كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمة العملاء ودفع نمو الأعمال على المدى الطويل

في الاقتصاد المتعثر ، يعد العثور على عملاء سعداء والحفاظ عليهم أمرًا بالغ الأهمية لنمو الأعمال على المدى الطويل. في الواقع ، تخسر الشركات الأمريكية ما يزيد عن 83 مليار دولار بسبب سوء خدمة العملاء. لذلك ، فإن أي تقدم تقني يحسن تجربتهم – مع زيادة كفاءتك – يستحق النظر فيه.

في العقد الماضي ، انتقل الذكاء الاصطناعي من مفهوم خيال علمي فظيع إلى أداة تعمل خلف الكواليس في حياتنا ، إلى موضوع نقاش رئيسي. من منظور الأعمال التجارية ، أصبح الأمر سريعًا هو العامل الذي تحتاجه الشركات للتميز عن المنافسين عندما يكون المشهد صعبًا.

حتى إذا كنت لا تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين حياة عملائك ، فمن المرجح أن منافسيك يفعلون ذلك. فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يمكن للشركات من خلالها الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لبناء تجربة خدمة عملاء تلهمك بالولاء وتوفر قيمة لك ولهم.

خدمة عملاء سريعة ومتسقة

السرعة متوقعة في خدمة العملاء اليوم. لقد اعتدنا على الحصول على إجابات لجميع أنواع الأسئلة بنقرات قليلة على هواتفنا الذكية ، ويمتد ذلك إلى حل أي مشاكل قد نواجهها مع الشركات التي نتفاعل معها. في المتوسط ​​، يتوقع العملاء من الشركات الرد على مكالمة هاتفية في غضون خمس دقائق ورسالة بريد إلكتروني في غضون ساعة إلى 24 ساعة.

في حين أن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع أن يفعل كل ما يستطيع البشر القيام به ، فإن ما يمكنه القيام به هو أسرع بكثير من البشر ، وعلى نطاق أكبر. على سبيل المثال ، يمكن لمنظمة العفو الدولية نسخ محادثات العملاء في الوقت الفعلي وتحديد المشاعر المرتبطة بلغة العميل. من هناك ، يمكنه تقديم المشورة للوكلاء حول أفضل السبل للمتابعة بناءً على النماذج المستمدة من آلاف المحادثات المماثلة الأخرى.

يمكن أن يعمل أيضًا كمحرك بحث ، يمسح قواعد المعرفة وينتج إجابات ذات صلة لاستفسارات العميل – كل ذلك دون الحاجة إلى تركهم ينفد صبرهم بهدوء. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل GPT-3 تعلم هذه المهام بوتيرة مذهلة حقًا.

يمكن للشركات أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء فحوصات واسعة النطاق لمراقبة الجودة. في حين أن أحد المشرفين قد يكون قادرًا على الاستماع إلى 20 مكالمة يوميًا على الأكثر ، يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم الآلاف من النصوص في دقائق وتحديد اللحظات التي لا تفي بالمعايير التي تم تدريبها على التعرف عليها حتى يراجعها الشخص.

من الناحية النظرية ، يمكن للمشرف القيام بعمل مماثل. يمكنهم الاستماع إلى مكالمة ، والحكم على كيفية سيرها بناءً على خبرتهم السابقة ، والتوصية بالخطوات التالية للوكيل مع التأكد أيضًا من أنهم يحافظون على معايير الشركة. لكن لا يمكن للمشرف الجلوس في كل مكالمة مع الحفاظ على إنتاجيته في مهامه اليومية. ومع ذلك ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي متاحًا لجميع وكلائك ، مما يوفر رؤى في الوقت الفعلي تعمل على تحسين تجارب العملاء والوكلاء واتساق خدمتك.

العديد من الشركات لديها عملاء لا تقع احتياجاتهم ضمن ساعات عمل مركز الاتصال. على سبيل المثال ، يجب أن تكون البنوك وشركات الطيران قادرة على الإجابة على الأسئلة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. نظرًا لأن روبوتات المحادثة أصبحت أكثر انتشارًا وتعقيدًا ، فسيكون هناك المزيد من خيارات الخدمة الذاتية لهذه الأنواع من الاستعلامات ، مما يسمح للعملاء بالعثور على إجابات أينما ومتى يحتاجون إليها.

يتفوق الذكاء الاصطناعي في هذا وعلى نطاق واسع ، والذي يتماشى مع غالبية اتصالات خدمة العملاء. نظرًا للتحسن ، توقع رؤية دقة أسرع وأوقات انتظار أقصر.

التخصيص لغرض

نحن لا نقبل فقط أن تعرف هواتفنا كل شيء عنا ؛ نتوقع منهم. إذا بحثت عن “المطاعم اليونانية” على Google وأظهر لي هاتفي قائمة بالأماكن على بعد مئات الأميال – أو في اليونان – فأنا محبط للغاية (خاصة إذا كنت أشعر بالجوع بالفعل). عندما أرسل رسالة نصية ، أشعر بالانزعاج إذا لم يصحح هاتفي الأخطاء المطبعية الأكثر شيوعًا. إذا كنت أتصفح وسائل التواصل الاجتماعي ، فأنا في حيرة من أمري إذا رأيت إعلانات لمنتجات لا أهتم بها.

هذه كلها أمثلة على التخصيص الناتج عن الذكاء الاصطناعي. من وجهة نظر العميل ، تعتبر التجربة الشخصية تجربة جيدة. يشعر 76٪ من العملاء بالإحباط عندما تفشل العلامات التجارية في تقديم تفاعل شخصي – ويتوقع 71٪ خدمة شخصية.

