Savunmasız müşterilerin belirlenmesine yönelik geleneksel yaklaşımlar çoğu zaman zaman alıcı ve hataya açık olduğundan bazı kişilerin gözden kaçırılmasına yol açmaktadır.

Yapay zeka ile kuruluşlar, tanımlama sürecini otomatikleştirebilir ve ön saflardaki personele hedefe yönelik koçluk sunarak onların empati ve anlayışla olağanüstü hizmet sunmalarına olanak sağlayabilir.

NICE’tan Richard Bassett, MyCustomer ile yaptığı görüşmede yapay zekanın müşteri deneyiminde nasıl devrim yarattığını, kişiselleştirmeyi nasıl teşvik ettiğini ve hassas müşterilere yönelik bakımı nasıl ilerlettiğini açıklıyor.

Kuruluşlar yapay zekayı kullanarak savunmasız müşterileri nasıl etkili bir şekilde tanımlayabilir ve onlara bakım sağlayabilir?

Yapay zeka bir işletmeye entegre edildiğinde, her kanaldaki her etkileşimi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Yapay zeka, yeni FCA Tüketici Vergisi düzenlemesinin önemli bir gerekliliği olan FCA sürücülerine dayalı olarak her etkileşim için güvenlik açığı riskini tutarlı ve doğru bir şekilde tanımlamak, sınıflandırmak ve raporlamak için kullanılabilir. Güvenlik açığı türüne ve izleme çözünürlüğüne göre iyileştirme iş akışlarını otomatikleştirebilir. Ayrıca ön saflardaki personelin otomatik kalite ve performans ölçümleri ve hedefe yönelik koçluk yoluyla becerilerini artırarak güvenlik açıklarının gelecekte yanlış yönetilmesini de önleyebilir. İşletmeleri FCA uyumluluğuna ulaşmaya, ihtiyaç anında olağanüstü bakım sunmaya ve çalışanlarına mükemmel hizmet sunma konusunda yetki vermeye teşvik eder.

Yapay zeka, güvenlik açığı riskini tutarlı ve doğru bir şekilde tanımlamak, sınıflandırmak ve raporlamak için kullanılabilir.

İletişim merkezleri savunmasız müşterileri belirlerken ve ele alırken hangi zorluklarla karşılaşıyor ve yapay zeka bu zorlukların üstesinden gelmeye nasıl yardımcı olabilir?

Geleneksel olarak kuruluşlar, pahalı ve meşakkatli bir süreç olan hassas müşterileri manuel olarak tespit etmek ve yönetmek için insan aracılara güveniyordu. Savunmasız müşterileri tespit etmek için yalnızca insan aracılara güvenmek, bazılarının gözden kaçırılacağını garanti eder. Yapay zeka olmadan bu, çok fazla hata payı olan zaman alıcı, karmaşık bir görevdir. Yapay zeka, korunmasız müşterileri belirlemek için her müşteri etkileşimini analiz etmenin yanı sıra, aynı zamanda temsilcilere karmaşık ihtiyaçların gerçek zamanlı olarak nasıl karşılanacağı konusunda koçluk ve rehberlik de yapıyor. Manuel ve subjektif analizleri ortadan kaldırır, maliyetleri azaltır ve son derece ölçeklenebilirdir. İnsan muhakemesindeki önyargılar ve zayıflıklar da dahil olmak üzere insan hatası potansiyelini ortadan kaldırır ve işletmelerin müşterilerine sağlayabileceği özen düzeyini büyük ölçüde artırır.

Savunmasız müşterileri tespit etmek için yalnızca insan aracılara güvenmek, bazılarının gözden kaçırılacağını garanti eder.

Yapay zeka aynı zamanda uyumluluğu etkileyen temsilcilerin becerilerini proaktif bir şekilde tanımlayabilir, gelecekteki ihlalleri önlemek için odaklanmış koçluk veya en iyi uygulamaları sunabilir. Yapay zeka, bozuk süreçleri tespit edebilir ve CX’i gerçek anlamda dönüştürmek için çalışanların değişkenliğini azaltabilir.

Yapay zeka, müşterilerin güvenlik açıklarını ölçmek için nasıl kullanılabilir?

Yapay zeka, müşteri etkileşimlerinin %100’ünün zengin, veriye dayalı bir analizini sağlayarak yalnızca savunmasız müşterileri tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda müşteri güvenlik açıkları hakkında daha fazla ayrıntı sağlar. Yapay zeka, risk düzeyini belirlemek için FCA’nın güvenlik açığı, üst kademeye tırmanma ve hassasiyet faktörlerine göre etkileşimleri sınıflandırarak işletmelerin yüksek riskli etkileşimlere öncelik vermesine olanak tanır. Yapay zeka, trendleri hacim, tür, konum ve daha fazlasına göre izler.

