7 načinov za Excelovo avtomatizacijo strank leta 2022

 Organizacije iščejo umetno inteligenco za pomoč pri premostitvi vrzeli, saj se razvija povpraševanje po boljši in bolj prilagojeni potrošniški izkušnji.

Napredek AI utira pot večji učinkovitosti v celotnem podjetju, zlasti pri storitvah za stranke. Klepetalni roboti so še vedno v ospredju tega premika. Kljub temu druge tehnologije, kot so strojno učenje in sistemi interaktivnega glasovnega odziva, uvajajo novo dobo za stranke – in zaposlene, ki skrbijo za stranke. Čeprav ni vsak kos tehnologije primeren za vsako podjetje, bo umetna inteligenca igrala ključno vlogo v prihodnosti podpore strankam. 

Uporaba klepetalnih robotov

Niste sami, če ste opazili povečanje uporabe chatbota. Podjetniške organizacije jih vse bolj uporabljajo za avtomatizacijo delov uporabniške izkušnje. Organizacije opažajo znatne prihranke pri stroških in postajajo učinkovitejše, saj se manj zanašajo na servisne agente in žive agente. Umetna inteligenca se pogosto uporablja v storitvah za stranke prek chatbotov. 

Podjetja že uporabljajo klepetalne robote različnih stopenj kompleksnosti za odgovarjanje na osnovna vprašanja o datumih dostave, dolgovih, statusu naročila in drugih informacijah, zbranih iz internih sistemov. S prenosom teh pogosto zastavljenih vprašanj v klepetalni robot bo ekipa za podporo strankam lahko pomagala več posameznikom in zagotovila boljšo splošno izkušnjo, hkrati pa znižala operativne stroške.

Ameriška podjetja porabijo skoraj 1.3 bilijona dolarjev letno za podporo strankam. Če bi vam uspelo razbremeniti 1 % teh klicev, bi prihranili 13 milijard USD na leto. 

Pomoč agenta

Tehnologija za pomoč agentom se uporablja v številnih sodobnih večkanalnih kontaktnih centrih za samodejno prevajanje, kar zahteva stranka, iskanje člankov znanja in njihovo prikazovanje na zaslonu agenta za pomoč strankam, medtem ko ta govori po telefonu. Metoda lahko prihrani čas zastopniku in stranki ter zmanjša povprečni čas obravnave in prihrani denar. 

Samopostrežne možnosti

Samopostrežba strank se nanaša na sposobnost strank, da odkrijejo in pridobijo pomoč, ki jo potrebujejo, brez pomoči predstavnika službe za stranke. Ko bi imeli priložnost, bi večina potrošnikov raje samostojno reševala težave, če bi imeli potrebna orodja in informacije.

Z napredkom umetne inteligence bodo samopostrežne funkcije postale pogostejše, kar bo strankam omogočilo reševanje težav ob svojem času. 

Avtomatizacija robotskih procesov

Številne preproste operacije, ki jih je včasih izvajal agent, je zdaj mogoče avtomatizirati z robotsko avtomatizacijo procesov (RPA). Na primer, avtomatizacija botov, da se osredotočijo na posodabljanje informacij, reševanje incidentov ali ponujanje proaktivnega dosega potrošnikom, lahko znatno zmanjša stroške, hkrati pa izboljša učinkovitost in čas obdelave.

Vprašanje uslužbencev je eden najboljših načinov za ugotavljanje, kje lahko RPA pomaga pri storitvah za stranke. Verjetno se lahko odločijo, kateri procesi trajajo najdlje ali imajo največ sistemskih klikov. 

Namesto tega lahko priporočijo osnovne, ponavljajoče se transakcije, ki ne zahtevajo posredovanja človeka. Če je ta optimizacija poslovnih procesov določena po prednostnih nalogah in se ustrezno izvaja, lahko podjetjem za storitve za stranke vsako leto prihrani milijone dolarjev. 

»Avtomatizacija znižuje stroške z zategovanjem vogalov in ne z rezanjem. – Haresh Sippy” 

Sentiment in napredna analitika

Analiza razpoloženja in napredna analitika sta dva najpomembnejša vidika napredne analitike. V današnjih skupinah za pomoč strankam analiza razpoloženja oceni in zazna, kako se stranka počuti. Nekatere rešitve lahko celo opazijo nezadovoljstvo stranke in opozorijo vodjo skupine ali predstavnika, da posreduje in ublaži težavo. 

V kombinaciji z orodjem za glas stranke lahko analiza razpoloženja zagotovi natančnejšo in popolnejšo sliko zadovoljstva stranke. Orodja za analizo razpoloženja podjetij, kot so Brandwatch, Hootsuite, Lexalytics, NetBase, Sprout Social, Sysomos in Zoho, proaktivno ocenjujejo povratne informacije strank. 

Usposabljanje AI

Številne ekipe za usposabljanje so začele uporabljati AI za ustvarjanje simulacij za merjenje sposobnosti zaposlenih za obvladovanje različnih situacij, saj je epidemija COVID-19 zaposlene prisilila v oddaljene položaje. Prej je bilo usposabljanje sestavljeno iz pouka v razredu, samostojnega učenja in zaključnega izpita, kar je precej zahtevnejše za izvedbo na oddaljenih ali hibridnih delovnih mestih.

Novi agenti lahko vadijo svoje odzive s svojimi naravnimi nasprotniki. Hkrati igra umetna inteligenca vlogo potrošnika, ki mu omogoča, da preizkusi na desetine možnih scenarijev in zagotavlja, da je pripravljen obravnavati vsako težavo, ki jo ima uporabnik ali stranka. 

Upravljanje znanja

Upravljanje znanja je bistveno orodje za vsako podjetje v današnjem gospodarstvu, ki temelji na znanju. Upravljanje znanja lahko pomaga podjetjem, da postanejo bolj učinkovita in produktivna s krepitvijo postopkov za izmenjavo informacij. Vendar pa je izvajanje te najboljše prakse lahko neučinkovito in nižje ravni produktivnosti, če nimate pravih orodij. Tri ključne komponente upravljanja znanja so izmenjava znanja, ustvarjanje novega znanja in uspešna uporaba trenutnega znanja. 

Upravljanje znanja je lahko za številna podjetja izziv zaradi hitro spreminjajočega se digitalnega okolja in okolja strank. Optimizacija vaših procesov upravljanja znanja bo vaši ekipi pomagala bolje komunicirati in sodelovati, sprejemati hitrejše odločitve in ostati pred konkurenco.

zaključek

Za izboljšanje uporabniške izkušnje v podjetjih je mogoče uporabiti različne tehnične rešitve. Vsako orodje ali tehnologija ima svoj niz funkcij, ki jih je mogoče uporabiti za pospešitev, poenostavitev in izboljšanje pridobivanja znanja.

Potrošniki so bolj zahtevni kot kdaj koli prej in tehnologija je ključnega pomena za premostitev te vrzeli. Zahtevajo tako tekoče in lahkotne izkušnje kot največje, kar so jih kdaj imeli. Po drugi strani pa ima lahko umetna inteligenca ključno vlogo v tej enačbi s povečanjem učinkovitosti vaših operacij in storitev.

Preberite tudi Uporaba umetne inteligence za analizo vedenja strank