Технологическая революция впитала в себя инфраструктуру, в которой организации больше работают на удовлетворение потребностей клиентов, а не на создание продукта в одиночку. На самом деле произошел сдвиг парадигмы от бизнеса, ориентированного на продукт, к механизму продукт + услуга. Мы больше не видим, чтобы предприниматели отдавали предпочтение своим продуктам перед клиентами. Вместо этого все наоборот.

И перед лицом такого перехода технологии остаются на переднем крае. Чтобы удовлетворить потребности и желания конечных потребителей, важно знать, что они ожидают и думают о конкретном продукте. Здесь на сцену выходит идея отзывов клиентов. В настоящее время каждая отрасль сосредоточена на привлечении отзывов клиентов. Еще до того, как конечный продукт появится на рынке, аналитики представляют свою идею, рассказывают о ней и ищут отзывы потенциальных клиентов. Это помогает им проектировать и проектировать модель точно так же, как и ожидают их целевые пользователи.

Как видно, почти 89% от общей клиентской базы оставят отзывы о продукте, независимо от того, положительные они или отрицательные. Это просто отражает тот факт, что пользователи всегда имеют различный набор ожиданий от конкретного продукта, и если организация не может отобразить степень ожиданий, она, скорее всего, обречена на провал.

Это одна из основных причин, по которой небольшие компании сосредотачиваются на отзывах клиентов и даже обращают внимание на каждое из них, чтобы напрямую связаться с клиентом и отметить его для отзыва. Конечно, для небольшой организации не так уж сложно отслеживать и контролировать свою пользовательскую базу.

Однако со временем и усилиями компании расширяются, как и их аудитория. В таком сценарии управление отзывами и охват каждого отдельного пользователя невозможны. Независимо от того, насколько велика ваша внутренняя команда или насколько эффективно ваше управление службой поддержки клиентов, наступит время, когда все выйдет из-под контроля, и вы будете обязаны реструктурировать то, как вы обрабатываете запросы и запросы пользователей.

Тогда для масштабирования потребуются лучшие и эффективные способы, поэтому лидеры отрасли используют то, что мы называем ИИ/искусственным интеллектом.

Как искусственный интеллект меняет подход к работе с клиентами

Мы знаем, что качество обслуживания клиентов является одним из жизненно важных аспектов, определяющих взлет или падение бизнеса, и поэтому соблюдение этого принципа является обязательным для всех организаций. Оценка взаимодействия с клиентами и их отзывов собирает огромное количество данных, которые затем обрабатываются порталами, управляемыми искусственным интеллектом, для получения действенной информации.

Проще говоря, ИИ в управлении клиентами работает как объединение двух разных технологий, а именно. Обработка естественного языка и Машинное обучение.

  1. Машинное обучение. Машинное обучение собирает все данные, поступающие от разных клиентов, и сегментирует их на основе предпочтений, выбора и клиентов. Теперь этот отчет используется для составления и создания профилей пользователей, которые затем могут анализировать шаблон, по которому пользователь отвечает, предсказывать следующий курс действий и таким образом определять возможность того, что клиент останется вовлеченным в бренд или нет.
  2. Обработка естественного языка. НЛП позволяет компьютерным устройствам или машинам отслеживать, что говорят пользователи, определять, что они скажут дальше, просматривать и оценивать настроения и прививать понимание всего разговора между клиентом и руководителем.

А теперь посмотрите, что только что произошло. Вы ничего не изменили. Источник информации остается тем же, что и тот, который помогает организации узнать о потребностях и характеристиках конечного пользователя и использовать ее для получения выгоды в своем бизнесе. Возможно, вам придется нанять такое же количество человеко-часов, но что просто дернуло, так это то, как они работают и анализируют или оценивают достоверность отзывов пользователей или отзывов клиентов. Встроенная связь с искусственным интеллектом позволяет представителям составить модель поведения, наиболее вероятную для любого конкретного клиента.

Влияние ИИ

По данным Gartner, к концу 2020 года около 89% взаимодействий с клиентами будут осуществляться машинами. В мире, где пользователи подключаются по многоканальным каналам, взаимодействие между организацией и клиентом обязательно будет продвигаться вперед.

Использование порталов взаимодействия с клиентами на основе искусственного интеллекта открывает возможности для более сложных и интеллектуальных средств массовой информации для сбора и отслеживания запросов пользователей, а также для повышения уровня взаимодействия. Это скорее открытый канал, где пользователи могут свободно делиться своими взглядами, зная, что их мнение имеет значение и может стать прорывом для протокола продукта.

Индивидуальное и прямое общение с потенциальными пользователями дает организациям возможность эффективно задействовать и использовать их для получения прибыли за счет предоставления эффективных услуг. И все виды отзывов, будь то положительные или отрицательные, принимаются и обрабатываются для улучшения и повышения качества их услуг.

Более того, наличие автоматизированной системы обработки пользовательских запросов обеспечивает согласованный опыт как для организации, так и для клиента, предоставляя информацию в режиме реального времени. Это приводит к лучшему и обоснованному принятию решений со стороны организации, что в конечном итоге влияет на бренд и организационную эффективность.

Аналитика пути клиента на основе искусственного интеллекта очень эффективна для поиска ответов на важные запросы CX, такие как:

  • Каковы различные типы поведения клиентов, которые служат главными индикаторами надвигающихся результатов, таких как отток?
  • Какие действия по улучшению качества обслуживания клиентов предприняла бы человеческая команда, независимо от того, были ли они успешными или нет?
  • С какими клиентами или потенциальными клиентами вы должны взаимодействовать, чтобы повысить эффективность вашей работы с клиентами?

Система с искусственным интеллектом собирает данные таким образом, чтобы глубоко копать и выявлять все возможные отношения между клиентом и данными, чтобы определить, что будет лучше для продукта и организации, учитывая перспективы отзывов клиентов.

Кроме того, система способна прогнозировать будущее поведение клиента на основе информации, полученной путем рисования шаблона взаимодействия с пользователем. Все это в совокупности помогает организации планировать и продолжать свои бизнес-операции, превращая клиентов в движущую силу своего бизнеса в целом.