Согласно исследованиям, проведенным аналитической и консалтинговой компанией Gartner, к 2020 году 85% контактов между потребителем и предприятием будут осуществляться на машинах, без необходимости взаимодействия с физическим консультантом клиента. Более того, согласно анализу, проведенному той же компанией, в период с 2017 по 2021 год обслуживание клиентов, осуществляемое исключительно с помощью механизмов, основанных на искусственном интеллекте (ИИ), вырастет в пять раз.
Одно можно сказать наверняка — искусственный интеллект открывает огромные возможности для предпринимателей, а революция во взаимодействии между компанией и потребителем происходит на наших глазах. Так как же предприниматели используют его потенциал и превращают в реальную прибыль?
Решите проблему до того, как она появится.
Давно известно, что в отношениях с клиентами лучше предотвратить проблемы, чем потом их решать. Поэтому неудивительно, что многие компании уже используют технологии, основанные на искусственном интеллекте, чтобы гарантировать максимальное удовлетворение потребителей. Согласно отчету, разработанному аналитическим центром Forrester, в ближайшие годы компании будут интенсивно изучать возможности использования умных агентов и добавлять диалоговые интерфейсы к статическому контенту самообслуживания. Они будут предвидеть потребности на основе контекста, предпочтений и предыдущих запросов и будут предоставлять упреждающие предупреждения, соответствующие предложения и контент.
Уже сегодня многие компании используют механизмы машинного обучения для создания реальной ценности для клиента. Примером такого действия являются системы со встроенным искусственным интеллектом, способные отслеживать практически бесконечное количество веб-сайтов и активность в приложениях с целью обнаружения потенциальных угроз. Что это на самом деле значит? Прежде всего, это дает мощные возможности предпринимателям. Компании могут быстро и эффективно выявлять клиентов, которые испытывают проблемы с покупками. Более того, они могут быстро выяснить природу этих проблем. Прежде всего — благодаря алгоритмам машинного обучения — интеллектуальная система может в режиме реального времени помочь клиентам решить их проблему, предлагая поддержку через часто задаваемые вопросы или используя цифровые агенты, доступные на платформах и мобильных устройствах.
Предоставление решений потребительским проблемам до того, как они действительно появятся, имеет огромный бизнес-потенциал. Прогностические действия в обслуживании клиентов могут значительно снизить уровень разочарования потребителей, а также уменьшить количество жалоб и улучшить общий потребительский опыт, облегчая компаниям установление долгосрочных (и в то же время прибыльных) отношений с клиентами.
Значение чат-бота.
Количество виртуальных консультантов клиентов постоянно растет. В настоящее время около 30% компаний, предлагающих свои услуги в Интернете, имеют независимых «ботов», способных отвечать на простые вопросы и решать простые задачи. Все-таки возможности реализованных элементов искусственного интеллекта значительно уже, чем навыки физического советника. Тем не менее для многих компаний виртуальные консультанты приносят миллионы долларов прибыли.
China Merchants Bank — хороший пример использования таких виртуальных агентов. Этот китайский коммерческий банк использует ботов в популярном приложении WeChat для обработки от 1,5 до 2 миллионов запросов в день. Чтобы справиться с таким объемом работы без использования систем ИИ, тому же банку пришлось бы нанять более 7000 сотрудников. Другой пример — группа отелей и казино Caesars, предлагающая Ivy — виртуального консьержа, который автоматически отвечает на запросы гостей. Благодаря этому количество соединений с офисом обслуживания отеля (традиционно управляемым) уменьшилось на 30%.
Другой яркий пример — использование механизмов искусственного интеллекта одним из австралийских банков. В настоящее время она проводит эксперименты с самостоятельным интеллектуальным виртуальным ассистентом, основной задачей которого является прослушивание разговоров сотрудников отдела продаж. Если сотрудник банка что-то забывает или ошибается, бот автоматически вступает в разговор.
Некоторые компании используют чат-ботов для повышения эффективности сотрудников. Хорошим примером является использование систем, предлагающих ответы на входящие запросы клиентов, которые сотрудник может одобрить или скорректировать перед отправкой. За последний год такая система позволила голландским авиакомпаниям KLM удвоить количество обслуживаемых запросов клиентов — до 120 000 в неделю — при увеличении количества сотрудников всего на 6%.
Давайте поговорим об эмоциях.
Самое большое преимущество искусственного интеллекта для бизнеса заключается в повышении нашей производительности и избавлении от повторяющихся, утомительных задач. Для этого технологии, основанные на механизмах ИИ, должны лучше понимать функционирование людей и, прежде всего, человеческие эмоции.
Нет научного консенсуса по поводу определения того, что такое эмоции на самом деле, но большинство экспертов сходятся во мнении, что они влияют на наше мышление, принятие решений, действия и социальные взаимодействия. К сожалению, исследования также показывают, что цифровая связь мешает нашей способности правильно отправлять и получать эмоциональные сигналы. Несомненно, интеллектуальные системы, способные адекватно фиксировать эмоции, будут все более востребованы различными типами предприятий.
