Napjaink éles verseny digitális korszakában az ügyfélélmény javítása kiemelt fontosságú és kötelező. Ha nem alakítja át a folyamatot a legjobb ügyfélélmény biztosítása érdekében, gyorsan lemarad a versenytársaitól.

Valamikor az emberi munkát előnyben részesítették a gépi munkával szemben, mert az emberek precízebbek voltak, mint a gépek. Az emberek bármilyen munkát elvégezhetnek, ha minden lehetőséget mérlegelnek, és megalapozott következtetést vonnak le. A gép képességei azonban nagyot fejlődtek az elmúlt években, köszönhetően a Machine Learning technológiának. A jövőben a gépek fontosabbak lehetnek, mint az emberek a vásárlói élmények alakításában.

A gépi tanulás az AI egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy önállóan tanuljanak anélkül, hogy emberi programozásra lenne szükség. Az adatok elemzése után a tanulás automatikusan megtörténik a jobb folyamat kialakítása érdekében. A gépi tanulás teljes mértékben a számítógépeken múlik, hogy hozzáférjenek az adatokhoz, amelyekből tanulhatnak, és saját igényeikre használhatják.

A gépi tanulás iparágak közötti bevezetése befolyásolhatja az ügyfelek ügyfélszolgálattal kapcsolatos megítélését. A gépi tanulás magában foglalja az ügyfelek viselkedésének felmérését és megfelelő alternatívák bemutatását. Például, amikor felkeres egy e-kereskedelmi webhelyet, ajánlásokat fog kapni az alapján, amit keres. A gépi tanulást használják ezekhez a javaslatokhoz. Az ügyfelek elégedettsége nő, ha a gépekkel együtt személyes kapcsolatot biztosít az ügyfélnek.

Az ügyfél bonyolult megértése

Az ügyféladatok gyűjtése egyre fontosabbá válik a vállalkozások számára a kapcsolatkezelés szempontjából. A vállalatoknak olyan gépi tanulási rendszereket kell alkalmazniuk, amelyek hatalmas mennyiségű ügyféladatot tudnak feldolgozni az ügyfélkapcsolatok megerősítése érdekében. A gépi tanulás (ML) segít az ügyfelek mélyreható ismereteinek megszerzésében a vásárlói út során. A prediktív motor javítása érdekében használja ezeket a múltbeli adatokat a fogyasztói viselkedés előrejelzésére, és hasonlítsa össze a tényleges vásárlóval.

Az ügyfélkezeléshez használt gépi tanulás feltárhatja a fiók megszüntetésének fő okait, valamint az ügyfelek elvárásait. A vállalatok korrekciós erőfeszítéseket tehetnek az ügyfelek megtartásának javítása érdekében azáltal, hogy azonosítják az ügyfelek lemorzsolódásának kiváltó okait.

A gépi tanulás néhány egyszerű módszerrel javíthatja az általános fogyasztói élményt.

Az ML gyorsabb és hatékonyabb ügyfélszolgálatot biztosít

Az ügyfélszolgálat valóban a gépi tanulásnak köszönhetően hatékonyabb és gyorsabb. Senki sem értékeli, hogy néhány percet várakoztat, hogy beszéljen vagy csevegjen egy ügyfélszolgálati képviselővel. A gépi tanulást használó chatbotok időt takaríthatnak meg azáltal, hogy gyorsan megválaszolják kérdéseit, sőt mindet megválaszolják. Egyes felhasználók elégedetlenek lehetnek azzal, hogy a chatbot milyen gyorsan válaszol a kérdésekre, de egy dolgot szem előtt kell tartani, hogy a Chabot válasza sok kérdésre könnyen megválaszolható emberi beavatkozás nélkül.

A gépi tanulás nyaktörő sebességgel halad

Ha Ön olyan cégtulajdonos, aki kíváncsi, miért csökken az ügyfelek hűsége, akkor ne keressen tovább, mint a Kapcsolattartó Központban. Sok vállalkozás úgy véli, hogy a kapcsolati központba való befektetés a magas költségek miatt felesleges. A kapcsolattartó központok most javíthatják az ügyfélélményt azáltal, hogy megtanítják szoftvereiket, hogy tanuljanak a korábbi eseményekből a gépi tanulás segítségével. A gépi tanulás kapcsolattartó központokban történő használata minimális költséggel javíthatja az ügyfélélményt.

A gépi tanulás megkönnyíti az ügyfelek személyre szabását

A személyre szabás nem egyenlő azzal, hogy a dolgokat saját magunkra szabjuk. A valós idejű személyre szabás az egyik legfontosabb szolgáltatás, amelyet keres. A gépi tanulást használó ügyfélmenedzsment cégek valóban testreszabhatják az ügyfélélményt. Megemelték a személyre szabott felhasználói élmény küszöbét. A személyre szabás lassan, de folyamatosan szükségletté válik, nem pedig luxus. A vevő valószínűleg arra hagyatkozik, hogy a vállalatok már az első interakció előtt tudják, mit akarnak.

Gépi tanulás a szegmensek felfedezéséhez

Egy másik terület, ahol a gépi tanulási technikák segíthetnek, a felfedezés szegmentálása. Ha gépi tanulást alkalmaz az adatok szegmentálására, olyan szegmenseket láthat, amelyeket mások nem láthatnak, amikor az adatokat nézik. Segíti a márkákat abban, hogy azonosítsák, ki a célközönségük, és mire vágynak.

Lehetővé teszi a márkák számára, hogy azokra a részletekre összpontosítsanak, amelyek segíthetik őket marketingstratégiájuk fejlesztésében és hatékonyabb kommunikációban az ügyfelekkel. Például, ha egy cégnek sok asztali felhasználója van, tudják-e, hogy közülük hányan használnak Safarit és hányan Chrome-ot? Itt jön a képbe a szegmentálás, amely pontos adatokkal szolgál az ügyfelek érdeklődési köre, demográfiai adatai, eszközhasználata és egyéb tényezők alapján a megfelelő termékeket és szolgáltatásokat kínálva.

Tehát ez csak néhány példa arra vonatkozóan, hogy a gépi tanulás hogyan javíthatja az ügyfelek élményét. Kétségtelen, hogy a gépi tanulás fényes jövő előtt áll. A gépi tanulás segít bennünket abban, hogy a jövőben intelligens ügyfélélményt építsünk ki. Igen, a gépi tanulás a jövő útja az ügyfélszolgálat szempontjából.

Végső gondolatok

A gépi tanulás nem az a boogie fickó, akitől a sci-fi filmek évek óta rettegnek tőlünk, és nem is az a munkahelygyilkos, amitől az alkalmazottak félnek, és rengeteg új üzleti lehetőséget nyit meg. Az ügyfél útja az összes kapcsolati ponton és csatornán javítható azáltal, hogy mesterséges intelligenciát alkalmaznak az ügyfél jobb megértése érdekében, kihasználják a valós idejű döntéseket és a prediktív elemzést, hiperszemélyre szabott élményt biztosítanak, és mesterséges intelligencia chatbotokat telepítenek az ügyfelek bevonására.