (59%).
Среди множества технологических тенденций, которые будут формироваться в 2019 году и далее, внедрение ИИ, когда дело доходит до клиентского опыта, является одним из самых захватывающих — Джессика Экхольм, вице-президент по аналитике, Gartner.
В последние годы организации инвестировали в ИИ для повышения эффективности за счет сокращения времени обработки звонков и разрешения жалоб, а теперь используют ИИ, чтобы лучше понять своих клиентов для персонализации и настройки.
Эта статья представляет собой попытку обрисовать несколько областей того, как ИИ улучшает качество обслуживания клиентов.
Самообслуживание
Еще в 2011 году Gartner прогнозировала, что к 2020 году 85% отношений с клиентами будут управляться без участия человека. Похоже, этот прогноз сбывается.
Позвольте мне начать с вопроса: что вы чувствуете, когда звоните в службу поддержки клиентов, и вас просят оставаться на связи в течение длительного времени, прежде чем вы сможете связаться с руководителем службы поддержки клиентов, чтобы проверить статус вашей учетной записи?
Вы должны чувствовать раздражение, не так ли? Это относится ко всем клиентам, которые испытывают это большую часть времени и в конечном итоге покидают бизнес.
Для решения этих проблем бренды используют чат-ботов и виртуальных помощников для обработки простых и повторяющихся запросов клиентов.
Его настоящие чат-боты не полностью эффективны, но было доказано, что польза от использования чат-ботов и виртуального помощника двояка: они помогают клиентам быстро решать свои запросы и помогают агентам быть более заинтересованными и мотивированными, удаляя повторяющиеся задачи.
Персонализация
Искусственный интеллект и Машинное обучение также помогают компаниям лучше понимать своих клиентов и выявлять закономерности в их поведении. Мы видели, как Amazon, Netflix, YouTube и другие компании отображают рекомендации на основе истории использования клиентами.
Помимо рекомендаций, компании используют ИИ для создания персонализированного контента и услуг для своих клиентов, поскольку клиенты с большей вероятностью совершат покупку у компании, которая потратила время или использовала программу, чтобы познакомиться с ними, а маркетинговые сообщения нацелены непосредственно на них.
Используя ИИ, компании также оценивают товарные запасы отдельных покупателей и поведение потребителей, чтобы прогнозировать и доставлять товары на дом, прежде чем они даже осознают, что они заканчиваются. Самоуправляемые автомобили будут использовать свои знания о предпочтительных маршрутах и автомобильных развлечениях, извлеченные из прошлого поведения, чтобы оптимизировать ежедневные поездки на работу и длительные поездки.
24/7 доступность
Доступность услуг 24/7 больше не вызывает восторга, а является ставкой на текущем рынке. Круглосуточная поддержка клиентов людьми экономически невыгодна для бизнеса, поскольку необходимо нанимать больше агентов, а значит, и платить больше. Чат-боты и виртуальные помощники отвечают всем требованиям, поскольку они никогда не спят, не устают и никогда не отпрашиваются, что позволяет брендам предоставлять услуги своим клиентам круглосуточно и без выходных.
Обнаруживает важную информацию о клиентах
С недавней реализацией различных инициатив по обратной связи с клиентами, таких как Голос клиента, опросы клиентов, наблюдается значительный рост данных о клиентах, а уникальный путь клиента добавляет больше в эти данные.
Использование технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, понимание естественного языка и обработка естественного языка, помогает обрабатывать этот большой объем неструктурированных данных, может помочь анализировать настроения клиентов и отзывы клиентов в масштабе, точности и скорости, недоступных для людей.
Он находит каждую взаимосвязь в существующих данных и с высокой точностью прогнозирует вероятность будущего поведения, одновременно находя движущие силы и факторы, препятствующие повышению производительности клиентов.
Хотя мы обсудили преимущества ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов, многое еще остается неизвестным о реальном, а не потенциальном воздействии ИИ. Компании разрабатывают варианты использования, но далеко не все пока приносят плоды. Ниже приведены некоторые проблемы с развертыванием и масштабированием решений ИИ.
- Очистить данные о клиентах — пробелы, которые могут затруднить интеграцию ИИ.
- Отсутствие стратегии и навыков для внедрения ИИ
- Отсутствие прочной основы ключевых возможностей, таких как управление CX и команды искусственного интеллекта
- Плохо определенный пример использования ИИ
- Переоценка организационных способностей
Учитывая эти проблемы, о развертывании решений ИИ легче сказать, чем сделать.
Ниже приведены шаги по внедрению программы развертывания ИИ и учету каждой копейки инвестиций в ИИ.
1. Сформулируйте стратегию обслуживания клиентов
Первым шагом перед внедрением ИИ является определение вашего видения и стратегии CX. Стратегия CX должна быть согласована с долгосрочными бизнес-целями и одобрена всеми ключевыми заинтересованными сторонами. Наилучшим подходом было бы то, что стратегия CX должна быть разработана в сотрудничестве с людьми на полу, но управляться людьми из высшего руководства.
2. Составьте карту и проанализируйте пути взаимодействия с клиентами
Следующий шаг — составить карту и проанализировать текущие пути клиентов, чтобы понять точки соприкосновения и впечатления клиентов от вашего бренда — от открытия, предпродажи, продаж, обслуживания клиентов и так далее. Лучшее понимание того, как клиенты воспринимают бренд, обеспечивает основу для использования ИИ для улучшения взаимодействия с клиентом и получения выгоды для бизнеса.
3. Определить решение ИИ, подходящее для более быстрого и эффективного понимания клиентов.
Теперь, когда у вас определена CX-стратегия и вы понимаете потребности клиентов, следующим шагом будет изучение и выбор технологии искусственного интеллекта в соответствии с вашими потребностями в преобразовании клиентского опыта.
4. Решите, строить или покупать
Руководители приложений должны решить, создавать или покупать решение ИИ. Решите, достаточно ли навыков и бюджета, чтобы создать его собственными силами, или вашей организации лучше купить решение ИИ. При покупке решения сосредоточьтесь на том, насколько хорошо поставщик расставляет приоритеты и насколько хорошо он справляется с критическими проблемами понимания клиентов.
5. Отслеживание и оценка успеха
Измерение — единственный способ ответить на вопрос «Работает ли это?» Выберите метрики и ключевые показатели эффективности, чтобы отслеживать успех разработки ИИ. Стремитесь к «скорым быстрым победам», инициативам, которые можно легко отследить и которые способны быстро показывать успехи/неудачи, создавая импульс для будущих инициатив.
Подведение итогов
ИИ широко используется организацией для повышения качества обслуживания клиентов. В то время как большинство руководителей считают, что искусственный интеллект станет прорывной силой в их отрасли уже через два года. Лишь небольшая часть из них планирует использовать ИИ, чтобы самим стать революционерами.
Хотя ИИ имеет ограниченную эффективность и проблемы с масштабированием развертывания ИИ, с небольшими шагами и сосредоточением внимания на низко висящих плодах. Решения на основе искусственного интеллекта обладают огромным потенциалом для повышения качества обслуживания клиентов в компаниях.
