Гонка за принятием искусственного интеллекта в области обслуживания клиентов в разгаре — по последнему опросу было обнаружено, что 56% предприятий стремятся использовать ИИ для улучшения и совершенствования бизнес-операций, и 63% розничных организаций уже используют ИИ для обслуживания клиентов. Очевидно, что мы давно уже перестали считать ИИ футуристическим инструментом в мире потребителей. Тем не менее, многие компании обнаруживают, что просто развертывание ИИ не приносит того возврата, на который они рассчитывали изначально.
Это представляет собой тревожную тенденцию — разрыв между крупными инвестициями в ИИ и конкретным возвратом, при этом удивляющие 40% выделяют бюджеты на ИИ без стратегического плана, ограничивая его возможности и эффективность. Многие компании видят ИИ как инструмент увеличения производительности и в основном сосредотачиваются на автоматизации задач и ответов. Хорошо для управления временем, но эта стратегия упускает важный аспект: способность ИИ усиливать прямые человеческие способности, такие как обнаружение и анализ настроений, а также применение всеобъемлющего наблюдения за этими взаимодействиями.
Традиционно оценка клиентских настроений была субъективной и полагалась на интерпретацию ограниченных данных от клиентов. Теперь ИИ предоставляет комплексное представление о настроениях по всем точкам контакта с клиентом. Представьте себе возможность анализировать каждое сигнальное письмо, сообщение в социальных сетях и взаимодействие в чате — не только по ключевым словам, но и по эмоциям, намерениям и раздражениям, кипящим под поверхностью. Это наблюдение является ценной силой обнаружения настроений ИИ, и это переворот для опыта клиента.
Маркетинговый директор SupportLogic Джо Андрюс рассказывает о том, как преобразить поддержку клиентов с помощью ИИ в ключевую стратегию успеха. Анализируя взаимодействие клиентов, ИИ может предсказывать проблемы до их возникновения, позволяя инженеру службы поддержки вмешаться и предотвратить эскалацию до ее начала.
Это не означает недооценки огромных преимуществ ИИ в области автоматизации. Виртуальные помощники на базе ИИ могут выполнить рутинные задачи, освобождая человеческих экспертов для решения сложных проблем. Также автоматизированная маршрутизация дел случаев с ИИ упрощает процесс путем связывания клиентов с наиболее квалифицированным агентом, что приводит к более быстрым решениям и более довольным клиентам. Эта проактивная стратегия в различных случаях использования существенна для масштабирования бизнеса по подписке, помогая им решать сложные проблемы, удерживать пользователей и поддерживать поток доходов.
ИИ помогает в управлении сложными случаями путем предоставления руководителям реального времени и персонализированных предложений по ответам, даже в трудных ситуациях. Кроме того, модели на базе ИИ могут устранить разрывы в коммуникации через языковые переводы и интегрировать опции самообслуживания с помощью агентов, обеспечивая многоканальный опыт клиента. Это освобождает время агента путем автоматизации монотонных задач, таких как ввод данных, позволяя им сосредоточить свое время на взаимодействиях и устранении неполадок.
Сосредоточившись исключительно на автоматизации, компании могут попасть в ловушку, склоняясь к узкому фокусу на задачах, таких как чат-боты на базе ИИ и базовое устранение проблем. Я считаю, что настоящий потенциал ИИ заключается в его способности к наблюдаемости. Вместо простого выполнения заранее определенных задач ИИ должен глубже копать в данных, обнаруживая тенденции и закономерности взаимодействий с клиентами, которые иначе могли бы оставаться скрытыми.
Одним из ключевых преимуществ ИИ является его способность извлекать полезные сведения из множества точек контакта. Помимо анализа открытых заявок в службу поддержки, ИИ может просматривать предыдущие случаи, разговоры с агентами и отзывы, предоставляя всестороннюю информацию о индивидуальных путях клиентов и общем опыте клиента. Интегрируя данные из разнообразных каналов, компании могут получить более тонкое понимание поведения и предпочтений клиентов и принимать важные решения на основе этих информационных сведений.
Пока ИИ революционизирует сферу обслуживания клиентов, человеческое прикосновение остается незаменимым. Представьте ИИ как мощного помощника, который оснащает агентов информацией о клиентах в реальном времени, определяет сложные проблемы, предлагает следующие шаги и автоматизирует рутинные задачи. Это позволяет человеческим агентам сосредоточиться на том, что они делают лучше всего: строить прочные отношения и решать сложные проблемы, обеспечивая будущее качественного обслуживания клиентов, которое является эффективным и эмпатичным.
Вот несколько способов, как анализ настроения ИИ переводится в конкретные выгоды:
-
Превентивное решение проблем: ИИ может предвидеть желания и ожидания клиентов, определяя паттерны в анализе настроений. Например, представьте, что вы выявили всплеск раздражения клиентов из-за новой функции продукта до того, как это выльется в критическую ситуацию с общественностью. ИН превентивно выделяет негативное настроение, позволяя компаниям оперативно и эффективно решать проблемы, предотвращать проблемы и способствовать доброй воле.
-
Персонализированное обслуживание: Персонализация приносит осязаемые выгоды компаниям: она может сократить затраты на привлечение клиентов на 50%, увеличить доходы на 15% и улучшить отдачу от маркетинга на 10-30%. Персонализированные подходы также привели к более благоприятным результатам для клиентов. Через анализ настроений клиента, клиент, выражающий раздражение в социальных сетях, может быть выделен для получения персонализированного, эмпатичного ответа от человеческого агента. Это показывает клиенту, что вам не все равно, и способствует лояльности.
-
Приоритетная поддержка клиентов: ИИ может помочь определить приоритеты в заявках на обслуживание клиентов, выявляя общие проблемы. Это объединяет общие проблемы, видимые у различных клиентов, и показывает продукту и инженерии, где их исправления могут быть наиболее значимыми. Раздраженные клиенты с сложными проблемами получают внимание, которое им заслужено, что сокращает время решения и повышает удовлетворенность.
-
Понимание разработки продуктов: Анализ настроений может раскрывать скрытые сокровища — функции, которые нравятся клиентам, и области для улучшения. Эти данные способствуют принятию лучших решений в области разработки продуктов, предоставляют возможности для кросс-продаж и расширения бизнеса, а также моменты, которые можно использовать для тестимониалов.
-
Итог: Измеримые выгоды для CX от обнаружения настроений ИИ
Анализ настроений ИИ предлагает значительные, измеримые выгоды для CX. Интегрируя обнаружение настроений ИИ, компании могут сократить разрыв между инвестициями и возвратом, создавая ситуацию «выигрыш-выигрыш», при которой компании и клиенты имеют пользу от более ориентированного на человека подхода к CX.
Хотя автоматизация ИИ безусловно ценна, его истинная сила заключается в его роли как фасилитатора анализа и предвидения. Используя возможности ИИ для сбора конкретных и полных данных, идентификации возможностей для улучшения и прогнозирования потребностей клиентов, компании могут выйти за пределы автоматизации и действительно повысить уровень обслуживания клиентов на новый уровень.
Источник: TechRadar
