7 τρόποι για την αυτοματοποίηση πελατών Excel το 2022

 Οι οργανισμοί αναζητούν την τεχνητή νοημοσύνη για να συμβάλει στη γεφύρωση του χάσματος καθώς αναπτύσσεται η ζήτηση για μια καλύτερη και πιο εξατομικευμένη εμπειρία καταναλωτή.

Οι εξελίξεις της τεχνητής νοημοσύνης ανοίγουν το δρόμο για βελτιωμένη αποτελεσματικότητα σε ολόκληρη την επιχείρηση, ειδικά στην εξυπηρέτηση πελατών. Τα chatbots εξακολουθούν να βρίσκονται στην πρώτη γραμμή αυτής της αλλαγής. Ωστόσο, άλλες τεχνολογίες όπως η μηχανική εκμάθηση και τα διαδραστικά συστήματα φωνητικής απόκρισης εγκαινιάζουν μια νέα εποχή για τους πελάτες — και τους υπαλλήλους εξυπηρέτησης πελατών. Αν και δεν είναι κάθε κομμάτι της τεχνολογίας κατάλληλο για κάθε επιχείρηση, η τεχνητή νοημοσύνη θα διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στο μέλλον της υποστήριξης πελατών. 

Η χρήση των Chatbots

Δεν είστε μόνοι αν έχετε δει μια αύξηση στη χρήση του chatbot. Οι επιχειρηματικοί οργανισμοί τα χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο για να αυτοματοποιήσουν τμήματα της εμπειρίας των πελατών. Οι οργανισμοί βλέπουν σημαντική εξοικονόμηση κόστους και γίνονται πιο αποτελεσματικοί καθώς βασίζονται λιγότερο σε πράκτορες υπηρεσιών και ζωντανούς πράκτορες. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται συνήθως στην εξυπηρέτηση πελατών μέσω chatbots. 

Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν ήδη chatbots διαφόρων επιπέδων πολυπλοκότητας για να απαντούν σε βασικές ερωτήσεις σχετικά με τις ημερομηνίες παράδοσης, τα οφειλόμενα υπόλοιπα, την κατάσταση παραγγελίας και άλλες πληροφορίες που συλλέγονται από εσωτερικά συστήματα. Μεταφέροντας αυτές τις συνήθεις ερωτήσεις σε ένα chatbot, η ομάδα υποστήριξης πελατών θα μπορεί να βοηθήσει περισσότερα άτομα και να προσφέρει μια καλύτερη συνολική εμπειρία, μειώνοντας παράλληλα τα λειτουργικά έξοδα.

Οι αμερικανικές εταιρείες ξοδεύουν σχεδόν 1.3 τρισεκατομμύρια δολάρια ετησίως για την υποστήριξη πελατών. Εάν μπορούσατε να αποφορτώσετε το 1% αυτών των κλήσεων, θα εξοικονομούσατε 13 δισεκατομμύρια δολάρια ετησίως. 

Βοήθεια από πράκτορα

Η τεχνολογία υποβοήθησης αντιπροσώπου χρησιμοποιείται σε πολλά σύγχρονα πολυκαναλικά κέντρα επικοινωνίας για να μεταφράζει αυτόματα αυτά που ζητάει ο πελάτης, να αναζητά άρθρα γνώσεων και να τα εμφανίζει στην οθόνη του αντιπροσώπου εξυπηρέτησης πελατών ενώ είναι στο τηλέφωνο. Η μέθοδος μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο τόσο από τον αντιπρόσωπο όσο και από τον πελάτη και να ελαχιστοποιήσει τον μέσο χρόνο χειρισμού, εξοικονομώντας χρήματα. 

Επιλογές αυτοεξυπηρέτησης

Εξυπηρέτηση πελατών αναφέρεται στην ικανότητα των πελατών να ανακαλύπτουν και να λαμβάνουν τη βοήθεια που χρειάζονται χωρίς τη βοήθεια ενός αντιπροσώπου εξυπηρέτησης πελατών. Όταν τους δοθεί η ευκαιρία, οι περισσότεροι καταναλωτές θα προτιμούσαν να χειρίζονται τα προβλήματα ανεξάρτητα, εάν τους παρέχονται τα απαραίτητα εργαλεία και πληροφορίες.

Οι λειτουργίες αυτοεξυπηρέτησης θα γίνονται πιο κοινές καθώς προχωρά η τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέποντας στους πελάτες να επιλύουν τα προβλήματα μόνοι τους. 

Αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών

Πολλές απλές λειτουργίες που εκτελούνταν από έναν πράκτορα μπορούν τώρα να αυτοματοποιηθούν χρησιμοποιώντας ρομποτική αυτοματοποίηση διεργασιών (RPA). Για παράδειγμα, η αυτοματοποίηση των ρομπότ ώστε να εστιάζουν στην ενημέρωση πληροφοριών, στην επίλυση περιστατικών ή στην προσφορά προληπτικής προσέγγισης στους καταναλωτές μπορεί να μειώσει σημαντικά τα έξοδα, βελτιώνοντας παράλληλα την αποτελεσματικότητα και τον χρόνο επεξεργασίας.

Το να ρωτήσετε τους υπαλλήλους εξυπηρέτησης πελατών είναι μια από τις καλύτερες μεθόδους για να προσδιορίσετε πού μπορεί να βοηθήσει η RPA στην εξυπηρέτηση πελατών. Μπορούν πιθανώς να αποφασίσουν ποιες διαδικασίες διαρκούν περισσότερο ή έχουν τα περισσότερα κλικ στο σύστημα. 

