7 Cara Untuk Mengungguli Otomatisasi Pelanggan Pada Tahun 2022

 Organisasi mencari AI untuk membantu menjembatani kesenjangan karena permintaan akan pengalaman konsumen yang lebih baik dan lebih personal berkembang.

Kemajuan AI membuka jalan bagi peningkatan efisiensi di seluruh perusahaan, terutama dalam layanan pelanggan. Chatbots masih menjadi yang terdepan dalam perubahan ini. Namun, teknologi lain seperti pembelajaran mesin dan sistem respons suara interaktif mengantarkan era baru bagi pelanggan — dan karyawan layanan pelanggan. Meskipun tidak semua bagian teknologi cocok untuk setiap bisnis, AI akan memainkan peran penting di masa depan dukungan pelanggan. 

Penggunaan Chatbots

Anda tidak sendirian jika melihat peningkatan dalam penggunaan chatbot. Organisasi perusahaan semakin menggunakannya untuk mengotomatisasi bagian dari pengalaman pelanggan. Organisasi melihat penghematan biaya yang cukup besar dan menjadi lebih efisien karena mereka tidak terlalu bergantung pada agen layanan dan agen langsung. Kecerdasan buatan biasanya digunakan dalam layanan pelanggan melalui chatbots. 

Bisnis sudah menggunakan chatbot dari berbagai tingkat kerumitan untuk menjawab pertanyaan dasar tentang tanggal pengiriman, saldo terutang, status pesanan, dan informasi lain yang dikumpulkan dari sistem internal. Dengan mentransfer pertanyaan umum ini ke chatbot, tim dukungan pelanggan akan dapat membantu lebih banyak individu dan memberikan pengalaman keseluruhan yang lebih baik sambil menurunkan biaya operasional.

Perusahaan AS menghabiskan hampir 1.3 triliun dolar per tahun untuk Dukungan pelanggan. Jika Anda dapat melepas 1% dari panggilan itu, itu akan menghemat 13 miliar USD per tahun. 

Bantuan dari agen

Teknologi bantuan agen digunakan di banyak pusat kontak omnichannel modern untuk menerjemahkan secara otomatis apa yang diminta pelanggan, mencari artikel pengetahuan, dan menampilkannya di layar agen layanan pelanggan saat mereka sedang menelepon. Metode ini dapat menghemat waktu agen dan pelanggan dan meminimalkan waktu penanganan rata-rata, menghemat uang. 

Opsi layanan mandiri

Layanan mandiri pelanggan mengacu pada kemampuan pelanggan untuk menemukan dan memperoleh bantuan yang mereka butuhkan tanpa bantuan perwakilan layanan pelanggan. Ketika diberi kesempatan, sebagian besar konsumen akan lebih memilih untuk menangani masalah secara mandiri jika disediakan alat dan informasi yang diperlukan.

Fungsi swalayan akan menjadi lebih umum seiring kemajuan AI, memungkinkan pelanggan untuk menyelesaikan masalah pada waktu mereka sendiri. 

Otomatisasi proses robotik

Banyak operasi sederhana yang dulunya dilakukan oleh agen kini dapat diotomatisasi menggunakan robotic process automation (RPA). Misalnya, mengotomatiskan bot untuk fokus pada pembaruan informasi, menyelesaikan insiden, atau menawarkan penjangkauan proaktif kepada konsumen dapat secara substansial memangkas biaya sambil meningkatkan efisiensi dan waktu pemrosesan.

Meminta pekerja layanan pelanggan adalah salah satu metode terbaik untuk menentukan di mana RPA dapat membantu dengan layanan pelanggan. Mereka mungkin dapat memutuskan proses mana yang membutuhkan waktu paling lama atau memiliki klik sistem paling banyak. 