Обслуживание клиентов по понятным причинам является одним из тех аспектов бизнеса, в котором очень важно точное выражение эмоций. Кроме того, предприниматели все больше внимания уделяют тому, чтобы хороший клиентский опыт при взаимодействии с компанией (и тем самым генерирование положительных эмоций) становился их конкурентным преимуществом и отличительной чертой на рынке. Все больше и больше компаний также обнаруживают, что опыт клиента основан не только на его объективной оценке услуги, но также (и, возможно, прежде всего) на эмоциональном отношении к данному бренду.
По оценкам исследовательского центра Tractica, доходы от программного обеспечения для анализа настроения и эмоций увеличатся с 86,1 млн долларов США в 2016 году до 3,8 млрд долларов США в 2025 году, в которых основную долю будут составлять алгоритмы, используемые в обслуживании клиентов. Подобные системы уже разрабатывают многие компании, в том числе такие гиганты, как Google, Amazon и Apple.
Несколько других компаний также начали предлагать услуги, поддерживаемые технологией ИИ. Один из стартапов, Cogito, в портфеле клиентов которого мы находим такие страховые компании, как Humana и MetLife, предлагает интеллектуальные системы, которые прослушивают телефонные звонки страховых агентов, оценивают их работу и отправляют им предложения в режиме реального времени. Систему Cogito также учат распознавать так называемую «усталость от сострадания». Это анализ того, как быстро говорят агенты, какие слова они используют и какие слова использует клиент. На основе этой информации алгоритм обнаруживает и оценивает эмоции, возникающие в разговоре. Если проблема диагностирована, система автоматически побуждает агентов быть более чуткими.
Такой инструмент может помочь крупным компаниям контролировать работу своих сотрудников и повышать их эффективность. Джошуа Фист, генеральный директор Cogito, отмечает, что отсутствие надлежащей обратной связи и адресности является основной причиной финансовых потерь колл-центров. Приложения, анализирующие настроение и эмоции, могут эффективно изменить это.
Индивидуальное предложение.
Подсчитано, что из тысяч гигабайт данных, которые каждый из нас генерирует за свою жизнь, около 33% являются действительно ценными и только в том случае, если они должным образом проанализированы. Для этой цели лучше всего может подойти искусственный интеллект.
Компании, собирающие данные о клиентах, могут комбинировать большие наборы данных, машинное обучение и другие механизмы искусственного интеллекта, чтобы предоставить клиентам беспрецедентный уровень персонализации адресованного им предложения. Это могут быть как простые товарные рекомендации, основанные на предыдущих покупках, так и персонализация предложения путем редизайна сайтов в режиме реального времени, чтобы они максимально соответствовали уровню читателя и его привычкам. Персонализация может значительно улучшить взаимодействие потребителей со службой поддержки, повысить удовлетворенность клиентов, ускорить покупки или улучшить конверсию покупок.
Многие компании, такие как Google, Facebook и Amazon, уже много лет экспериментируют с разработкой инструментов рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Однако аналогичные практики распространены в отраслях, которые обычно не связаны с цифровой деятельностью. Примером может служить один из крупнейших банков США — Goldman Sachs. Сотрудники инвестиционного отдела этого инвестиционного банка, принимающие заявки на выкуп корпоративных облигаций, теперь могут сразу просматривать предложения по облигациям с аналогичным профилем риска и без промедления предлагать их клиенту. Вышеупомянутая система консьержа в Caesars использует искусственный интеллект для определения потенциальных ежедневных расходов клиентов отеля и выбора тех, кто будет получать частные звонки с индивидуально подобранными предложениями. Подобных экземпляров на рынке всего несколько из сотен.
Это только начало.
Хотя искусственный интеллект еще не стал ответом на все наши проблемы обслуживания клиентов, технологии, основанные на машинном обучении, в этом секторе развиваются головокружительными темпами. Это может занять некоторое время, но искусственный интеллект, несомненно, изменит отношения между бизнесом и потребителем.
Более того, обслуживание клиентов, построенное на технологиях искусственного интеллекта, обеспечивает уровень надежности, которого человек никогда не сможет достичь. Чат-боты (соответствующим образом запрограммированные) свободны от предубеждений, которые могут отрицательно сказаться на отношениях с клиентами. Не опаздывают на работу, не огорчаются во время сложных разговоров и не спорят с клиентом. Все это означает, что искусственный интеллект ощутимо улучшает отношения между потребителем и компанией, а это выливается в реальную финансовую прибыль компании. Это подтверждает исследование, проведенное Zendesk. Согласно последнему отчету компании, 42% клиентов B2C после удовлетворительной помощи отдела обслуживания клиентов купили больше продуктов данного бренда, а 52% прекратили покупать продукты данной компании, признав обслуживание клиентов некачественным. Это вопрос времени, когда системы на основе искусственного интеллекта станут правилом в обслуживании клиентов, а не интересным исключением.
Ссылки:
thestack.com/big-data/2018/03/16/how-ai-and-machine-learning-will-impact-the-future-of-customer-experience/
www.techrepublic.com/article/3-ways-ai-can-free-up-employee-time-and-boost-customer-value/
customerthink.com/ready-or-not-ai-service-will-change-your-business-and-brand/
customerthink.com/ai-in-customer-service-how-to-deliver-real-value-now/
born2invest.com/articles/ai-chatbots/
Первоначально опубликовано в блоге Sparkbit (https://www.sparkbit.pl/blog/)