Εναλλακτικά, μπορεί να προτείνουν βασικές, επαναλαμβανόμενες συναλλαγές που δεν απαιτούν την παρέμβαση ανθρώπου. Όταν δοθεί προτεραιότητα και εφαρμοστεί κατάλληλα, αυτή η βελτιστοποίηση επιχειρηματικής διαδικασίας μπορεί να εξοικονομήσει εκατομμύρια δολάρια από τις εταιρείες εξυπηρέτησης πελατών κάθε χρόνο. 

«Ο αυτοματισμός συνεπάγεται μείωση του κόστους σφίγγοντας τις γωνίες και όχι κόβοντάς τις. – Haresh Sippy” 

Συναίσθημα και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία

Η ανάλυση συναισθήματος και η προηγμένη ανάλυση είναι δύο από τις πιο σημαντικές πτυχές της προηγμένης ανάλυσης. Στις σημερινές ομάδες εξυπηρέτησης πελατών, η ανάλυση συναισθήματος αξιολογεί και εντοπίζει πώς αισθάνεται ένας πελάτης. Ορισμένες λύσεις μπορεί ακόμη και να δουν τη δυσαρέσκεια των πελατών και να ειδοποιήσουν έναν αρχηγό ομάδας ή εκπρόσωπο να παρέμβει και να αποκλιμακώσει το ζήτημα. 

Όταν συνδυάζεται με τη φωνή του εργαλείου πελάτη, η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να παρέχει μια πιο ακριβή και ολοκληρωμένη εικόνα της ευτυχίας του πελάτη. Τα εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος από εταιρείες όπως οι Brandwatch, Hootsuite, Lexalytics, NetBase, Sprout Social, Sysomos και Zoho αξιολογούν προληπτικά τα σχόλια των πελατών. 

Εκπαίδευση AI

Πολλές εκπαιδευτικές ομάδες άρχισαν να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν προσομοιώσεις για τη μέτρηση της ικανότητας των εργαζομένων στη διαχείριση διαφόρων καταστάσεων καθώς η επιδημία COVID-19 ανάγκασε τους υπαλλήλους σε απομακρυσμένες θέσεις. Προηγουμένως, η εκπαίδευση συνίστατο σε διδασκαλία στην τάξη, μάθηση με αυτόματο ρυθμό και μια τελική εξέταση, που είναι πολύ πιο δύσκολο να εφαρμοστεί σε απομακρυσμένους ή υβριδικούς χώρους εργασίας.

Οι νέοι πράκτορες μπορούν να εξασκήσουν τις απαντήσεις τους με τους φυσικούς τους ομολόγους. Ταυτόχρονα, η τεχνητή νοημοσύνη παίζει τον ρόλο του καταναλωτή, επιτρέποντάς τους να δοκιμάσουν δεκάδες πιθανά σενάρια και να εγγυηθούν ότι είναι έτοιμοι να αντιμετωπίσουν οποιοδήποτε πρόβλημα μπορεί να έχει ένας χρήστης ή πελάτης. 

Διαχείριση γνώσης

Διαχείριση γνώσης είναι ένα ουσιαστικό εργαλείο για κάθε επιχείρηση στη σημερινή οικονομία της γνώσης. Η διαχείριση γνώσης μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να γίνουν πιο αποτελεσματικές και παραγωγικές ενισχύοντας τις διαδικασίες ανταλλαγής πληροφοριών. Ωστόσο, η εφαρμογή αυτής της βέλτιστης πρακτικής μπορεί να είναι αναποτελεσματική και χαμηλότερα επίπεδα παραγωγικότητας, εάν δεν έχετε τα κατάλληλα εργαλεία. Τα τρία βασικά στοιχεία διαχείρισης γνώσης είναι η ανταλλαγή γνώσεων, η παραγωγή νέας γνώσης και η επιτυχής αξιοποίηση της τρέχουσας γνώσης. 

Η διαχείριση γνώσης μπορεί να είναι πρόκληση για πολλές εταιρείες λόγω των ταχέως μεταβαλλόμενων ψηφιακών τοπίων και τοπίων πελατών. Η βελτιστοποίηση των διαδικασιών διαχείρισης γνώσης θα βοηθήσει την ομάδα σας να επικοινωνεί και να συνεργάζεται καλύτερα, να παίρνει πιο γρήγορες αποφάσεις και να παραμένει μπροστά από τον ανταγωνισμό.

Συμπέρασμα

Για τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών στις επιχειρήσεις, μπορούν να αναπτυχθούν διάφορες τεχνικές λύσεις. Κάθε εργαλείο ή τεχνολογία έχει το δικό του σύνολο χαρακτηριστικών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επιτάχυνση, την απλοποίηση και τη βελτίωση της απόκτησης γνώσης.

Οι καταναλωτές είναι πιο απαιτητικοί από ποτέ και η τεχνολογία είναι ζωτικής σημασίας για να γεφυρωθεί αυτό το χάσμα. Απαιτούν εμπειρίες τόσο ρευστές και αβίαστες όσο οι καλύτερες που είχαν ποτέ. Από την άλλη πλευρά, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο σε αυτήν την εξίσωση αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα των λειτουργιών και των υπηρεσιών σας.

Επίσης, διαβάστε Χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης για Ανάλυση Συμπεριφοράς Πελατών