組織は、より優れた、よりパーソナライズされた消費者体験への需要が高まるにつれて、ギャップを埋めるのに役立つAIを求めています。
AIの進歩は、特に顧客サービスにおいて、企業全体の効率を高めるための道を開いています。 チャットボットはまだこのシフトの最前線にいます。 それでも、機械学習や対話型音声応答システムなどの他のテクノロジーは、顧客とカスタマーケアの従業員にとって新しい時代の到来を告げています。 すべてのテクノロジーがすべてのビジネスに適しているわけではありませんが、AIは将来のカスタマーサポートにおいて重要な役割を果たします。
チャットボットの使用
チャットボットの使用量が増加しているのを見たのはあなただけではありません。 企業組織は、顧客体験の一部を自動化するためにそれらをますます使用しています。 組織は、サービスエージェントやライブエージェントへの依存度が低くなるため、大幅なコスト削減と効率化が見込まれます。 人工知能は、チャットボットを介したカスタマーサービスで一般的に使用されています。
企業はすでに、さまざまなレベルの複雑さのチャットボットを使用して、納期、未払い残高、注文状況、および内部システムから収集されたその他の情報に関する基本的な質問に答えています。 これらのよくある質問をチャットボットに転送することで、カスタマーサポートチームはより多くの個人を支援し、運用コストを削減しながら全体的なエクスペリエンスを向上させることができます。
米国企業は、カスタマーサポートに年間1.3兆ドル近くを費やしています。 これらの通話の1％をオフロードできれば、年間13億米ドルの節約になります。
エージェントからの支援
エージェントアシストテクノロジーは、多くの最新のオムニチャネルコンタクトセンターで使用されており、顧客が求めているものを自動的に翻訳し、知識記事を検索して、電話中にカスタマーケアエージェントの画面に表示します。 この方法により、エージェントと顧客の両方の時間を節約し、平均処理時間を最小限に抑えて、コストを節約できます。
セルフサービスオプション
顧客のセルフサービス 顧客サービス担当者の助けを借りずに、必要な支援を見つけて取得する顧客の能力を指します。 機会が与えられた場合、ほとんどの消費者は、必要なツールと情報が提供されれば、問題を独立して処理することを好みます。
AIが進歩するにつれて、セルフサービス機能がより一般的になり、顧客は自分の時間で問題を解決できるようになります。
ロボットプロセスの自動化
以前はエージェントによって実行されていた多くの単純な操作を、ロボットプロセス自動化（RPA）を使用して自動化できるようになりました。 たとえば、ボットを自動化して情報の更新、インシデントの解決、または消費者への積極的なアウトリーチの提供に集中することで、効率と処理時間を改善しながら、大幅な経費削減を実現できます。
カスタマーサービスの担当者に尋ねることは、RPAがカスタマーサービスに役立つ場所を判断するための最良の方法のXNUMXつです。 彼らはおそらく、どのプロセスに最も時間がかかるか、またはシステムクリック数が最も多いかを判断できます。
あるいは、人間の介入を必要としない基本的な定期的なトランザクションを推奨する場合もあります。 優先順位を付けて適切に実装すると、このビジネスプロセスの最適化により、顧客サービス会社は毎年数百万ドルを節約できます。
「自動化は、角を切るのではなく、角を締めることでコストを削減します。 –HareshSippy」
感情と高度な分析
感情分析と高度な分析は、高度な分析の最も重要な側面のXNUMXつです。 今日のカスタマーケアチームでは、感情分析が顧客の気持ちを評価および検出します。 一部のソリューションでは、クライアントの不満を確認し、チームリーダーまたは代表者に介入して問題のエスカレーションを解除するよう警告することもできます。
顧客ツールの声と組み合わせると、感情分析はクライアントの幸福のより正確で完全な全体像を提供できます。 Brandwatch、Hootsuite、Lexalytics、NetBase、Sprout Social、Sysomos、Zohoなどの企業の感情分析ツールは、クライアントのフィードバックを積極的に評価します。
AIトレーニング
多くのトレーニングチームは、AIを利用してシミュレーションを作成し、COVID-19の流行により従業員が離れた場所に追いやられたため、さまざまな状況を管理するための従業員の適性を測定し始めました。 以前は、トレーニングは教室での指導、自習型の学習、および最終試験で構成されていましたが、リモートまたはハイブリッドの職場での実装はかなり困難でした。
新しいエージェントは、自然なエージェントとの応答を練習できます。 同時に、AIは消費者の役割を果たし、考えられる数十のシナリオをテストして、ユーザーやクライアントが抱える問題に対処する準備ができていることを保証します。
データ管理
知財管理 は、今日の知識主導型経済におけるあらゆる企業にとって不可欠なツールです。 知識管理は、情報共有手順を強化することにより、企業がより効率的かつ生産的になるのに役立つ可能性があります。 ただし、適切なツールがない場合、このベストプラクティスを実装すると、非効率になり、生産性レベルが低下する可能性があります。 XNUMXつの主要な知識管理コンポーネントは、知識の共有、新しい知識の生成、および現在の知識の活用です。
知識管理は、デジタルとクライアントの状況が急速に変化しているため、多くの企業にとって困難な場合があります。 ナレッジマネジメントプロセスを最適化することで、チームのコミュニケーションとコラボレーションを改善し、より迅速な意思決定を行い、競合他社に先んじることができます。
まとめ
企業での顧客体験を向上させるために、さまざまな技術ソリューションを展開できます。 各ツールまたはテクノロジーには、知識獲得のスピードアップ、簡素化、および改善に使用できる独自の機能セットがあります。
消費者はこれまで以上に要求が厳しく、テクノロジーはこのギャップを埋めるために不可欠です。 彼らは、これまでで最高の経験と同じくらい流動的で楽な経験を求めています。 一方、人工知能は、運用とサービスの効率を高めることにより、この方程式で重要な役割を果たす可能性があります。