Sebagai alternatif, mereka mungkin merekomendasikan transaksi dasar dan berulang yang tidak memerlukan campur tangan manusia. Ketika diprioritaskan dan diterapkan dengan tepat, pengoptimalan proses bisnis ini dapat menghemat jutaan dolar perusahaan layanan pelanggan setiap tahun. 

“Otomasi adalah pemotongan biaya dengan mengencangkan sudut dan tidak memotongnya. – Haresh Sippy” 

Sentimen dan analitik tingkat lanjut

Analisis sentimen dan analitik tingkat lanjut adalah dua aspek terpenting dari analitik tingkat lanjut. Dalam tim layanan pelanggan saat ini, analisis sentimen menilai dan mendeteksi bagaimana perasaan pelanggan. Beberapa solusi bahkan dapat melihat ketidakpuasan klien dan mengingatkan pemimpin tim atau perwakilan untuk campur tangan dan meredakan masalah. 

Ketika dikombinasikan dengan alat bantu suara pelanggan, analisis sentimen dapat memberikan gambaran yang lebih akurat dan lengkap tentang kebahagiaan klien. Alat analisis sentimen dari perusahaan seperti Brandwatch, Hootsuite, Lexalytics, NetBase, Sprout Social, Sysomos, dan Zoho secara proaktif mengevaluasi umpan balik klien. 

Pelatihan AI

Banyak tim pelatihan mulai memanfaatkan AI untuk membuat simulasi guna mengukur kemampuan karyawan dalam mengelola berbagai situasi saat epidemi COVID-19 memaksa karyawan menempati posisi yang jauh. Sebelumnya, pelatihan terdiri dari instruksi kelas, pembelajaran mandiri, dan ujian akhir, yang jauh lebih menantang untuk diterapkan di tempat kerja jarak jauh atau hibrida.

Agen baru dapat melatih respons mereka dengan rekan alami mereka. Pada saat yang sama, AI memainkan peran konsumen, memungkinkan mereka untuk menguji lusinan skenario yang mungkin dan menjamin bahwa mereka siap untuk mengatasi masalah apa pun yang mungkin dimiliki pengguna atau klien. 

Manajemen Pengetahuan

Manajemen pengetahuan adalah alat penting bagi perusahaan mana pun dalam ekonomi yang didorong oleh pengetahuan saat ini. Manajemen pengetahuan dapat membantu perusahaan menjadi lebih efisien dan produktif dengan memperkuat prosedur berbagi informasi. Namun, menerapkan praktik terbaik ini bisa menjadi tidak efisien dan menurunkan tingkat produktivitas jika Anda tidak memiliki alat yang tepat. Tiga komponen kunci manajemen pengetahuan adalah berbagi pengetahuan, menghasilkan pengetahuan baru, dan berhasil memanfaatkan pengetahuan saat ini. 

Manajemen pengetahuan dapat menjadi tantangan bagi banyak perusahaan karena lanskap digital dan klien yang berubah dengan cepat. Mengoptimalkan proses manajemen pengetahuan Anda akan membantu tim Anda berkomunikasi dan berkolaborasi dengan lebih baik, membuat keputusan lebih cepat, dan tetap terdepan dalam persaingan.

Kesimpulan

Untuk meningkatkan pengalaman pelanggan di perusahaan, berbagai solusi teknis dapat diterapkan. Setiap alat atau teknologi memiliki serangkaian fiturnya sendiri yang dapat digunakan untuk mempercepat, menyederhanakan, dan meningkatkan perolehan pengetahuan.

Konsumen lebih menuntut dari sebelumnya, dan teknologi sangat penting untuk menjembatani kesenjangan ini. Mereka menuntut pengalaman yang cair dan mudah seperti yang pernah mereka alami. Di sisi lain, Kecerdasan buatan dapat memainkan peran penting dalam persamaan ini dengan meningkatkan efisiensi operasi dan layanan Anda.

Baca juga Penggunaan Kecerdasan Buatan untuk Analisis Perilaku Pelanggan