Как ИИ приведет клиентов за повторными покупками
Насущный вопрос на ближайшие годы: какие задачи компания хочет решить с помощью ИИ? Ответ поможет сориентироваться в океане ИИ-решений и найти не маленький плот, а надежное судно. В целом ответы будут отличаться, но касательно клиентского сервиса он сведется к одному: как сделать так, чтобы старые клиенты возвращались за новыми покупками.
Насколько ИИ помогает или мешает достигать этой цели, зависит от выбранных инструментов и их интеграции в процессы, навыков команды и других условий. При каких сценариях использования и ИИ сотрудники служб поддержки смогут работать эффективнее, а клиенты почувствуют больше внимания и заботы?
Компания выявит ключевые трудности клиентов с помощью ИИ и оперативно решит их
Анализ электронных писем, чатов, публикаций в соцсетях, расшифровок звонков подсветит часто упоминаемые проблемы: ИИ быстро находит повторяющиеся слова и темы в огромном объеме обращений.
Технология речевой аналитики при должной проработке позволяет услышать «голос клиента» и даже невысказанный запрос. Кроме того, это решение можно развернуть и на операторов, менеджеров, чтобы оперативно исправлять недочеты в работе с клиентами или, к примеру, прицельно профилактировать выгорание.
Также ИИ применим для анализа маршрутов кликов и тепловых карт веб-сайта, — это позволяет точно видеть, где клиенты сталкиваются с трудностями или путаются.
Сигналы клиентов не исчезли — они рассеялись. Один канал связи уже не даст всех ответов.
Компания расширит возможности сотрудников с помощью ИИ
Чтобы команда не прибегала к теневому ИИ, поскольку его использование опасно для данных и ноу-хау бренда, важно внедрить нужные инструменты во внутренний контур. Это позволит не повышать риск утечки данных через внешние ИИ-инструменты.
Стоит определить, какие повторяющиеся простые задачи можно делегировать ИИ без риска для качества обслуживания. Еще ИИ доказывает свою эффективность в распределении запросов по операторам. Со временем его можно внедрить в анализ настроений, прогностическую аналитику и проактивные взаимодействия.
Благодаря анализу клиентских данных ИИ сможет предлагать клиентам более персонализированные решения.
Бренд изучит, как ЕГО клиенты реагируют на ИИ
Важно отслеживать, действительно ли ИИ-инструменты помогают клиентам. Несколько количественных и качественных показателей дадут более репрезентативную картину.
Так, NPS и CSAT отражают, насколько клиенты довольны ИИ-поддержкой и с какой оценкой они готовы рассказать о своем опыте. CES показывает, насколько просто клиенту было решить вопрос через ИИ. Среднее время обработки и коэффициент точности позволяют оценить, насколько быстро и корректно ИИ отвечает. Обратная связь клиентов, например, в специальных формах или в соцсетях, тоже может касаться ИИ.
Прозрачная визуализация результатов и приоритизация выявленных клиентских «болей» позволят превратить цифры в конкретные задачи — например, упростить интерфейс сайта или подкорректировать скрипты общения.
***
ИИ — мощный инструмент, и важно понимать, как и зачем его использовать, — иначе вы рискуете потерять клиентов и разочаровать сотрудников. Понимание поможет адаптировать свои стратегии и в итоге удовлетворить и превысить ожидания клиентов и штата.