Yapay zeka, müşteri etkileşimlerinin %100’ünün zengin, veriye dayalı bir analizini sağlar.

Proaktif analitik, kanallar arasındaki güvenlik açığı konularını ve eğilimleri otomatik olarak ilişkilendirebilir ve erken uyarı sistemleriyle ortaya çıkan veya yinelenen sorunları işaretleyebilir. Bu veriler bir güvenlik açığı kontrol panelinde birleştirilebilir ve raporlanabilir, böylece işletmelere yapay zeka tarafından oluşturulan içgörülerin tam görünürlüğü sağlanır.

Yapay zeka, temsilcilerin savunmasız müşterileri daha iyi yönetmesini sağlayabilir mi, yoksa yapay zekanın uygulanması kişiselleştirmenin kaybolduğu anlamına mı gelir?

Yapay zeka, işletmelerin savunmasız müşterilerine sağlayabileceği kişiselleştirme düzeyini artırır. Yapay zeka, normalde insan ajanların fark edemeyeceği güvenlik açığı işaretlerini tespit ediyor. Bu öngörüyü kullanarak yapay zeka, savunmasız müşterilerin kendilerine yardımcı olacak beceri ve kaynaklara sahip en uygun temsilci veya ekiple otomatik olarak bağlantı kurmasına yardımcı olabilir ve şirketlerin yüksek riskli veya hassas etkileşimlere anında doğru şekilde yanıt vermesine olanak tanır. Yapay zeka ayrıca bir adım daha ileri giderek müşteriyi önemseyen ve başarılı bir çözüme yol açan bir şekilde nasıl etkileşimde bulunulacağı konusunda gerçek zamanlı rehberlik sağlayarak ön saflardaki personelin becerilerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Savunmasız müşterilerin yönetimini büyük ölçüde geliştirir.

Korunmasız müşterileri belirlemek için kullanılan yapay zeka modellerinin güvenilir, tarafsız ve etik olmasını sağlamak için kuruluşlar hangi adımları atmalıdır?

Kuruluşlar yalnızca CX’e özgü ve uygun marka yapısını kullanan amaca yönelik oluşturulmuş yapay zekayı kullanmayı düşünmelidir. Yapay zeka, belirli marka dili dikkate alınarak korkuluklarla özelleştirilebilir olmalıdır. Kuruluşlar, milyarlarca tarihsel kayıtlı müşteri etkileşimi üzerine eğitilmiş, alan uzmanlığına sahip bir yapay zeka sistemi kullanmalıdır. Bu gereklilikleri karşılayan yapay zeka güvenilir, tarafsız ve etik çıktılar üretebilecektir. Bu ayrıntılar olmadan yanlış veya uygunsuz yanıt verme potansiyeli vardır.

Yapay zeka, korkuluklarla özelleştirilebilir olmalıdır.

Kuruluşların savunmasız müşteriler için müşteri deneyimini geliştirmek amacıyla yapay zekayı nasıl başarılı bir şekilde uyguladığına dair bazı örnekler verebilir misiniz?

Bir motor finans şirketi, hassas bir konuşma olasılığının en yüksek olduğu müşteri etkileşimlerini belirlemek için yapay zekayı uyguladı. Şirket ayrıca yapay zekayı kullanarak daha önce bilinmeyen esneklik açıklarının büyük bir yüzdesini (yüzde 23) ortaya çıkardı. Yapay zeka, temsilci davranışları ile savunmasız müşteriler üzerindeki etki arasındaki pozitif ilişkiyi ölçtü. İşletme, temsilcilerine daha empatik olmalarına ve müşterilerle daha iyi bir ilişki kurmalarına yardımcı olmak için koçluk sunabildi. Bu işletme, savunmasız müşteri etkileşimleri genelinde duyarlılık puanlarında bir artış ölçtü.

FM Outsource’tan bir müşteri hizmetleri raporu, küçük işletmelerin kişiselleştirilmiş müşteri deneyiminden yararlanmakta başarısız olduğunu ortaya koydu.

Bulgular, tüketicilerin çoğunluğunun (%60) daha küçük işletmelerin – teoride – doğal bir avantaja sahip olması gereken bir dizi kilit alanda daha büyük işletmelerden üstün hizmet aldığını gösteriyor.

Rapor – 2023’te Küçük İşletme Müşteri Hizmetleri: Kaçırılan Bir Fırsat mı? – tüketicilerin yalnızca %40’ının daha küçük kuruluşların daha kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunduğunu hissettiğini tespit etti.