تخيل سيناريو حيث يتعين على العميل الاتصال بخدمة العملاء. يمتلك الوكيل جميع المعلومات المتاحة عنه وعن حسابه قبل الاتصال به ، وذلك بفضل جميع الأفكار المستمدة من نصوص المكالمات والتكامل السابقة بين الذكاء الاصطناعي وإدارة علاقات العملاء. يمكن للوكيل رؤية نتيجة الحساب بناءً على مشاعر مختلف الأعضاء المشاركين عبر جميع القنوات.

هذا يعني أنه لا يتعين على العميل قضاء الدقائق الخمس الأولى من المكالمة لتحديد تاريخه وتفاصيل المشكلات السابقة. يمكنهم الانتقال فورًا إلى المشكلة الحالية مع العلم أن الوكيل لديه كل السياق السابق الضروري. مع كل هذه المعلومات والدعم من الذكاء الاصطناعي ، يحتاج الوكيل إلى وقت أقل للعثور على حل ، وتحسين تجربة العميل.

الأمل الآخر هو أن روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتقدم مثل ChatGPT ستتمكن يومًا ما من تقديم نفس المستوى من التجربة الشخصية مثل الوكلاء البشريين. سيشجع هذا العملاء على نقل استفساراتهم الأساسية إلى برامج الروبوت ، مما يسمح للمشكلات الأكثر تعقيدًا بالانتقال مباشرة إلى قوائم انتظار الوكلاء.

بالإضافة إلى جعل كل عميل يشعر بأنه VIP ، يعمل التخصيص على تحسين جودة وسرعة الخدمة التي يتلقونها.

كونك الطرف الاستباقي

حتى وقت قريب ، كان التحدي يتمثل في توصيل الذكاء الاصطناعي إلى النقطة التي يمكنه من خلالها توفير رؤى في الوقت الفعلي. كانت المرحلة التالية هي بناء ذكاء اصطناعي يمكنه عمل تنبؤات تساعد الشركات على توقع نتائج العملاء. هذا مفيد بشكل خاص في فترات الانكماش الاقتصادي عندما تبحث الشركات عن البيانات التي يمكن أن تعطيهم مؤشرًا واضحًا عن أوضاعهم المالية. يمكن أن يساعدهم أيضًا في تحديد أولويات الموارد وفقًا لذلك.

يعد إغلاق الصفقات والاحتفاظ بالعملاء أمرًا بالغ الأهمية للنجاة من الركود. في الخدمات المالية ، تؤدي زيادة معدل الاحتفاظ بالعملاء بنسبة 5٪ إلى زيادة الأرباح بنسبة تزيد عن 25٪. وفي مجال الملابس ، أنفق العميل المتكرر في المتوسط ​​67٪ أكثر في الأشهر من 31 إلى 36 منه في الأشهر الستة الأولى كعميل ، مما يشير إلى أن العملاء على المدى الطويل هم أكثر قيمة من العملاء الجدد.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بكل من نية الشراء والمخاطرة بدرجة مذهلة من الدقة. هذا يعني أن فرق المبيعات يمكنها زيادة احتمالية إبرام الصفقات من خلال التركيز على أقوى العملاء المتوقعين بدلاً من قضاء الوقت في مطاردة ما يتضح في النهاية أنه طريق مسدود. وفي الوقت نفسه ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد الاتجاهات التي تشير إلى أنه من غير المرجح أن يقوم العميل بالتجديد أو على وشك الإلغاء. باستخدام هذه المعلومات ، تتاح للشركات فرصة تحديد المشكلة وحلها بشكل استباقي.

لقد كانت قدرة الذكاء الاصطناعي على استخراج البيانات بسرعة كبيرة هي ما جعلها مفيدة للغاية. علاوة على ذلك ، يمكنه الآن إجراء تنبؤات حول تلك البيانات التي يمكن أن تساعدنا في عمل تنبؤات وتوقعات مدروسة ذات آثار مباشرة على الإيرادات.

كان هناك الكثير من التطورات الإيجابية في مجال الذكاء الاصطناعي والتي تعمل على توسيع الطرق التي يمكن للأفراد والشركات الاستفادة بها من هذه التكنولوجيا. يعود الكثير منها إلى البيانات: أين يمكننا العثور عليها ، وكيف تتم معالجتها ، وما يمكننا فعله بهذه الأفكار. تحتاج الشركات إلى كل هذه القطع لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي. في خدمة العملاء ، يُترجم إلى ما نعرفه عن العميل ، وكيف نصل إلى تلك المعلومات ونحللها ، وكيف نستخدمها لتحسين تجربتهم.

كان من المعتاد أن يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في البيانات التاريخية ، وهو أمر مفيد ولكن بأثر رجعي. في الآونة الأخيرة ، أصبح من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي. يتسم الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي بالتفكير المستقبلي ، حيث يستخدم البيانات لعمل تنبؤات لا يستطيع البشر التوصل إليها بنفس السرعة تقريبًا. كما هو الحال مع أي أداة ، يكون الذكاء الاصطناعي أكثر فاعلية عندما نفهم كيفية استخدامه ونقاط القوة والقيود الخاصة به.

باستخدام تقنية مثل GPT-3 ، بدأنا للتو في اكتشاف شكلها في المستقبل.

دان أوكونيل هو مدير الإستراتيجية في Dialpad.