Bulgular ayrıca, küçük işletmelerin tüketici tabanlarını yeterince desteklemekte başarısız olduğu bazı kilit alanların da altını çizdi:

• Yaşam maliyeti krizinin kazançları etkilemesi gibi zorluklara rağmen, insanların yalnızca %39’u küçük işletmelerin daha fazla önemsediğini söyledi.
• Yalnızca %37’si, küçük işletmelerin bir sorunu çözmek için fazladan yol kat etme olasılığının daha yüksek olduğuna inanıyor.
• Üçte birinden azı (%32) küçük işletmelerin bir sorun üzerinde anlaşmaya varırken daha esnek olduğunu söyledi.

Ancak neden daha küçük kuruluşlar, başarılı olmaları gereken müşteri deneyimi ve müşteri hizmetleri yönleriyle mücadele ediyor?

kısa geliyor

Daha büyük şirketler, fiyatlandırma ve hız gibi alanlarda üstünlük sağlamalarına olanak tanıyan bariz kaynak avantajlarına sahipken, konu kişiselleştirme olduğunda küçük işletmelerin kaybetmesi için hiçbir neden yok.

Aslında, daha küçük işletmelerin müşterilerle bire bir etkileşimler için potansiyel olarak daha fazla fırsatı vardır ve daha küçük bir müşteri tabanıyla her satın alma veya rezervasyonda görünürlük olmalıdır.

Ne yazık ki rapor, küçük işletmelerin çoğunluğunun müşteri hizmetlerini büyük bir öncelik olarak görmediğini ve neredeyse yarısının özel müşteri hizmetleri desteğine sahip olmadığını ortaya koyuyor.

FM Dış Kaynak

Daha da endişe verici olanı, küçük işletme sahiplerinin %44’ü, işletmelerinin kapsamlı bir müşteri hizmetleri sunumuna ihtiyaç duymadığına inanıyor; %19’u daha fazla kurum içi destek almanın çok pahalı olduğunu ve %13’ü de dış kaynak kullanmanın çok pahalı olacağını iddia ediyor. müşteri servisi.

Önceliklendirme eksikliği ve sınırlı kaynakların birleşimi, küçük işletmelerin yaklaşık yarısının (%48) özel müşteri hizmetleri desteğine sahip olmadığı anlamına gelir.

Ancak bu destek eksikliği işletmeleri nasıl etkiliyor?

Müşteri hizmetleri bir maliyet değil bir yatırımdır

Raporun bir parçası olarak, tüketicilere, kötü müşteri hizmetleri deneyimlerine verdikleri yanıtlar hakkında anket yapıldı ve sonuçlar, müşteri hizmetlerini iş açısından kritik olarak görmeyen herhangi bir şirket için korkutucu bir okuma yaptı.

Ankete katılanların %50’si, kötü bir müşteri hizmeti deneyiminin ardından harcama yapmayı bıraktıklarını itiraf etti.

Ankete katılanların %50’si, kötü bir müşteri hizmeti deneyiminin ardından harcama yapmayı bıraktıklarını itiraf etti.

Ayrıca, ankete katılanların %82’si, olumlu bir müşteri deneyiminin, kötü bir satın alma deneyiminden sonra bile bir marka veya işletme hakkındaki görüşlerini daha iyiye doğru değiştirebileceğini ortaya koydu.

İnsanların yaklaşık üçte biri (%32) bunun kendilerini çevrimiçi ortamda daha dengeli bir yorum bırakmaya teşvik ettiğini ve %27’si bunun kendilerini olumsuz bir yorum bırakmaktan alıkoyduğunu söyledi.

FM Outsource CCO’su Martin Brown, araştırma hakkında yorum yaparken şunları söyledi:

“Daha büyük işletmeler genellikle müşteri hizmetlerine yatırım yapmak için daha fazla kaynak avantajına sahipken, daha küçük işletmeler – teoride – müşterilerine daha esnek, kişiselleştirilmiş bir hizmet sunabilme konusunda kendi avantajlarına sahip olmalıdır. Araştırma, ne yazık ki birçok kişinin bunu yapmakta başarısız olduğunu ve bunun sonucunda olumsuz sonuçlarla karşılaşabileceğini gösteriyor.

“Araştırma, konu müşteri hizmetleri olduğunda küçük işletmelerin defnelerine yaslanamayacaklarını gerçekten vurguluyor. Tüketici beklentileri sürekli olarak artıyor ve küçük işletmelerin bu beklentileri karşılayamaması durumunda çevrimiçi olumsuz incelemelere ve buna bağlı olarak gelenek kaybına uğrama riskinin olduğu açık.”